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API 性能测试通过模拟不同负载场景，量化评估 API 的响应时间、吞吐量、稳定性、可扩展性等性能指标，关注其在正常、高峰甚至极限负载下的表现。这有助于确保 API 稳定高效地运行，为调用者提供优质服务。接下来，我们借助 RunnerGo 全栈测试平台，深入探索 API 性能测试及实施细节。一、API性能测试的重要性API 是不同软件系统通信桥梁，广泛应用于现代软件架构。：验证接口在不同负载条件下

由于用例中用到了@pytest.mark.httptest给用例打标，因此需要创建pytest.ini文件，并在里面添加markers = httptest，不然会有warning，说这个Mark有问题。从Excel文件中读取数据的工具类：get_excel_data_utils.py(虽然本次框架中暂时未采用存放接口数据到Excel中，但也写了个工具类，需要的时候可以用)因此数据文件中url只填

假设这么一个极限情况，当代码用时9.9s运行到判断处，此时因为网络卡顿导致释放锁还没执行，但10s的时间到了锁自动释放了，而这时请求2拿到锁进来了，但请求1执行到释放锁把请求2的锁释放掉了，于是又回到了前面的“虽然代码逻辑很简单，乍一看也没什么问题，但相信聪明的读者已经想到了在高并发场景下可能存在的问题：在短时间内突然大量的请求这个接口，假如有3个请求同时执行到取键值对并进行了扣减库存，那么此时实

最早是当当网内部使用的一款分库分表框架，到2017年的时候才开始对外开源，这几年在大量社区贡献者的不断迭代下，功能也逐渐完善，现已更名为，2020年416正式成为Apache软件基会的顶级项。随着版本的不断更迭 的核心功能也变得多元化起来。从最开始 Sharding-JDBC 1.0 版本只有数据分片，到 Sharding-JDBC 2.0 版本开始支持数据库治理(注册中心、配置中心等等)，再到

想象一下，你在网上购物，刚刚浏览了一款运动鞋，下一秒，页面上就推荐给你搭配这款鞋的运动袜、运动短裤，是不是感觉网站就像你肚子里的蛔虫，太懂你了！这就是实时推荐系统的神奇之处。实时推荐系统能够根据用户当下的行为，比如浏览记录、点击操作等，迅速地为用户推荐相关的产品、内容或者服务。它和传统推荐系统最大的不同，就在于 “实时” 二字。传统推荐系统可能是每天或者每周更新一次推荐结果，而实时推荐系统能在用户

Spring AI的聊天模型API为开发者提供了一条便捷通道，能够将强大的AI驱动的聊天完成功能无缝集成到各类应用中。借助预先训练的语言模型，如广为人知的GPT，它能够依据用户输入生成自然流畅、类人化的回复。这一API不仅工作机制高效，而且设计理念极为先进，旨在实现简单易用与高度可移植性，让开发者能以极少的代码改动在不同AI模型间自由切换，充分契合Spring框架一贯秉持的模块化与可互换性原则。

当下随着各种AI大模型的应用市场深入到各个领域，AI赋能为业务的拓展和商业价值的延伸带来了无限的可能。大厂商陆续推出对市面尚主流AI大模型的接入和支持，方便普通用户或开发者快速体验最新的大模型能力，以DeepSeek为例，像阿里云，硅基流动，智谱等众多厂商，都已经提供了与其对接的方式。与此同时，为了应用开发者能够基于自身的业务快速对接各类AI大模型API能力，更灵活的拓展自身的业务能力。

所需硬件设备如下：实现原理：大疆官网给出了 飞行器与连接的教程：无人机与连接图：1.2.3.4.Opus安装 是一种开源的的音频编解码器，设计用于实时语音传输 首先下载的安装包，可以直接采用安装(推荐)：1.当然，也可以考虑使用源码文件安装，不用太纠结于版本，使用最新版即可：1.2.3.4.5.6.7.检查是否安装成功，这里采用的是安装，其默认版本是1. 是一个强大的开源音视频处理工具集，可以用来

随着Spring AI 加入对大模型的支持，对于Java生态来说，对大模型项目的应用开发也变得简单，借助于spring框架自身的优势，开发者无需太多关注技术框架层面的细节，只需简单了解和学习其技术组件，掌握基本的用法即可，与此同时，Spring AI更多像是扮演了一个通用的接入规则制定者，基于这套规则即可以快速联通各个AI大模型，本篇将详细介绍下基于Spring AI框架，如何快速对接目前主流的大