《性能测试》专题

我有一个弹性搜索索引与以下文档，我希望有一个自动完成功能在指定的字段： 制图:https://gist.github.com/anonymous/0609B1D110D91DCEB9A90FAA76D1D5D4 1）暗示者自动完成： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/1.7/search-suggesters-compl

最近，我不得不搜索许多字符串值，以查看哪一个匹配某个模式。在用户输入搜索项之前，字符串值的数量和模式本身都不清楚。问题是，每次我的应用程序运行以下行时，我都会注意到：

使用AtomicLong.IncrementAndGet方法测试JDK7和JDK8的性能差异，测试数据表明JDK7的性能优于JDK8。为什么JDK7的性能比JDK8好？是什么导致JDK8中的性能差？ 系统环境： CPU：Intel(R)至强(R)CPU E5620@2.40 GHz 2.40 GHz（双处理器） 内存：8.00 GB set jvm_opt=-xms1024m-xmx1024m-x

我们在应用程序中使用ehcache。请看以下配置： 既然我们已经配置为eternal="true "，那么它会永远创建缓存吗？。磁盘空间有可能用完吗？ 对磁盘存储的性能会有什么影响？。肯定比内存缓存慢，但是影响有多大。 如果磁盘中存储了更多缓存，是否会导致执行多个文件操作的IO问题？ 请建议生产级应用的最佳实践。假设我们有一个3 GB的堆内存和25000个并发用户访问应用程序。但是，我们的应用程序

我正在使用ApacheBench(ab)来测量两个nginx在Linux上的性能。它们有相同的配置文件。唯一的区别是nginx运行在docker容器中。 只是想知道为什么容器一有这么差的性能 nginx.conf：

我在比较< code>removeAll(集合的速度时获得了一些乐趣 让我们假设我有两个不太小的集合，比如100000个连续的整数元素，而且它们大部分重叠，例如，5000个在左边，而不是右边。现在我只需打电话： 当然，这一切都取决于左集合和右集合的类型。如果正确的集合是一个哈希图，那么它会非常快，因为这就是查找的地方。但仔细一看，我发现了两个我无法解释的结果。我尝试了所有的测试，既有排序的＜cod

本周我开始使用，但我遇到了一个问题，无法理解字段。 我有一个a级是这样的： 当我在测试中使用时，我这样调用它： 但我想设置字符串属性！我是这样试的： 但是,测试抛出一个异常： MissingMethodInvocationException：when（）需要一个必须是“mock上的方法调用”的参数。例如：when（mock.getarticles（））.ThenReturn（articles）；

这是.NET framework 4.8---->.NET core 5.0 我有一个个人的国际象棋引擎，我正在工作，昨天我决定从.NET framework切换到.NET Core。 在这个过程中我没有更改1行代码，完全相同的代码。 当我这样做的时候，我注意到损失了几个百分点，在2%到5%之间（目前为止） 这足以看出perft每秒平均有500,000到200,000步的差异（如果你不知道这是什么

在 Pyspark 中，我可以从列表中创建一个 RDD 并决定有多少个分区： 我决定对RDD进行分区的分区数量如何影响性能？这如何取决于我的机器的核心数量？

我有两个大的Hive表，我想用spark.sql将它们连接起来。表格采用snappy格式，在Hive中存储为拼花文件。 我想加入它们并对某些列进行一些聚合，假设计算所有行和一列的平均值（例如 doubleColumn），同时使用两个条件进行过滤（假设在 col1，col2 上）。 注意：我在一台机器上进行测试安装（虽然功能非常强大）。我希望集群中的性能可能会有所不同。 我的第一个尝试是使用spar

我想评估一下我的Windows Azure表存储查询是如何缩放的。为此，我建立了一个简单的测试环境，在这个环境中，我可以增加表中的数据量，并测量查询的执行时间。基于时间，我想定义一个成本函数，它可以用来评估未来查询的性能。 我评估了以下查询： 使用PartitionKey和RowKey查询 使用PartitionKey和属性进行查询 使用PartitionKey和两个行键进行查询 带有Partit

我已经在某些操作系统中测试了主动MQ JMS创建器。结果如下： > 这是正常的行为吗？因为在Linux，它要快得多？文档仅基于Linux。 而且，< code >慢速KahaDB访问是否会降低activeMQ的性能？ 谢谢。

我试图用Cloud Dataflow（Beam Python SDK）将它读写到BigQuery。 读写2000万条记录（约80 MBs）几乎需要30分钟。 查看dataflow DAG，我可以看到将每个CSV行转换为BQ行花费了大部分时间。

我知道当一个分支很容易预测时，最好使用IF语句，因为分支是完全自由的。我了解到，如果分支不容易预测，那么CMOV会更好。但是，我不太明白如何实现这一点？ 问题域肯定还是一样的——我们不知道下一条要执行的指令的地址？因此，我不明白在整个管道中，当执行CMOV时，它是如何帮助指令获取器（过去有10个CPU周期）选择正确的路径并防止管道暂停的？ 有人能帮我了解一下CMOV是如何改进分支的吗？