?性能测试这种测试方式在发生过程中，其中一个过渡性的工作，就是对执行过程中的问题，进行定位，对功能的定位，对负载的定位，最重要的，当然就是问题中说的“瓶颈”，接触性能测试不深，更非专家，自己的理解，瓶颈产生在以下几方面：1、网络瓶颈，如带宽，流量等形成的网络环境
?2、应用服务瓶颈，如中间件的基本配置，CACHE等
?3、系统瓶颈，这个比较常用：应用服务器，数据库服务器以及客户机的CPU，内存，硬盘等配置
?4、数据库瓶颈，以ORACLE为例，SYS中默认的一些参数设置
?5、应用程序本身瓶颈，
针对网络瓶颈，现在冒似很少，不过也不是没有，首先想一下如果有网络的阻塞，断网，带宽被其他资源占用，限速等情况，应用程序或系统会是什么情况，针对WEB，无非是超时，HTTP400，500之类的错，针对一些客户端程序，可能也是超时，掉线，服务器下发的，需要服务器返回的信息获取不到还有一种更明显的情况，应该就是事务提交慢，如果封装事务的代码再不完善，一般造成的错误，无非就是数据提交不完整，或者因为网终原因+代码缺陷造成重复性提交。如此综合下来，肯定是考虑网络有瓶颈，然后考虑网络有问题时，怎样去优化，是需要优化交互的一些代码，还是接口之类的。
应用服务的瓶颈的定位，比较复杂，学习中，不过网上有很多资料可以参考的。一般像tomcat，weblogic之类的，有默认的设置，也有经过架构和维护人员进行试验调试的一些值，这些值一般可以满足程序发布的需要，不必进行太多的设置，可能我们认识的最基本的就是JAVA_OPTS的设置，maxThreads，time_out之类的参数我们做借助LR，Jemeter
或webload之类的工具，执行性能测试，尤其是对应用服务造成了压力，如果应用服务有瓶颈，一般我们设置的log4j.properties，日志都会记录下来。然后根据日志，去进一步确定应用服务的问题
系统瓶颈，这个定位虽说比较复杂，但是有很多前辈的经验值参考，不作说明，相信用LR 的同行，也可以从性能记数器中得出一些指标值，加上nagios，cacti，可以很明显的看出系统哪些资源够用，哪些资源明显不够用。不过，一般系统瓶颈的造成，是因为应用程序本身造成的。关于这点儿的分析和定位，就需要归入应用程序本身瓶颈分析和定位了。
现在基本所有的东东，都离不开数据库这个后台，数据库的瓶颈实在是不知道是什么概念，数据库管理员的工作，数据库管理员日常做的工作，可能就是有瓶颈定位的工作，比如：查询一下V$sys_event，V$sysstat，v$syssql之类的表，比对一下日常正常情况下的监控数据，看一下有没有异常等。其他方面，我也不是太了解。
应用程序瓶颈，这个是测试过程中最需要去关注的，需要测试人员和开发人员配合执行，然后定位，我这儿做的大都是执行性的，比如会有脚本去运行，开发人员会结合jprofiler之类的工具，去看一下堆遍历，线程剖析的情况确定哪儿有问题。大致是这样，没有实际操作过逐步细化分析，先可以监控一些常见衡量CPU，内存，磁盘的性能指标，进行综合分析，
然后根据所测系统具体情况，进行初步问题定位，然后确定更详细的监控指标来分析。
怀疑内存不足时：
方法1：
【监控指标】：Memory Available MBytes ，Memory的Pages/sec，page read/sec，Page Faults/sec
【参考值】：
如果Page Reads/Sec 比率持续保持为5，表示可能内存不足。
Page/sec 推荐00-20（如果服务器没有足够的内存处理其工作负荷，此数值将一直很高。如果大于80，表示有问题）。
方法2：根据Physical Disk 值分析性能瓶颈
【监控指标】：Memory Available MBytes ，Pages read/sec，%Disk Time 和Avg.Disk Queue Length
【参考值】：%Disk Time建议阈值90%
当内存不足时，有点进程会转移到硬盘上去运行，造成性能急剧下降，而且一个缺少内存的系统常常表现出很高的CPU利用率，因为它需要不断的扫描内存，将内存中的页面移到硬盘上。
怀疑内存泄漏时
【监控指标】：Memory Available MBytes ，Process\Private Bytes和Process\Working Set，PhysicalDisk/%Disk Time
【说明】：
Windows资源监控中，如果Process\Private Bytes计数器和Process\Working Set计数器的值在长时间内持续升高，同时Memory\Available bytes计数器的值持续降低，则很可能存在内存泄漏。内存泄漏应该通过一个长时间的，用来研究分析当所有内存都耗尽时，应用程序反应情况的测试来检验。
CPU分析
【监控指标】：
System %Processor Time CPU，Processor %Processor Time CPU
Processor%user time 和Processor%Privileged Time
system\Processor Queue Length
Context Switches/sec 和%Privileged Time
【参考值】：
System\%T otal processor time不持续超过90%，如果服务器专用于SQL Server，可接受的最大上限是80-85% ，合理使用的范围在60%至70%。
Processor %Processor Time小于75%
system\Processor Queue Length值，小于CPU数量的总数+1
CPU瓶颈问题
1、System\%T otal processor time如果该值持续超过90%，且伴随处理器阻塞，则说明整个系统面临着处理器方面的瓶颈.
注：在某些多CPU系统中，该数据虽然本身并不大，但CPU之间的负载状况极不均衡，此时也应该视作系统产生了处理器方面的瓶颈.
2、排除内存因素，如果Processor %Processor Time计数器的值比较大，而同时网卡和硬盘的值比较低，那么可以确定CPU 瓶颈。（内存不足时，有点进程会转移到硬盘上去运行，造成性能急剧下降，而且一个缺少内存的系统常常表现出很高的CPU利用率，因为它需要不断的扫描内存，将内存中的页面移到硬盘上。）
造成高CPU使用率的原因：
频繁执行程序，复杂运算操作，消耗CPU严重
数据库查询语句复杂，大量的where 子句，order by，group by 排序等，CPU容易出现瓶颈
内存不足，IO磁盘问题使得CPU的开销增加
磁盘I/O分析
【监控指标】：PhysicalDisk/%Disk time，PhysicalDisk/%Idle Time，Physical Disk\ Avg.Disk Queue Length，Disk sec/Transfer
【参考值】：%Disk Time建议阈值90%
Windows资源监控中，如果% Disk Time和Avg.Disk Queue Length的值很高，而Page Reads/sec页面读取操作速率很低，则可能存在磁盘瓶径。
Processor%Privileged Time该参数值一直很高，且如果在Physical Disk 计数器中，只有%Disk time 比较大，其他值都比较适中，硬盘可能会是瓶颈。若几个值都比较大，那么硬盘不是瓶颈。若数值持续超过80%，则可能是内存泄露。如果Physical Disk 计数器的值很高时该计数器的值（Processor%Privileged Time）也一直很高，则考虑使用速度更快或效率更高的磁盘子系统。
Disk sec/Transfer 一般来说，该数值小于15ms为最好，介于15-30ms之间为良好，30-60ms 之间为可以接受，超过60ms则需要考虑更换硬盘或是硬盘的RAID方式了.
