asp超市管理系统（源码+数据库）
中⼩企业在我国经济发展中具有重要地位，⽬前我国的中⼩企业数量多，地区分布⼴泛，⾏业分布跨度⼤。随着全球经济⼀体化的发展和电⼦商务的兴起，中⼩企业之间的竞争将越来越激烈。⽹络及电⼦商务的迅猛发展突破了时间、空间的局限性，给中⼩企业带来了更多的发展机会，同时也增⼤了企业之间的竞争强度。这就要求中⼩企业必须改变企业的经营管理模式，提⾼企业的运营效率。⽬前，我国中⼩企业的信息化⽔平还很低，相⽐国外企业，还只处于刚开始始⽤的阶段。随着技术发展，电脑操作及管理⽇趋简化，电脑知识⽇趋普及，同时市场经济快速多变，竞争激烈，企业采⽤电脑管理进货、库存、销售等诸多环节也已成为趋势及必然。
本系统实现的主要功能模块包括：采购管理，销售管理，库存管理，基础资料管理，系统管理等⼏个功能模块。
本⽂⾸先进⾏系统的需求分析，得出要建的各个系统模块。采⽤⽤SQL2005数据库建⽴系统运⾏所要的后台数据库，采⽤VS2005集成开发环境配合使⽤C#语⾔开发⼀套超市管理系统。
⽂件：（访问密码：551685）
以下内容⽆关：
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⾼性能、⽅便使⽤的 HTTP(s) 的流量压测⼯具，结合了多个开源项⽬开发⽽成：
redis 的 ae 事件框架
luajit
openssl
http-parser
减少造轮⼦、复⽤他⼈的成功项⽬，赞 ；我们定制化也⾛这条路线，代码见此。
要⽀持 tcp 字节流协议压测，只需要增加⼀个函数 stream_response，实现见此
– data 的结果为 {“error_code”:0,“error_msg”:"",“data”:{}}
– stream_response 表⽰使⽤tcp字节流协议压测，对返回 error_code 进⾏校验，为0表⽰状态正常。
function stream_response(data)
local t = json.decode(data)
return t[“error_code”] == 0
end
lua 脚本
wrk 的第⼀⼤特⾊就是⽀持 lua 脚本，直接对 c 修改进⾏压测成本⽐较⾼：c 的业务开发速度较慢及每次都需要编译。
脚本则克服了开发时间过长的缺点，使⽤ luajit 速度可以保证在开发和运⾏的速度中得到⼀个平衡。
具体的脚本的变量和函数的逻辑见 官⽅⽂档，⼀定要熟读这个⽂档，精华部分，⽐其它个⼈的表述准确⾮常多。
⼀些官⽅⽂档之外的补充
脚本⽂件
分为两个⽂件组成
wrk.lua 内置脚本，提供了基本的 API 和⼀些变量
命令⾏ -s <foo.lua>, foo.lua ⽤户⾃⼰使⽤的脚本⽂件，为可选项
线程
每个线程都包含⼀个⾃⼰的lua状态机，所以在脚本⽂件中定义的变量（如⾃增的请求计数），不同线程的中的结果是不相同的。
线程的结构是⼀个⽤户数据(userdata), 在 c 中的定义为 struct thread。关联的 addr 也同样为⽤户数据，在 c 中的定义为 struct addrinfo，⽀持取和存的操作（可以存在 = 的左右）
thread:set(key, value)，value 不能够为表，在使⽤ get 操作后会发⽣ panic，应该是 script_copy_value() 函数中出现栈顶设置错误的问题
加速
如果构造的 request 内容⽐较耗时的话，优先放在 init() 使⽤提前⽣成并且混缓存起来，后⾯的 request() 直接从缓存的结果中获取。
⾼性能 && 请求收发逻辑
基于 redis 的 ae 事件框架是。和 ab 不同的是可以充分利⽤多核资源，减⼩线程间的切换，以此获得⾼性能。⼀般⽽⾔，ab 在请求量不是很⼤的情况下是ok的，但是在请求量到达上w req/s 后，⾃⾝就会成为瓶颈。
在每个线程中创建 connections / threads 个连接，并且将这些建⽴连接的 fd 添加⾄事件循环中，然后 fd 就绪后，将 readble 和writeable 函数添加再添加⾄事件循环中；
writeable
对应着请求发送的逻辑，调⽤lua接⼝ reqeust() 获取发送内容就在其中；
在发送完成后会将⾃⾝从事件循环中删除，发送(write)可能调⽤多次，但是⼀定会等到将缓冲区中的内容全部发送完成，除⾮发送失败产⽣错误。
延时发送 delay
delay() 为 lua 的⼀个可选接⼝，发挥延迟发送的间隔，单位为毫秒(ms).
