大数据套件之HBase性能测试

大数据套件之HBase性能测试

By：andrewcheng

前言

2.7-2.19期间，对大数据套件中的HBase组件进行了性能测试，本文总结了在测试步骤及其

优化思路。

一、Write

通过10个客户端节点向由20个RS节点的HBase集群中，写入20亿条数据，单条记录有10个字段，单字段的大小为100Byte

1、建表语句

n_splits = 299

create 'usertable',{NAME => '0'},{DURABILITY => 'SKIP_WAL', COMPACTION_EN ABLED => 'false',MAX_FILESIZE => '536870912000',SPLIT_POLICY => 'org.apac he.hadoop.hbase.regionserver.DisabledRegionSplitPolicy'},{SPLITS => (1..n _splits).map {|i| "user#{1000+i*(9999-1000)/n_splits}"}}

优化思路：

https://www.wendangku.net/doc/9d2012041.html,PACTION_ENABLED： 关闭hbase的compact操作，避免因compact操作影响性能

b.SKIP_WAL：不写WAL，提高写入性能

c.不用任何压缩算法，避免由于使用压缩算法而导致flush速度较慢，使得memstore中的数据无法及时flush到硬盘上，进而导致客户端写入堵塞

d.设置MAX_FILESIZE、SPLIT_POLICY，禁止region做split，影响写入速度

e.预分区region的数量要适中，此次测试单台机器上分布15个region

2、系统参数优化

Name Value

hbase.regionserver.handler.count50

hbase.hstore.flusher.count8

hbase.hregion.memstore.block.multiplier6

Name Value

hbase.hregion.memstore.flush.size134217728

hfile.block.cache.size0.2

hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit0.4

hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit0.35

禁用ranger

优化思路

a.增大flusher的线程数，避免flush堵塞而导致memstore中的数据无法及时写入到HDFS，进而堵塞客户端

b.减小memstore需要flush时的阈值，提升flush的性能

c.减小handler的线程数，避免同时写入大量的数据导致的gc频发及gc停顿时间过长

d.套件中的HBase使用了ranger组件进行鉴权，ranger组件会影响HBase的读写性能，在这里需要禁用ranger

3、gc 参数优化

gc 参数如下：

https://www.wendangku.net/doc/9d2012041.html,.preferIPv4Stack=true -Xms57344m -Xmx57344m -XX:+UseG1GC -XX:+U nlockExperimentalVMOptions -XX:MaxGCPauseMillis=50 -XX:-OmitStackTraceInF astThrow -XX:ParallelGCThreads=18 -XX:+ParallelRefProcEnabled -XX:+PerfDi sableSharedMem -XX:-ResizePLAB -XX:MaxTenuringThreshold=1 -XX:G1HeapWaste Percent=10 -XX:G1MixedGCCountTarget=16 -XX:G1NewSizePercent=3

优化思路：

a.将regionserver的gc算法由CMS算法改为G1算法，使用G1算法可以有效避免单次gc停顿时间过长的问题，尽可能的使服务器端接收请求的能力保持稳定

b.通过不断的写入测试，来调整G1算法的参数，使得性能达到最优

4、客户端参数优化

YCSB客户端采用最新的稳定版本：0.12

./ycsb load hbase098 -P ../workloads/workloada -p table=usertable -p colu mnfamily=0 -p recordcount=200000000 -p insertorder=hashed -p

insertstart=0 -p clientbuffering=true -threads 70 -s

优化思路：

a.总共10台机器，每台机器启动一个客户端，单客户端写入2亿条数据，通过参数insertstart来调整各个客户端写入的起始值

b.设置参数clientbuffering为true，批量提交数据到HBase集群中

c.使用hbase098客户端，并不断调整客户端的线程数，获得写入性能最佳的线程数

d.每个客户的线程数: 70个

5、测试步骤

1.调整集群参数，重启集群

2.创建HBase表，并查看region是否均匀分布

3.启动客户端，开始测试

4.统计测试结果

二、Read-Write(95%-5%)

以读为主的场景，95%的读，5%的写

1、建表语句

alter 'usertable',{NAME => '0', ,BLOCKSIZE => '16384'}

alter 'usertable', METHOD => 'table_att_unset', NAME => 'COMPACTION_ENABL ED'

major_compact 'usertable'

优化思路：

a.将表的BLOCKSIZE设置为16k，提升get的性能

b.开启 COMPACTION_ENABLED 开关

c.对表usertable做major_compact操作，将每个region下的小文件合并成一个，提升读性能

2、系统参数优化

Name Value

hbase.regionserver.handler.count300

hbase.master.balancer.stochastic.readRequestCost90000000

优化思路：

a.与写操作不同的是每一次读操作都会与HBase集群进行交互，产生一次rpc，所以需要调大rpc handle的个数

b.调整balance算法的参数时，使得region做balance时以region读请求量为主，使得region分布时，按照读请求来分布

c.观察测试过程中，Regionserver的请求情况，根据进程栈找到影响性能的关键点

3、gc 参数优化

与写操作一致

4、客户端参数优化

YCSB客户端采用最新的稳定版本：0.12

./ycsb run hbase10 -P ../workloads/workloadb -p table=usertable -p column family=0 -p operationcount=40000000 -p clientbuffering=true -p writebuffe rsize=25165824 -threads 100 -s

优化思路：

a.总共10台机器，每台机器启动5个客户端，单客户端操作4000W次

b.设置参数clientbuffering为true，writebuffersize为25165824，尽可能的在客户端缓存写入的数据，避免写入到HBase后影响读性能

c.使用hbase10客户端，并不断调整客户端的线程数，获得写入最佳时的线程个数

d.每个客户的线程数: 100个

5、测试步骤

1.调整集群参数，重启集群

2.修改表的schema

3.对表做 major_compact，合并小文件(耗时较久)

4.关闭balance

5.将所以的region移动到一台RS上

6.执行命令，操作1kw次

7.打开balance

8.对表做balance，使region尽量均匀分布

9.关闭balance

10.启动客户端，开始测试

11.统计测试结果

步骤4-9的目的：是为了将region按照读请求量分布，尽可能的使每台RS上的读请求均匀三、Read-Write(50%-50%)

与场景Read-Write(95%-5%)类似

1、建表语句

flush 'usertable'

major_compact 'usertable'

