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计算每个请求的平均响应时间

目的 找出是哪些请求长期影响了系统性能 方法 web服务器的日志会记录每个请求的响应时间，分析访问日志，对相同请求的响应时间进行累加，响应时间的和 除以 这个请求的访问次数，就得到此请求的平均访问时间...例如日志中记录了 /a.php 3次请求，响应时间分别为 1、2、3 /a.php 的平均响应时间就是 (1+2+3)/3 实现 使用awk分析日志的每一行，累加响应时间和访问次数，最后求出平均值并输出...其中红线标出的两列是我们关心的信息，"0"那列是响应时间，"/a.php"那列是请求的url awk按空格进行分割，所以响应时间在第6列，url在第8列 代码 ?...通过这个awk脚本，可以计算出每个请求的平均响应时间 数组变量url 存放每个请求对应的响应时间累加值 数组变量url_times 存放每个请求的被访问次数 最后在END块中对url数组进行遍历，打印出每个请求的...url及其平均响应时间 执行脚本 awk -f avgtime_script access_log 输出内容示例 /a.php = 1 /b.php = 0

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按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值

一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【在下不才】的粉丝问了一个Pandas的问题，按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值，这里拿出来给大家分享下，一起学习...= pd.DataFrame({'lv': lv, 'num': num}) def demean(arr): return arr - arr.mean() # 按照"lv"列进行分组并计算出..."num"列每个分组的平均值，然后"num"列内的每个元素减去分组平均值 df["juncha"] = df.groupby("lv")["num"].transform(demean) print(df...后面他还想用类的方式写，不过看上去没有那么简单。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要分享了Pandas处理相关知识，基于粉丝提出的按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值的问题，给出了3个行之有效的方法，帮助粉丝顺利解决了问题。

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    HiveSQL-面试题031 计算每个用户的受欢迎程度

    一、题目 有好友关系表t_friend_031，记录了user1_id,user2_id的好友关系对。现定义用户受欢迎程度=用户拥有的朋友总数/平台上的用户总数,请计算出每个用户的受欢迎程度。...所以将user2_id与user1_id 互换，然后与原表进行union all; 2.对union all后的user1_id进行去重，统计用户个数，即：平台上的用户总数； 3.对union all后的数据...union all select user2_id, user1_id from t_friend_031) select count(distinct user1_id) from tmp 查询结果 3.计算每个用户的好友数...t_friend_031) select user1_id,count(user2_id) as friend_cnt from tmp group by user1_id 查询结果 4)关联查询，用户好友数除以总用户数计算最终结果...select user2_id, user1_id from t_friend_031) select user1_id, friend_cnt/total_cnt as res from ( --每个用户好友数量

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    Python计算多个Excel表格内相同位置单元格的平均数

    本文介绍基于Python语言，对大量不同的Excel文件加以跨文件、逐单元格平均值计算的方法。   首先，我们来明确一下本文的具体需求。...此外，如果像上图一样，出现了部分单元格数值为0的情况，表明在当前文件夹下，这个单元格是没有数据的，因此需要在计算的时候舍去（并且取平均值时候的分母也要减小1）。   ...完成所有文件的处理后，使用combined_data.groupby('DOY').mean()计算所有文件的平均值，按照DOY列进行分组并求平均值。...文件，指定index=True以包含索引列。   ...如下图所示，可以看到结果文件中，已经是计算之后的平均值结果了。   至此，大功告成。 欢迎关注（几乎）全网：疯狂学习GIS

    11910

    pandas每天一题-题目9：计算平均收入的多种方式

    一个订单会包含很多明细项，表中每个样本(每一行)表示一个明细项 order_id 列存在重复 quantity 是明细项数量 需求：计算订单平均收入？...说明： 假如有10笔订单，总收入(quantity * item_price)是200，那么订单平均收入 = 200/10=20 虽然需求很简单，但有些实现方式考验你的 groupby 理解程度！...按 order_id 分组即可 行3：由于收入需要计算，因此使用 apply 可以充分控制每一组汇总的细节 行4：参数 g 就是每个 order_id 的组，是一个表(DataFrame)，这里是计算总收入...行6：上一步的结果是一个表，颗粒度是每个订单的收入。...注意这里不是列名(字符串)，而是一列数据 行4：这里的 sum 是 groupby 后的操作，表达的是每一组的统计方式，我们需要求总订单收入 行5：上一步得到每个订单的收入，仍然是列(Series)，直接求平均

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    谷歌发现了新漏洞，部分G Suite用户的密码被以明文方式存储