当lua脚本中出现了该函数时，writeable 就会从事件循环的⽂件事件删除⾃⾝，并且将 writeable 作为定时任务添加⾄事件循环中，从⽽达到延时发送的效果。
readable
对应响应接收的逻辑，对应返回的内容校验，在官⽅版本中，为 http 请求的解析。对解析的结果进⾏统计，当判断响应结束时，删除该连接在事件循环中的事件，并且重新进⾏最初的动作。
我们可以接管这个解析结果的过程，丰富化使⽤场景。
收发事件简单的时序图
统计
wrk 对两个维度对压测的结果做了统计，结果如下
Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
Latency 19.85ms 3.71ms 49.11ms 81.44%
Req/Sec 98.50 16.32 121.00 88.33%
延迟 Latency && 请求速度 Req/Sec
统计每个请求的延迟情况
Avg, 平均延迟
Stdev, 样本标准差
Max, 最⼤延迟
+/- Stdev, 正负⼀倍标准差概率
实现
wrk 的实现为通⽤结构，适⽤延迟和请求速度的统计
typedef struct {
uint64_t count; // 样本数量
uint64_t limit; // 最⼤样本变量限制
uint64_t min; // 最⼩样本变量
uint64_t max; // 最⼤样本变量
uint64_t data[]; // 索引为样本变量，值为出现的次数
} stats;
limit 防⽌ data[] 容量不够，也起到⼀个剔除不满⾜要求的情况，如延迟超过 limit 后直接归为 timeout 中。
⚠  注意 data[] 数据每个元素的值为出现的次数，⽽不是样本变量。
样本变量统计
_sync* 为编译器的同步函数，wrk 将统计的变量作为⼀个全局存在，故多个线程内就需要⼀些同步操作保证正确性。
理论上可以将这些统计变量放在线程内，在所以线程结束后，汇集处理，这⾥就不要这些同步元语了。不过⽬前还算简单，这样做问题也不⼤。
n 为样本变量，stats->data[n] 为该样本变量出现的次数。min 和 max 为之后的统计过程加速。
int stats_record(stats *stats, uint64_t n) {
if (n >= stats->limit) return 0;
__sync_fetch_and_add(&stats->data[n], 1);
__sync_fetch_and_add(&stats->count, 1);
uint64_t min = stats->min;
uint64_t max = stats->max;
while (n < min) min = __sync_val_compare_and_swap(&stats->min, min, n);
while (n > max) max = __sync_val_compare_and_swap(&stats->max, max, n);
return 1;
}
样本标准差
数学公式为
δ=Σ(xi−x¯)2n−1−−−−−−−−−√
wrk 实现如下，L6 处 * stats->data[i] 表⽰有多个样本变量为 i
1 long double stats_stdev(stats *stats, long double mean) {
2 long double sum = 0.0;
3 if (stats->count < 2) return 0.0;
4 for (uint64_t i = stats->min; i <= stats->max; i++) {
5 if (stats->data[i]) {
6 sum += powl(i - mean, 2) * stats->data[i];
7 }
8 }
9 return sqrtl(sum / (stats->count - 1));
asp网页源码10 }
扩展⽀持 tcp 压测
由于 wrk ⽀持 http(s) 的压测，但实际的场景中有很多不是 http 的协议，可以就是很简单的 json ⽂本协议。
所以这⾥对 wrk 做⼀个简单的扩展，⽀持普通的4层流量压测，功能上⽀持 json 和 md5。json库使⽤ yyjson，md5 使⽤ nginx/md5，充分利⽤前⼈的成功经验。

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