优化思路：

a.将memstore中的数据flush到hdfs上

b.对表usertable做major_compact操作，将每个region下的小文件合并成一个，提升读性能

2、系统参数优化

与Read-Write(95%-5%)一致

3、gc 参数优化

与Read-Write(95%-5%)一致

4、客户端参数优化

YCSB客户端采用最新的稳定版本：0.12

./ycsb run hbase10 -P ../workloads/workloada -p table=usertable -p column family=0 -p operationcount=40000000 -p clientbuffering=true -p writebuffe rsize=25165824 -threads 125 -s

优化思路：

a.总共10台机器，每台机器启动5个客户端，单客户端操作4000W次

b.设置参数clientbuffering为true，writebuffersize为25165824，尽可能的在客户端缓存写入的数据，避免写入到HBase后影响读性能

c.使用hbase10客户端，并不断调整客户端的线程数，获得写入最佳时的线程个数

d.每个客户的线程数: 125个

5、测试步骤

1.对表做 major_compact，合并文件

2.启动客户端，开始测试

3.统计测试结果

四、Read-modify-write

与场景Read-Write(50%-50%)类似

1、建表语句

flush 'usertable'

major_compact 'usertable'

优化思路：

a.将memstore中的数据flush到hdfs上

b.对表usertable做major_compact操作，将每个region下的小文件合并成一个，提升读性能

2、系统参数优化

与Read-Write(95%-5%)一致

3、gc 参数优化

与Read-Write(95%-5%)一致

4、客户端参数优化

YCSB客户端采用最新的稳定版本：0.12

./ycsb run hbase10 -P ../workloads/workloadf -p table=usertable -p column family=0 -p operationcount=40000000 -p clientbuffering=true -p writebuffe rsize=25165824 -threads 125 -s

优化思路：

a.总共10台机器，每台机器启动5个客户端，单客户端操作4000W次

b.设置参数clientbuffering为true，writebuffersize为25165824，尽可能的在客户端缓存写入的数据，避免写入到HBase后影响读性能

c.使用hbase10客户端，并不断调整客户端的线程数，获得写入最佳时的线程个数

d.每个客户的线程数: 125个

5、测试步骤

1.对表做 major_compact，合并文件

2.启动客户端，开始测试

3.统计测试结果

数据库测试的分类和方法

数据库测试的分类和方法 数据库, 分类 从测试过程的角度来说我们也可以把数据库测试分为 系统测试 传统软件系统测试的测试重点是需求覆盖，而对于我们的数据库测试同样也需要对需求覆盖进行保证。那么数据库在初期设计中也需要对这个进行分析,测试.例 如存储过程，视图，触发器，约束，规则等我们都需要进行需求的验证确保这些功能设计是符合需求的.另一方面我们需要确认数据库设计文档和最终的数据库相 同，当设计文档变化时我们同样要验证改修改是否落实到数据库上。 这个阶段我们的测试主要通过数据库设计评审来实现。 集成测试 集成测试是主要针对接口进行的测试工作，从数据库的角度来说和普通测试稍微有些区别对于数据库测试来说，需要考虑的是 数据项的修改操作 数据项的增加操作 数据项的删除操作 数据表增加满 数据表删除空 删除空表中的记录 数据表的并发操作 针对存储过程的接口测试 结合业务逻辑做关联表的接口测试 同样我们需要对这些接口考虑采用等价类、边界值、错误猜测等方法进行测试单元测试 单元测试侧重于逻辑覆盖，相对对于复杂的代码来说，数据库开发的单元测试相对简单些，可以通过语句覆盖和走读的方式完成 系统测试相对来说比较困难，这要求有很高的数据库设计能力和丰富的数据库测

试经验。而集成测试和单元测试就相对简单了。 而我们也可以从测试关注点的角度对数据库进行分类 功能测试 对数据库功能的测试我们可以依赖与工具进行 DBunit 一款开源的数据库功能测试框架，可以使用类似与Junit的方式对数据库的基本操 作进行白盒的单元测试，对输入输出进行校验 QTP 大名鼎鼎的自动测试工具，通过对对象的捕捉识别，我们可以通过QTP来模拟用户 的操作流程，通过其中的校验方法或者结合数据库后台的监控对整个数据库中的数据进行测试。个人觉得比较偏向灰盒。 DataFactory 一款优秀的数据库数据自动生成工具，通过它你可以轻松的生成任意结构数据库，对数据库进行填充，帮助你生成所需要的大量数据从而验证我们数据库中的功能是否正确。这是属于黑盒测试 数据库性能 虽然我们的硬件最近几年进步很快，但是我们需要处理的数据以更快的速度在增加。几亿条记录的表格在现在是司空见惯的，如此庞大的数据量在大量并发连接操作时，我们不能像以前一样随意的使用查询，连接查询，嵌套查询，视图，这些操作如果不当会给系统带来非常巨大的压力，严重影响系统性能 性能优化分4部分 1物理存储方面 2逻辑设计方面 3数据库的参数调整 4SQL语句优化. 我们如何对性能方面进行测试呢，业界也提供了很多工具 通过数据库系统的SQL语句分析工具，我们可以分析得到数据库语句执行的瓶

xxx大数据性能测试方案-V1.0-2.0模板

编号： 密级： XXX大数据平台 性能测试方案 [V1-2.0] 拟制人： 审核人： 批准人： [2016年06月08日]

文件变更记录 *A - 增加M - 修订D - 删除 修改人摘要审核人备注版本号日期变更类型 （A*M*D） V2.0 2016-06-08 A 新建性能测试方案

目录 目录................................................................................................................................................................... I 1 引言 (1) 1.1编写目的 (1) 1.2测试目标 (1) 1.3读者对象 (1) 1.4 术语定义 (1) 2 环境搭建 (1) 2.1 测试硬件环境 (1) 2.2 软件环境 (2) 3 测试范围 (2) 3.1 测试功能点 (2) 3.2 测试类型 (2) 3.3性能需求 (3) 3.4准备工作 (3) 3.5 测试流程 (3) 4.业务模型 (4) 4.1 基准测试 (4) 4.1.1 Hadoop/ Spark读取算法的基准测试 (4) 4.1.2 Hadoop/ Spark写入算法的基准测试 (5) 4.1.3 Hadoop/ Spark导入算法的基准测试 (6) 4.1.4 Hadoop/ Spark导出算法的基准测试 (7) 4.2 负载测试 (8) 4.2.1 Hadoop/ Spark并行读取/写入算法的负载测试 (8) 4.2.2 Hadoop/ Spark并行导入/导出算法的负载测试 (9) 4.3 稳定性测试 (10) 4.3.1 Hadoop/ Spark并行读取/写入/导入/导出算法，7*24小时稳定性测试 (10) 5 测试交付项 (12) 6 测试执行准则 (12) 6.1 测试启动 (12) 6.2 测试执行 (12) 6.3 测试完成 (13) 7 角色和职责 (13) 8 时间及任务安排 (13) 9 风险和应急 (14) 9.1影响方案的潜在风险 (14) 9.2应急措施 (14)