Average Transaciton Response Time（事务平均响应时间）随着测试时间的变化，系统处理事务的速度开始逐渐变慢，这说明应用系统随着投产时间的变化，整体性能将会有下降的趋势
Transactions per Second（每秒通过事务数/TPS）当压力加大时，点击率/TPS曲线如果变化缓慢或者有平坦的趋势，很有可能是服务器开始出现瓶颈
Hits per Second（每秒点击次数）通过对查看“每秒点击次数”，可以判断系统是否稳定。系统点击率下降通常表明服务器的响应速度在变慢，需进一步分析，发现系统瓶颈所在。Throughput（吞吐率）可以依据服务器的吞吐量来评估虚拟用户产生的负载量，以及看出
服务器在流量方面的处理能力以及是否存在瓶颈。
Connections（连接数）当连接数到达稳定状态而事务响应时间迅速增大时，添加连接可以使性能得到极大提高（事务响应时间将降低）
Time to First Buffer Breakdown（Over Time）（第一次缓冲时间细分（随时间变化））可以使用该图确定场景或会话步骤运行期间服务器或网络出现问题的时间。
碰到过的性能问题：
? 1. 在高并发的情况下，产生的处理失败（比如：数据库连接池过低，服务器连接数超过上限，数据库锁控制考虑不足等）
? 2. 内存泄露（比如：在长时间运行下，内存没有正常释放，发生宕机等）
? 3. CPU使用偏离（比如：高并发导致CPU使用率过高）
? 4. 日志打印过多，服务器无硬盘空间
如何定位这些性能问题：
1. 查看系统日志，日志是定位问题的不二法宝，如果日志记录的全面，很容易通过日志发现问题。
比如，系统宕机时，系统日志打印了某方法执行时抛出out of memory的错误，我们就可以顺藤摸瓜，很快定位到导致内存溢出的问题在哪里。
2. 利用性能监控工具，比如：JAVA开发B/S结构的项目，可以通过JDK自带的Jconsole，或者JProfiler，来监控服务器性能，Jconsole可以远程监控服务器的CPU，内存，线程等状态，并绘制变化曲线图。
利用Spotlight可以监控数据库使用情况。
我们需要关注的性能点有：CPU负载，内存使用率，网络I/O等
3. 工具和日志只是手段，除此之外，还需要设计合理的性能测试场景
具体场景有：性能测试，负载测试，压力测试，稳定性测试，浪涌测试等
好的测试场景，能更加快速的发现瓶颈，定位瓶颈
4. 了解系统参数配置，可以进行后期的性能调优
除此以外，还想说个题外话，就是关于性能测试工具的使用问题
在刚开始用Loadrunner和JMeter的时候，做高并发测试时，都出现过没有把服务器压垮，这两个程序自己先倒下的情况。
如果遇到这个问题，可以通过远程调用多个客户端的服务，分散性能测试工具客户端的压力来解决。
说这个的目的是想说，做性能测试的时候，我们一定要确保瓶颈不要发生在我们自己的测试脚本和测试工具上
性能测试结果分析 分析原则： 具体问题具体分析（这是由于不同的应用系统，不同的测试目的，不同的性能关注点） 查找瓶颈时按以下顺序，由易到难。 服务器硬件瓶颈-〉网络瓶颈（对局域网，可以不考虑）-〉服务器操作系统瓶颈（参数配置）-〉中间件瓶颈（参数配置，数据库，web服务器等）-〉应用瓶颈（SQL语句、数据库设计、业务逻辑、算法等） 注：以上过程并不是每个分析中都需要的，要根据测试目的和要求来确定分析的深度。对一些要求低的，我们分析到应用系统在将来大的负载压力（并发用户数、数据量）下，系统的硬件瓶颈在哪儿就够了。 分段排除法很有效 分析的信息来源： 1）根据场景运行过程中的错误提示信息 2）根据测试结果收集到的监控指标数据 一．错误提示分析 分析实例： 1）Error:Failed to connect to server “https://www.doczj.com/doc/b614842285.html,″: [10060] Connection Error:timed out Error: Server “https://www.doczj.com/doc/b614842285.html,″ has shut down the connection prematurely 分析： A、应用服务死掉。 （小用户时：程序上的问题。程序上处理数据库的问题） B、应用服务没有死 （应用服务参数设置问题）
例：在许多客户端连接Weblogic应用服务器被拒绝，而在服务器端没有错误显示，则有可能是Weblogic中的server元素的 AcceptBacklog属性值设得过低。如果连接时收到connection refused消息，说明应提高该值，每次增加25％ C、数据库的连接 (1、在应用服务的性能参数可能太小了；2、数据库启动的最大连接数（跟硬件的内存有关）) 2）Error: Page download timeout (120 seconds) has expired 分析：可能是以下原因造成 A、应用服务参数设置太大导致服务器的瓶颈 B、页面中图片太多 C、在程序处理表的时候检查字段太大多 二．监控指标数据分析 1．最大并发用户数： 应用系统在当前环境（硬件环境、网络环境、软件环境（参数配置））下能承受的最大并发用户数。 在方案运行中，如果出现了大于3个用户的业务操作失败，或出现了服务器shutdown的情况，则说明在当前环境下，系统承受不了当前并发用户的负载压力，那么最大并发用户数就是前一个没有出现这种现象的并发用户数。 如果测得的最大并发用户数到达了性能要求，且各服务器资源情况良好，业务操作响应时间也达到了用户要求，那么OK。否则，再根据各服务器的资源情况和业务操作响应时间进一步分析原因所在。 2．业务操作响应时间： 分析方案运行情况应从平均事务响应时间图和事务性能摘要图开始。使用“事务性能摘要”图，可以确定在方案执行期间响应时间过长的事务。 细分事务并分析每个页面组件的性能。查看过长的事务响应时间是由哪些页面组件引起的？问题是否与网络或服务器有关？ 如果服务器耗时过长，请使用相应的服务器图确定有问题的服务器度量并查明服务器性能下降的原因。如果网络耗时过长，请使用“网络监视器”图确定导致性能瓶颈的网络问题