    策划&撰写：温暖 5月22日上午，据美国一家科技媒体的报道称，谷歌在博客文章中公布公司最近发现了一个漏洞，而该漏洞导致部分G Suite用户的密码被以明文的方式存储。...据悉G Suite是Gmail和谷歌其他应用的企业版本，而G Suite中的这个漏洞也是源自于专门为企业提供的服务。...即谷歌一开始的设定是，企业的G Suite应用管理员可以手动设置用户密码，比如在新员工入职之前这样做的话，管理控制台就会以明文的方式存储这些密码，而非哈希加密存储，但在不久之后谷歌就删除了这个管理员的功能...与此同时，谷歌也在文章中详细的介绍了加密哈希的工作原理，并且解释了这一原理与漏洞的区别，其提到虽然密码是以明文方式存储，但是存储在谷歌的服务器上，因此会比存储在开放互联网上安全一些，这些明文密码还是较难访问的...当前，谷歌并未对这一漏洞涉及的具体用户数量进行说明，只是表示漏洞影响的是部分企业G Suite用户。

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    内核知识第12讲,SSDT表.以用户模式到系统模式的两种方式.

    内核知识第12讲,SSDT表.以用户模式到系统模式的两种方式. 一丶IDT解析....我们知道.IDT表中存放着各种中断信息.比如当我们调用int 3的时候,则会调用IDT表中的第三项来进行调用. 而函数地址则是操作系统给的. 因为中断是CPU和操作系统通信的一种方式....当然,我们也可以自己计算.不用通过  !idt 3给. 我们说过,IDT表中存放的是门描述符号,也就是说真正的函数地址我们要自己查分.拆分开和上面一样.  ,可以简单看下下面这张表....其中微软以前用到的是 2E的区域, 也就是说. 2E的表项是微软放函数地址的地方. 二丶查看int 2E 区域. 对其反汇编....API,是我们的 KiSystemService 我们可以看一下 zw系列的API,其内部调用的就是这个. 而这个函数的作用,就是查表.取0环的函数地址.

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    TPS、QPS、吞吐量、并发用户数区别及理解（二）

    系统吞吐量几个重要参数：QPS（TPS）、并发数、响应时间 QPS（TPS）：每秒钟request/事务 数量 并发数：系统同时处理的request/事务数 响应时间： 一般取平均响应时间 理解了上面三个要素的意义之后...公司员工为1000人，平均每个员上登录签到系统的时长为5分钟。可以用下面的方法计算。...，他能够说明系统的负载能力 以不同方式表达的吞吐量可以说明不同层次的问题，例如，以字节数/秒方式可以表示数要受网络基础设施、服务器架构、应用服务器制约等方面的瓶颈；已请求数/秒的方式表示主要是受应用服务器和应用代码的制约体现出的瓶颈...当没有遇到性能瓶颈的时候，吞吐量与虚拟用户数之间存在一定的联系，可以采用以下公式计算：F=VU * R / 其中F为吞吐量，VU表示虚拟用户个数，R表示每个虚拟用户发出的请求数，T表示性能测试所用的时间...同时在线用户数=每秒请求数RPS（吞吐量）+并发连接数+平均用户思考时间 平均并发用户数的计算：C=nL / T 其中C是平均的并发用户数，n是平均每天访问用户数（login session），L是一天内用户从登录到退出的平均时间

    37.4K53

    以账户更新方式实现某大公司网站普通用户到管理员的提权

    本篇Writup讲述作者针对某大公司网站做安全测试时，发现其子域名网站在账户更新时存在漏洞，可以通过构造POST请求，实现从普通用户到管理员的提权，漏洞最终收获了$5000的奖励。...（Improper Input Validation）课程下，有一项名为“注册具有管理员权限用户”的隐患测试任务。...该项任务是在网站用户注册过程中，通过参数变换和构造，赋予“role”角色“admin”值，实现注册具有管理员权限的用户。...在用户注册过程中，一切貌似正常，以下为用户注册的POST请求包： POST /register HTTP/1.1 Host: www.redacted.com Content-Type: application...我不知道该网站的2FA PIN码长度和组合样式，还有可能是符号加数字的方式，所以考虑暴力破解是不可能的。经过反复测试，我在服务端响应内容中发现了“companyUser2FA”字段内容。

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    Sentry Web 性能监控 - Metrics

    (TPM) 或每秒平均事务数 (TPS)。...（以最极端的情况为例，如果只有单个事务与您的过滤器匹配，您仍然可以计算“平均(average)”持续时间，即使这显然不是“平均(average)”通常的意思。）...User Misery 突出显示对用户影响最大的事务。 您可以使用自定义阈值为每个项目设置令人满意的阈值。...自定义阈值 对于每个项目，您可以在 [Project] > Settings > Performance 中配置 Apdex 和 User Misery 的计算方式。...计算方法确定持续时间是定义为事务的整个长度还是定义为特定的 Web Vital，例如 LCP。响应时间阈值确定令人满意的基线持续时间是多少毫秒。此阈值可能因项目而异，具体取决于项目面向用户的方式。

