JMeter分布式集群---部署多台机器进行性能压力测试

有些时候,我们在进行压力测试的时候,随着模拟用户的增加,电脑的性能(CPU,内存)占用是非常大的,为了我们得到更加理想的测试结果,我们可以利用jmeter的分布式来缓解机器的负载压力,分布到多台机器同时运行。 1.Jmeter分布式执行原理:  1、Jmeter分布式测试时,选择其中一台作为控制机(Controller),其它机器做为代理机(Agent)。 2、执行时,Controller会把脚本...

分布式ID(8):分布式ID生成方法

分布式系统中,生成唯一的ID是一个核心问题,特别是在需要确保数据完整性和避免冲突的场景中。以下是对五种分布式唯一ID生成方法的详细阐述,包括它们的工作原理、优缺点,以及对网络依赖性的考量: 1 UUID(通用唯一标识符) 实现原理 工作方式:UUID是通过一系列算法生成的128位数字,通常基于时间戳、计算机硬件标识符、随机数等元素。 全局唯一性:算法设计确保了即使在分布式系统中也能生成全局唯一的ID...

数据分析-概率分布

概率分布 概率分布(Probability Distributions)离散概率分布伯努利分布(Bernoulli Distribution)二项分布(The Binomial distribution)泊松分布(Poisson Distribution) 连续概率分布均匀分布(Uniform Distribution)正态分布(Normal Distribution)指数分布(Exponentia...

全国夜间灯光指数数据、GDP密度分布、人口密度分布、土地利用数据、降雨量数据

DN值代表平均灯光强度,其范围为0-63。 正文     始于20世纪70年代的美国军事气象卫星计划(DMSP)的线性扫描业务系统(OLS),它的设计初衷是捕捉夜间云层反射的微弱月光,从而获取夜间云层分布信息。然而科学家们意外的发现DMSP/OLS可以捕捉到无云情况下的夜间城镇等发光,这就是夜光遥感的起源。 目前主要的夜光遥感对地观测平台主要是美国NOAA的DMSP/OLS(1992年-2013年)和...

C++面试 -分布式架构-架构能力:一致性算法

        一致性算法在分布式系统中扮演着至关重要的角色,主要用于确保系统中的多个副本之间能够达到一致的状态。在分布式计算环境中,由于网络延迟、分区、节点故障等问题,维持数据的一致性是一个挑战。一致性算法能够帮助系统在面对这些挑战时,确保数据的准确性和可靠性。以下是一些广泛使用的一致性算法: 1. Paxos         Paxos算法是一种基本的一致性算法,由Leslie Lamport在1...

【解读】区块链和分布式记账技术标准体系建设指南

大家好,这里是苏泽。一个从业Java后端的区块链技术爱好者。 今天带大家来解读这份三部门印发的行业建设指南《区块链和分布式记账技术标准体系建设指南》 原文件可查看P020240112840724196854.pdf (www.gov.cn) 以下是个人解读,如有纰漏请指正!图片来源均来源于网络,如有侵权望告知 《区块链和分布式记账技术标准体系建设指南》是由中国工业和信息化部、中央网络安全和信息化委员会...

分布式ID(7):Zookeeper实现分布式ID生成

建子节点的时候,可以设置这个标记,那么在创建节点过程中,ZooKeeper会自动为给定节点加上一个数字后缀,作为一个新的、完整的节点名。另外需要注意的是,这个数字后缀的上限是整型的最大值。 版本-保证分布式数据原子性操作 ZooKeeper中为数据节点引入了版本的概念,每个数据节点都具有三种类型的版本信息,对数据节点的任何更新操作都会引起版本号的变化。 2 第一根据节点方式 2.1 配置类 packa...

C++面试 -分布式架构-架构能力:分布式事务的学习

        目录 1. 分布式事务的基本概念 2. 分布式事务的需求背景 3. 分布式事务的实现方式 1. 两阶段提交(2PC) 2. 三阶段提交(3PC) 3. 补偿事务(Saga) 4. 分布式事务协调器 4. 分布式事务的挑战 5. 面试准备建议         分布式事务是分布式系统中保证数据一致性和完整性的一种机制。在多个独立的数据库或服务中进行操作时,分布式事务确保所有操作要么全部成功...

概率基础——指数分布

概率基础——指数分布 介绍 指数分布是一种连续概率分布,描述了独立随机事件之间的时间间隔。它常被用来模拟随机事件的等待时间,例如到达下一位顾客的等待时间、设备故障的间隔时间等。指数分布具有无记忆性的特点,即在给定时间内没有发生事件并不会影响下一次事件发生的概率。 理论及公式 指数分布的概率密度函数(PDF)为: f ( x ; λ ) = λ e − λ x f(x;\lambda) = \lamb...

大语言模型LLM分布式训练:大规模数据集上的并行技术全景探索(LLM系列03)

文章目录 大语言模型LLM分布式训练:大规模数据集上的并行技术全景探索(LLM系列03)1. 引言1.1 大语言模型(LLM)的重要性及其规模化挑战1.2 分布式训练策略的需求 2. 分布式训练基础原理2.1 并行计算的基本概念与分类 3. LLM分布式训练的关键技术3.1 分布式同步训练算法3.2 参数服务器架构3.3 异步训练与优化策略3.4 超大规模LLM中的通信开销与梯度一致性解决方案 大语...
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