1.免费版DDOS/CC平台测压源码免费版DDOS
2.Autoware.io源码编译安装
3.wrk测试使用教程
4.如何使用Jmeter实现MQ数据的断电断电发送和接收？性能测试实战篇
5.关于Stress 压力测试工具的介绍与使用
6.接口压测实践-压力测试常见参数解释说明

免费版DDOS/CC平台测压源码免费版DDOS

       esc资源是什么？

       是阿里云推出的云服务器产品。

       云服务器ECS（ElasticComputeService）是测压测压测一种弹性可伸缩的云计算服务，助您降低IT成本，源码源码提升运维效率，断电断电使您更专注于核心业务创新。测压测压测

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       免费提供DDoS防护、木马查杀、防暴力破解等服务，通过多方国际安全认证，ECS云盘支持数据加密功能。

       单实例最高可选vCPU，内存1TB，单实例性能最高可达万PPS网络首发包，Gbps带宽。

       丰富的操作系统和应用软件，通过镜像可一键简单部署，同一镜像可在多台ECS中快速复制环境，轻松扩展。

       ECS可与阿里云各种丰富的云产品无缝衔接，可持续为业务发展提供完整的计算、存储、transaction 源码安全等解决方案。

Autoware.io源码编译安装

       要编译安装Autoware.io，首先请确保已安装ROS1，如Ubuntu .版本的Melodic。以下步骤将指导你完成依赖安装及源码编译过程。

       安装依赖

       1. 对于CUDA的支持（可选但建议），你需要下载CUDA .0，链接位于developer.nvidia.com/cuda。安装时，遇到驱动安装询问时选择n，后续步骤默认安装即可。

       2. 安装cudnn，从developer.nvidia.com/rd...获取并进行安装。在cuda目录下进行软链接配置，并通过验证测试。

       其他依赖安装

       3. 安装eigen3.3.7，接着是opencv3，安装时需先安装依赖库，然后解压、配置和编译。

       源码下载与编译

       4. 创建新的工作区，下载并配置工作区，然后下载Autoware.ai源码。

       5. 使用rosdep安装依赖库，有CUDA版本和无CUDA版本两种编译方式。

       测试与问题解决

       6. 下载并运行demo，可能遇到的问题包括编译错误和链接问题。

       问题1：calibration_publisher报错，需修改CMakeList.txt文件。

       问题2：ndt_gpu编译错误，sparkstreaming源码需替换Eigen3Config.cmake文件中的版本信息。

       问题3：opencv链接问题，需要检查和调整。

       问题4：rosdep更新慢，可通过修改源码和配置文件解决。

       问题5：runtime manager花屏，需安装wxPython 4.和libsdl1.2-dev。

       通过上述步骤，你应该能够成功编译并测试Autoware.io。如有任何疑问，查阅官方文档或社区论坛寻求帮助。

wrk测试使用教程

       wrk是一款轻量级的HTTP基准测试工具，能够在单机多核CPU上运行，产生大量负载。以下是wrk测试使用的基本教程：

       1. **安装wrk**：

        - 可以从GitHub（/wg/wrk）下载wrk的源码，并使用make命令编译安装。

        - 对于不同操作系统，如CentOS、Ubuntu等，可能需要先安装编译工具和相关依赖。

       2. **基本命令参数**：

        - `-c, --connections`：指定每个线程建立的连接数（并发数）。

        - `-d, --duration`：指定测试的持续时间，如2s、2m、2h。

        - `-t, --threads`：指定用于执行测试的线程数。

        - `--latency`：打印详细的延迟统计信息。

        - `-H, --header`：添加HTTP请求头。

        - `--timeout`：设置请求超时时间。

       3. **执行测试**：

        - 使用`wrk `格式执行测试。vocalizer源码

        - 例如，`wrk -t -c -ds --latency `将使用个线程、个连接，持续秒对``进行压力测试，并打印延迟统计信息。

       4. **分析结果**：

        - 测试结果会包含响应时间、吞吐量（每秒请求数QPS）、请求成功率等信息。

        - 根据这些信息可以评估被测HTTP服务的性能表现。

       wrk以其轻量级、安装简单和学习成本低的优势，成为后端开发人员常用的接口性能验证工具。

如何使用Jmeter实现MQ数据的发送和接收？性能测试实战篇

       JMeter是一个广泛用于性能测试的开源工具，尤其擅长压力测试。它提供了丰富的扩展插件以满足不同场景下的性能测试需求。消息队列（Message Queue，简称MQ）作为现代分布式系统中的关键组件，被大量应用在软件或程序中。在进行测试时，遇到MQ系统改造的情况，需要使用JMeter来实现MQ数据的发送和接收，以完成性能测试工作。本文将基于实际项目经验，介绍如何利用JMeter的一个扩展插件Mqmeter进行MQ性能测试。

       消息队列在分布式系统中扮演重要角色，主要解决应用耦合、异步消息和流量削峰等问题，确保高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构的鞋店源码实现。常见的MQ系统包括ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka、MetaMQ和RocketMQ等。

       JMeter作为Apache项目下的开源性能测试工具，支持多种服务类型的测试，并允许用户通过插件扩展来满足特定的定制化需求，网络上提供了多种开源插件供测试人员使用。