目录: Linux硬件基础 CPU：就像人的大脑，主要负责相关事情的判断以及实际处理的机制。 CPU：CPU的性能主要体现在其运行程序的速度上。影响运行速度的性能指标包括CPU的工作频率、Cache容量、指令系统和逻辑结构等参数。 查询指令：cat /proc/cpuinfo 内存：大脑中的记忆区块，将皮肤、眼睛等所收集到的信息记录起来的地方，以供CPU 进行判断。 内存：影响内存的性能主要是内存主频、内容容量。 查询指令：cat /proc/meminfo 硬盘：大脑中的记忆区块，将重要的数据记录起来，以便未来再次使用这些数据。 硬盘：容量、转速、平均访问时间、传输速率、缓存。 查询指令：fdisk -l (需要root权限) Linux监控命令 linux性能监控分析命令 vmstat vmstat使用说明 vmstat可以对操作系统的内存信息、进程状态、CPU活动、磁盘等信息进行监控，不足之处是无法对某个进程进行深入分析。 vmstat [-a] [-n] [-S unit] [delay [ count]] -a：显示活跃和非活跃内存 -m：显示slabinfo -n：只在开始时显示一次各字段名称。 -s：显示内存相关统计信息及多种系统活动数量。 delay：刷新时间间隔。如果不指定，只显示一条结果。 count：刷新次数。如果不指定刷新次数，但指定了刷新时间间隔，这时刷新次数为无穷。-d：显示各个磁盘相关统计信息。 Sar sar是非常强大性能分析命令，通过sar命令可以全面的获取系统的CPU、运行队列、磁盘I/O、交换区、内存、cpu中断、网络等性能数据。 sar 命 令行
?每台服务器每秒平均PV量= （（80%*总PV）/（24*60*60*（9/24）））/服务器数量， ?即每台服务器每秒平均PV量=2.14*（总PV）/* （24*60*60） /服务器数量 ?最高峰的pv量是1.29倍的平均pv值 性能测试策略 1.模拟生产线真实的硬件环境。 2.服务器置于同一机房，最大限度避免网络问题。 3.以PV为切入点，通过模型将其转换成性能测试可量化的TPS。 4.性能测试数据分为基础数据和业务数据两部分，索引和SQL都会被测试到。 5.日志等级设置成warn，避免大量打印log对性能测试结果的影响。 6.屏蔽ESI缓存，模拟最坏的情况。 7.先单场景，后混合场景，确保每个性能瓶颈都得到调优。 8.拆分问题，隔离分析，定位性能瓶颈。 9.根据性能测试通过标准，来判断被测性能点通过与否。 10.针对当前无法解决的性能瓶颈，录入QC域进行跟踪，并请专家进行风险评估。 性能测试压力变化模型
a点：性能期望值 b点：高于期望，系统资源处于临界点 c点：高于期望，拐点 d点：超过负载，系统崩溃 性能测试 a点到b点之间的系统性能，以性能预期目标为前提，对系统不断施加压力，验证系统在资源可接受范围内，是否能达到性能预期。 负载测试 b点的系统性能，对系统不断地增加压力或增加一定压力下的持续时间，直到系统的某项或多项性能指标达到极限，例如某种资源已经达到饱和状态等。 压力测试 b点到d点之间，超过安全负载的情况下，对系统不断施加压力，是通过确定一个系统的瓶颈或不能接收用户请求的性能点，来获得系统能提供的最大服务级别的测试。
稳定性测试 a点到b点之间，被测试系统在特定硬件、软件、网络环境条件下，给系统加载一定业务压力，使系统运行一段较长时间，以此检测系统是否稳定，一般稳定性测试时间为n*12小时。 监控指标 性能测试通常需要监控的指标包括： 1.服务器 Linux（包括CPU、Memory、Load、I/O）。 2.数据库：1.Mysql 2.Oracle（缓存命中、索引、单条SQL性能、数据库线程数、数据池连接数）。 3.中间件：1.Jboss 2. Apache（包括线程数、连接数、日志）。 4.网络：吞吐量、吞吐率。 5.应用： jvm内存、日志、Full GC频率。 6.监控工具（LoadRunner）：用户执行情况、场景状态、事务响应时间、TPS等。 7.测试机资源：CPU、Memory、网络、磁盘空间。 监控工具 性能测试通常采用下列工具进行监控： 1.Profiler。一个记录log的类，阿里巴巴集团自主开发，嵌入到应用代码中使用。 2.Jstat。监控java 进程GC情况，判断GC是否正常。 3.JConsole。监控java内存、java CPU使用率、线程执行情况等，需要在JVM参数中进行配置。 4.JMap。监控java程序是否有内存泄漏，需要配合eclipse插件或者MemoryAnalyzer 来使用。 5.JProfiler。全面监控每个节点的CPU使用率、内存使用率、响应时间累计值、线程执行情况等，需要在JVM参数中进行配置。 6.Nmon。全面监控linux系统资源使用情况，包括CPU、内存、I/O等，可独立于应用监控。
数码相机自动曝光控制电路工作原理 项目来源：利用光敏电阻制成的光电导探测器的应用实例 项目重点难点： 1. 数码相机自动曝光控制电路的组成； 2. 数码相机自动控制曝光的工作机理； 3. 曝光时间。 一、数码相机自动曝光控制电路介绍 在数码相机自动控制电路的组成中，R CdS为光敏电阻，A为电压比较器，T 为NPN型三极管，M为快门电磁吸铁，S为快门按钮，R w1为调节快门速度的可调电位器，R w2为高照度时调节快门速度的可调电位器，C1为电容，D为二极管。这些器件构成了电子快门工作时的各部分组成电路。如图1所示。 图1 照相机电子快门控制电路原理图 1. 电路中主要器件的作用 光敏电阻R CdS：光敏电阻作为电路中的测光器，接受来自外界的光。其功能就是随着光强的变化来改变光敏电阻的阻值，光照越强阻值越小。一般希望暗电阻越大越好, 亮电阻越小越好,此时光敏电阻的灵敏度高。实际光敏电阻的暗电阻值一般在兆欧级, 亮电阻在几千欧以下。 电压比较器：比较电压U R与电压U th的大小，从而决定其输出电压的高低电平。当“+”输入端电压高于“-”输入端，也就是电压U th高于电压U R时，电压比较器输出为高电平。反之，电压比较器输出为低电平。