脊柱植入物 椎间盘假体静态及动态性能试验方法(标准状态：现行)

I C S11.040.40 C35 中华人民共和国医药行业标准 Y Y/T1559 2017 脊柱植入物椎间盘假体静态及动态性能 试验方法 S p i n a l i m p l a n t s S t a n d a r d t e s tm e t h o d s f o r s t a t i c a n dd y n a m i c c h a r a c t e r i z a t i o no f s p i n a l a r t i f i c i a l d i s c s 2017-03-28发布2018-04-01实施

前言 本标准按照G B/T1.1 2009给出的规则起草三 请注意本文件的某些内容可能涉及专利三本文件的发布机构不承担识别这些专利的责任三 本标准由国家食品药品监督管理总局提出三 本标准由全国外科植入物和矫形器械标准化技术委员会骨科植入物分技术委员会(S A C/T C110/ S C1)归口三 本标准起草单位:天津市医疗器械质量监督检验中心二美敦力(上海)管理有限公司二常州奥斯迈医疗器械有限公司二山东威高骨科材料股份有限公司三 本标准主要起草人:高进涛二李文娇二宋铎二杨海军二郭羽佳二陈长胜二曹海鹏二鲁成林二谷英松三

脊柱植入物椎间盘假体静态及动态性能 试验方法 1范围 本标准规定了用于椎间盘假体静态和动态试验的材料和方法,具体规定了载荷类型和加载方法三本标准的目的是为过去二现在以及将来的非生物的椎间盘假体的力学性能对比建立基本原则三本试验方法可以对预期应用部位(颈椎二胸椎和腰椎)和应用方法不同的椎间盘假体进行比较三本标准可以用于椎间盘假体力学性能的对比,但不提供性能标准三 本标准并非旨在解决与椎间盘假体相关的所有临床失效模式,因为一些失效模式具有器械特异性三例如,本试验方法不针对假体的抗突出性或假体在期望的体内载荷和运动模式下的磨损性能三此外,本试验方法不会解决磨损碎片的生物学反应问题三 本标准建立了测量位移二确定屈服载荷或扭矩二评价椎间盘假体刚度的准则三 部分椎间盘假体可能不适合按照本标准中的所有试验配置进行测试三 本标准并非试图对所涉及的所有安全问题进行阐述,即便是那些与其使用有关的安全问题三确立适当的安全及健康规范,以及在应用前明确管理限制的适用性,是本标准的使用者自身的责任三 2规范性引用文件 下列文件对于本文件的应用是必不可少的三凡是注日期的引用文件,仅注日期的版本适用于本文件三凡是不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件三 G B/T16825.1静力单轴试验机的检验第1部分:拉力和(或)压力试验机测力系统的检验与校准 Y Y/T0959 2014脊柱植入物椎间融合器力学性能试验方法 Y Y/T1428脊柱植入物相关术语 3术语和定义 下列术语和定义适用于本文件三 3.1 椎间盘假体a r t i f i c i a l i n t e r v e r t e b r a l d i s c 能够永久植入到两相邻椎体之间,提供脊柱支撑并允许椎体间运动的人造结构三 3.2 坐标系/轴c o o r d i n a t e s y s t e m/a x e s 依据Y Y/T1428定义3个正交坐标轴,该坐标系以椎间盘假体的几何中心为原点(若理由充分,也可采用其他坐标系)三X Y平面将上二下面进行二等分,目的是为了模拟两节相邻的椎体终板三Z轴向上为正并垂直于椎间隙的二等分线,X轴向前为正并与椎间隙平行,Y轴向左为正并与椎间隙平行三剪切载荷是平行于X Y平面的分力,轴向压缩力沿Z轴负向,扭矩是平行于Z轴的分力矩三

装配后车辆性能检测与转毂试验台

装配后车辆性能检测与转毂试验台 汽车的出厂检测项目很多，如何在生产中采用高效精确的检测设备是汽车厂家面临的难题。通过制定合理的测试工艺流程，将转毂试验台用于装配后车辆性能的检测是一个不错的选择。 转毂试验台的结构和工作原理 转毂试验台主要由4对转毂组成，每对转毂与一个矢量调节的三相交流电机相连（见图1）。通过变频器个别受到电机驱动（“驱动”）或电机制动（“制动”）。“驱动”与“制动”电机通过直流中间电路进行能源交流，多余能源反馈回试验台。不同的行驶状况可通过与转毂组连接马达来实现，操作者与试验台控制之间的通信通过不同的显示器及操作元件来实现。 转毂与制动力的计算 静态(近匀速状态)测量是通过变频器测量出交流电机的电流。借助扭矩测量轴可以比较电机电流与扭矩之间的关系。这个过程是通过分段式的增加力（电机电流的数值）来实现的。这个扭矩会被换算成转毂表面的切向力（F切）。通过这个测量出的切向力及事先给出的标称力并借助最小二乘法计算出“最贴近的模拟曲线”。考虑到发动机转数和转毂转数之间的对应关系和已知的转毂直径，我们就可以根据以下算式计算转毂表面上切向力与电机电流之间的关系：? F切= -Imot×kc×km×i/rrolle 式中? Imot——发动机转数和转毂转数之间的对应关系； kc——在X-road这里可以使用扭矩测量轴获得；

km——电机生产商给出的系数； i——电机标称扭矩/电机标称电流； rrolle——转毂半径。 动态测量的测量原理是：通过变频器，转毂的延迟和加速都借助于石英控制的实时系统测量。借助于降低转毂对的质量可以计算出转毂质量的反力（F反）。 F反=mred×a 式中mred——转毂降低的质量(使用x-cal 获得)； a——转毂的加速度/延迟。 各车轮损耗力F1、净拖力Fd和净制动力F2的计算如下： Fd=拖力-F1=（I/R）×Ad- F1 式中? I——转毂转动惯量； R——转毂直径； I/R——转毂因子； Ad——车轮拖动时的转毂角减速度。 F2=制动力-Fd-F1=（I/R）×Af-（I/R）×Ad 式中? Af——车轮制动时的转毂角减速度。 转毂试验台测试工艺

