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大促备战压测备战时间紧、任务多，压测备战压力较大，在大促备战多专项并行资源紧张情况下，频繁的系统调优给整个大促带来不可控的风险因素。引入常态化压测的手段，通过每周或每月的定期压测行为，持续把控系统性能表现，保证服务稳定性；同时将需求上线引起的性能问题前置暴露，及时定位优化问题；减轻备战压力，提升压测效率。

无论是在工作中，还是在面试中，web前端性能的优化都是很重要的，那么我们进行优化需要从哪些方面入手呢？可以遵循雅虎的前端优化35条军规,这样对于优化有一个比较清晰的方向.35条军规1.尽量减少HTTP请求个数——须权衡2.使用CDN（内容分发网络）3.为文件头指定Expires或CacheControl，使内容具有缓存性。4.避免空的

主要的需求  针对大体量表的OLAP统计查询，需要找到一个稳定，高性能的大数据数据库，具体使用  数据可以实时的写入和查询，并发的tps不是很高建立数据仓库，模式上主要采用星星模型、雪花模型，或者宽表前端展示分为3类 saiku、granafa、c代码开发数据体量：事实表在35亿、维度表大的在500

作者：京东零售张强导读本文主要讲解了Forcebot压测平台之中“并发模式”与“RPS模式”两种模式对于服务端性能指标的影响。通过“商品查询标签”的压测作为具体实践案例，简要阐述了“并发模式”与“RPS模式”两种模式压测过程中TPS、TP99以及TP999

一、问题是怎么发现的最近有个新系统开发完成后要上线，由于系统调用量很大，所以先对核心接口进行了一次压力测试，由于核心接口中基本上只有纯内存运算，所以预估核心接口的压测QPS能够达到上千。压测容器配置：4C8G先从10个并发开始进行发压，结果cpu一下就飙升

前言在现阶段大促备战的压测不算是一件新鲜事，已经不存在什么技术瓶颈或者资源问题，每个团队都有很多人能够执行性能测试，在一些团队也已经落地了日常常态化，但压测也没有简单到只在压测平台上设置参数、运行脚本，然后去看压测报告中某个指标是否满足压测目标那么简单，我

大家好，我是皮皮。一、前言前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据筛选的问题。问题如下：这日期老是出来00：00：00，怎么把这个去除。二、实现过程后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一个思路和代码如下：pd.toexcel之前把这

字符串（引号）：只有四种情况如下name"我是编程高手"name'我是编程高手'name"""我是编程高手"""name'''我是编程高手'''加法：n1"alex"n2"sb"n3"df"n4n1n2n3print（n4）"alexsbdf"乘法：n