图1所示为一最简单的电压比较器，U R为参考电压，加在运放的同相的输入端，输入电压U i加在反相的输入端。 电压比较器原理原理图 (a)电路图(b)传输特性当U i＜U R时，运放输出高电平，稳压管Dz反向稳压工作。输出端电位被其箝位在稳压管的稳定电压U Z，即U O＝U Z 当U i>U R时，运放输出低电平，D Z正向导通，输出电压等于稳压管的正向压降U D，即U o＝－U D 三极管：三极管的截止与导通控制着快门电磁吸铁是否吸合快门帘幕。 电磁铁：吸拉快门帘幕使相机开始曝光。 二极管：二极管的截止与导通提醒着电磁吸铁是否起作用 2. 各部分组成回路 初始状态部分回路：开关S接于S1处时所构成的电路回路。 RC充电电路：开关S接于S2处，电源U bb通过电位器R w2与光敏电阻R CdS 向电容C1充电。 驱动电路：由三极管和快门电磁吸铁构成。 曝光电路：由RC充电电路、时间检出电路（电压比较器）及驱动电路组成。 二、数码相机自动曝光控制电路工作原理 在初始状态，开关S处于如图2所示的位置，电压比较器的正输入端的电位为R1与R w1分电源电压U bb所得的阈值电压V th(一般为1～1.5v)，而电压比较器的负输入端的电位V R近似于为电源电位U bb,显然电压比较器负输入端的电位高于正输入端的电位，比较器输出为低电平，三极管截止，电磁铁不吸合，开门叶片闭合，感光元件不能进行感光。
XXXX系统性能测试报告
1 项目背景 为了了解XXXX系统的性能，特此对该网站进行了压力测试2 编写目的 描述该网站在大数据量的环境下，系统的执行效率和稳定性3 参考文档 4 参与测试人员 5 测试说明 5.1 测试对象 XXXX系统
5.2 测试环境结构图 5.3 软硬件环境 XXXXX 6 测试流程 1、搭建模拟用户真实运行环境 2、安装HP-LoadRunner11.00（以下简称LR） 3、使用LR中VuGen录制并调试测试脚本 4、对录制的脚本进行参数化 5、使用LR中Controller创建场景并执行 6、使用LR中Analysis组件分析测试结果 7、整理并分析测试结果，写测试总结报告 7 测试方法 使用HP公司的性能测试软件LoadRunner11.00，对本系统业务进行脚本录制，测试回放，逐步加压和跟踪记录。测试过程中，由LoadRunner的管理平台调用各前台测试，发起 各种组合业务请求，并跟踪记录服务器端的运行情况和返回给客户端的运行结果。录制登陆业务模块，并模拟30、50、80、100 个虚拟用户并发登陆、添加和提交操作，进行多次连续测试，完成测试目标。 测试评估及数据统计 此次测试通过同一台客户机模拟多个并发用户在因特网环境进行，未考虑因特网的稳定 性的问题。此次测试用户操作流程相对简单，只录制了三个事务，即：用户登录、添加和信息提交，从测试的数据来分析，各项性能指标基本在可控的范围之内。但在测试过程中也发 现一些不容忽视的问题，应予以重视。 1 、模拟80 个用户并发操作时，出现1 个未通过的事务，具体原因需结合程序、网络和服务器综合分析，系统的稳定性并非无可挑剔。 2 、用户登陆事务的平均响应时间与其他两个事务相比等待的时间要长，且波动也较大， 在网速变慢、用户数增加的外部条件下，有可能会影响到系统的稳定性。建议优化系统登录页面程序，提高系统的稳定性。
性能测试中如何定位性能瓶颈 性能测试的概念是什么，基本目的是什么，我想大家都基本清楚，不作详述，总之，性能测试只是测试过程中的一种方式，帮助我们的功能更好的运行，如果功能测试是可用，易用，满足需求、用户使用为目的，性能测试无非就是让这些目的更流畅。没有什么专业的概念，无非实现两个字：好用！ 所以，性能测试这种测试方式在发生过程中，其中一个过渡性的工作，就是对执行过程中的问题，进行定位，对功能的定位，对负载的定位，最重要的，当然就是问题中说的“瓶颈”，接触性能测试不深，更非专家，自己的理解，瓶颈产生在以下几方面： 1、网络瓶颈，如带宽，流量等形成的网络环境 2、应用服务瓶颈，如中间件的基本配置，CACHE等 3、系统瓶颈，这个比较常用：应用服务器，数据库服务器以及客户机的CPU，内存，硬盘等配置 4、数据库瓶颈，以ORACLE为例，SYS中默认的一些参数设置 5、应用程序本身瓶颈， 以上几方面分别唠叨几句 针对网络瓶颈，现在冒似很少，不过也不是没有，首先想一下如果有网络的阻塞，断网，带宽被其他资源占用，限速等情况，应用程序或系统会是什么情况，针对WEB，无非是超时，HTTP400，500之类的错，针对一些客户端程序，可能也是超时，掉线，服务器下发的，需要服务器返回的信息获取不到还有一种更明显的情况，应该就是事务提交慢，如果封装事务的代码再不完善，一般造成的错误，无非就是数据提交不完整，或者因为网终原因+代码缺陷造成重复性提交。如此综合下来，肯定是考虑网络有瓶颈，然后考虑网络有问题时，怎样去优化，是需要优化交互的一些代码，还是接口之类的。 应用服务的瓶颈的定位，比较复杂，学习中，不过网上有很多资料可以参考的。一般像tomcat，weblogic 之类的，有默认的设置，也有经过架构和维护人员进行试验调试的一些值，这些值一般可以满足程序发布的需要，不必进行太多的设置，可能我们认识的最基本的就是JAVA_OPTS的设置，maxThreads，time_out 之类的参数我们做借助LR，Jemeter或webload之类的工具，执行性能测试，尤其是对应用服务造成了压力，如果应用服务有瓶颈，一般我们设置的log4j.properties，日志都会记录下来。然后根据日志，去进一步确定应用服务的问题 系统瓶颈，这个定位虽说比较复杂，但是有很多前辈的经验值参考，不作说明，相信用LR的同行，也可以从性能记数器中得出一些指标值，加上nagios，cacti，可以很明显的看出系统哪些资源够用，哪些资源明显不够用。不过，一般系统瓶颈的造成，是因为应用程序本身造成的。关于这点儿的分析和定位，就需要归入应用程序本身瓶颈分析和定位了。 现在基本所有的东东，都离不开数据库这个后台，数据库的瓶颈实在是不知道是什么概念，数据库管理员的工作，数据库管理员日常做的工作，可能就是有瓶颈定位的工作，比如：查询一下V$sys_event，
性能测试方案
