Redis实例的性能评估，可以使用memtier_benchmark测试某种规格的实例在某个高并发场景下执行SET或GET时的性能。 测试步骤 创建Redis缓存实例。 创建3台 弹性云服务器 （E CS ），ECS选择与实例相同可用区、VPC、子网和安全组。 如果是测试单机或主备实例，创建1台ECS即可。

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测试5.x基础版本RocketMQ实例性能 本章节主要测试RocketMQ实例5.x基础版本不同产品规格在发送1KB大小的消息时，实例的生产速率、消费速率和平均生产时延。 测试环境 进行测试前，您需要先构建如下的测试环境： 购买如表1所示实例，购买步骤请参考购买实例。 表1 实例参数

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性能测试服务测试的时候申请的带宽大小对测试的影响是什么？ 用户压测的请求和响应的模型不一样，所需带宽也不一样。比如说5000TPS，每个请求包大小是1KB，那么总的上行带宽是5000KB，下行带宽也是一样的估算方式。对于带宽的限制是限制上行带宽，因此POST/PUT等带Body的请求会比较消耗带宽资源。

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使用Jmeter工具对平台进行MQTT协议进行性能压测的具体流程如下： 创建产品。创建一个MQTT协议的产品。 批量注册设备。采用批量导入的方式注册1万个用于性能测试的设备。 导入测试计划。导入已经创建的用于IoT性能测试的测试计划。 发起压测。根据业务规格发起对平台的性能压测。 查看压测结果。在I

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设置全局变量（高性能测试工程） 全局变量概述（高性能测试工程） 整数、枚举型和文本型全局变量添加 csv格式或者xlsx格式全局变量文件添加 变量读取规则 插入变量 父主题： PerfTest测试用例管理

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全局变量概述（高性能测试工程） 全局变量用于构造数据集合，使测试数据更加丰富。 在报文事务请求信息的报文内容中引用全局变量，执行压测任务过程会将报文内容中的变量值动态替换为指定的值。 全局变量适用于很多场景，例如需要用户名密码的业务，需要使用不同的用户名以及对应密码模拟多用户场景进行压测。

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单模型性能测试工具Mindspore lite benchmark 在模型精度对齐后，针对Stable Diffusion模型性能调优，可以通过AOE工具进行自助性能调优，进一步可以通过profiling工具对于性能瓶颈进行分析，并针对性的做一些调优操作。 可以直接使用bench

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软件伙伴测试券使用有效期是多久？ 三个月 父主题： 测试券

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LA。 2.创建测试方案 创建测试方案是指设计适合性能测试系统负载的特定场景或条件的过程，性能测试方案设计要求全面、无遗漏，使用测试设计模板把所有的组网场景要求全覆盖，根据性能测试需求、测试模型、测试组网图，罗列出业务测试要点，逐一去分解测试场景和步骤。创建测试方案以模拟真实的用户行为和系统负载，

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JMeter测试工程原生性能压测 方案概述 操作流程 实施步骤

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性能 实例性能 单节点多指标 多节点单指标 父主题： DBA智能运维

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性能 历史性能 实时性能 实时诊断 性能趋势对比查看 自定义图表 父主题： DBA智能运维（旧版）

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Redis备份恢复迁移性能测试数据 测试环境说明 测试实例规格： Redis 5.0 8G主备 Redis 5.0 32G主备 Redis 5.0 64G Proxy集群（ 副本数：2 | 分片数：8 | 分片容量：8 GB ） Redis 5.0 256G Proxy集群（ 副本数：2

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Linux 云服务器 网络性能测试方法 手把手教您用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client

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性能测试服务的错误日志是怎么显示的？ 默认按每种不同返回状态码进行抽样，按10‰的抽样比例采集成功/失败的请求日志。 失败日志的采集比例可以在“高级配置 > 失败日志采集”比例中调整，最大1000‰。 父主题： JMeter工程使用

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性能 历史性能 实时性能 实时诊断 性能趋势对比查看 自定义图表 父主题： DBA智能运维

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测试 CodeArts IDE集成了pytest和unittest测试框架，让您可以轻松运行和调试Python测试用例。 将测试框架集成到项目中 运行测试 启动配置 父主题： Python

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性能测试服务的JMeter引擎支持哪些脚本？ 未使用任何第三方插件的5.2版本-5.4版本的JMeter创建的jmx脚本。 使用了第三方插件，但是插件可以以jar包形式上传，且未修改ThreadGroup实现的大部分脚本（性能测试服务不确保此类脚本可以正常使用，需要在性能测试服务平台进行调试）。

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更高的查询性能。 测试方案二：使用同一数据集，通过调整索引参数，测试不同召回率下的查询性能。本方案用COHERE数据集，分别测试了Top10召回率为99%、98%及95%时的集群最大QPS。 测试结果： 表2 GRAPH类索引测试结果1 数据集 构建参数 查询参数 性能指标 efc

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测试 简介 申请沙箱环境（可选） 授权沙箱环境 安装已订阅的资产 部署应用到沙箱环境 调测应用/移动端 调测大屏 调测端侧设备 父主题： 用户指南

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测试 使用此Source Action为具有选定测试框架的生产类生成测试类。 有关测试Java代码的更多详细信息，请参阅调试。 在Create Test对话框中，提供测试类参数： Testing library：选择要使用的测试库。 Class name：提供测试类的名称，并根据选定的框架选择其超类。

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