摘要：
一：流量暴增的挑战 随着互联网的不断发展，企业面对的流量压力越来越大。突发性的流量暴增可能来自促销活动、热门事件或者恶意攻击等情况。性能测试人员必须提前预见到这些场景，并在系统设计阶段做好应对措施。流量的突然激增不仅可能导致系统性能严重下降，甚至会因为资源消耗过大而导致系统崩溃。 流量暴增的常见影响 阅读全文
posted @ 2025-10-13 14:10
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摘要：
在选举这种大规模、高并发的场景下，选票的设计与处理必须保证高并发、高可用、数据的不可篡改性和选票的准确性。特别是在美国总统选举这种极高流量的场景下，系统不仅要能够承载百万TPS（每秒事务处理）和千万QPS（每秒查询），还要确保选票的数据完整性和安全性。 本文将结合系统设计和性能测试的角度，详细讨论如 阅读全文
posted @ 2025-10-10 15:47
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在当今快速迭代的软件开发环境中，传统测试方法正面临前所未有的挑战。本文将介绍如何借助MCP Server这一创新技术，彻底改变软件测试的工作流程，实现更智能、更高效的自动化测试。 为什么测试需要MCP Server？ 传统自动化测试存在两大痛点：一是测试脚本开发周期长，二是维护成本高。尤其是前端页面 阅读全文
posted @ 2025-10-10 15:44
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摘要：
当AI学会直接操作浏览器，自动化测试迎来全新范式 Playwright MCP（Model Context Protocol）是微软推出的开源项目，它将Playwright浏览器自动化框架与MCP协议相结合，为大语言模型提供了结构化的网页交互能力。这一创新工具正重新定义着AI与网页自动化的交互方式。 阅读全文
posted @ 2025-10-10 15:41
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在快速迭代的现代软件开发中，UI回归测试是确保产品质量的关键环节。然而，传统自动化测试方法高度依赖测试工程师手动编写和维护脚本，不仅耗时巨大，且脚本脆弱性高——页面结构的细微变化就可能导致测试失败。Playwright MCP与AI智能体的结合，正为这一领域带来革命性变革。 一、Playwright 阅读全文
posted @ 2025-10-10 15:38
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在当今快速发展的AI领域，将大型语言模型(LLM)与实际应用场景相结合已成为提升生产力的关键。然而，LLM本身存在局限性——它们无法直接与现实世界交互、操作应用程序或执行复杂的工作流。这就是为什么我们需要像Playwright MCP这样的工具来弥合这一差距。 本文将深入探讨如何利用Playwrig 阅读全文
posted @ 2025-10-10 15:36
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在当今快速迭代的软件开发环境中，自动化测试已成为保证产品质量的关键环节。然而，传统的测试脚本编写往往需要测试人员具备专业的编程技能，这在一定程度上限制了自动化测试的普及和应用效率。正是基于这样的背景，自然语言驱动测试应运而生。 本文将带你使用Playwright结合MCP（Model Context 阅读全文
posted @ 2025-10-10 15:34
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随着大模型在AI领域的广泛应用，理解它们的核心概念至关重要。参数量、Token、上下文窗口、上下文长度和温度这五个术语，不仅是模型设计中的基本要素，还在模型的应用效果、训练成本和生成质量等方面起着决定性作用。接下来，让我们深入解析这五个核心概念，并用图示帮助您更直观地理解它们的实际应用。 参数量：模 阅读全文
posted @ 2025-10-10 15:31
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摘要：
在大模型的应用中，如何实现知识的动态更新与私有化定制化，是许多企业亟需解决的挑战。大模型的知识源自预训练，因此一旦完成训练，它所掌握的知识就无法再更新。如何让大模型不断学习新知识，是行业中的一大难题。幸运的是，RAG（检索增强生成）技术的出现，为这一问题提供了完美解决方案。通过将外部私有知识库与大模 阅读全文
posted @ 2025-10-10 15:27
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摘要：
随着社交平台用户量和内容数量的剧增，如何在技术架构上应对海量数据的实时处理，如何有效抵御极端流量带来的雪崩，成为每个互联网企业必须面对的核心问题。在这篇文章中，我们将详细解析微博Feed流的系统设计，如何利用不同模式优化内容分发、缓存机制，如何应对“推送风暴”和“拉取风暴”，并分享我们在设计大规模系 阅读全文
posted @ 2025-10-10 15:22
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