如何对大数据软件产品进行测试

如何对大数据软件产品进行测试 前言 本文仅考虑大数据产品的系统以及验收阶段的测试，而不考虑单元及集成阶段的测试，我认为大数据产品在单元及集成阶段的测试应该与普通产品的测试没有多大区别。 案例 本文以该案例作为讨论对象：小x网是专门从事儿童用品的网上超市，随着大数据的 普及，小x网决定在网站内推出一个新功能：即根据某人的历史购物情况以及购买同类产 品人的购物情况，对单一用户进行定向产品推荐。这个功能的实现无疑需要用到大数据的 技术，但是作为一门黑盒测试工程师，我们无需了解开发人员是如何用什么技术实现的， 而我们只需要考虑的问题是：对这个客户推荐的产品是否合理。比如这个用户家里有个男孩，经常在小象网上买一些男孩类的产品，而你推荐的产品而是一条裙子，这显而易见是 不合适的。 对产品刚下线时的测试： 这个时候我们需要基于场景简单的设计一些测试用例，进行测试，比如： 1.顾客王斌曾经为他的宝宝购买十个汽车模型玩具，其他产品从来没有购买过。现在 添加一条新的汽车模型玩具产品，测试是否可以推荐给了顾客王斌； 2.顾客李湘在大象网上曾经购买了一条连衣裙给她的宝贝女儿，而购买这条连衣裙的 其他4名顾客还给他们家公主购买了芭比娃娃玩具。当顾客李湘再次登录大象网，看看我们是否给李湘推荐了芭比娃娃玩具。 3.然后我们可以逐步增加难度，比如顾客李悦在大象网上为她公主购买衣服，玩具， 幼儿食品三类产品；顾客张蕾和顾客李悦在网上购买的产品类型差不多。检查系统能否把 张蕾和李悦归为一类人群，即把张蕾购买的一些产品介绍给李悦；而把李悦购买的一些产 品介绍给张蕾。 4.最后我们逐步增加用户以及产品的数量来，设计更加复杂的测试用例，在这里希望 大家自己考虑。 5.当产品的数量与客户的数量达到一定的数量级别，我们可以把系统放在正式环境下 进行测试（当然需要用到云），用户数据来自于正式的用户环境，但是这时在页面上的接 口不要放开，在正式环境下来进行测试，这个时候我们可能会发现一些软件缺陷。 6.当我们通过以上5步，认为产品可以正式上线了，通过网页上打开这个功能。给用 户提供一个使用该功能的反馈渠道，用户在实际使用过程中使用会遇到一写问题，通过反 馈渠道反馈给我们，我们客户以及时修复。 对升级产品进行测试： 大数据产品往往有两种部署场景： 1）处理出来的数据放在本地，而云端仅仅用来计算，存储log等信息； 2）所有处理都在云端进行处理，处理出来的数据也放在云端 首先让我们来看看情形1）如何来进行测试和版本更新。

数据库性能测试报告-1.0.0

数据库性能测试报告 目录 1.前言 (4) 2.测试方法概述 (4) 2.1.测试环境 (4) 2.1.1.硬件环境 (4) 2.1.2.软件环境 (5) 2.2.测试工具 (5) 2.2.1.Tpch介绍 (5) 2.2.2.Jmeter介绍 (7) 2.2.3.Nmon介绍 (7) 2.3.测试方法 (7) 3.测试过程 (8) 3.1.测试数据库搭建 (8) 3.2.测试脚本准备 (8) 3.2.1.DDL脚本 (8) 3.2.2.平面数据文件 (8) 3.2.3.查询sql语句 (8) 3.3.测试数据规模 (26) 3.4.测试工具开发 (26) 3.4.1.插入数据功能 (26)

3.5.测试步骤 (27) 4.测试结果 (28) 4.1.数据量级—1GB (28) 4.1.1.装载时间对比 (29) 4.1.2.串行时间对比 (29) 4.1.3.并行时间对比 (30) https://www.wendangku.net/doc/9d2012041.html,bright资源消耗情况 (30) 4.1.5.PostgreSQL资源消耗情况 (31) 4.2.数据量级—10GB (33) 4.2.1.装载时间对比 (34) 4.2.2.串行时间对比 (35) 4.2.3.并行时间对比 (35) https://www.wendangku.net/doc/9d2012041.html,bright资源消耗情况 (36) 4.2.5.PostgreSQL资源消耗情况 (38) 4.3.数据量级—30GB (41) 4.3.1.装载时间对比 (42) 4.3.2.串行时间对比 (42) 4.3.3.并行时间对比 (43) https://www.wendangku.net/doc/9d2012041.html,bright资源消耗情况 (43) 4.3.5.PostgreSQL资源消耗情况 (46) 4.4.数据量级—100GB (48)

性能测试测试方案

性能测试详细测试方案 、八、- 前言 平台XX项目系统已经成功发布，依据项目的规划，未来势必会出现业务系统中信息大量增长的态势。 随着业务系统在生产状态下日趋稳定、成熟，系统的性能问题也逐步成为了我们关注的焦点：每天大数据量的“冲击”，系统能稳定在什么样的性能水平，面临行业公司业务增加时，系统能否经受住“考验”，这些问题需要通过一个完整的性能测试来给出答案。 1第一章XXX系统性能测试概述 1.1 被测系统定义 XXX系统作为本次测试的被测系统（注：以下所有针对被测系统地描述均为针对XXX系统进行的），XXX系统是由平台开发的一款物流应用软件，后台应用了Oraclellg数据库， 该系统包括主要功能有:XXX 等。在该系统中都存在多用户操作，大数据量操作以及日报、周报、年报的统计，在本次测试中，将针对这些多用户操作，大数据量的查询、统计功能进行如预期性能、用户并发、大数据量、疲劳强度和负载等方面的性能测试，检查并评估在模拟环境中，系统对负载的承受能力，在不同的用户连接情况下，系统的吞吐能力和响应能力，以及在预计的数据容量中，系统能够容忍的最大用户数。1.1.1 功能简介 主要功能上面已提到，由于本文档主要专注于性能在这里功能不再作为重点讲述。 1.1.2 性能测试指标 本次测试是针对XXX系统进行的全面性能测试，主要需要获得如下的测试指标。 1、应用系统的负载能力：即系统所能容忍的最大用户数量，也就是在正常的响应时间中，系统能够支持的最多的客户端的数量。

