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压测|新人第二问:压测须具备的三特性

这些压测产品之间有什么不同?或者有没有什么核心原则或者特性是必不可少的?”...在当前分布式架构下,影响性能表现的因素非常多,比如网络结构、网络带宽、系统参数、软件配置、拓扑、数据维度等等。所以压测环境与生产环境必须高度一致这个条件是压测最重要的特征。...压测的隔离性,主要是指压测数据的隔离,这部分是压测的技术挑战难点之一。 压测数据隔离:表现为在整个路上任何一个节点都可以轻松的识别出当前处理的是压测流量还是正式流量。...业界能提供压测产品和方案的服务商有很多,但他们侧重点有所不同(有些侧重流量发起端,有些侧重流量追踪,也有纯提供解决方案的),以上归纳的三特性给我们提供了一个新的评估方向,除了功能列表,还可以从更高维度来评估产品和方案的先进性...隆冬强听完小黑的压测的CIR原则后,对于压测的三核心特性有了一个全新的认识,同时对于实施的难度也有了一个更深刻的理解。

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压测(8):构建三模型

前言 上篇文章主要介绍了在压测准备阶段,最核心的一点:核心相关的知识。 梳理核心的一个重要目的是获得流量模型。但在压测中,除了流量模型,业务模型和数据模型一样重要。...预估时的支付转化率为60%,则可得:峰值订单支付QPS为(200/40%)*60%*(200W/50W)=1200QPS。...,借助监控和trace追踪,最终得到本次大期间,所有涉及的核心应用及核心的QPS数值。...在目前的微服务架构下,整体的性能瓶颈,取决于短板(木桶原理)。因此,单机单路基准测试的目的,是在压测开始前进行性能摸底,定位排查瓶颈。...重点关注3个指标: 安全水位(CPU50%) 告警水位(CPU70%) 最大水位(CPU≥90%&Load5≥150%) 3.生产压测场景(生产集群) 针对生产集群的压测,需要涉及的压测模型较多

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FLUKE LinkIQ智能通如何诊断和排除网络故障

FLUKE LinkIQ智能通如何诊断和排除网络故障 网络出现问题时,通常首先对线缆设备进行故障诊断和排除,因为线缆设备是大多数问题的根源所在。...遗憾的是,利用基础版线缆测试仪无法解决上述问题,但利用福禄克网络新推出的LinkIQ? 智能通线缆+网络测试仪,除接线图、鉴定和PoE测试之外,你还可以查看VLAN信息。...FLUKE LinkIQ智能通能够从交换机接收发送给的发现协议数据包,从而显示该所分配的VLAN,还将显示交换机的名称和说明、端口ID以及设计速度。...LinkIQ智能通采用基于手势的触摸屏,宽大的屏幕几乎占据了仪器的整个表面,方便清晰地显示大量信息,交换机不支持的速度则采用灰色显示。这也有助于指示你在对线缆设备进行鉴定时是否采用了正确速度。...FLUKE LinkIQ智能通.jpeg

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书生·浦语模型开源体系介绍

背景介绍 随着人工智能技术的迅猛发展,模型技术已成为当今人工智能领域的热门话题。...不仅国外科技巨头纷纷加码布局,推动模型产业的快速落地,国内的头部企业也积极追赶步伐,竞相抢滩模型的新赛道,抢抓认知智能模型带来的历史机遇,下图为ChatGPT的发布时间线。...专用模型: 针对特定任务,一个模型解决一个问题,比如适用于围棋比赛的围棋模型 通用模型: 一个模型应对多种任务、多种模态 模型介绍 书生·浦语模型开源历程: 书生·浦语模型系列.../gpu 微调: 开源了XTuner框架,支持 参数微调,支持LoRA等低成本微调 部署: 开源了LMDeploy框架,支持部署,性能领先,每秒生成2000+ tokens 评测: 开源OpenCompass...GPU上部署的流程解决方案,包括模型轻量化、推理和服务 智能体应用 轻量级智能体框架Lagent 多模态智能体工具箱 AgentLego 总结 总之书生浦语是一个模型开源体系,

