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《多线程参数调优与压力测试实战》
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多线程参数调优与压力测试实战
📚 共计 30 章节
01
多线程基础回顾
进程与线程的区别 · Python GIL锁的本质 · threading模块核心API
基础
GIL
02
线程池原理
ThreadPoolExecutor工作机制 · 任务队列与工作线程 · 生命周期
线程池
核心
03
核心参数详解(上)
max_workers性能影响 · CPU核心数设置 · I/O密集 vs CPU密集
调优
参数
04
核心参数详解(下)
chunksize作用 · map与submit选择 · 超时与异常处理
chunksize
异常
05
任务队列深度调优
队列大小与吞吐量 · 背压机制 · queue.Queue控制流量
队列
背压
06
线程安全与锁机制
Lock vs RLock · 死锁预防 · with语句管理锁
锁
安全
07
并发数据结构
queue.Queue · deque · Counter · 线程安全数据交换
数据结构
并发
08
信号量与条件变量
Semaphore控制并发 · Condition生产者消费者 · Event通知
信号量
条件变量
09
线程局部存储
threading.local使用 · 避免全局污染 · 实战线程隔离
隔离
local
10
性能监控基础
timeit模块 · cProfile分析 · 定位瓶颈
监控
cProfile
11
压力测试工具选型
locust vs wrk vs ab · Python原生方案 · 分布式压测架构
压测
选型
12
编写压测脚本
requests/aiohttp构造请求 · 参数化数据 · 断言校验
脚本
aiohttp
13
并发用户模型
思考时间 · ramp-up策略 · 会话保持与Cookie管理
模型
会话
14
吞吐量与延迟分析
TPS/QPS计算 · P50/P95/P99延迟 · 性能曲线绘制
延迟
分位
15
资源监控集成
CPU/内存/磁盘/网络采集 · psutil库实战
监控
psutil
16
参数调优方法论
单一变量 · 正交实验 · A/B测试应用
方法论
A/B
17
max_workers调优实战
2~64梯度测试 · 吞吐量曲线 · 拐点分析
实战
max_workers
18
chunksize调优实战
大数据分块策略 · 不同chunksize内存影响
chunksize
内存
19
队列深度调优实战
背压阈值 · 队列积压 · 任务拒绝策略
队列深度
拒绝
20
超时与重试机制
连接超时 · 读取超时 · 指数退避 · 熔断器
重试
熔断
21
数据库连接池调优
DBUtils/SQLAlchemy · 最大连接数 · 泄漏检测
连接池
数据库
22
HTTP连接池调优
urllib3/requests连接池 · keep-alive · 连接复用
HTTP
连接池
23
异步与多线程混合
asyncio + ThreadPoolExecutor · 解决GIL瓶颈
异步
混合
24
分布式压测实践
多机协同 · 结果汇总 · Redis任务分发
分布式
Redis
25
结果可视化
matplotlib绘制图表 · HTML报告 · 自动化对比
可视化
报告
26
常见性能反模式
线程爆炸 · 锁竞争 · 频繁创建线程 · 无限制队列
反模式
避坑
27
生产调优案例(上)
Web服务线程数调优 · 1000→5000并发蜕变
案例
Web
28
生产调优案例(下)
数据处理管道队列优化 · 吞吐量提升300%
案例
管道
29
自动化调优框架
hyperopt参数搜索 · 贝叶斯优化调参
自动化
贝叶斯
30
课程总结与最佳实践
调优检查清单 · 监控告警 · 持续性能测试落地
总结
最佳实践
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