2、应用系统的吞吐量：即在一次事务中网络内完成的数据量的总和，吞吐量指标反映的是服务器承受的压力。事务是用户某一步或几步操作的集合。 3、应用系统的吞吐率：即应用系统在单位时间内完成的数据量，也就是在单位时间内，应用系统针对不同的负载压力，所能完成的数据量。 4、T PS每秒钟系统能够处理事务或交易的数量，它是衡量系统处理能力的重要指标。 5、点击率：每秒钟用户向服务器提交的HTTP青求数。 5、系统的响应能力：即在各种负载压力情况下，系统的响应时间，也就是从客户端请求发起，到服务器端应答返回所需要的时间，包括网络传输时间和服务器处理时间。 6、应用系统的可靠性：即在连续工作时间状态下，系统能够正常运行的时间，即在连续工作时间段内没有出错信息。 1.2系统结构及流程 XXX系统在实际生产中的体系结构跟本次性能测试所采用的体系结构是一样的，交易流 程也完全一致的。不过，由于硬件条件的限制，本次性能测试的硬件平台跟实际生产环境略有不同。 1.2.1系统总体结构 描述本系统的总体结构，包括：硬件组织体系结构、网络组织体系结构、软件组织体系结构和功能模块的组织体系结构。 1.2.2功能模块 本次性能测试中各类操作都是由若干功能模块组成的，每个功能都根据其执行特点分成 了若干操作步骤，每个步骤就是一个功能点（即功能模块），本次性能测试主要涉及的功能 模块以及所属操作如下表

大数据中心建设方案a

工业产品环境适应性公共技术服务平台信息化系统建设方案

1. 平台简介 工业产品环境适应性公共技术服务平台是面向工业企业、高校、科研机构等 提供产品/材料环境适应性技术服务的平台。平台服务内容主要包括两部分，一 是产品环境适应性测试评价服务，一是产品环境适应性大数据服务。测试评价服 务是大数据的主要数据来源和基础，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和 增值服务。工业产品环境适应性公共技术服务平台服务行业主要包括汽车、光伏、 风电、涂料、塑料、橡胶、家电、电力等。 平台的测试评价服务依据 ISO 17025 相关要求开展。测试评价服务涉及 2 个 自有实验室、8 个自有户外试验场和超过 20 个合作户外试验场。见图 1 广 州 显 微 分 析 实 广 州 腐 蚀 分 析 实 广 州 花 都 户 外 试 海 南 琼 海 户 外 试 新 疆 吐 鲁 番 户 外 内 蒙 海 拉 尔 户 外 西 藏 拉 萨 户 外 试 武 汉 户 外 试 验 场 西 沙 户 外 试 验 场 沙 特 吉 达 户 外 试 海 南 三 亚 户 外 试 山 东 青 岛 户 外 试 美 国 凤 凰 城 试 验 美 国 弗 罗 里 达 试 其 它 合 作 试 验 场 验 室 验 室 验 场 验 场 试 验 试 验 验 场 验 场 验 场 验 场 场 验 场 场 场 图 1 环境适应性测试评价服务实验室概况 平台的大数据服务，基于产品环境适应性测试评价获取的测试数据以及相关 信息，利用数据分析技术，针对不同行业提供产品环境适应性大数据服务，包括 但不限于： （1）产品环境适应性基础数据提供； （2）产品环境适应性调研分析报告； （3）产品环境适应性分析预测； （4）产品环境适应性技术规范制定；

制冷系统性能测试试验台设计

本科毕业设计（论文） 题目制冷循环性能测试试验台 学生XXXX 专业班级04热能与动力工程2班 学号XXXXXXXXXX 院别XX学院 指导老师（职称）XXXXXX 教授 完成时间2XXX-6-6

摘要 近20年来，制冷和空调技术得到了飞速的发展和广泛应用。从人们的日常生活到国民经济的各部门，从传统产业到高新技术产业，从国防科技到航空航天，到处都离不开制冷技术及其设备。 本文简单介绍单级蒸汽压缩式制冷循环性能测试实验台的设计中的几个问题：新型绿色制冷剂的使用，热力循环的计算，蒸发器和冷凝器的设计计算，制冷循环附件的选型，各种热工测量仪器的选型及安装使用要求，以及制冷技术的发展和展望。 本实验台选用最有前途的绿色制冷剂R134a，广东美芝制冷设备有限公司的全封闭压缩机，及各种性能优良的控制设备和热工测量仪器 制冷循环性能测试实验台的作用，顾名思义是用实验的方法去测试各种实际因素对循环的影响，以便更好的分析研究实际循环的各种不完善因素和应作出的改进。用本实验台能研究高压液体过冷、是否有回热、压缩机吸气过热（有用及无用过热）等因素对循环的影响 关键词制冷循环/实验台/新型制冷剂/测试技术/环保

ABSTRACT This article simply introduced the in design several questions: New green refrigerant use，the calculation of the thermodynamic energy circulation, evaporator and condenser computation，air-conditioner appendix choice, as well as heat pump room air-conditioner development and forecast. The air conditioning is as the name suggests carries on the adjustment to the air parameter, in order to cause the environment to suit our request. With development of our country national economy and the improvement of the people's lives level，people's living conditions condition request also in gradually enhancement. Therefore the air conditioning holds the very important position in the daily life. Also causes the air conditioning technology in the unceasing enhancement, achieves the people to the environment request. The heat pump room air-conditioner both can make cold and heat, can satisfy the requests of the winter and summer, so it gets a fast development. The air-conditioner is facing the miniaturization, the energy conservation, the intellectualization, is artistic, the health direction develops. In recent years, along with the housing condition change, some users stemming from saved spatial the consideration, started to purchase ＂one-drivers-two＂air-conditioners, the promotion pulls as soon as tows two air-conditioners the development and the improvement. KEY WORDS The heat pump , One-drivers-two air-conditioner, New green refrigerant,