目录 前言 (3) 1第一章系统性能测试概述 (3) 1.1 被测系统定义 (3) 1.1.1 功能简介 (4) 1.1.2 性能测试指标 (4) 1.2 系统结构及流程 (4) 1.2.1 系统总体结构 (4) 1.2.2 功能模块描述 (4) 1.2.3 业务流程 (5) 1.2.4 系统的关键点描述（KP） (5) 1.3 性能测试环境 (5) 2 第二章性能测试 (6) 2.1 压力测试 (6) 2.1.1 压力测试概述 (7) 2.1.2 测试目的 (7) 2.1.3 测试方法及测试用例 (7) 2.1.4 测试指标及期望 (8) 2.1.5 测试数据准备 (9) 2.1.6 运行状况记录 (99) 3第三章测试过程及结果描述 (90) 3.1 测试描述 ................................................................................................. 错误！未定义书签。 3.2 测试场景 ................................................................................................. 错误！未定义书签。 3.3 测试结果 ................................................................................................. 错误！未定义书签。 4 第四章测试报告 (11)
一、软件性能测试需要监控哪些关键指标？ 软件性能测试的目的主要有以下三点： ·评价系统当前性能，判断系统是否满足预期的性能需求。 ·寻找软件系统可能存在的性能问题，定位性能瓶颈并解决问题。 ·判定软件系统的性能表现，预见系统负载压力承受力，在应用部署之前，评估系统性能。 而对于用户来说，则最关注的是当前系统： ·是否满足上线性能要求？ ·系统极限承载如何？ ·系统稳定性如何？ 因此，针对以上性能测试的目的以及用户的关注点，要达到以上目的并回答用户的关注点，就必须首先执行性能测试并明确需要收集、监控哪些关键指标，通常情况下，性能测试监控指标主要分为：资源指标和系统指标，如下图所示，资源指标与硬件资源消耗直接相关，而系统指标则与用户场景及需求直接相关。 性能测试监控关键指标说明： ·资源指标 CPU使用率：指用户进程与系统进程消耗的CPU时间百分比，长时间情况下，一般可接受上限不超过85%。 内存利用率：内存利用率=（1-空闲内存/总内存大小）*100%，一般至少有10%可用内存，内存使用率可接受上限为85%。 磁盘I/O: 磁盘主要用于存取数据，因此当说到IO操作的时候，就会存在两种相对应的操作，存数据的时候对应的是写IO操作，取数据的时候对应的是是读IO操作，一般使用% Disk Time（磁盘用于读写操作所占用的时间百分比）度量磁盘读写性能。 网络带宽：一般使用计数器Bytes Total/sec来度量，Bytes Total/sec表示为发送和接收字节的速率，包括帧字符在内。判断网络连接速度是否是瓶颈，可以用该计数器的值和目前网络的带宽比较。 ·系统指标： 并发用户数：某一物理时刻同时向系统提交请求的用户数。 在线用户数：某段时间内访问系统的用户数，这些用户并不一定同时向系统提交请求。 平均响应时间：系统处理事务的响应时间的平均值。事务的响应时间是从客户端提交访问请求到客户端接收到服务器响应所消耗的时间。对于系统快速响应类页面，一般响应时间为3秒左右。 事务成功率：性能测试中，定义事务用于度量一个或者多个业务流程的性能指标，如用户登录、保存订单、提交订单操作均可定义为事务，如下图所示：
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910179214.2 (22)申请日 2019.03.11 (71)申请人 上海奕瑞光电子科技股份有限公司 地址 201201 上海市浦东新区瑞庆路590号 9幢2层202室 (72)发明人 黄翌敏 (74)专利代理机构 上海光华专利事务所(普通 合伙) 31219 代理人 佟婷婷 (51)Int.Cl. H04N 5/32(2006.01) H04N 5/235(2006.01) H04N 5/353(2011.01) (54)发明名称 自动曝光控制方法及自动曝光控制组件系 统 (57)摘要 本发明提供一种自动曝光控制方法及自动 曝光控制组件系统，控制方法包括：提供待测物， 至少一个待测区域；提供图像传感器，待测区域 对应设置，包括由若干个呈阵列排布的光敏元构 成的光敏元阵列，光敏元阵列至少包括若干个第 一光敏元及若干个第二光敏元；开启射线源，对 待测区域进行第一预设时间的曝光后读出第一 光敏元上的第一读出信号；继续进行第二预设时 间的曝光，关闭光敏元并读出第二光敏元上的第 二读出信号；基于第二读出信号及第一读出信号 获取待测区域的预设剂量阈值，并获取达到预设 辐射剂量的剩余时间，以控制射线源的曝光，本 发明直接利用图像传感器，通过特殊设计的扫描 驱动以及信号读出方式并配合相关判断算法实 现曝光剂量探测功能。权利要求书3页 说明书17页 附图7页CN 109618113 A 2019.04.12 C N 109618113 A
权 利 要 求 书1/3页CN 109618113 A 1.一种自动曝光控制方法，其特征在于，所述控制方法包括： 提供待测物，所述待测物包括至少一个待测区域； 提供图像传感器，所述图像传感器与所述待测区域对应设置，所述图像传感器包括由若干个呈阵列排布的光敏元构成的光敏元阵列，所述光敏元阵列至少包括若干个第一光敏元及若干个第二光敏元； 开启射线源，打开所述光敏元，对所述待测区域进行第一预设时间的曝光后读出所述第一光敏元上的信号，以获取第一读出信号； 保持所述射线源对所述待测区域继续进行第二预设时间的曝光，关闭所述光敏元并读出所述第二光敏元上的信号，以获取第二读出信号；以及 基于所述第二读出信号及所述第一读出信号获取所述待测区域的预设剂量阈值，并基于所述预设剂量阈值获取所述待测区域达到预设辐射剂量射线辐射时的剩余时间，以基于所述剩余时间控制所述射线源的曝光。 2.根据权利要求1所述的自动曝光控制方法，其特征在于，开启所述射线源之前还包括步骤：控制所有所述光敏元关闭，以获取所述第一光敏元在无曝光状态下的信号得到第一信号本底值，以及获取所述第二光敏元在无曝光状态下的信号得到第二信号本底值，其中，所述第一读出信号与所述第一信号本底值的差构成第一读出信号增量，所述第二读出信号与所述第二信号本底值的差构成第二读出信号增量，并基于所述第二读出信号增量及所述第一读出信号增量获取所述待测区域的所述预设剂量阈值。 3.根据权利要求2所述的自动曝光控制方法，其特征在于，所述预设剂量阈值包括剂量率及灰度值变化率中的任意一种，其中，通过所述第二读出信号增量与所述第一读出信号增量的差和所述第二预设时间与所述第一预设时间的差的比值获取所述预设剂量阈值。 