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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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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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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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-cli和redis-benchmark测试工具介绍 redis-benchmark与memtier_benchmark的差异 Redis性能测试数据参考

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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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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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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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”、“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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排查思路 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。 如果解决完某个可能原因仍未解决问题，请继续排查其他可能原因。 图1 排查思路 表1 排查思路 可能原因 处理措施 eBackup虚拟机上传网速过低，导致以默认配置上传数据时OBS响应超时

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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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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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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： 迁移时长

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JMeter测试工程和CPTS测试工程的区别？ JMeter测试工程支持直接导入JMeter脚本，使用JMeter原生引擎发起性能测试。 CPTS测试工程支持导入CPTS脚本和JMeter脚本，导入的JMeter脚本会自动转换为CPTS脚本进行性能测试，同时也支持直接手动按照实际

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结果显示以下类似信息。 根据2.c和2.e中的结果判断网络连接异常的网段，并记录异常情况，联系管理员进行处理。 如果2.c中的网络时延很大且2.e中的网络时延很大，说明公共网络侧出现了异常。 如果2.c中的网络时延很大但2.e中的网络时延很小，说明桌面内部网络侧出现了异常。 父主题： 桌面使用问题

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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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“是否绘图”请选择“是”，可以通过绘图查看模型的测试验证效果。 图3 异常检测模型测试 单击“异常检测模型测试”代码框左侧的图标。等待模型测试完成。 模型测试打印结果示例，如图4所示。截图仅为模型测试打印结果的一部分，具体以实际打印结果为准。 图中黑点是模型预测的异常点，红点是原始异常点。 图4 模型测试结果 父主题：

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模型测试效果会通过表格的形式在下方展示。 第一列内容的含义如下所示： 0.0：标注为0的所有样本。可以理解为标签。 1.0：标注为1的所有样本。可以理解为标签。 macro average：所有标签结果的平均值。 weighted average：所有标签结果的加权平均值。 第一行内容的含义如下所示，即模型优劣的评价指标：

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验证测试 LVS负载均衡测试 LVS自动隔离故障后端节点 LVS自动纳管故障恢复节点 LVS主节点故障自动切备节点 LVS主节点恢复自动切回主节点 父主题： 自建数据中心的负载均衡

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在线测试 我部署的对话推理服务API在线测试 我部署的向量化推理服务API在线测试 父主题： API

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