华中科技大学数据库实验报告

数据库实验报告 一.实验目的 运用所学知识设计并实现一个最小应用系统，初步了解数据库系统的开发过程，积累实际开发经验，为进一步的提高打下必备的基础 二.实验内容 实验一 1.建立数据库”选课信息” 2.在数据库中建立以下三张表 学生表（学号，姓名，性别，院系） 课程表（课程号，课程名，考试方式） 选课表（选课号，学号，课程号，成绩） 3.在JManager中直接插入、修改、删除记录 4.对所建立的三张表定义完整性约束及外键约束 5.采用 insert语句插入新记录 6.采用update语句修改元组信息 7.采用delete语句删除记录 实验二 1.采用sql语句完成对单表的简单查询 2.采用sql语句完成对单表的组合查询，适当引入集函数 3.采用sql语句完成对两表的简单联合查询 4.采用sql语句完成对三表的简单联合查询 5.定义视图并执行简单的查询操作 三. 实验过程 首先创建一个新数据库命名为CW,创建一个新用户,并且将CW的权限赋予给新用 户user1 CREATE DATABASE cw DATAFILE 'cw.dbf' SIZE 128; CREATE LOGIN USER1 IDENTIFIED BY USER11; CREATE USER user1 AT cw; ALTER USER https://www.wendangku.net/doc/9d2012041.html,er1 RELATED BY user1; GRANT RESOURCE TO user1 AT cw; 实验一 创建用户表STU,其中约束条件:学号SNO为主码,性别SEX默认为男 CREATE TABLE STU ( SNO VARCHAR(10) NOT NULL PRIMARY KEY, SEX VARCHAR(2) NOT NULL DEFAULT '男', DEP VARCHAR(20) NOT NULL, NAME VARCHAR(10) )

达梦数据库性能测试软件操作

(1)创建用户benchmarksql/123456789,并开通权限。 (2)./runSQL.sh props.dm sqlTableCreates (3)./runLoader.sh props.dm numWAREHOUSES 10 (4)disql执行sqlSequenceCreate.sql，在数据库管理工具中执行。 (5)./runBenchmark.sh props.dm 备注：编辑props.dm， driver=dm.jdbc.driver.DmDriver conn=jdbc:dm://localhost:5236 user=benchmarksql password=123456789 warehouses=100 terminals=20 //To run specified transactions per terminal- runMins must equal zero runTxnsPerTerminal=0 //To run for specified minutes- runTxnsPerTerminal must equal zero runMins=60 //Number of total transactions per minute limitTxnsPerMin=0 //The following five values must add up to 100 //The default percentages of 45, 43, 4, 4 & 4 match the TPC-C spec newOrderWeight=45 paymentWeight=43 orderStatusWeight=4 deliveryWeight=4 stockLevelWeight=4 warehouses 是仓库建立库，增加内容，服务器一般可以建立100个。 Terminals是终端并发数量，服务器一般是建立20个。 Runmins是运行时间，服务器一般设置2小时。 Measured tpmc是测量每分钟tpmc即tpcc每分钟的吞吐量。按有效tpcc配置期间每分钟处理的平均交易次数测量。单位是tpmc，每分钟系统处理的新订单个数。

阀门流体性能测试试验台

多功能流体设备流动特性实验台Experimental System for Flow Measurement EXPERT IN FLUID TECHNOLOGY 山东易可润能源环境设备有限公司 Shandong EEEgreen Energy&Environment&Equipment Co.,Ltd https://www.wendangku.net/doc/9d2012041.html,

多功能流体设备流动特性实验台 在阀门、水泵、换热器、水处理装置等流体设备和管件的开发、研制及产品检测过程中，需要大量的流量特性和阻力特性实验数据，这些数据对于提高产品技术水平、保证产品质量是至关重要的。本 公司研制的多功能流体设备流动特性实验 台，采用先进的虚拟仪器技术和变频控制技 术，在LabVIEW编程平台上进行软件开发， 实现了测试过程设备运行状态及全参数实 时监控。加快了测量进程，提高了测量准确 性，降低了实验成本，同时具有自动化程度 和信息化程度高的特点。为科研单位及生产 企业进行流体控制技术研究和产品开发提供了有力的工具。 1、基本功能 多功能流体设备流动特性实验台，可实现如下基本测试功能：⑴阀门流量特性、阀门开度特性及泄露测试；⑵水泵工作特征曲线测试，水泵变频工作特征曲线测试；⑶流体设备及管件流量-阻力特征测试。 同时可根据用户需求，增加新的测试功能。 2、实验台系统及组成 2.1 试验系统 整套系统如图1所示，系统由机械循环部分、测控硬件部分、计算机测控软件部分组成，满足流体控制的多功能测试。 2.2 机械循环 由循环水泵、稳压罐、电磁阀、测试元件、管路等组成。主要工作原理：驱动变频器开启带动水泵运行，使流体在管路里循环，应用变频调速技术控制泵的转速，可连续改变管道内流体的流量和压差，通过压力控制器控制加压水泵，来调节测试系统的工作压力。 设计了大、中、小三个管径不同的管路，同时配带系列变径接头，满足不

