进程的不可中断状态是系统的一种保护机制，可以保证硬件的交互过程不被意外打断。所以短时间的不可中断状态是正常的，但是进程长时间都处在不可中断状态时，就要注意了。可以使用dstat、pidstat等工具，确认是不是磁盘I/O的问题，进而排查相关的进程和磁盘设备。 除了iowait，软中断CPU使用率升高也是常见的一种性能问题。
iowait分析 可以使用dstat同时查看CPU和I/O两种资源的使用情况。 可以看出，iowait升高时，读（read）请求都会很大。说明iowait的升高和磁盘的读有关。 那到底是哪个进程在读磁盘呢？ 使用top命令观察下不可中断状态（D）&
CPU使用率的类型，除了用户CPU、系统CPU（上下文切换）、等待I/O的CPU（比如等待磁盘的响应）以及中断CPU（包括软中断和硬中断）等。 今天我们来看下等待I/O（一下简称iowait）的CPU问题。当iowait升高时，进程很可能得不到硬件的相应，而处于长时间不可中断状态。 使用top命令看下进程有哪些状态：&n
系统的CPU使用率，不仅包括进程用户态和内核态的运行，还包括中断处理、等待I/O以及内核线程登。所以，发现系统的CPU使用率很高的时候，不一定能找到相对应的高CPU使用率进程。 搭建好系统后，我们运行top命令，观察系统的CPU使用情况： 可以看到，每个进程的CPU不高，但是总的CPU达到了80%，找不到CPU使用率高
CPU使用率，就是除了空闲时间外的其他时间占总CPU时间的百分比。 查看CPU使用率的工具，最常用的是top和ps： top-显示了系统总体的CPU和内存使用情况，以及各个进程的资源使用情况 ps-则显示了每个进程的资源使用情况 top默认显
过多的上下文切换会把CPU时间消耗在寄存器、内核栈以及虚拟内存等数据的保存和恢复上，缩短进程真正运行的时间，造成系统性能下降。 我们可以使用vmstat这个工具，来查询系统的上下文切换情况。 vmstat是一个常用的系统性能分析工具，主要用来分析系统的内存使用情况，也常用来分析CPU上下文切换和
多个进程竞争CPU的时候，并没有真正运行，为什么会导致负载升高呢？CPU上下文切换就是罪魁祸首。 Linux是一个多任务操作系统，支持远大于CPU数量的任务同时运行。当然，这些任务实际上并不真的在同时运行，而是在很短的时间内，将CPU轮流分配给他们，造成多任务同时运行的错觉。
一、平均负载定义 平均负载是指单位时间内，系统处于可运行状态和不可中断状态的平均进程数，也就是平均活跃进程数，和CPU使用率没有直接关系。简单理解就是平均负载其实就是平均活跃进程数。二、平均负载多少合理 平均负载最理想的情况是等于CPU个数。所以在评判平均负载时，首先你要知道系统有几个CPU，可以通过top命令或者从文件/proc/cpuinfo中读
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慕课网、XSS、CSRF、SQL注入
chrome和firefox其中一项有问题，就要切换着用，有时候是他们不支持跳转网页（多窗口），定位元素，如果不行，要延时一段时间，有时候是前端元素还没渲染完成
性能测试常规流程： 需求分析 性能测试需求分析要完成下面两项工作：1.采集性能测试需求 2.分析性能测试需求 性能测试指标分为两类：1.业务指标（TPS、RT（ART）、事物成功率等） 2.硬件性能指标（CPU使用率、内存使用率、磁盘繁忙率等） 性能需求的主要采集内容有：1.系统架构（物理架构与逻辑架构，
性能分析方法（1）大致分为两类：1.自底向上：通过监控硬件及操作系统性能指标（CPU、内存、磁盘、网络等硬件资源的性能指标）来分析性能问题。2.自顶向下：通过生成负载来观察被测试的系统性能，比如响应时间、吞吐量。然后从请求起点由外及里一层一层分析，从而找到性能问题所在。（2）单机性能分析与调优 1.性能分析流程
操作系统性能分析介绍（1）用户响应时间（RT） = 服务器响应时间+网络时间 （2）系统完成一次请求或者响应任务时，还与硬件设备、系统设计、网络拓补图，内部网络链接设备如交换机、路由器等接入设备，以及路由的处理策略，网线线路等多方面有关。当系统出问题时，我们需要从应用程序、操作程序、操作系统、服务器设备、网络环节、系统资源等多方面综合排查，定位分析
采用TestFlight进行持续集成和部署使用TestFlight进行PP分发使用Dropbox进行Android APP的分发
缺陷log收集工具（1）crashlytics（推荐）、splunk mint express、TesFlight等
测试APP连接网络的速度（1）对于从没有网络到连接至某一网络、网络之间切换所需的时间，一般在模拟Mock的环境下进行测试，更多的方法是在APP的log中添加时间戳的方式计算。（可以使用Apple公司的iPhone configuration utility和android sdk中的DDMS或ADB来查看log）测试APP在不同网络速度下操作流畅程度（时间戳或者主观感觉）测试APP对于前台页面渲染
