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python-3.x - 在 pythons 脚本中计算每秒请求、吞吐量和延迟

我想计算 API 的性能指标。

我取得了什么成就？

我能够计算我的 API 的周转时间、经过时间、错误率等指标。

我想达到什么目的？

我希望能够计算我的应用程序上每个 API 的每秒请求数、吞吐量和延迟。

我试过什么？

我目前从每秒请求的摘要 json 中计算每秒的记录数。我也浏览了这个链接，但有很多参数我无法事先计算。

我的场景是这样的：

  1. 并发用户数 - 50
  2. 持续时间 - 1 小时。
  3. 请求类型 - GET

50 个用户连续 1 小时执行 GET 请求。产生 50 个线程，每个线程调用 GET API 最多 1 小时。

任何人都可以帮助提供可以使用的 Python3 示例 Python 脚本或模块吗？

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performance - vtune 测量中的函数 CPU 时间可加性

假设我有以下调用结构：

funcA() -> funcB() -> funcC()

funcB() -> funcC(), funcD()

在 VTune 结果（带有热点的 uarch-exploration 结果）中，显示了各个函数的 CPU 时间。我的问题是 CPU 时间是否本质上是“加法”的？即results中A的时间还包括第一行B和C的执行时间，那么results中B的时间是否也包括第二行C和D的执行时间？

如果不是，请确认热点分析是否报告B的执行时间=第一行B的执行时间+第二行B的执行时间？

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javascript - TensorFlow.js 预测时间是第一次试用和后续的差异

我正在测试加载 TensorFlow.js 模型并尝试测量预测需要多少毫秒。例如，第一次，预测值大约需要 300 毫秒，但从第二次开始，时间减少到 13~20 毫秒。我不是从模型加载中计算时间。我只计算模型加载后的预测值。

谁能解释为什么预测价值的时间会减少？


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