大数据在软件测试中的应用

大数据在软件测试中的应用 发表时间：2018-08-29T15:40:33.547Z 来源：《防护工程》2018年第8期作者：赵怡萍 [导读] 大数据时代的到来对于各行各业信息处理的能力与速度提出了更高的要求，也对软件测试技术的应用带来了挑战。本文针对大数据背景下软件测试技术的相关问题进行分析，并针对具体的发展趋势进行了阐述。 赵怡萍 浙江省方大标准信息有限公司浙江杭州 310006 摘要：在科技水平的发展下，人们步入了大数据时代，大数据时代的到来对于各行各业信息处理的能力与速度提出了更高的要求，也对软件测试技术的应用带来了挑战。本文针对大数据背景下软件测试技术的相关问题进行分析，并针对具体的发展趋势进行了阐述。 关键词：大数据背景；软件测试技术；发展 导言 随着当今世界经济的高速发展，计算机技术得到了很大的提高，互联网也得到迅速的发展，根据2014 年国际发布的报告指出，现在是数据的大爆炸时代，从全球范围来说，数据总数每两年就会增加一倍。数据时代的意义不在于数量的多少，而在于如何对这些有意义的数据进行专业化处理。随着全球化经济的发展和云时代的到来，人们对数据关注的程度越来越高。下面就针对大数据背景下软件测试技术的发展情况进行简要的介绍。 1 大数据环境下软件测试面临的挑战 1.1 传统测试平台难以符合大数据处理的要求 传统软件性能测试过程中主要是通过控制器来协调本地向服务器发送服务请求后开展服务器压力测试，是对局部物理主机进行测试负载，这种方式只由在用户数量较大的应用服务中才能充分发挥作用。现阶段云计算技术不断发展，用户的需求也越来越大，产生的访问量也成规模的增长，这意味要想有效测试服务器的实际承受量，难度越来越大，需要在软件真正上线之前对用户访问量的基数进行充分的测试，传统的局域网主机测试方法已经无法满足实际需求，在软件测试过程中存在难以对负载产生器的物理机数量进行动态拓展，并且云计算系统直接将客户端进行大范围的分布，无法有效对负载产生器的实际运行状态进行监控，这些问题都会直接影响到软件测试工作的有效开展，软件测试的效果无法保障。 1.2 ORACLE测试的有效开展受制于用户功能 大数据理念的提出大大降低了软件测试过程中海量数据处理的困难程度，通过框架处理模式可以将ORACLE 测试与管理的程序细分为map 与reduce 两个阶段，因此放需要开展程序分布工作时，用户需要完成的只有map与reduce 两个阶段的函数内容。而针对数据的分片，开展任务调度等细节工作的开展也都能狗在框架处理模式中得到充分解决。但是大数据系统也存在用户功能少的问题，这在一定程度上制约了ORACLE 测试的有效开展。 1.3 无法保障测试数据的准确性 软件测试工作的开展在云计算技术的广泛应用下能够更便捷的开展，尤其在架构和与PAAS 程序部分表现得钢架明显，但是对用户来说可能会造成一定的理解困难。但是用户对PAAS 程序方面的理解存在一定的难度。比如针对GAE 数据信息存储组件部分开展测试时，当用户下达一个数据请求时，会转接到请一个请求服务器的处理层中，同时对多个网络系统开展互动。当无法明确数据实际存储位置的时候，很难有效保障数据的准确性，因此只能借助API 从GOOGLE 存储区域进行二次数据读取，这种操作无法保障测试数据的准确性。 2 基于大数据下软件测试优化策略 2.1 不断调整与优化数据库的数据缓存区 一般来说，Oracle 数据库内存区主要由SGA 以及PGA 两个板块组成，其中SGA 板块主要属于缓冲区，用来实现数据库的数据缓冲以及共享，具体内部区域的划分直接影响到整个数据库系统性能的好与坏。数据缓存区是用来存储索引数据的区域，在软件测试过程中，相关操作对数据库发出的请求数据如果已经存储在缓冲区，那么数据会直接反馈给用户，中间检索的时间大大缩短，而如果数据请求并没有储存在缓冲区，那么系统需要在数据库中先进行检索读取，然后再缓存到数据缓存区，反馈给用户，这中间用户检索的时间大大增加。为了确保系统运行速度，方便用户能够更快速的获取数据库中的数据，需要不断提高对数据库的数据操作性能。 2.2 不断合理配置数据库的数据共享池与数据日志缓冲 数据共享池一般包括数据库缓冲以及数据字典缓存两个板块，数据库缓冲主要是用来存放已经执行过的SQL 语句， PL/SQL 程序代码分析以及执行计划操作请求信息，二数据字典缓存主要是用来存放数据库用户权限信息，数据库相关对象信息等数据。通过不断对数据库的数据共享池进行合理配置，能够大大提升SQL 语句和 PL/SQL 程序的操作执行效率。而数据日志缓冲主要是存放过往用户对数据库的所有修改信息，一旦数据日志缓冲出现失败，这意味着当前数据库设置的数据日志缓冲区容量需要扩大，否则将会影响到数据库的整体性能的发挥。 2.3 数据库中的碎片整理 在软件测试过程中也会对数据库的中数据进行调用，因此数据库中的信息数据一直都随着软件操作的开展进行变化，在这个过程中会存在磁盘碎片。通常来看，磁盘碎片可以细分为空间级碎片，索引碎片及以及表级碎片三个等级。针对空间级主要是通过操作命令导出数据后借助TRUNCATE 操作删除空间数据，再通过IMPORT 程序导入相关数据，从而有效清理空间磁盘碎片。针对所以索引级碎片，考虑到表空间中的索引数量在不断减少，而创建索引主要借助的变化频率的列开展，可以通过开展索引重建的形式来控制索引磁盘碎片的产生。对于表级磁盘随便，可以借助软件系统的数据来对已经存在的不同的数据板块进行设置，利用PCTFREE 等数据参数的重新设置来对磁盘碎片的产生进行预防。 3.3 推广智能化技术 在软件测试中运用智能化技术主要完成以下两个部分的功能：实现，界定输入数据的同时规范数据的属性要求；其次，实现充分考虑输入数据的大小，样本集以及输出的评判样式。在大规模数据的前提下，基于智能化技术可以消除输入与输出之间的数据流的差异，同时

高容量数据库性能测试-mysql

高容量数据库性能测试 耿红杰2010-10-25 测试环境说明 OS ：CentOS 5.5 X86 MySQL：5.1.50 ，ha_innodb_plugin CPU：Intel(R) Xeon(R) E5504 @ 2.00GHz MEM：1G （1G swap） Disk：20G https://www.wendangku.net/doc/9d2012041.html,f innodb_thread_concurrency=2 innodb_flush_log_at_trx_commit=0 innodb_buffer_pool_size=384M default-table-type=InnoDB init_connect='SET autocommit=0' binlog_format=MIXED log-bin=/disk2/mysql/binlog/using query_cache_size=128M 测试目的 1.myisam和innodb引擎对于性能的影响，采用2000w的数据进行写入和查询测试 2.200000000数据的查询性能测试 3.myisam 引擎的分区功能 测试步骤1 1.create table CREATE TABLE `innodb` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(45) DEFAULT NULL, `adress` varchar(45) DEFAULT NULL, `markert` varchar(45) DEFAULT NULL, `tel` varchar(45) DEFAULT NULL, `base` varchar(45) DEFAULT NULL,

