M006-性能测试 上料装配 【操作说明】 扫描批号，可使用扫码枪进行扫码，对应回显出该工位操作员所在工位的相关信息； 扫描物料批号进行； 行选中左边的物料上料网格，在右边网格会出现对应领料明细批号，即已上料的领料号； 【已上料数/上料总数】根据该工位总上料数情况进行累加，初始为

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授权使用CodeArts PerfTest

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TPC-H性能测试 TPC-H测试结果 TPC-H测试环境 TPC-H测试过程

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TPC-DS性能测试 TPC-DS测试结果 TPC-DS测试环境 TPC-DS测试过程

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SFS Turbo性能测试 fio是一个开源的I/O压力测试工具，可以使用fio工具对SFS进行吞吐量和IOPS的性能测试。 前提条件 已在 云服务器 上安装fio工具。fio可从官网或GitHub下载。 注意和说明 测试性能依赖client和server之间的网络带宽及文件系统的容量大小。

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推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动

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benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动，且输入输出长度也在一定范围内变化

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推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动

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推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动

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推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动

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推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动

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SFS Turbo性能测试 fio是一个开源的I/O压力测试工具，可以使用fio工具对SFS进行吞吐量和IOPS的性能测试。 前提条件 已在云 服务器 上安装fio工具。fio可从官网或GitHub下载。 注意和说明 测试性能依赖client和server之间的网络带宽及文件系统的容量大小。

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TPC-H 单并发查询 测试环境 表1 测试环境 产品 规格 CPU 内存 存储 单节点建议存储 查询性能（TPC-H 1000X） 版本 节点数 GaussDB (DWS) 8xlarge 32U 256G SSD云盘 6400GB 596.90s 8.1.3 3 测试结果 如下

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OCR的并发是多少 文字识别 服务属于公有云服务，线上用户资源共享，并发量会根据线上用户的调用情况动态调整。 如遇到突发高峰导致的并发量不够用的情况，您可以尝试以下两种解决方法： 通过重试机制，在代码里检查返回值，碰到并发错误可以延时一小段时间（如2-5s）重试请求。 后端检查上一

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CarbonData表操作并发语法说明 DDL和DML中的操作，执行前，需要获取对应的锁，各操作需要获取锁的情况见表1 操作获取锁一览表，√表示需要获取该锁，一个操作仅在获取到所有需要获取的锁后，才能继续执行。 任意两个操作是否可以并发执行，可以通过如下方法确定：表1两行代表两个

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单表并发控制配置 参数 描述 默认值 hoodie.write.lock.provider 指定lock provider，不建议使用默认值，使用org.apache.hudi.hive.HiveMetastoreBasedLockProvider org.apache.hudi

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r原生引擎的支持，用户可在PerfTest-JMeter测试工程里导入JMeter脚本，使用JMeter原生引擎快速发起高并发的性能测试，可查看完备的性能测试报告。 全局变量使用全流程 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

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引擎的支持，用户可在JMeter测试工程里导入JMeter脚本，使用JMeter原生引擎快速发起高并发的性能测试，且可查看完备的性能测试报告。 创建JMeter测试工程 登录性能测试服务控制台，在左侧导航栏中选择“JMeter测试工程”，单击“创建JMeter测试工程”。 参照表1设置基本信息。

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”分隔。 变量读取模式： 顺序模式：顺序读取变量。 随机模式：随机读取变量。 变量共享模式 用例模式：每个并发共享一个变量。 并发模式：每个并发单独复制一个同名变量进行使用，不同并发按顺序读取变量值，互不影响。 全局变量导入成功后，您还可以执行如下操作： 单击“编辑”可以设置变量的读取顺序和变量共享模式。

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操作后，可以根据自身的业务需求使用性能测试服务提供的常用实践。 表1 常用最佳实践 实践 描述 城市政务一网通办系统性能测试 类似“一网通办”等跟国计民生相关的系统，由于突然的访问量暴增导致系统响应慢，为避免流量高峰期使用出现系统崩溃，性能测试服务通过模拟相关实际场景，快速构造压

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用默认策略。默认策略为单执行器支持并发：HTTP/HTTPS(5000)，WebSocket(5000)，MQTT(5000)，JMeter(1000)，HLS/RTMP/HTTP-FLV(1000)。 执行器数量 >= 用例中所有阶段最大的并发用户/5000。 日志采集策略设置

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