性能测试服务是否支持Windows Server 2016标准版64位？ 对于性能测试服务当前只能支持Linux系统部署性能测试服务，暂不支持Windows系统部署性能测试服务。 对于被测应用，只要保证网络连通，便可进行压力测试。 父主题： 通用问题

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通常采用全链路压测进行测试。 风险等级 高 关键策略 模拟大量接口消息进行压力测试。 模拟各种业务场景进行压力测试。 持续自动测试。 性能发生偏差时自动告警，以便及时定位和处理。 相关云服务和工具 性能测试 CodeArts PerfTest：针对HTTP/HTTPS/TCP/UDP/HLS/RTMP/

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统性能极限，一般用来测试系统性能容量或调优。 压力测试：是检查系统处于超负载压力下的性能表现，可以考察系统的流控机制和极限场景下的性能。 长时间稳定性测试：该测试需要在负载压力下进行，是考察性能表现稳定性的重要手段，经常结合压力测试开展。 配置测试：通过对被测系统软硬件配置的调整

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进行测试，这就必须借助特定测试工具达到相应的要求。不同类别的性能压测工具适用场景与测试能力各不相同，有的基于静态与动态资源测试能力，有的具备加压与负载测试能力，有的针对端到端业务请求与响应具备计时与计量能力，有的针对平台网站具有Web应用、移动应用和API测试能力，所以性能压测工具是要依据业务测试场景来选择。

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8大特色压测模型简介 性能测试服务沉淀了30年高并发测试工程方案与实践，提供了浪涌（突发流量）、智能摸高（系统性能摸底）、震荡（模拟高低峰）、TPS模式（压力自定义）等8大模式，快速构建真实场景，助力产品压测场景覆盖率提升50%，满足客户全场景的压测诉求。 压力测试支持的8种模式如下：

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测试任务是指基于已定义的测试模型发起一次性能测试的活动。通过在不同压测点执行一系列测试，持续对系统发起压力测试，通过测试获取并分析系统运行的性能数据。您可以在一个测试工程中添加多个测试任务。 前提条件 已创建测试用例并按业务需求配置。 （可选）已添加完事务。 操作步骤 登录性能测试服务控制台，在左侧导

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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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Hadoop压力测试工具如何获取？ 问： Hadoop压力测试工具如何获取？ 答： Hadoop压力测试工具社区获取地址：https://github.com/Intel-bigdata/HiBench。 父主题： 性能优化类

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Meter实现压力测试，具体工作原理如下： 用户通过性能测试服务测试资源，将自己租户下的CCE节点，纳管到性能测试服务，作为调试节点（一个）和执行节点（至少一个才能发起任务）使用。纳管后，性能测试服务会创建一个 VPC终端节点 ，用于上传测试数据到性能测试服务。性能测试服务通过CCE

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in set, 1 warning (0.00 sec) ​ 基于TPCH 10 scale的数据，针对上述的查询示例Q1、Q2、Q3。开启与关闭LIMIT OFFSET下推功能的性能对比如下。 图1 性能对比 父主题： LIMIT OFFSET下推

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性能测试 性能测试是一种软件测试形式，通过性能测试工具模拟正常、峰值及异常负载等状态下对系统的各项性能指标进行测试的活动，它关注运行系统在特定负载下的性能，可帮助你评估系统负载在各种方案中的功能，涉及系统在负载下的响应时间、吞吐量、资源利用率和稳定性，以帮助确保系统性能满足基线要

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in set, 1 warning (0.00 sec) ​ 基于TPCH 10 scale的数据，针对上述的查询示例Q1、Q2、Q3。开启与关闭LIMIT OFFSET下推功能的性能对比如下。 图1 性能对比 父主题： LIMIT OFFSET下推

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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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性能测试方法 测试目的 广告RTA业务对广告主的技术要求较高，对于广告主来说，一方面需要满足媒体侧的快速响应要求，另一方面还要求数据存储成本可控。近年来，越来越多的RTA业务使用云数据库GeminiDB Redis作为KV特征库，性能与成本双赢。 本章节基于真实RTA业务做压力测试，评估GeminiDB

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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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SSB性能测试 SSB测试结果 SSB测试环境 SSB测试过程

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性能测试方法 本章基于GeminiDB Mongo副本集4.0版本，进行性能测试，具体包括测试环境，测试步骤，以及测试结果。 测试环境 区域：华北-北京四 可用区：可用区一 弹性云服务器 （Elastic Cloud Server，简称E CS ）：规格选择通用计算型s3.2xlarge

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性能测试方法 本章基于GeminiDB Cassandra，进行性能测试，具体包括测试环境，测试步骤，以及测试结果。 测试环境 区域：华北-北京四 可用区：可用区1+可用区2+可用区3（跨3个可用区部署） 弹性 云服务器 （Elastic Cloud Server，简称ECS）：规格选择h3

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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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imit-12h-frequency.gz --use-case， --seed，--scale，--timestamp-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。 --quer

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