性能测试计划 完整版

性能测试方案

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前言 平台XX项目系统已经成功发布，依据项目的规划，未来势必会出现业务系统中信息大量增长的态势。 随着业务系统在生产状态下日趋稳定、成熟，系统的性能问题也逐步成为了我们关注的焦点：每天大数据量的“冲击”，系统能稳定在什么样的性能水平，面临行业公司业务增加时，系统能否经受住“考验”，这些问题需要通过一个完整的性能测试来给出答案。 本《性能测试计划书》即是基于上述考虑，参考科学的性能测试方法而撰写的，用以指导即将进行的系统的性能测试。 1第一章XXX系统性能测试概述 1.1被测系统定义 XXX系统作为本次测试的被测系统（注：以下所有针对被测系统地描述均为针对XXX系统进行的），XXX系统是由平台开发的一款物流应用软件，后台应用了Oracle11g数据库，该系统包括主要功能有:XXX等。在该系统中都存在多用户操作，大数据量操作以及日报、周报、年报的统计，在本次测试中，将针对这些多用户操作，大数据量的查询、统计功能进行如预期性能、用户并发、大数据量、疲劳强度和负载等方面的性能测试，检查并评估在模拟环境中，系统对负载的承受能力，在不同的用户连接情况下，系统的吞吐能力和响应能力，以及在预计的数据容量中，系统能够容忍的最大用户数。 1.1.1功能简介 主要功能上面已提到，由于本文档主要专注于性能在这里功能不再作为重点讲述。

1.1.2性能测试指标 本次测试是针对XXX系统进行的全面性能测试，主要需要获得如下的测试指标。 1、应用系统的负载能力：即系统所能容忍的最大用户数量，也就是在正常的响应时间中，系统能够支持的最多的客户端的数量。 2、应用系统的吞吐量：即在一次事务中网络内完成的数据量的总和，吞吐量指标反映的是服务器承受的压力。事务是用户某一步或几步操作的集合。 3、应用系统的吞吐率：即应用系统在单位时间内完成的数据量，也就是在单位时间内，应用系统针对不同的负载压力，所能完成的数据量。 4、TPS：每秒钟系统能够处理事务或交易的数量，它是衡量系统处理能力的重要指标。 5、点击率：每秒钟用户向服务器提交的HTTP请求数。 5、系统的响应能力：即在各种负载压力情况下，系统的响应时间，也就是从客户端请求发起，到服务器端应答返回所需要的时间，包括网络传输时间和服务器处理时间。 6、应用系统的可靠性：即在连续工作时间状态下，系统能够正常运行的时间，即在连续工作时间段内没有出错信息。 1.2系统结构及流程 XXX系统在实际生产中的体系结构跟本次性能测试所采用的体系结构是一样的，交易流程也完全一致的。不过，由于硬件条件的限制，本次性能测试的硬件平台跟实际生产环境略有不同。 1.2.1系统总体结构 描述本系统的总体结构，包括：硬件组织体系结构、网络组织体系结构、软件组织体系结构和功能模块的组织体系结构。

物理性能测试仪器

物理性能测试仪器 原值50万以上的对外提供共享服务的大型科学仪器设备总量为20333台（套），其中物理性能测试仪器的数量为1875台（套），占总量的9.2%。物理性能测试仪器中，力学性能测试仪器1002台（套），其他227台（套），光电测量仪器215台（套），颗粒度测量仪器178台（套），声学振动仪器175台（套），大地测量仪器46台（套），探伤仪器32台（套）。

1 脉冲激光溅射沉积系统PLD-450 JGF600 中国上海大学上海 2 激光再生放大器PRO-FIKXP 美国上海大学上海 3 荧光光谱仪FLSP920 英国上海大学上海 4 动态力学分析仪Q800 DMA 美国上海大学上海 5 物理特性测量系统 PPMS-9T 美国上海大学上海 6 水分吸附仪IGAsorp 英国上海大学上海 7 声源定位分析系统GFAI Star48 德国上海市环境科学研究院上海 8 电子万能测试机5569 美国上海市伤骨科研究所上海 9 比表面积和孔隙度分析仪ASAP2020-M 美国上海市检测中心上海 10 光散射法颗粒计数器CLS-1000 美国上海市检测中心上海 11 光测量系统8164B 德国上海市检测中心上海 12 光功率计校准装置IQ-12000 加拿大上海市检测中心上海 13 耐光及耐气候色牢度试验机Ci3000+ 美国上海市服装研究所上海 14 日晒色牢度试验机Ci4000 美国上海市服装研究所上海 15 脉冲试验台BI 1002 ARF 意大利上海市塑料研究所上海 16 拉力试验机Z010 德国上海市塑料研究所上海 17 臭氧老化试验机Argentox Ozone 500 德国上海橡胶制品研究所上海 18 激光粒度分析仪Mastersizer 2000 英国上海市涂料研究所上海 19 万能材料实验机LR-50 英国上海市合成树脂研究所上海 20 拉力机AG-50kNE 日本上海市合成树脂研究所上海 21 万能材料试验机SHT5106 中国上海市机械制造工艺研究所有限公司上海 22 电液伺服疲劳试验机及电子引伸计810 Material test system 美国上海市机械制造工艺研究所有限公司上海 23 试验机配套高温炉及引伸仪ZWICK 德国上海市机械制造工艺研究所有限公司上海 24 便携式超声波相控阵检测仪Olympus OmniScan MX 美国上海市机械制造工艺研究所有限公司上海 25 万能试验机300t SHT4306-W 中国上海市机械制造工艺研究所有限公司上海 26 微机电子万能试验机CMT4204，CMT5305 中国上海市机械制造工艺研究所有限公司上海 27 万能材料试验机附试验机配套高温炉及引伸仪BXC-FR250 德国上海市机械制造工艺研究所有限公司上海 28 轴承压摆疲劳试验台PLS-700 中国上海市轴承技术研究所上海 29 关节轴承磨损试验机PLS-100 中国上海市轴承技术研究所上海 30 关节轴承磨损试验机PLS-300 中国上海市轴承技术研究所上海 31 轴承高速摆动试验台NSDZ-50 中国上海市轴承技术研究所上海 32 液压万能专用试验机ZGPJ19200 中国上海市轴承技术研究所上海 33 巴克豪森应力测试仪Bearing Sca 芬兰上海市轴承技术研究所上海 34 轴承高速摆动试验台NSDZ-20 中国上海市轴承技术研究所上海 35 部件温度冲击设备TC405-Ⅱ中国上海半导体照明工程技术研究中心上海 36 高低温交变湿热箱HUT410P 中国上海半导体照明工程技术研究中心上海 37 快速温度变化试验箱TU403-10 中国上海半导体照明工程技术研究中心上海 38 熔融玻璃旋转粘度计RSV-1600 中国中国建材国际工程集团有限公司上海 39 光谱椭偏仪SenPro 德国中国建材国际工程集团有限公司上海