4.根据权利要求3所述的自动曝光控制方法，其特征在于，所述第一光敏元与所述第二光敏元数量一一对应，且获取所述第二读出信号增量与所述第一读出信号增量的差的方式包括计算每一所述第二光敏元和与其对应的所述第一光敏元的差值并取各所述差值的平均值。 5.根据权利要求1所述的自动曝光控制方法，其特征在于，基于所述剩余时间控制所述射线源的曝光包括通过所述剩余时间的修正值控制所述射线源的曝光。 6.根据权利要求1所述的自动曝光控制方法，其特征在于，所述第一预设时间介于10-900微秒之间，所述第二预设时间介于10-900微秒之间。 7.根据权利要求1所述的自动曝光控制方法，其特征在于，每一所述第一光敏元由一列所述光敏元构成，每一所述第二光敏元由一列所述光敏元构成，所述第一光敏元与所述第二光敏元交替间隔布置或并排布置；或者，所述光敏元阵列还至少包括若干个第三光敏元，每一所述第三光敏元由一列所述光敏元构成，所述第一光敏元、所述第二光敏元以及所述第三光敏元交替间隔排布或并排布置。 8.根据权利要求7所述的自动曝光控制方法，其特征在于，打开所述光敏元以获取所述第一读出信号的方式包括同时打开所述光敏元、逐行或逐列打开所述光敏元以及分组打开所述光敏元中的任意一种；打开所述光敏元以获取所述第一读出信号的过程中打开的所述光敏元的数量包括打开整个所述待测区域的所述光敏元以及打开所述待测区域中部分行的所述光敏元中的任意一种。 2
性能测试题库答案 一、低难度类： 1、理论类 选择类 1)通过疲劳强度测试，最容易发现问题的问题是:B A．并发用户数 B．内存泄露 C．系统安全性 D．功能错误 2)如下那些工具不属于压力测试工具:D A．LoadRunner B．Logiscope（嵌入式测试工具） C． D． 3) A．恢复测试 B．疲劳强度测试 C．大数据量测试 D．并发性能测试 4)LINUX下，解压缩文件的命令为:B A. tar zxvf 文件名 B. unzip 文件名 C. CAT 文件名 D. VI 文件名 5)对abcd文件赋予所有者和组许可的读和执行权限，命令正确的是:B A. chmod 033 abcd B. chmod 550 abcd C. chmod 770 abcd D. chmod u+rx abcd 6）在软件性能测试中，下列指标中哪个不是软件性能的指标D A）响应时间B）吞吐量 C）资源利用率 D）并发进程数7）下列关于软件性能测试的说法中，正确的是B
A）性能测试的目的不是为了发现软件缺陷 B）压力测试与负载测试的目的都是为了探测软件在满足预定性能需求的情况下所能负担的最大压力 C）性能测试通常要对测试结果进行分析才能获得测试结论 D）在性能下降曲线上，最大建议用户数通常处于性能轻微下降区与性能急剧下降区的交界处 8）下列关于软件可靠性测试的说法中，错误的是A A）发现软件缺陷是软件可靠性测试的主要目的 B）软件可靠性测试通常用于有可靠性要求的软件 C）在一次软件可靠性测试中，执行的测试用例必须完全符合所定义的软件运行剖面 D）可靠性测试通常要对测试结果进行分析才能获得测试结论 问答类 1)什么是性能测试，其应用领域分别是什么？ 性能测试是通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的 各项性能指标进行测试，应用领域有四个：能力验证、能力规划、性能调优、缺陷发 现。 2)什么是负载测试？ 负载测试：通过被测试系统不断增加压力，直到性能指标超过预期值或者某种资源达到饱和状态； 3)可靠性测试、可用性测试的定义，有什么区别？ 可靠性测试：通过在有使用代表性的环境中执行软件,以证实软件需求是否正确实现。为进行软件可靠性估计采集准确的数据。估计软件可靠性一般可分为四个步骤,即数据采集、模型选择、模型拟合以及软件可靠性评估。 可用性测试：故名思议是测试设计方案或者产品在一定的环境下的可用性水平。 4)性能测试包含了哪些测试（至少举出3种）？ 压力测试、负载测试、并发测试、疲劳强度测试、大数据量测试； 5)什么时候可以开始执行性能测试？ 在产品相对比较稳定，功能测试完成后； 6)Web服务器指标指标有哪些？ * Avg Rps: 平均每秒钟响应次数＝总请求时间/ 秒数； * Successful Rounds：成功的请求；(成功回合) * Failed Rounds ：失败的请求； * Successful Hits（点击）：成功的点击次数； * Failed Hits ：失败的点击次数； * Hits Per每Second秒：每秒点击次数；
常用的性能测试方法和测试要点 2008-12-16 13:58:04 / 个人分类：转载好东西 常用的性能测试方法和测试要点 1、明确用户的性能需求（显示的和隐式的），性能测试点，找出瓶颈 1）用户直接需求的和使用过程中（行业经验）可能遇到的性能瓶颈点必须测试和分析到。当然，客户不需要的，也没有必要去花时间和精力。 2）从中获取相应的性能测试参数，峰值和平均值。 3）客户的性能容忍度和系统所能承受的容忍度同样重要。 4）确认系统运行的最低硬件环境要求（虽然硬件便宜的多了，但客户能不能改造自己的环境还得客户说了算） 5）如果可以的话，将系统的容错性做为性能测试的一部分进行测试 2、测试对象和性能负载分布 1）基本的3个对对像：C/S、B/S中的客户端和服务器，其中还有网络进行连接或中间件。 2）服务端可能分为数据端、业务端和服务容器。 3）跟据实际的测试结果合理的进行相应的性能负载分布。 3、负载、容量和压力测试逐一进行（如果需要） 1）更多的情况下，性能测试中出现的问题是最初的设计时应存在的问题。如果可能，建议对相应的性能提前做测试和优化。 2）够用就好，不是所有的系统都要进行性能测试，一切以客户需求和实际需要为准。 4、测试点 1）CPU和内存使用（系统自身的原因）。是否可以正常的使用和释放，是否存在内存溢出。 2）访问的速度（客户需求或是实际的应用要求说了算） 3）网络。网络传输速度，网络传输丢包率。（找些工具，有免费的）