    2.1K30

    心诺安 x TapData：快速搭建云中数仓，助力电商企业实施“以用户为中心的”精细化运营

    特别是当群体的消费观渐趋理性，深谙“用户需要什么”和“用户喜欢什么”，以用户为中心，精准地推出相应服务，才是决定电商企业成败的“胜负手”。 在这一背景下，数据分析的重要性愈发凸显。...基于此，心诺安在其核心产品 ERP 系统之外，新建起独立的数仓项目，以“数仓+BI 工具”的组合形式，为电商客户提供了更灵活的方案选择，新方案特点如下： 灵活性高：可以根据具体需求选择与需求最匹配的数据仓库和...作为一款以低延迟数据移动为核心优势的数据集成工具，TapData Cloud 支持在 MySQL 云数据库和基于 ClickHouse 的数仓之间实现全量+增量的实时数据同步，相较于一站式平台相比具有以下优势...综上，ClickHouse + TapData Cloud + PowerBI 得到的报表查询与分析方案，通过将不同工具的最佳功能结合起来，确保每个环节都能高效运作，同时满足电商客户的特定需求。...三、ClickHouse + TapData Cloud + PowerBI：心诺安为电商客户提供高效、灵活的报表能力 经过将近一年的运转，以 ClickHouse 为数仓底座、TapData Cloud

    12210

    系统吞吐量、用户并发量、性能测试的概念和公式

    系统吞吐量几个重要参数：QPS（TPS）、并发数、响应时间 QPS（TPS）：每秒钟request/事务 数量 并发数： 系统同时处理的request/事务数 响应时间： 一般取平均响应时间 （很多人经常会把并发数和...同时在线用户数=每秒请求数RPS（吞吐量）+并发连接数+平均用户思考时间 平均并发用户数的计算：C=nL / T 其中C是平均的并发用户数，n是平均每天访问用户数（login session），L是一天内用户从登录到退出的平均时间...，吞吐量指标反映的是服务器承受的压力，他能够说明系统的负载能力 以不同方式表达的吞吐量可以说明不同层次的问题，例如，以字节数/秒方式可以表示数要受网络基础设施、服务器架构、应用服务器制约等方面的瓶颈；已请求数...在吞吐量这个公式中F=VU * R / T说明吞吐量F是VU数量、每个用户发出的请求数R和时间T的函数，而其中的R又可以用时间T和用户思考时间TS来计算：R = T / TS 下面给出一个计算思考时间的一般步骤...： A、首先计算出系统的并发用户数 C=nL / T F=R×C B、统计出系统平均的吞吐量 F=VU * R / T R×C = VU * R / T C、统计出平均每个用户发出的请求数量 R=u*C

    2.3K20

    【性能工具】LoadRunner工具性能分析图解释

    重点关注事务的平均和最大执行时间，如果其范围不在用户可以接受的时间范围内，需要进行原因分析。...使用此图可依据下载的页数来计算Vuser生成的负载量。 和吞吐量图一样，每秒下载页面数图标是Vuser在给定的任一秒内从服务器接收到的数据量。...，场景或会话步骤运行的每一秒中每个网页组件的服务器时间和网络时间（以秒为单位）。...2、Page Component Breakdown（页面组件细分） “页面组件细分”图显示每个网页及其组件的平均下载时间（以秒为单位）。...3、Page Component Breakdown(Over Time)（页面组件分解(随时间变化)） “页面组件分解(随时间变化)”图显示在方案运行期间的每一秒内每个网页及其组件的平均响应时间 （以秒为单位

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    面银行软开，我最自信了！！

    范围的考察主要是 Java（基础、集合、多线程、JVM）、MySQL（索引+事务）、计算机网络（HTTP、TCP）、数据结构与算法、Linux命令，给准备面试银行的同学做一个参考。...隔离性（Isolation）：数据库允许多个并发事务同时对其数据进行读写和修改的能力，隔离性可以防止多个事务并发执行时由于交叉执行而导致数据的不一致，因为多个事务同时使用相同的数据时，不会相互干扰，每个事务都有一个完整的数据空间...也就是说，消费者购买商品这个事务，是不影响其他消费者购买的。 持久性（Durability）：事务处理结束后，对数据的修改就是永久的，即便系统故障也不会丢失。 隔离方式有几种？...Java集合的分类 List是有序的Collection，使用此接口能够精确的控制每个元素的插入位置，用户能根据索引访问List中元素。...644 file.txt 将文件设置为所有者可读写执行权限，所属组用户可读执行权限，其他用户只能读取权限： chmod 755 file.txt 将目录设置为所有者可读写执行权限，所属组用户可读执行权限

