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Octane, benchmark para pruebas de stress a navegadores liberado por Google

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Octane, benchmark para pruebas de stress a navegadores liberado por Google

El equipo de Google encargado de los benchmark a navegadores ha lanzado una nueva herramienta para testear el rendimiento y las características de los navegadores actuales. Se trata de Octane que promete simulaciones más cercanas a la realidad basándose en las aplicaciones webs más populares y los usos reales más comunes de las principales librerías js.

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ApacheBench, una sencilla herramienta para testear servidores web

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ApacheBench, una sencilla herramienta para testear servidores web

addEventListener('load', function (event) { prettyPrint() }, false);


Mucha gente desconoce que al instalarse un servidor Apache no sólo pueden servir páginas, sino que gracias a ApacheBench también pueden medir el rendimiento de su servidor, o de cualquier otro (aunque no use Apache). Y una de sus principales ventajas es su extrema sencillez, ya que no hay más que ejecutar el comando ab con un par de parámetros para obtener información muy útil.

Por ejemplo, con esta simple instrucción:

ab -n 100 -c 10 https://www.genbetadev.com/

generaríamos 100 llamadas a la web de Genbeta Dev, distribuidas en 10 hilos. Precisamente esta capacidad de concurrencia nos permitirá comprobar condiciones de carrera o bloqueos, ya que el comportamiento de las peticiones es más natural que si se realizan las 100 seguidas en un bucle.

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Multiprocesamiento en Python: Benchmarking

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Multiprocesamiento en Python: Benchmarking

addEventListener('load', function (event) { prettyPrint() }, false);

En el artículo anterior indagábamos en las diferentes vías de las que disponemos a la hora de minimizar el impacto del GIL en nuestras aplicaciones en sistemas con más de un procesador.

Como ya se ha dicho anteriormente, el GIL impide que más de un hilo de ejecución en nuestras aplicaciones se ejecute a la vez en más de un núcleo de la CPU al necesitar cada hilo de ejecución en un mismo intérprete adquirir el GIL para poder acceder a la memoria de los objetos Python en la implementación de CPython.

La solución más sencilla (y la recomendada además por Guido van Rossum) para utilizar mas de un núcleo o procesador a la vez en nuestras aplicaciones es hacer uso del módulo multiproccessing en lugar del módulo threading con el que comparte casi toda su API.

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