       本文结合实际测试中遇到的MQ测试需求，介绍如何使用Mqmeter插件来实现对IMB MQ队列的数据发送和接收。通过Mqmeter，测试人员能够利用JMeter完成MQ的压力测试，实现MQ的多并发操作。

       为了执行性能测试，首先需要准备JMeter运行环境和Mqmeter插件。JMeter运行依赖Java环境，Maven环境用于编译Java源代码形成可执行的JAR包。本文详细说明了环境部署步骤，包括JDK安装、环境变量配置以及Maven和Mqmeter插件的安装过程。

       在环境准备完成后，进行性能测试的具体执行步骤如下：

       启动JMeter，添加线程组和取样器，选择Mqmeter作为Java请求取样器。

       填写取样器参数，包括MQ管理器名称、队列名称、等待间隔、主机名、端口号、通道名称、用户ID和密码等。

       配置参数化变量，实现向不同MQ队列发送不同消息内容的功能。

       设置汇总报告、TPS监听器、响应时间监听器等，开始性能测试。

       在测试过程中，利用Mqmeter插件进行MQ性能监控，实时查看MQ队列的深度，确保系统交易链路的可用性，并定性评估MQ本身的读写性能。通过脚本化指令，实现对MQ性能的实时监控，提高测试效率。

       总结，Mqmeter插件提供了强大的功能，帮助测试人员高效地进行MQ性能测试。本文提供的步骤和方法，旨在为从事MQ性能测试的同行提供参考，同时指出了一些可能的不足之处，如从消息队列取消息的具体方法和量化性能的详细方法，有待进一步探索和完善。

关于Stress 压力测试工具的介绍与使用

       在现代计算环境中，Linux管理员的首要任务是确保系统的稳定性和性能。为了评估系统承受极限和潜在问题，压力测试工具stress扮演了关键角色。本文将详细介绍stress的使用方法和其在模拟实际负载中的实用性。

       压力测试是评估系统在高负荷下性能和稳定性的手段，通过模拟实际工作负载，可揭示系统承受能力及隐藏问题。stress是Linux中的轻量级工具，易于安装并支持对CPU、内存和磁盘I/O等多种压力的施加。

       安装stress在大部分Linux系统中十分简单，通过apt-get命令即可。在老旧系统上，可能需要从源代码编译。在Docker环境中，只需一个简单的命令即可运行stress容器。

       stress提供了丰富的参数选项，通过stress --help可以查看所有可用选项。例如，-c指定线程数用于CPU压力测试，--vm用于内存压力测试，--hdd用于磁盘I/O测试。

       测试结束后，通过top、vmstat和iostat等工具分析数据。例如，iostat -x可以展示磁盘I/O性能，帮助评估磁盘在压力下的表现。

       总的来说，stress是系统维护者和性能测试者的重要工具，它帮助我们识别性能瓶颈，优化配置，确保系统在高负载下的稳定性。但需谨慎使用，避免过度测试造成损害。最后，如果你对本文内容感兴趣，欢迎关注我的更多分享。

接口压测实践-压力测试常见参数解释说明

       在进行接口性能测试时，应关注一些常见参数以优化测试效果。

       为了实现高性能的并发测试，可使用Apipost客户端进行一键压测。请注意，不要设置过高的并发量或循环次数，以免服务或路由器过载导致崩溃。

       底层实现采用自研压测引擎，支持高达一万以上并发请求，源代码已开源在github上，地址为github.com/Apipost-Team...

       在计算压测结果时，需考虑多种外界因素，如本机句柄数限制、DNS解析速度、网络质量、服务端连接数限制等。例如，使用过高的并发数（如1万），可能超过本机句柄数限制（通常为），导致部分请求因句柄受限而失败。

       建议在测试时从低并发数（如、、、等）开始，观察失败率是否低于1%。增加并发数时，应确保每秒请求数量能持续增加，这是健康使用的标志。请注意减少外界因素影响，以获得更准确的压测结果。

集合竞价通达信指标源码分享

       短线游资密切关注的集合竞价数据，是主力试盘、测压与承接的重要指标。通过分析活跃度及抢筹情况，投资者可制定相应的操盘策略。然而，仅凭匹配的买卖情况与竞价结束的抢筹情况判断股价涨跌并不准确，因为主力可能会利用这一信息诱导散户。

       今日竞价额指标能够回顾过去每日的竞价情况，为分析标的行情提供参考。指标显示，9:开始的竞价额，若上涨则为红色，下跌则为绿色。

       以下为今日竞价额指标源码，包含今日与昨日的竞价额比较、五日均线、量比、今竞额占总金额、竞价量、竞量昨量比%、竞价涨幅、今二板需竞额、竞价换手%等分析参数。

       指标细节包括但不限于：集合竞价单位万元、今日竞价额计算、昨日竞价额引用、竞价额五日均线、竞价额量比、今竞额占总金额、竞价量、竞量昨量比%、竞价涨幅、今二板需竞额、竞价换手%等。

       指标中还包含了一些图形化展示，如当开盘价大于前收盘价时，今日竞价额绘制为红色，反之为绿色。同时，指标显示竞价量与昨日量的比值以及竞价额占总金额的百分比。

       最后，需要提醒的是，使用电脑版指标需下载财务数据。

       （完 结）

       注：电脑版使用其指标需下载财务数据。