清除当前画笔标记，然后在滑动页面后重新使用画笔功能。 图7 使用画笔功能圈出部分网页内容 图8 将网页随意滑动，画笔所画的圈不会随着网页的滑动而移动 请确保您的租间对应多媒体技能队列下只有一个座席签入，否则根据路由规则，系统有可能会将会话路由到其他座席侧，您可能不会每次都能收到客户请求。

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conf文件中配置服务地址、证书等信息。 输入 服务器 地址并发送请求，模拟第三方调用WEB聊天控件。 使用多媒体技能队列的座席登录云客服，签入，并设置为空闲态。 在企业客户页面按F12，打开控制台，选择“Network”，然后刷新页面。 单击控制台中出现的thirdPartyClient.js的请求，在右侧单击

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请求的平均时延，代表GeminiDB Redis整体性能表现。 P99 Latency（ms） 请求的P99时延，是比较严格的时延指标，表示99%的请求执行时间都小于该值。 P9999 Latency(ms) 请求的P9999时延，是非常严格的时延指标，表示99.99%的请求执行时间小于该值，仅少量尾部请求超过该值。

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target_iP target_IP 表示目的端服务器（即以服务端模式运行iperf的服务器）的IP地址。 需要配置目的端服务器所在的VPC的安全组规则，允许ICMP协议报文通过。 执行以下命令，获取更多的iperf的使用帮助。或者参照官网指导获取相应的使用帮助。 iperf3 -h 父主题：

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在资源许可的情况下，多台GDS服务器并发导入会很大程度上提高数据导入效率。相关案例请参见示例：多数据服务器并行导入。 对于高并发的GDS导入场景，为了保持GDS和DN间的数据连接稳定，可以将GDS服务器环境和DN所在环境的TCP Keepalive检测时间增长（推荐增长至5分钟）。调整集群环境的TCP Ke

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测试实例性能 测试4.8.0版本RocketMQ实例性能 测试5.x版本RocketMQ实例性能

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测试实例性能 使用memtier_benchmark测试Redis性能 使用redis-benchmark测试Redis性能 redis-benchmark与memtier_benchmark的差异 Redis性能测试数据参考

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amp-start 的值与1中生成写入数据时设置的值保持一致。 --timestamp-end：数据生成结束后一秒。 --queries：生成的查询数。 --queries-type：生成的查询类型，具体模型含义参见表1。 执行如下命令，查询性能，获取查询性能数据。 cat /t

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7ms，P99长尾时延约为1.77ms。 本次测试结果表明，在大规模RTA场景，GeminiDB Redis有稳定的时延性能，同时基于数据压缩和支持计算/存储独立选配的特性，非常适合作为广告业务的KV数据库选型。 父主题： GeminiDB Redis接口广告RTA场景性能数据

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使用fio工具测试云硬盘性能，测试结果不对怎么办 问题描述 根据性能测试的方法，得到的测试结果与预期不符。 排查思路 测试云硬盘性能时，云硬盘本身以及压测条件都起着重要的作用。 以下排查思路根据原因的出现概率进行排序，建议您从高频率原因往低频率原因排查，从而帮助您快速找到问题的原因。

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FunctiongGraph函数的并发处理过程是什么？ FunctionGraph会根据实际的请求情况自动弹性伸缩函数实例，并发变高时，会分配更多的函数实例来处理请求，并发减少时，相应的实例也会变少。 用户函数实例数=用户函数并发数/该函数的单实例并发数。 用户函数并发数：指某一刻该函数同时执行的请求数。

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Linux云服务器网络性能测试方法 手把手教你用netperf工具、iperf3工具，测试弹性云服务器间网络性能。主要包括“测试准备”、“TCP带宽测试”、“UDP PPS测试”和“时延测试”。 背景知识 被测机：被压力测试网络性能的弹性云服务器，可作为netperf测试中的clie

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压测数据模型：单行20Bytes大小。 被测试实例的规格：覆盖以下规格类型，详见表1 实例规格。 表1 实例规格 编号 规格 cluster1 16U64GB 测试工具 本次测试采用开源社区的Y CS B 0.17.0版本的测试工具，连接GeminiDB HBase兼容版实例进行测试，并进行了高并发下的问题修复。

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虚拟用户数从起始并发数线性递增到最大并发数的时长。 说明： 建议爬坡时间小于持续时间。爬坡时间与持续时间相同且并发量较大的情况下，采样到的最大并发可能会略小于设置的最大并发数。 压测时长(分钟) 压测执行的时间。 摸高期望指标 响应时间：最大值为60000ms。 成功率：最小值为0。

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TT等协议构建的云应用提供性能测试的服务。服务支持快速模拟大规模并发用户的业务高峰场景，可以很好的支持报文内容和时序自定义、多事务组合的复杂场景测试，测试完成后会为您提供专业的测试报告呈现您的服务质量。 通过性能测试服务，希望将性能压测本身的工作持续简化，将更多的精力回归到关注业

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测试实例性能 测试Kafka生产速率和CPU消耗 测试Kafka实例TPS

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则制定。 ADD分区 ADD分区会产生一个新的分区，这个新分区对期间触发的DQL/DML操作均是不可见的，无阻塞期。 DROP分区 DROP分区会将已有分区进行删除，期间触发的目标分区DQL/DML操作会被阻塞，阻塞完成后跳过对该分区的处理。 TRUNCATE分区 TRUNCAT

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ML操作的分区，同时做多次分区DDL操作，有低概率出现报错，报错原因：分区找不到，分区已经被DDL删除。 ADD分区 ADD分区会产生一个新的分区，这个新分区对期间触发的DQL/DML操作均是不可见的，无阻塞期。 DROP分区 DROP分区会将已有分区进行删除，期间触发的目标分区

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如何使用构建并发包 本节以用户当前使用X86/ARM 4U8G规格的执行机为例，且购买的套餐中默认单个构建任务并发执行数为5个。 当用户购买五个X86/ARM 4U8G并发包后，可以提升单个构建任务并发执行数到10个，且无需任何配置，在达到默认执行资源上限后，自动使用已购买的4U8G并发包资源。

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格、负载、网络配置、数据模型的环境创建测试任务，以评估迁移时长。 迁移速度提升 全量： 如果受限于跟源库或目标库的网络带宽限制，需要扩大带宽； 源端负载不高的情况下，可以增加读和写的并发数； 扩大DRS的任务规格。 增量： 如果受限于跟源库或目标库的网络带宽限制，需要扩大带宽；

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Spark并发写Hudi建议 涉及到并发场景，推荐采用分区间并发写的方式：即不同的写入任务写不同的分区 分区并发参数控制： SQL方式： set hoodie.support.partition.lock=true; DataSource Api方式： df.write .format("hudi")

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