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pytest学习系列_插件之分布式执行
一、前言 在我们进行接口自动化的时候,用例往往有成百上千上万条用例,串行执行时间在分钟或者是小时级别。虽然能满足我们一般的回归性测试需求,但是还是对于企业级别的项目来说,还是显得有些力不从心。那么有没有一种比较好的解决方案呢,pytest的pytest-xdist插件可以很好解决我们的困惑 二、py ...
分类:其他好文   时间:2020-12-15 12:05:34    阅读次数:2
【JVM】Java 中的经典垃圾回收器
从不同角度分析垃圾收集器,可以将其划分为不同的模型。按线程数分,可以分为串行垃圾回收器和并行垃圾回收器;按照工作模式分,可以分为并发式垃圾回收器和独占式垃圾回收器; ...
分类:编程语言   时间:2020-12-15 11:40:39    阅读次数:7
10张图带你搞懂数据链路层PPP点到点协议
前言前面我们讲过二层以太网Ethernet协议,你知道以太网数据帧在网络中如何发送和接收的吗?一文带你搞懂它,用于实现数据链路层数据帧的封装,今天我们讲下数据链路层的另一个协议——PPP。以太网协议用在局域网中,一般使用以太网口进行互联;广域网中经常会使用串行链路来提供远距离的数据传输,高级数据链路控制HDLC(High-LevelDataLinkControl)和点对点协议PPP(Pointto
分类:其他好文   时间:2020-12-08 12:52:40    阅读次数:5
JVM垃圾回收器、内存分配与回收策略
新生代垃圾收集器 1. Serial收集器 serial收集器即串行收集器,是一个单线程收集器。 串行收集器在进行垃圾回收时只使用一个CPU或一条收集线程去完成垃圾回收工作,并且会暂停其他的工作线程(stop the world),直至回收完成。适用于运行在client模式下的JVM。 在单CPU年 ...
分类:其他好文   时间:2020-12-01 11:55:56    阅读次数:4
什么是数据库事务的隔离级别?
多个线程开启各自事务操作数据库中数据时,数据库系统要负责隔离操作,以保证各个线程在获取数据时的准确性。 数据库共定义了四种隔离级别: Serializable:可避免脏读、不可重复读、虚读情况的发生。(串行化) Repeatable read:可避免脏读、不可重复读情况的发生。(可重复读) Read ...
分类:数据库   时间:2020-11-21 12:08:08    阅读次数:12
20201114第19课,使用iSCSI服务部署网络存储,使用PXE+Kickstart无人值守安装
IDE是一种成熟稳定、价格便宜的并行传输接口。SATA是一种传输速度更快、数据校验更完整的串行传输接口。SCSI是一种用于计算机和硬盘、光驱等设备之间系统级接口的通用标准,具有系统资源占用率低、转速高、传输速度快等优点。使用mdadm命令创建RAID磁盘阵列。其中,-Cv参数为创建阵列并显示过程,/dev/md0为生成的阵列组名称,-n3参数为创建RAID5磁盘阵列所需的硬盘个数,-l5参数为RA
分类:其他好文   时间:2020-11-20 11:54:52    阅读次数:6
连接池原来这么简单(一分钟系列)
应网友要求,写一写连接池实现细节。一、如何通过连接访问下游工程架构中有很多访问下游的需求,下游包括但不限于服务/数据库/缓存,其通讯步骤是为:(1)与下游建立一个连接(2)通过这个连接,收发请求(3)交互结束,关闭连接,释放资源这个连接是什么呢,通过连接怎么调用下游接口?服务/数据库/缓存,官方会提供不同语言的Driver、Document、DemoCode来教使用方建立连接与调用接口,以Mong
分类:其他好文   时间:2020-11-18 13:05:10    阅读次数:12
KA,连接池居然这么简单?
《“ID串行化”保证群消息顺序性》提到,可以通过连接池的改造,实现ID串行化,本篇讲讲连接池的原理,以及实现细节。通常如何通过连接访问下游?工程架构中有很多访问下游的需求,下游包括但不限于服务/数据库/缓存,其通讯步骤是为:(1)与下游建立一个连接;(2)通过这个连接,收发请求;(3)交互结束,关闭连接,释放资源;不管是服务/数据库/缓存,官方会提供不同语言的Driver、Document、Dem
分类:其他好文   时间:2020-11-16 13:57:11    阅读次数:7
“ID串行化”是如何保证消息顺序性的?
在《消息顺序性为何这么难?》中,介绍了一种为了保证“所有群友展示的群消息时序都是一致的”所使用的“ID串行化”的方法:让同一个群gid的所有消息落在同一台服务器上处理。ID串行化是如何实现的呢?互联网高可用常见分层架构客户端,反向代理层,接入层,服务层,存储层,这是互联网常见的高可用分层架构。画外音:这个图用过好多次。这里的“服务层”至关重要,ID串行化保证的是,同一个群gid的消息落在同一个服务
分类:其他好文   时间:2020-11-16 13:56:56    阅读次数:7
Pytorch 如何高效使用GPU
Pytorch如何高效使用GPU深度学习涉及很多向量或多矩阵运算,如矩阵相乘、矩阵相加、矩阵-向量乘法等。深层模型的算法,如BP,Auto-Encoder,CNN等,都可以写成矩阵运算的形式,无须写成循环运算。然而,在单核CPU上执行时,矩阵运算会被展开成循环的形式,本质上还是串行执行。GPU(GraphicProcessUnits,图形处理器)的众核体系结构包含几千个流处理器,可将矩阵运算并行化
分类:其他好文   时间:2020-11-16 13:22:51    阅读次数:9
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