1.文详解压力测试工具JMeter的压力安装与使用
2.Linux内核源码解析---万字解析从设计模式推演per-cpu实现原理
3.通达信发现庄家主图指标公式源码
4.牛熊分界线主图公式源码
5.Redis Client-side Caching实现剖析与源码解读
文详解压力测试工具JMeter的安装与使用
本文将详细介绍压力测试工具JMeter的安装与使用步骤，确保你理解如何在CLI模式下进行高效负载测试。点源首先，码压码主启动JMeter GUI时，力源注意CMD窗口的压力提示，明确指出GUI模式不适合进行负载测试，点源号码采集网站源码而应选择非GUI（CLI）模式，码压码主执行命令如下： jmeter -n -t [jmx file] -l [results file] -e -o [Path to web report folder] 同时，力源建议调整Java Heap大小以满足测试需求，压力修改批处理文件中的点源环境变量为： HEAP="-Xms1g -Xmx1g -XX:MaxMetaspaceSize=m" 对于初学者，JMeter默认的码压码主英文界面可能不直观，可通过Options > Choose Language将其改为简体中文。力源 接下来，压力我们通过示例创建一个压力测试。点源创建一个简单的码压码主网站，URL为 .0.0.1:/hello，当QPS超过时，HTTP状态码会返回。首先添加线程组，模拟多个用户并发访问：右键点击添加“线程组”，设置个线程，Ramp-Up时间秒，循环次数次。
接着添加HTTP请求默认值元件，配置服务器地址和端口。
添加HTTP请求取样器，设置GET请求和路径。AndroidTool源码
为了验证响应，添加响应断言，设置测试字段为响应代码，匹配规则为等于，测试模式为。
最后，添加察看结果树和汇总报告来监控测试结果。
启动测试，保存并运行计划，观察结果树中成功和失败的请求，以及汇总报告，以评估性能。 在求职过程中，尤其是技术面试，保持冷静，展现逻辑思维和问题解决能力，同时持续学习和自我提升，如掌握Spring全家桶、Redis等技术，阅读源码和优化书籍，准备面试问题。祝你在求职道路上顺利！Linux内核源码解析---万字解析从设计模式推演per-cpu实现原理
引子
在如今的大型服务器中，NUMA架构扮演着关键角色。它允许系统拥有多个物理CPU，不同NUMA节点之间通过QPI通信。源码车库虽然硬件连接细节在此不作深入讨论，但需明白每个CPU优先访问本节点内存，当本地内存不足时，可向其他节点申请。从传统的SMP架构转向NUMA架构，主要是为了解决随着CPU数量增多而带来的总线压力问题。
分配物理内存时，numa_node_id() 方法用于查询当前CPU所在的NUMA节点。频繁的内存申请操作促使Linux内核采用per-cpu实现，将CPU访问的变量复制到每个CPU中，以减少缓存行竞争和False Sharing，类似于Java中的Thread Local。
分配物理页
尽管我们不必关注底层实现，buddy system负责分配物理页，关键在于使用了numa_node_id方法。接下来，我们将深入探索整个Linux内核的per-cpu体系。
numa_node_id源码分析获取数据
在topology.h中，我们发现使用了raw_cpu_read函数，传入了numa_node参数。接下来，我们来了解numa_node的定义。
在topology.h中定义了numa_node。我们继续跟踪DECLARE_PER_CPU_SECTION的定义，最终揭示numa_node是一个共享全局变量，类型为int，debugdiag源码存储在.data..percpu段中。
在percpu-defs.h中，numa_node被放置在ELF文件的.data..percpu段中，这些段在运行阶段即为段。接下来，我们返回raw_cpu_read方法。
在percpu-defs.h中，我们继续跟进__pcpu_size_call_return方法，此方法根据per-cpu变量的大小生成回调函数。对于numa_node的int类型，最终拼接得到的是raw_cpu_read_4方法。
在percpu.h中，调用了一般的read方法。在percpu.h中，获取numa_node的绝对地址，并通过raw_cpu_ptr方法。
在percpu-defs.h中，我们略过验证指针的环节，追踪arch_raw_cpu_ptr方法。接下来，我们来看x架构的实现。
在percpu.h中，使用汇编获取this_cpu_off的地址，代表此CPU内存副本到".data..percpu"的偏移量。加上numa_node相对于原始内存副本的偏移量，最终通过解引用获得真正内存地址内的源码rpm值。
对于其他架构，实现方式相似，通过获取自己CPU的偏移量，最终通过相对偏移得到pcp变量的地址。
放入数据
讨论Linux内核启动过程时，我们不得不关注per-cpu的值是如何被放入的。
在main.c中，我们以x实现为例进行分析。通过setup_percpu.c文件中的代码，我们将node值赋给每个CPU的numa_node地址处。具体计算方法通过early_cpu_to_node实现，此处不作展开。
在percpu-defs.h中，我们来看看如何获取每个CPU的numa_node地址，最终还是通过简单的偏移获取。需要注意如何获取每个CPU的副本偏移地址。
在percpu.h中，我们发现一个关键数组__per_cpu_offset，其中保存了每个CPU副本的偏移值，通过CPU的索引来查找。
接下来，我们来设计PER CPU模块。
