写完成，然后才停止测试。 该参数的值，可以是带单位的数字，比如size=10G，表示读/写的数据量为10GiB；也可是百分数，比如size=20%，表示读/写的数据量占该设备总文件的20%的空间。 numjobs 定义测试的并发线程数。 runtime 定义测试时间。 如果未配置

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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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配置workload文件。 按照表2所示的业务模型，配置workload中的“readproportion”、“insertproportion”、“updateproportion”的值。 按照表3所示的预置数据量，配置workload中的“recordcount”的值。 以业务模型workl

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”、“readmodifywriteproportion”的值。 按照表3 预置数据量所示的预置数据量，配置workload中的“recordcount”的值。 以测试模型workload-insert-mostly为例，执行以下命令，准备数据。 sh bin/ycsb.sh load

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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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单击“测试”，进入测试计划服务，默认展示“测试计划”页面。 导航入口 通过导航入口，进入测试服务，默认展示测试计划首页。页面展示当前登录用户的统计数据，包括测试计划、测试用例、测试套件、缺陷等。同时也可以在该页面选择项目后进入项目，对所选项目的测试活动进行管理。 登录软件开发生产线首页。

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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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--master_addr <master_addr> --num_nodes <nodes> --rank <rank> <cfgs_yaml_file>：性能测试配置的yaml文件地址，如代码目录中performance_cfgs.yaml相对或绝对路径。 <model_name>：训练模型名，如qwen2-7b

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端访问目的端IP 检查源端到目的端的网络中是否存在安全组、防火墙或ACL规则的拦截。如果存在，请调整规则以允许源端访问目的端的IP地址，并重试迁移任务。 确认目的端网络的连通性，如果使用的是私有网络，需要确认是否在同一网段 使用SSH或Telnet等工具测试源端到目的端的网络连通

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通过流水线参数串联编译构建服务和部署服务 基于Kubernetes原生Service的场景完成微服务蓝绿发布 代码检查 使用预置规则检查GitCode代码仓中的代码质量 使用预置规则检查通用Git代码仓中的代码质量 使用自定义规则检查CodeArts Repo代码仓中的代码质量 编译构建 基于Maven构建产物制作Docker镜像并发布到镜像仓

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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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10000000) 测试指标 表2 测试指标 指标缩写 指标描述 QPS 每秒执行的读写操作数，单位为次/秒。 Avg Latency 读写操作的平均时延，单位为毫秒(ms)。 P99 Latency 读写操作的P99时延。 99%的操作可以在这个时延内执行完成，即只有1%的操作时延会超过这个值。

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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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--master_addr <master_addr> --num_nodes <nodes> --rank <rank> <cfgs_yaml_file>：性能测试配置的yaml文件地址，如代码目录中performance_cfgs.yaml相对或绝对路径。 <model_name>：训练模型名，如qwen2-7b

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发测试环境的出方向策略，这里可以根据实际情况设置稍弱的访问控制策略。 强的、安全性高的、复杂的访问控制策略，会一定程度增加部署配置及运维成本，可以根据企业自身情况适当减少策略。 与开发测试环境边界的策略主要包括对DEV-DMZ区、对DEV-应用区、对DEV-DB区的策略，详细请参考表1、表2、表3、表4、表5和表6。

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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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下载软件发布库中的软件包 CodeArts Build支持将软件发布库中的包或者其他文件下载到构建任务根目录，以便后续构建步骤使用这些包或者文件。 获取软件包下载地址 在导航栏选择“制品仓库 > 软件发布库”，进入软件发布库页面。 单击待下载的软件包包名，在软件包包详情页面，“下

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测试 将测试框架集成到项目中 Create tests创建测试 运行测试 父主题： Java

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基础上，打造的细粒度权限管理功能，帮助用户便捷灵活的对租户下的IAM用户设定不同的操作权限。 CodeArts的权限管理包括“IAM细粒度权限”和“CodeArts鉴权管理”两种能力。 IAM细粒度权限：基于IAM系统策略的授权，可以通过用户组功能实现对IAM用户的授权。 Cod

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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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