乙個完整的a/b測試系統至少要有實驗管理、分流模組、業務接入、資料採集和結果分析5個模組。
試驗管理是a/b實驗配置後台，包括建立a/b測試實驗、配置實驗引數配置、增加新的a/b測試分組、調整a/b測試方案各個組的比例
乙個好的分流分流模組可以讓流量分配的更均勻隨機，同時需要具備根據使用者、地域、時間、版本、系統、渠道、事件等各維度來對請求進行分組的能力，並且保證分組的均勻性和一致性。
目前在a/b測試中應用比較多的是通過murmur演算法將使用者的唯一標識以及試驗層layerid作為引數進行分組，這樣既保證了使用者分組的隨機性，同時也保證了多個層之間的正交關係。
為了驗證系統的隨機演算法，系統設計完成後，需要進行多次a/b測試。原則上通過分桶的隨機演算法，每乙個桶中使用者與全體使用者的使用者特徵屬性等保持一致，即統計中的樣本與總體保持一致。
一般通過提供乙個a/b測試sdk或者restful介面的形式供業務方使用。可以通過視覺化試驗在生成基礎頁面後，通過視覺化頁面編輯修改變數並儲存後就可以生成不同試驗版本，試驗的引數通過url引數帶入。
埋點採集資料
將採集的資料通過報表或視覺化的形式展示出來，包括進展情況、試驗的基礎資訊、多少使用者參與試驗、各組佔比、執行天數、開始時間、各組的指標、以及結論，結論中要給出效力、置信度區間等指標。
要讓a/b測試得出可信服的結論，a/b測試需要經歷乙個足夠長的時間段，讓結果穩定下來。具體選用多長的時間需要根據行業及經驗來定，並且在計算核心指標時，可以剔除掉初期的資料，避免初期的新鮮感影響最終評估結果。
最後，需要採用統計學方差分析或t檢驗等手段，對試驗資料進行評估。這能夠有效規避大部分由時間和分組隨機性帶來的資料波動，得到最準確的評估結果。
ab 壓力測試
apache自帶的ab的壓力測試 以前安裝好apache總是不知道該如何測試apache的效能，現在總算找到乙個測試工具了。就是apache自帶的測試工具ab apache benchmark 在apache的bin目錄下。格式 ab options http hostname port path ...
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1.我的環境是windows下的phpstudy，進入到apache bin目錄裡面有個ab.exe,壓力測試命令如下 ab.exe c 200 n 1000 2.mysql.php 如下 正常的邏輯思維，壓力增大後，導致資料庫num欄位成為負數，將下面 貼上到自己 下測試即可。在test資料庫下，...
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ab命令會建立多個併發訪問執行緒，模擬多個訪問者同時對某一url位址進行訪問。它的測試目標是基於url的，因此，它既可以用來測試apache的負載壓力，也可以測試nginx lighthttp tomcat iis等其它web伺服器的壓力。ab命令對發出負載的計算機要求很低，它既不會占用很高cpu，...