4）服务器。指令、服务应答响应时间，服务器对信息处理的时效性，服务器对峰值的处理（建议进行服务器优化或是进行服务负载均衡，有大量的文档对此进行描述） 5）中间件。中间件在信息传递中的处理性能及信息处理的正确性。 5、测试和监控数据 1）均值下的持续运行（通过分析对整体的性能进行预测和评估） 2）短时间的峰值运行（分析系统的处理能力） 3）最低配置和最佳配置下的性能对比 4）多用户。同时访问，同时提交。 5）对4 中的数据进行记录和监控 6、选择测试工具 现有的测试工具太多了，不在一一列举。 适用就好，推荐开源的工具。 作为一名测试新人加入团队，大多数情况下，项目组成员都是一种热情欢迎的态度，并且主动提供力所能及的支持和帮助，如何快速熟悉项目业务和测试环境，尽快投入到实际工作中去，我谈谈个人的经验和一些看法，供同行参考： 1、寻找新公司的团队元老： 一般来说，一个新人进入新公司，都要指定一个师傅带一段时间，这也就是我们说的测试前辈。很多时候，测试前辈都是经验非常丰富的测试高人，如何您和他相处融洽，关系不错，凭他个人丰富的业务经验，给您指点迷津，也许会比你自己摸索10倍的时间效果还好。很多的测试新手，刚进入新公司时，自高自大，眼高收低，测试前辈都不愿意交，结果到了试用期转正答辩的时候，一问三不知，被迫离开公司，被炒鱿鱼。这样的例子我看到的不下于10例，很可惜丢失了很多工作机会。 2、虚心的学习态度： 刚到一家新公司，保持谦虚的学习态度非常必要。记得我刚毕业那年，公司招聘了一个测试主管，他有4到5年的工作经验，阅历算是不简单，也是我们心目中的牛人吧。但是那个人，除了听总监的话以外，对于我们部门的其它人来说，他简直是自高自大，目中无人，根本不把部门里的其他人放到眼里，觉得部门的人都不如他。他作为一个空降兵，老员工和新员工，对他都很冷漠，碰到什么问题，需要小组成员帮忙的时候，大家都不愿意帮助他，互相推诿，
性能测试瓶颈分析来源：未知作者：领测软件测试网采编发表时间:2011-07-06 09:45点击:512次软件测试工具电信测试游戏测试安全测试本地化测试手机测试Web测试其它相关软件测试工程师入门软件测试外包测试模板金融测试嵌入式测试云测试软件测试工程师职业发展单元测试功能测试测试用例性能测试自动测试测试管理缺陷管理测试认证敏捷测试同一场景1.小用户量的情况下测试 2.大用户量情况下的测试分析的方法：整个系统架构分析，系统响应时间消耗，利用图表分析查看事务响应时间，通过事务摘要图分析事务响应时间，那个消耗最大(通过小用户量和大用户量同一场景 1.小用户量的情况下测试 2.大用户量情况下的测试 分析的方法： 整个系统架构分析，系统响应时间消耗，利用图表分析 查看事务响应时间，通过事务摘要图分析事务响应时间，那个消耗最大(通过小用户量和大用户量的响应时间分析，查看那个事务响应时间最高)，确定哪部分功能是性能的瓶颈，分析window resource图表，查看cpu 使用下列计数器标识cpu瓶颈 Processor\ Interrupts/sec Processor\ % Processor Time Process(process)\ % Processor Time System\ Processor Queue Length 通过它来确定是否硬件本身出现瓶颈，或者进一步确定应该怎么去判断性能产生瓶颈的
地方! 下一步去判断进程，那个进程消耗cpu最高 下边就有很多种情况需要你自己去判断，有可能是进程调用了的函数消耗了系统资源形成上边的问题，也有可能是后台数据库出现的问题(这个就要看你的系统配置是什么样的，比如你的db服务器和应用服务器都配置在一台机器上) 性能产生瓶颈有很多地方，所以需要进一判断，是否是后台数据库的问题还有待分析，是那条语句导致的问题需要进一步分析判断。 分析原则： ? 具体问题具体分析(这是由于不同的应用系统，不同的测试目的，不同的性能关注点) ? 查找瓶颈时按以下顺序，由易到难。 服务器硬件瓶颈-〉网络瓶颈(对局域网，可以不考虑)-〉服务器操作系统瓶颈(参数配置)-〉中间件瓶颈(参数配置，数据库，web服务器等)-〉应用瓶颈(SQL语句、数据库设计、业务逻辑、算法等) 注：以上过程并不是每个分析中都需要的，要根据测试目的和要求来确定分析的深度。对一些要求低的，我们分析到应用系统在将来大的负载压力(并发用户数、数据量)下，系统的硬件瓶颈在哪儿就够了。 ? 分段排除法很有效 分析的信息来源： ?1 根据场景运行过程中的错误提示信息
通过Windows Resource进行性能分析 1、内存分析方法 内存分析用于判断系统有无内存瓶颈，是否需要通过增加内存等手段提高系统性能表现。 内存分析需要使用的计数器：Memory类别和Physical Disk类别的计数器。内存分析的主要方法和步骤： （1）首先查看Memory\Available Mbytes指标 如果该指标的数据比较小，系统可能出现了内存方面的问题，需要继续下面步骤进一步分析。 注：在UNIX/LINUX中，对应指标是FREE(KB) （2）注意Pages/sec、Pages Read/sec和Page Faults/sec的值 操作系统会利用磁盘较好的方式提高系统可用内存量或者提高内存的使用效率。这三个指标直接反应了操作系统进行磁盘交换的频度。 Pages/sec的值推荐为0~20，如果大于80，就可以怀疑可能有内存问题。 但Pages/sec值不一定就表明有内存问题，也可能是运行使用内存映射 文件的程序所致。 Page Faults/sec说明每秒发生页面失效次数，页面失效次数越多，说明操作系统向内存读取的次数越多。此时需要查看Pages Read/sec的计数 值 Pages Read/sec该计数器的阀值为5，如果计数值超过5，则可以判断存在内存方面的问题。 注：在UNIX/LINUX系统中，对应指标是(page)si和(page)so. （3）根据Physical Disk计数器的值分析性能瓶颈 对Physical Disk计数器的分析包括对Page Reads/sec和%Disk Time及Aerage Disk Queue Length的分析。如果Pages Read/sec很低，同时%Disk Time和Average Disk Queue Length的值很高，则可能有磁盘瓶颈。但是， 如果队列长度增加的同时Pages Read/sec并未降低，则是内存不足。 注：在UNIX/LINUX系统中，对应的指标是Reads(Writes)per sec、Percent of time the disk is busy和Average number of transactions waiting for service.
