2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展,Web用戶數(shù)量正在快速增長(zhǎng)。眾多Web應(yīng)用系統(tǒng)的性能難以滿足龐大用戶群的需求,因此,對(duì)Web服務(wù)性能進(jìn)行準(zhǔn)確、有效地評(píng)估和優(yōu)化已經(jīng)成為軟件開(kāi)發(fā)工作中的一項(xiàng)重要工作。
   本文對(duì)Web性能測(cè)試的方法和內(nèi)容進(jìn)行了研究和探討,提出一種面向服務(wù)的Web性能測(cè)試模型C-WPTM,C-WPTM模型根據(jù)服務(wù)端頁(yè)面處理過(guò)程中時(shí)間代價(jià)的不同,對(duì)響應(yīng)時(shí)間進(jìn)行建模分析,分別從頁(yè)面處理方式和頁(yè)面內(nèi)容填充兩個(gè)方面對(duì)頁(yè)面處理的時(shí)間

2、代價(jià)進(jìn)行分析。服務(wù)端對(duì)頁(yè)面的處理方式包括靜態(tài)頁(yè)面處理和動(dòng)態(tài)頁(yè)面處理,主要影響因素為頁(yè)面代碼行數(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)讀取和頁(yè)面中程序處理等方面。頁(yè)面內(nèi)容填充則針對(duì)頁(yè)面大小、嵌入式模塊的數(shù)量和部分其他因素進(jìn)行分析。C-WPTM模型不僅能夠全面測(cè)試Web服務(wù)系統(tǒng)的性能,同時(shí)能用于定位系統(tǒng)中的性能瓶頸,為系統(tǒng)優(yōu)化工作提供資料。針對(duì)Web應(yīng)用瓶頸,本文利用集群技術(shù)和緩存技術(shù),設(shè)計(jì)了一套能夠有效提升Web應(yīng)用負(fù)載并降低頁(yè)面響應(yīng)時(shí)間的優(yōu)化策略。此策略使用Ngin

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