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星脉网络解密之——GOR流量规划与拥塞控制

一方面GOR控制器预先规划网络中数据流路径,避免拥塞;另一方面在拥塞发生时(例如网络故障),GOR控制器动态调度快速消除拥塞,从而保证AI模型的训练效率。 图2....网络流量分布 AI网络性能决定GPU集群算力,负载不均引起的网络拥塞会导致有效带宽降低、端侧通信时长增加,从而影响AI模型的训练效率。...预规划的目标是尽量减少、避免网络拥塞;动态调度的目标是当拥塞发生时(例如网络故障),通过对相关流进行动态换来消除拥塞。...图8所示是千卡任务预规划后的网络流量分布,颜色越深代表链路上流量越大,颜色相近代表链负载均衡,与图4对比可以看到GOR预规划对网络负载均衡效果显著。...在首次调度后,GOR控制器成功将拥塞中的最大流调度至目的-1,这使得拥塞的带宽利用率显著降低,同时ECN计数也得到一定程度缓解,降至2000左右。

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《阿里测试之道》第二章笔记

2.1 的风险和挑战 2.1.1 全球最大洪峰下的高可用挑战 2019年双11零点交易峰值是2009年的1360倍 2018年收货地址不可修改 2.1.2纷繁复杂的用户场景 2.1.3 无处不在的用户体验...压测技术 压测影子体系:基础 压测模型:决定压测质量 压测执行策略:提供精准高并发流量输出 常态化智能压测:进一步提升压测效率 2.1.1 压测影子体系 流量隔离 贯通...资源共享 2.2.2 压测模型 各个业务入口集合 包含各个后端模型 预测各个场景QPS 预测和各个后端的比例 压测模型要和玩法深度结合 构造压测模型 2.2.3 压测执行策略...核心:影子体系 功能 1.统一的环境隔离:隔离环境和修改时间 2.影子数据:同步大批量线上数据到数据表中 3.用例精简:精简用例,减少回归和排错成本 2.3.1 统一环境隔离 1 流量隔离...针对上线功能进行有侧重点的整体测试回归 通过集成测试的多种策略消除用例覆盖盲点并提升整体效率 2.4.2 全民预演的核心目标 1 提高验证业务的正确性 2 促产品验收 3 探索式测试 2.4.3

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机器人大闹光棍节:直击双11京东军演ForceBot

心里要有点数 什么是压测? 压测可以理解为网络 + 系统网络是用户到机房的各个网络路由延迟环境;系统是各个系统之间的内部调用关系和强依赖性。 为什么要做压测?...等情况,必须要在前进行压测,也就是进行前的军演,以便提前做好扩容及系统问题修复优化等。...从以上问题的回答中,我们了解了什么是压测,为什么要做压测,传统的压测是如何来做的,以及传统的压测存在哪些问题。...既然压测是电商前必不可少的一个环节,且传统的压测方法又存在这么多的问题,那么,是否有更好的方法来进行压测,以节省人力物力和时间成本,且能够得到线上的真实数据,对系统资源进行更优的配置从而降低扩容浪费等行为呢...京东也希望 ForceBot 未来可以实现“人工智能预言”,在压测中引入 AI 技术,通过人工智能预言各个系统的流量值和资源分配建议,根据线上的系统军演数据预言未来的各系统场景。

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全景解析腾讯云安全:从八领域输出智慧安全能力

腾讯云自身已全面覆盖各项安全合规资质,并且腾讯云基于“云管端”的智慧安全体系,将八领域的安全能力对外输出。...图片1.png 智慧安全能力输出,生命周期防控 数据安全 在数字化时代的所有安全问题,源头都是数据安全问题,腾讯云在输出安全能力的时候首要领域即是数据安全。...网络安全 安全能力输出的第二个领域是网络安全,它能够主动的维护企业较大规模的网络活动。其中,BGP 高防、AI+WAF、Web 漏洞扫描、网页防篡改、DNS劫持检测等能力在实际运用中表现抢眼。...腾讯云已经推出态势感知能够对客户云端安全数据和腾讯安全大数据进行多维、智能的持续分析,包括7*24小时的全方位感知网络安全态势,拥有六亮点,分别是核心风险感知、多维检测能力、炫丽可视界面、安全风险评级...腾讯近20年积累的互联网安全经验,通过云平台构建安全城墙,为用户提供基于众业务场景解决方案。