1 引言 1.1 编写目的 本文总结提炼性能测试相关项目实施经验，规范使用性能测试进行性能测试系统技术指标，规范技术测试结果评价，统一性能测试技术测试质量度量。应用系统技术质量度量指标范围广泛，本文难以涵盖全部。用常用指标来进行说明，其他未说明指标将在后续测试工作中继续补充和完善本指标体系。 1.2 适用对象和范围 本指标适用于使用性能测试进行性能测试项目技术质量评价依据。预期读者为测试管理人员、测试实施人员、技术支持人员、项目管理人员等系统技术质量相关人员。 2 系统性能指标
2.1 业务指标 业务指标主要包括并发用户数、响应时间、处理能力，这三个指标有一定的关系的，具体可参照：《并发用户数与TPS关系》 2.1.1 交易响应时间 2.1.1.1 定义及解释 响应时间指用户从客户端发起一个请求开始，到客户端接收到从服务器端返回的响应结束，整个过程所耗费的时间。在性能检测中一般以测试环境中压力发起端至服务器返回处理结果的时间为计量，单位一般为秒或毫秒,该时间不同于模拟真实环境的用户体验时间。 平均响应时间：指系统稳定运行时间段内，同一交易的平均响应时间。一般而言，交易响应时间均指平均响应时间。 平均响应时间指标值应根据不同的交易分别设定，一般情况下，分为复杂交易响应时间、简单交易响应时间、特殊交易响应时间。其中，特殊交易响应时间的设定必须明确该交易在响应时间方面的特殊性。 2.1.1.2 简称 Response Time: RT
2.1.1.3 标准 不同行业不同业务可接受的响应时间是不同的，一般情况，对于在线实时交易： ?互联网企业：500毫秒以下，例如淘宝业务10毫秒左右。 ?金融企业：1秒以下为佳，部分复杂业务3秒以下。 ?保险企业：3秒以下为佳。 ?制造业：5秒以下为佳。 对于批量交易： ?时间窗口：不同数据量结果是不一样的，大数据量的情况下，2小时内完成。 2.1.2 系统处理能力 2.1.2.1 定义及解释 系统处理能力是指系统在利用系统硬件平台和软件平台进行信息处理的能力。 系统处理能力通过系统每秒钟能够处理的交易数量来评价，交易有两种理解：一是业务人员角度的一笔业务过程；二是系统角度的一次交易申请和响应过程。前者称为业务交易过程，后者称为事务。两种交易指标都可以评价应用系统的处理能力。一般的建议与系统交易日志保持一致，以便于统计业务量或者交易量。系统处理能力指标是技术测试活动中重要指标。
性能测试工程师的面试题 广告位招租，广告代号：txt01 性能测试工程师的面试题 昨天受到支付宝某位老大的威胁，帮他翻译一个性能测试工程师面试题，一翻译发现多是loadrunner的使用的基础知识，虽然我一贯的观点是loadrunner不等于性能测试，但是对于一个的loadrunner使用基础还是有摸底的作用的，因此把题目发出来。其中觉得有些题目比较rz，因此替换并修改了一写，希望对面试和被 面试者都有用吧。^o^ 1.什么是负载测试什么是性能测试 2.性能测试包含了哪些测试（至少举出3种） 3.简述性能测试的步骤 4.简述使用Loadrunner的步骤 5.什么时候可以开始执行性能测试 由哪些部件组成 7.你使用LoadRunner的哪个部件来录制脚本 的哪个部件可以模拟多用户并发下回放脚本 9.什么是集合点设置集合点有什么意义Loadrunner中设置集合点的函数是哪个 10.什么是场景场景的重要性有哪些如何设置场景 11.请解释一下如何录制web脚本 12.为什么要创建参数如何创建参数 13.什么是关联请解释一下自动关联和手动关联的不同。 14.你如何找出哪里需要关联请给一些你所在项目的实例。 15.你在哪里设置自动关联选项 16.哪个函数是用来截取虚拟用户脚本中的动态值（手工管联） 17.你在VUGen中何时选择关闭日志何时选择标准和扩展日志
18.你如何调试LoadRunner脚本 19你在LR中如何编写自定义函数请给出一些你在以前进行的项目中编写的函数。 20.在运行设置下你能更改那些设置 21.你在不同的环境下如何设置迭代 22.你如何在负载测试模式下执行功能测试 23.什么是逐步递增你如何来设置 24.以线程方式运行的虚拟用户有哪些优点 25.当你需要在出错时停止执行脚本，你怎么做 26.响应时间和吞吐量之间的关系是什么 27.说明一下如何在LR中配置系统计数器 28.你如何识别性能瓶颈 29.如果web服务器、数据库以及网络都正常，问题会出在哪里 30.如何发现web服务器的相关问题 31.如何发现数据库的相关问题 32.解释所有web录制配置 33.解释一下覆盖图和关联图的区别 34.你如何设计负载标准是什么 中包括什么内容 36. Vuser_end中包括什么内容 37.什么是think timethink_time有什么用 38.标准日志和扩展日志的区别是什么 39.解释以下函数及他们的不同之处。
视觉跟踪实验调查 内容提要 在过去20年间的文献中，有各种各样的追踪器被提出，其中成败各半。在现实场景中，对象跟踪是个难题，因此，它仍然是计算机视觉中最活跃的研究领域。好的跟踪器应该在大量涉及照明变化、遮挡、混乱、相机运动、低对比度、高光和至少六个其他方面的视频中执行良好。然而，这些被提出的追踪器的性能，通常是通过不到10个视频或专用数据集来评估的，在本文中，我们的目的是针对包含了上文各个方面的315个视频碎片，用实验方法系统地评估追踪器性能。我们选择了一组19个包括在文献中经常被引用的各种算法的追踪器，用2010年和2011年出现的代码公开的追踪器作补充。 我们证明了可以通过生存曲线、卡普兰Meier统计和Grubbs测试客观地评价追踪器。我们发现,在评估实践中，F-score和对象跟踪精确度得分是一样有效的。这些多种情况下的分析对追踪器的优点与缺点提供了客观的见解。 【关键词】对象跟踪、跟踪评估、跟踪数据集,摄像头监控,视频理解, 计算机视觉,图像处理。 一．介绍 视觉跟踪是个难题，因为需要在一种算法中同时考虑不同且多变的各种情况。举个例子，有的追踪器可能善于处理光照变化，但在处理由于对象的观点变化而导致的对象的外观变化时有困难；有的追踪器可能通过预判移动来估计速度，但在追踪弹性物体时有很大困难；有的追踪器能对外观作出详细的假定，却可能在一个关节式物体上失败。 考虑到各种各样的跟踪情况和跟踪方法，评价视频序列的数量通常是有限的，这一点让人意外。在2011年出现在TPAMI或CVPR上的关于跟踪的文章中，不同的视频数量只有5到10个。视频长度可能长达1到15分钟，但在5到10个视频中，很少有以上条件能得到充分测试的。 考虑到对计算机视觉进行追踪的重要性，用于追踪的视频数量如此之少就显得更让人惊讶。在几乎每个视频分析任务中，跟踪都会发挥作用。跟踪确实已经发展得令人印象深刻，甚至令人惊异、独特的结果，就像对尘土中的摩托车或汽车追逐的跟踪。但是只要这些关于跟踪的文章依旧用有限数量的序列来检测他们方法的正确性，很多情况下就很难得出关于那些方法的鲁棒性的什么结论。我们觉得是时候进行一次针对各种条件的实验调查了。 调查的目的是评估一个视频中的目标跟踪的艺术状态，着重考察跟踪算法的准确性和鲁棒性。由于在这些方法之间没有统一的概念，我们试图从另一头来描述艺术状态：数据。我们设计了一组尽可能多样化的现实数据集，并且记录了所有被选用的追踪器的表现。我们想根据跟踪方法的实验表现来将它们分组。同时，我们也要评估跟踪绩效的表现度和相互依赖性。 我们在ALOV把315个视频碎片聚集起来，每个视频集中在一个情境，以此来