设计一个全面的PER CPU架构，它支持UMA或NUMA架构。我们设计了一个包含NUMA节点的结构体，内部管理所有CPU。为每个CPU创建副本，其中存储所有per-cpu变量。静态数据在编译时放入原始数据段，动态数据在运行时生成。
最后，我们回到setup_per_cpu_areas方法的分析。在setup_percpu.c中，我们详细探讨了关键方法pcpu_embed_first_chunk。此方法管理group、unit、静态、保留、动态区域。
通过percpu.c中的关键变量__per_cpu_load和vmlinux.lds.S的链接脚本，我们了解了per-cpu加载时的地址符号。PERCPU_INPUT宏定义了静态原始数据的起始和结束符号。
接下来，我们关注如何分配per-cpu元数据信息pcpu_alloc_info。percpu.c中的方法执行后，元数据分配如下图所示。
接着，我们分析pcpu_alloc_alloc_info的方法，完成元数据分配。
在pcpu_setup_first_chunk方法中，我们看到分配的smap和dmap在后期将通过slab再次分配。
在main.c的mm_init中，我们关注重点区域，完成map数组的slab分配。
至此，我们探讨了Linux内核中per-cpu实现的原理，从设计到源码分析，全面展现了这一关键机制在现代服务器架构中的作用。
通达信发现庄家主图指标公式源码
在通达信的股票分析中，支撑线的计算公式是使用简单移动平均线(SMA)计算的，公式为：EMA((O+C)/2,)，线条颜色为蓝色，用表示。
妖股起爆点的判断则基于过去天和天收盘价的组合，公式为：MA(CLOSE,)+MA(CLOSE,)*/*0.，线条更粗，颜色为红色。
接下来的代码段涉及一些字符串拼接和条件显示，如在尾部显示特定区块信息：Z3:=STRCAT(Z2,' ');DRAWTEXT_FIX(ISLASTBAR,0,0,0,STRCAT(Z3,GNBLOCK)),COLORRED;。
压力线的计算使用MA函数，公式为：(MA(MA(H,),)-MA(MA(L,),))*1+MA(MA(H,),)，线条颜色为**。
趋势线的定义是通过比较高低点和移动平均线，公式为：MA(MA(L,),)-(MA(MA(H,),)-MA(MA(L,),))*1，粗线条，颜色为红色。
STICKLINE函数用于在满足特定条件时绘制趋势线，如当趋势线高于最低价时，STICKLINE(趋势>LOW ...。
VAR变量用于计算回调买入信号，条件包括价格波动率的比较和均线交叉，LLV(VAR,2)=LLV(VAR,7) ...。
最后，当所有这些条件组合满足时，XG:=趋势>HIGH ...，会用紫色的线条显示，同时在图形上标记有**的文字提示。
牛熊分界线主图公式源码
1. 牛熊分界线主图公式源码的定义：它是一种技术分析工具，用于判断股票市场的趋势和转折点，其核心思想是通过特定的算法分析股票价格的支撑和压力位。
2. 源码的基本思路：牛熊分界线公式源码通过分析历史价格数据、交易量以及其他相关指标，计算出股票价格的支撑和压力位。当价格突破这些关键点位时，可能预示着市场趋势的变化。
3. 源码的复杂性：为了精确捕捉市场的拐点，牛熊分界线公式源码通常涉及多种技术分析工具和方法的组合。编写源码需要一定的编程和数据分析能力，以确保计算的准确性和实时性。
4. 源码的准确性：牛熊分界线的结果依赖于数据的准确性和公式的合理性。在实际应用中，投资者应结合其他分析方法，进行综合考虑和判断。
5. 源码的动态性：随着市场环境的变化和结构的发展，牛熊分界线的计算公式可能需要调整以适应新的市场情况。
6. 源码的实现和验证：程序员根据设计理念和算法编写源码，并通过测试验证其有效性。一旦验证成功，该源码可以通过软件平台供用户使用，辅助投资决策。
7. 注意事项：具体的牛熊分界线主图公式源码需要根据特定情况进行分析和编写。如果需要更准确和具体的信息，应咨询专业的软件开发商或程序员，以获得专业的技术支持和指导。
Redis Client-side Caching实现剖析与源码解读
Redis Client-side Caching是一种优化方案，它在客户端实现本地缓存，以减轻Redis服务器的负担并减少网络开销。在应用频繁使用数据且读取操作远多于写入操作时，采用此方案能显著提升性能，降低数据库Redis的压力。
Redis 6.0之前的版本存在客户端缓存实现的痛点，特别是在处理key更新时如何有效更新客户端缓存。为解决此问题，Redis 6.0引入了Key失效主动通知机制，此机制使得客户端缓存更易于管理，更加可靠且有效。
Redis支持两种客户端缓存模式：默认模式和广播模式。在默认模式下，Redis服务器跟踪客户端访问的key，当某个key被修改时，服务器会向相关客户端发送失效消息。此模式有助于减少服务器的内存负担和CPU消耗，但需要服务器记录客户端关注的key。广播模式则不存储客户端访问的key信息，而是让客户端订阅特定前缀的key变动，从而在接收到更改通知时更新缓存。
默认模式在使用Resp3协议时更为高效，因为它允许在同一连接中执行数据查询和接收失效消息。对于那些偏好使用Resp2协议或需要独立连接的客户端实现，可能会选择广播模式，以避免内存消耗和带宽限制。
使用Redis客户端缓存时，应关注几个关键点：避免竞争问题，确保客户端在接收到失效通知后不缓存目标key；管理连接失效，确保客户端及时处理无效消息；合理配置Redis以限制内存使用，避免不必要的资源消耗。
源代码解读涉及Redis版本6.2.8中的tracking功能实现。开启或关闭tracking功能的代码逻辑包括：在redis命令处理链中记录读取的key、在执行set命令后向客户端发送失效消息以更新缓存、以及根据客户端模式（默认或广播）向客户端发送通知消息。