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一文了解电商系统的高可用保障思路-献给技术伙伴们

2.1 电商平台的商业模式 经过上面电商简介,大家心里已经有一个简单的电商活动认识,对于电商行业从业者,电商活动是基本的知识,近几年随着“新零售”、“无界零售”、“渠道”等新词的频出,给原本电商活动增加了更多的业务复杂性...“十节甘蔗”示意 通过上面的讲述其实是想要说一件事,如果单纯字面上说电商备战是没有意义的,针对不同环节的“甘蔗”,整个电商中重要性不同,所以电商备战中,需要明确自己的系统在整个业务中的位置...2.2 电商平台下的系统划分 基于上述内容,可以基于营销、交易、仓储、配送、售后来划分京东零售整个系统的业务环节初步划分,从活动来看营销是吸引流量、聚集流量、进行流量转化的手段,属于整个大活动的核心环节...;从电商平台大目的来说,活动更多的是希望带来交易订单的达成,促进交易额的提升,所以整个交易是真正目标核心,属于整个大活动的最重要环节;从仓储、配送、售后来看更多的是交易后履约服务保障,这里面更多的是给电商平台带来的口碑影响...参考资料: - 集团应用健康度指标 - 集团三道防线 - 集团军演压测资料

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突围电商场景,得物在高可用上的探索与实践 | 卓越技术团队访谈录

基于此,我们深度采访了得物技术团队核心成员,探索他们在高可用架构上的实践、演进,深入了解备战是如何进行的,异地多活体系是如何建设的,压测是怎么实践的等过程。...压测平台 得物压测平台于 2019 年完成,在 2020 年的 618 首次使用生产环境进行压测,经历了多次大实战,目前已经能够非常顺滑的验证核心应对突增流量的稳定性。...、压测。...在压测平台的建设中,我们也逐步摸索出了得物特色的压测流程。得物的压测流程包括:系统摸高,限流演练,预案演练 。通过压测,帮助发现系统性能瓶颈,限流配置,预案缺失等诸多问题。...整体备战,顾名思义从全局视角关注突增流量对全域买家的影响,确保在当天这些核心买家应对突增流量的稳定性。

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压测(5):生产压测实施流程

前言 前面的几篇文章从生产压测的定义,内部立项和技术调研,聊到了测试验证以及压测的对企业业务和技术团队的价值,算是整体上的构建一个认知的概念。 从这篇文章开始,会进入具体的落地实践环节。...这篇文章中,我会介绍生产压测的落地实施流程,即每个环节要做什么事情。 四阶段 如果将生产压测作为一个阶段性的技术项目来看,压测从开始到项目结束,需要经过四个阶段。...筹备阶段 确定业务范围 一般来说线上实施线上压测之前,要明确本次压测需要验证的业务范围。...核心业务定义 出问题会影响其他业务; 流量较高且出现问题会影响整体业务目标的达成; 核心项目定义 前面提到了生产压测是个复杂的技术项目,那么如何定义这种技术项目呢?...核心梳理主要是做下面几件事: 根据业务范围确认应用范围; 根据应用范围和访问量确认核心; 根据核心和监控确认流量转化的漏斗模型; 根据核心梳理不同应用和接口之间的强弱依赖; 根据强弱依赖制定时候的各种技术预案和应急处理手册

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数据库如何应对保障活动

“功夫在诗外”,同样,活动下数据库稳定、顺畅的运行,主要工作在前的准备上,所以,准备工作是重点。 一.前准备工作 1.对活动应该尽可能地去了解,去熟悉。...2.梳理活动用到的系统,对路上的系统和应用有个较为清晰的了解,制作活动的数据库流程图。 3.梳理路上的数据库资源。...7.定制期间数据库监控屏,主要实现通过一个监控界面基本实现对路上所有的数据库主要指标的监控。(本公司数据库的监控主要是通过Zabbix实现) 8.进行压测。...11.路数据延时监控。延时的主要原因可能是请求队列过长或受网络延时影响,此时要特别注意跨机房(跨IDC)的应用请求和数据同步。 12.评估期间应用部署变更可能对数据库造成的影响。...6.记录过程中出现的主要异常。 三.后复盘 1.完善补充促使用的图,完善没有想到的节点。 2.收集汇总期间出现的问题点。

