性能测试 使用sysbench模型测试。 准备1000w数据。 sysbench /usr/share/sysbench/oltp_read_only.lua --tables=1 --report-interval=10 --table-size=10000000 --mysql-user=root

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性能瓶颈定位：通过访谈、信息表等收集客户的业务应用系统基本情况，结合工具从应用软件、数据库、操作系统、硬件等多方面进行整体性能分析，定位当前性能瓶颈。 调优方案设计：通过分析当前性能瓶颈，结合业务应用系统基本情况，并与客户软件开发人员进行沟通，给出可实施的调优方案。 调优实施：对各调优手

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什么是软件开发生产线（CodeArts） 软件开发生产线（CodeArts）是面向开发者提供的一站式云端平台，即开即用，随时随地在云端交付软件全生命周期，覆盖需求下发、代码提交、代码检查、代码编译、验证、部署、发布，打通软件交付的完整路径，提供软件研发流程的端到端支持。 图1 CodeArts服务构成

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记录时是否存在死锁或者其他性能问题，所以几乎所有的性能测试都会涉及一些并发测试。因为并发测试对时间的要求比较苛刻，通常并发用户的模拟都是借助于工具，采用多线程或多进程方式来模拟多个虚拟用户的并发性操作。 配置测试：指在一定的软件、硬件及网络环境下，模拟一定数量的虚拟用户运行一种或

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本。 3.配置测试环境 性能测试环境是指用于开展性能测试活动的环境，为性能测试服务，性能测试环境原则上与生产环境进行对标，在测试过程中需要保持其独立性，尽量避免其它因素对性能测试结果的影响，软件版本、系统组网、硬件规格等要保持与生产环境基本一致。 性能测试环境配置通常要考虑以下因素：

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4xlarge.2，3台 CPU 16vCPUs 内存 32GiB 操作系统 CentOS 8.2 64bit 测试工具 本次测试采用Redis Labs推出的多线程压测工具memtier_benchmark，具体使用方法请参见memtier_benchmark。 测试指标 本次模拟的

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训练性能测试 流程图 训练性能测试流程图如下图所示： 图1 训练性能测试流程 执行训练任务 进入test-benchmark目录执行训练命令，可以多次执行，卡数及其它配置参考NPU卡数取值表按自己实际情况决定。 单机<可选>： # 默认8卡 benchmark-cli train

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性能测试结果 本章介绍GeminiDB Redis性能测试结果，根据上述测试方法操作，展示在各种数据模型、测试场景、Workload模型组合下的性能指标。当前性能白皮书仅呈现中小规格并发能力下的数据库性能数据，如需更高的并发能力，可水平或垂直升级数据库规格。 总数据量小于内存场景下的测试数据请参见表1。

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SSB性能测试 SSB测试结果 SSB测试环境 SSB测试过程

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训练性能测试 流程图 训练性能测试流程图如下图所示。 图1 训练性能测试流程 执行性能比较脚本 完成benchmark训练任务。 进入test-benchmark目录执行命令。 ascendfactory-cli performance <cfgs_yaml_file> --baseline

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训练性能测试 流程图 训练性能测试流程图如下图所示： 图1 训练性能测试流程 执行性能比较脚本 完成benchmark启动任务。 进入test-benchmark目录执行命令。 ascendfactory-cli performance <cfgs_yaml_file> --baseline

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cluster4 32U128GB 测试工具 本次测试采用开源社区的Y CS B 0.15.0版本的测试工具，YCSB连接GeminiDB Cassandra集群负载均衡策略需使用RoundRobinPolicy。 YCSB是一款广泛使用的数据库性能测试工具，具体使用方法请参见YCSB。 测试指标

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8U32GB 被测副本集3 4.0 16U64GB 被测副本集4 4.0 32U128GB 测试工具 本次测试采用开源社区的YCSB 0.12.0版本的测试工具。 YCSB是一款广泛使用的数据库性能测试工具，具体使用方法请参见YCSB。 测试指标 OPS：Operation Per Second，数据库每秒执行的操作数。

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性能测试方法 本章介绍GeminiDB Redis性能测试的方法，具体包括测试环境，测试工具，测试指标，测试模型，以及测试步骤。 测试环境 区域：华北-北京四 可用区：可用区1 弹性云服务器 （Elastic Cloud Server，简称ECS）：规格选择c6.4xlarge.2

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性能测试结果 基于上述样本，预先注入1TB+数据并进行压力测试，测试结果如下： 数据压缩率： 写入1.1TB数据(约38亿条)，压缩后数据占用约为155GB，数据压缩比约为13.8%； 性能表现： 维持业务总QPS达到约160w，此时读请求总流量约为1.5Gb/s，实例CPU利用率在60%-70%。

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被测试集群实例的规格：4U16G、8U32G、16U64G、32U128G。 测试工具 本次测试采用了开源社区的Time Series Benchmark Suite (TSBS)。 测试指标 写入性能测试关注每秒写入点数（points/sec）。 查询性能测试关注时延和OPS(Operation Per Second)。

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训练性能测试 流程图 训练性能测试流程图如下图所示： 图1 训练性能测试流程 执行性能比较脚本 完成benchmark启动任务。 进入test-benchmark目录执行命令。 ascendfactory-cli performance <cfgs_yaml_file> --baseline

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训练性能测试 流程图 训练性能测试流程图如下图所示： 图1 训练性能测试流程 执行训练任务 进入test-benchmark目录执行训练命令，可以多次执行，卡数及其它配置参考NPU卡数取值表按自己实际情况决定。 单机<可选>： # 默认8卡 benchmark-cli train

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客户进行性能测试建模和压测，以及根据客户具体的业务提供性能分析诊断，调优的方向 适用于10万并发能力的被测系统（5个接口以内），如果超出，请叠加购买 应用性能诊断-现场 根据客户待压测、待分析和待调优的业务，在客户现场实时沟通交流，联合客户进行性能测试建模、输出性能测试用例、性能测试结果诊断以及进行相应的性能调优规划

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工具接口 创建图片Metadata 配置并切换用户 导入用户证书秘钥并切换用户 生成私钥和证书 生成数字资产标识 生成数字资产编码 上传并审核图片 父主题： Go

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响应示例 状态码： 200 成功返回200 { "tools" : [ { "id" : "工具Id", "name" : "工具名称", "url" : "工具链接", "icon" : "Base64", "problem_type_id"

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