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APP对第三方APP的直接集成（比如：微信--我的钱包里面的应用）测试APP的分享功能测试APP显示外部链接功能测试免费APP中集成广告的功能测试APP使用社交媒体等账号登录的功能（还要考虑第三方媒体账号不可用情况）测试APP推送服务（还要考虑第三方推送服务不可用情况）测试APP关联其他文件的功能（具有打开某些文件的APP）测试APP和输入法等APP交互的功能
IOS操作系统的内存管理机制以及对APP使用内存的限制（1）使用Xcode检查APP对内存的使用是否超出了限制--IOS会对超出允许值的APP，杀掉APP进程Android操作系统的内存管理机制（1）dalvik.vm.heapstartsize 查看内存分配的初始大小，这个值会影响APP的流畅性和设备消耗速度（值越大越流畅）（2）dalvik.vm.heapgrowthlimit （3
对于即时通讯、金融类APP，要确保消息及时显示APP使用缓存机制（1）好处：减少流量消耗、减少因网速过慢导致长时间等待的情况、减少从网络加载数据出错的情况、一定程度上支持离线浏览、减少对服务器大量访问的压力采用内存->文件->网络的APP缓存机制设计测试场景（1）APP采用内存缓存方式（2）APP采用文件缓存方式（3）APP采用网络缓存方式手动更新数据，对应的缓存是否得到了更新不长变化
Android App更容易受到恶意软件的×××（1）用反编译工具ProGuard来混淆代码Android 和IOS是否支持扩展存储有所不同（1）将APP安装到SD卡，然后拔出SD卡测试IOS APP在特定设置下的行为（1）IOS APP在系统设置里面可以对APP进行设置，看看对APP应用的影响
测试App安装时是否明确申明在用户使用App时需要用到的权限测试App在用户使用过程汇总是否有合适的通知和消息显示（1）权限的允许及拒绝（2）建议在用到权限是给予提示，不要安装后就提示测试App在后台运行时是否有合适的通知和消息显示（1）App置于后台或者锁屏的情况下，根据手机系统设置消息推送的相关测试（2）IOS在通话、录音等情况下，状态栏会变成双倍显示、以及变为正常显示下的测试（3）IOS应用
模拟用户使用APP时的场景（1）iPhone上自有支持的网络类型（2）使用mock模拟真实网络场景数据的返回（如500）和延迟（需要后台控制），fiddler中相应菜单是AutoResponder。（3）网络的切换，从3G/4G切换到wifi或无网络情况下（4）网络出现异常，并恢复后，是不是能正常出现数据
创建一个文件目录 mkdir XXX进入这个目录，创建虚拟环境 pipenv install进入虚拟环境 pipenv shell 安装httpRunner pipenv install httprunner
1、MySQL的基础架构 1.MySQL是一种关系数据库产品，是建立在关系模型基础上的数据库。架构一般可分为应用层、逻辑层、物理层。应用层：负责和客户端、用户进行交互。逻辑层：负责具体的查询处理、事物管理、存储管理、恢复管理等。物理层：实际物理磁盘上的数据库文件（比如：数据文件、日志文件等）。2、查询执行过程概述 &n
一、Nginx安装将相关压缩包，复制到/tmp/soft解压nginx压缩包# tar zxvf nginx-1.10.1.tar.gz解压pcre压缩包（安装nginx要用到这个，具体原因后面查，好像是说要用到它的正则库）# tar zxvf pcre-8.39.tar.gz解压zlib压缩包(安装nginx要用到这个，具体原因后面查)# xz -d zlib-1.2.8.tar.xz &nbs
一、 SQL概述 1.SQL（SQL Injection）注入是这样一种漏洞，应用程序在像后台数据传递SQL查询时，如果为攻击者提供了影响该查询的能力，就会引发SQL注入。 二、 理解Web应用的攻击原理 1.数据驱动的Web应用通常包含三层：表示层（Web浏览器或呈现引擎），逻辑层（如：C#、Java、PHP等编程
Data-Driven Testing 当我们一遍又一遍地运行相同的查询时，数据库并不总是构建新的查询，而是重新使用以前的查询，以提高速度并优化性能。 这种缓存阻碍了我们测试我们脚本的能力。 为了避免这个问题，您可以将具有不同变量的CSV文件合并到JMeter测试中。 这些变量定义在不同的列中，这些列可以在以后在JMeter中引用。 &n
让我们考虑以下情况：显示学生考试结果的系统通过多个自动化功能测试。 性能测试结果也是有充满希望的。 系统已准备好部署到实时服务器。 但是，当考试结果发布在系统上时，服务器变慢并停止工作。 发生了什么？ 考试结果公布后，所有学生都想尽快查看考试结果。 它们产生了同时非常高的服务器负载，并且服务器无法处理请求。 首先，数据库机器减慢了。 然
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