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大数据实时备战——数据双流高保真压测

为了保障业务的顺利开展,也为了保证整体大数据的高可用性,越来越多的0级系统建设双流,以保证日常及期间数据流的稳定性。建设核心数据双机房,双流双活。...2.1 双流憋坝压测 从21年备战开始,大数据侧核心数据,从单模块单任务的压测,转向憋坝压测,把泄洪闸口上移,压测范围覆盖更广,流量和交易同时泄洪,高保真大网络峰值,资源竞争场景,同时数据产品...(黄金眼、商智、作战指挥室屏)会在泄洪时同时进行读查询的压测,模拟读写峰值并行的真实场景。...图2.无损压测架构示意 2.4 双流憋坝压测规范 ‍‍ (1)压测的具体憋单、憋流开始时间以及泄洪时间,每次压测前,会提前24~48小时发出通知(邮件+工作群),通知发出后,泄洪时间不再调整;...(2)压测会进行集团报备,避开重要促销活动,压测要避开存储(hbase、jimdb、ES)、JDQ、JRC 等自身的灾备演练,以免无效压测。

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40页PPT分享万亿级交易量下的支付平台设计

包括三部分: 研发的可视化: 聚焦统一目标下的交付、全资源可视化;统一目标是指公司的战略目标,从上图可见,战略目标KPI一定极简指标,要定北极星指标,一般我们会定三项,战略目标分解到事业部,事业部分解到研发中心对应具体需求...,从收单到支付服务到银行,都可以进行压测,但是对用户进入收银台前面的路径获取不到,基于这个缺点),这样可以实现部分的生产环境的真实流量压测; 第三节阶段就是,我们目前正在使用的生产压测,就是把串起来...这个系统在交易量大肯定是有问题的,下一阶段就开始做支付核心failover,但是仍不能解决机房出问题(如停电问题,网络设备问题等)。...,瓶颈点治理,热插拔架构设计,failover设计,应用N+X设计,异步化,数据库单点与热点账户防护;也包括从网络,中间件,应用层,数据层,DB的横向优化方案;以及从架构,代码,会话,缓存,线程与队列...系统变更占权重很大; (2)突发业务量,可能某个商品突然很火爆,前估不准业务量; (3)操作失误,拓扑获取和追踪,知道调用出了什么问题; (4)单点追踪; (5)安全攻击; 通过诊断业务系统暴露的问题

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压测(12):生产压测必不可少的环节

因为压测严格来讲,并不是一个单纯的测试手段,而是一整套团队协作和稳定性保障的技术体系。 当然,这个系列文章叫做叫做生产压测,那肯定少不了在线上生产环境的压测实践。...当然,由于成本和风险问题,压测本身只适合部分企业,而非一个放之全行业通用的技术银弹。即使在少部分落地了生产压测的企业来说,常态化的压测也是很难的。...下面是一个在电商企业双11时候的生产压测实施过程,仅做示例参考。 执行压测和问题处理 生产压测其实和我们日常的压测没有太多区别,也是需要经过多轮的压测实施和问题分析定位优化才能完成。...发布上线和封版值班 在类似双11这种大型业务营销活动的稳定性保障时,需要注意如下几个方面: 原则上除了和相关的变更,其他需求变更或者配置变更都需要顺延; 活动开始前和业务产品明确封版时间,避免版本发布导致依赖的变化...监控方面,除了我们常见的基础资源监控(CPU/内存/网络/磁盘)、应用监控(QPS/JVM/threadgroup)、追踪监控(trace)之外,还有业务监控大盘、核心监控大盘等。

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新人手册系列:思考篇-稳定性&保障

质量保障 压测 压测是以业务模型为基础,将前端系统、后端应用、中间适配层、DB等整个系统环境,完整得纳入到压测范围中,以http请求为载体,模拟真实的用户行为,在线上构造出真实的超大规模的访问流量...压测自2013年诞生至今,一直稳居质量保障核武器地位。 基本原理: 入口:前端http请求,如detail页面、确认订单页面、提交订单等。...路名词解 名称 内容 备注 影子表 压测数据归属;和正式表同库;命名规则:__test_正式表名 无 压测标识 tb_xxxxx_t=1 对应中间件上下文中是t=1 功能标识 tb_xxxxx_f...资损防控 资损防控怎么做?...进行记录及风险评估,同步项目组; 作战计划:值班计划,资损监控问题(如bcp)反馈群,跟进goc反馈问题,进行记录及风险评估; 复盘:复盘,当天问题分析,后续改进建议。

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618背后,零售电商如何做好安全防护?