    44610

    如何正确使用JMeter性能测试？紧扣面试实际要求

    线程数： 虚拟用户数。一个虚拟用户占用一个线程。设置多少虚拟用户数在这里也就是设置多少个线程数。 准备时长（秒）： 设置的虚拟用户数需要多长时间全部启动。...，如上图所示，sougou和baidu的http请求每个都发出30个请求 Average：平均响应时间，指的是所有的请求的平均响应时间，如上图的30个请求的总的响应时间除以30得出的平均响应时间，默认的情况下是单个请求的平均响应时间...，但当使用了“事务控制器”时，则以事物为单位显示平均响应时间 Median：中位数，也就是50%用户的响应时间 90%Line：90%用户的响应时间 Min：最小响应时间 Max：最大的响应时间 Error...，如上图所示，每秒完成的请求数分别为6.6个每秒，6.2个每秒 Recived KB/Sec：每秒从服务器端接收到的数据量，以kb为计算的单位 掌握：平均时间、错误率、吞吐量。...建议使用一个有意义的名称 2）注释：对于测试没任何影响，仅用来记录用户可读的注释信息 3）服务器名称或IP：http请求发送的目标服务器名称或者IP地址，比如http://www.baidu.com 4

    1.6K20

    【Java题解】以二进制加法的方式来计算两个内容为二进制数字的字符串相加的结果

    题目 分析： 数字层面分析 先来看在二进制中 1+0==1，0+0==0，1+1==0 如果两个多位的二进制数相加，就还要考虑是否向前一位进1的问题，显然上面的三个式子中只有 1+1==0是需要向前进一位的...考虑了向前进位的问题，还要考虑当前位的数字相加是否要多加一个来自上一位进的1（即当前位的上一位如果进1了的话，那么当前位相加是需要加上这个进的 1）： 前一位没有进 1 前一位进 1 1和0相加 1+...，那么0+1就不会进位 字符串层面分析 计算数字时我们都会右对齐来计算，但是在代码中我们习惯从左到右来分析解决问题，因此我们可以将字符串反转，计算完后在反转回来就能够得到原来的字符串相加的结果 这里需要用到...，我们可以给较短的字符串反转之后再末尾添加上'0'来计算，并且不会影响结果。...， // 加法计算方法以二进制方式计算，并返回对应的字符串结果。

    11710

    解码PostgreSQL监控

    为了理解这种互动的步伐，让我们使用以下 SQL 查询计算平均延迟: SELECT query, mean_exec_time FROM pg_stat_statements ORDER BY mean_exec_time...(以字节(size_bytes)和人类可读格式(size)表示)。...这通常以微秒为单位，并提供了数据库负载和查询效率的概况。 平均事务持续时间(avg_xact_time): 事务的平均持续时间。这有助于了解数据库处理事务的性能。...平均查询持续时间(avg_query): 与平均事务持续时间类似，此指标显示执行查询的平均所需时间。 总事务数(total_xact_count): 已处理的事务总数。...锁是一种机制，可防止多个事务同时访问相同的资源以避免冲突并确保一致性。当两个或多个事务被阻塞时，每个事务都在等待其他事务释放锁，从而导致停滞，这就是死锁。

    33410

    系统吞吐量、TPS（QPS）、用户并发量、性能测试概念和公式

    系统吞吐量几个重要参数：QPS（TPS）、并发数、响应时间 QPS（TPS）：每秒钟request/事务 数量 并发数： 系统同时处理的request/事务数 响应时间： 一般取平均响应时间 （...同时在线用户数=每秒请求数RPS（吞吐量）+并发连接数+平均用户思考时间 平均并发用户数的计算：C=nL / T 其中C是平均的并发用户数，n是平均每天访问用户数（login session），L是一天内用户从登录到退出的平均时间...，吞吐量指标反映的是服务器承受的压力，他能够说明系统的负载能力 以不同方式表达的吞吐量可以说明不同层次的问题，例如，以字节数/秒方式可以表示数要受网络基础设施、服务器架构、应用服务器制约等方面的瓶颈；已请求数...在吞吐量这个公式中F=VU * R / T说明吞吐量F是VU数量、每个用户发出的请求数R和时间T的函数，而其中的R又可以用时间T和用户思考时间TS来计算：R = T / TS 下面给出一个计算思考时间的一般步骤...： A、首先计算出系统的并发用户数 C=nL / T F=R×C B、统计出系统平均的吞吐量 F=VU * R / T R×C = VU * R / T C、统计出平均每个用户发出的请求数量 R

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