图片营销活动,不仅是商家吸引用户、冲刺业绩的关键战役,也是一场防御黑灰产入侵的守卫战。...关键节点,守护零售电商平台的安全及业务稳定至关重要,腾讯安全依托20多年黑灰产对抗经验,针对零售电商面临的安全威胁,从基础安全到业务应用,为商家提供贯穿运营的安全防范指南,助力商家安心卖货...羊毛党“狂欢”,警惕营销费用打水漂618等营销节点,正是羊毛党活跃高峰期。...关键时刻网络陷入瘫痪,导致正常消费者无法下单,除了造成直接的经济损失,也严重影响平台的品牌声誉。防范指南:期间,搭建云上安全立体防御体系,才能全方位、多层次对抗网络高级入侵。...腾讯安全也将进一步打造更加贴合零售电商平台安全需求的解决方案,一起捍卫营销的圆满收官。

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ZLJ卖场-压测演进

什么是压测 当接手ZLJ卖场所有业务性能测试后,重新调整性能测试流程和规范,每个项目进行登记,不再是单一接口压测,都需要制定对应的压测场景,后续在双十一、双十二大的时候,也把压测场景补充进来...整个压测过程离不开相关成员的支持和协助 压测开展 ?...容量规划四阶段: 业务流量预估:通过历史数据分析,设计业务预估模型,预估在某一个时间点业务的访问量会有多大 机器容量评估:初步计算每一个服务系统现有多少台机器,预计需要增加多少机器 机器容量的精调:通过压测手段来模拟时刻的用户行为...而双十二大压测有了双十一大压测作为基础,核心问题提前规避和检查,在压测过程中除了存在部分服务cpu占用100%问题和缓存问题,影响核心业务的性能问题基本上没有出现,有的只是边缘业务问题,不影响主业务流程...对于双十一、双十二这类活动,压测必然是保障核心业务稳定性的保障手段之一。 end

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从前端到后端的性能优化详解?是的你没看错!

只有与在同事的交流并结合实践中,才能慢慢体会的技术保障过程是怎样的。...经过6年多的洗礼与技术沉淀,三位专家有太多的故事想讲给那些需要的同行们,以避免他们犯同样的错,可以做到以史为鉴。...由周涛明、张荣华和张新兵三位专家共同合著的《大型网站性能优化实战:从前端、网络、CDN到后端、性能优化详解》就在这样的背景下诞生,以此向广大读者分享实践经验,展示性能优化相关知识的全貌。...本书是目前市面上第一本也是唯一一本从前端到后端,从CDN、DNS到TCP,到机房、的关于性能优化的书籍。...从大型网站的整体体系出发,讲述了大型网站性能优化的实践过程,包括核心原理、常见策略与实战案例。

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浅谈基于腾讯云的压测逻辑

背景: 在云上环境进行压测的场景,主要有单压测。其中,单压测用于业务添加新的接入模块和单业务架构迁移后稳定性评估;压测则更多是在割接上云前演练,前容量评估等几个场景。...一、压测姿势普及 1)打标 对压测流量打上特殊的标签,根据标签识别将压测数据写入到影子表,以至于不影响到线上流量数据。...为了保证压测和线上环境一致,一般做法都是在线上的databases上创建对应的tables。...[影子库] 3)压测指标 3.1)业务目标 客户运营侧根据推广和线上系统pv,活动形式等给出GMV,不同的电商客户其对应的客户群体通常不一致,比如母婴市场和服装市场,对应的运营策略不一致会导致其线上流量模型往往有很大区别...3.3)性能指标: 应用层面 错误率 吞吐量 响应时间 Response Time GC 服务器资源 CPU利用率及负载 内存 磁盘I/O 网络I/O 连接数 二、模拟压测系统 1、模拟环境逻辑图片 [

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