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记一次性能优化,4核8G机器支撑5万QPS

对这个模块拆分要求是,压力测试 QPS 不能低于 3 万,数据库负责不能超过 50%,服务器负载不能超过 70%,次请求时长不能超过 70ms,错误率不能超过 5%。...环境配置如下: 服务器:4 核 8G 内存,CentOS 7 系统,SSD 硬盘 数据库:MySQL 5.7,最大连接数 800 缓存:Redis,1G容量。以上环境都是购买自腾讯云服务。...接下来我们再次压测,结果如下: QPS 压到 2 万左右时候就上不去了; 服务器 CPU 在 60%-80% 之间跳动; 数据库连接数为 300 个左右,每秒 TCP 连接数为 1.5 万左右。...这个问题是困扰我比较久一个问题。因为我们可以看到,我们 2 万 QPS,但是 TCP 连接数却并没有达到 2 万。...再次进行压测,结果如下: QPS 压到 2.2 万左右时候就上不去了; 服务器 CPU 在 60%-80% 之间跳动; 数据库连接数为 300 个左右,每秒 TCP 连接数为 1.7 万左右。

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记一次性能优化,4核8G机器支撑5万QPS

对这个模块拆分要求是,压力测试 QPS 不能低于 3 万,数据库负责不能超过 50%,服务器负载不能超过 70%,次请求时长不能超过 70ms,错误率不能超过 5%。...环境配置如下:  服务器:4 核 8G 内存,CentOS 7 系统,SSD 硬盘  数据库:MySQL 5.7,最大连接数 800  缓存:Redis,1G容量。以上环境都是购买自腾讯云服务。...接下来我们再次压测,结果如下: QPS 压到 2 万左右时候就上不去了; 服务器 CPU 在 60%-80% 之间跳动; 数据库连接数为 300 个左右,每秒 TCP 连接数为 1.5 万左右。...这个问题是困扰我比较久一个问题。因为我们可以看到,我们 2 万 QPS,但是 TCP 连接数却并没有达到 2 万。...再次进行压测,结果如下: QPS 压到 2.2 万左右时候就上不去了; 服务器 CPU 在 60%-80% 之间跳动; 数据库连接数为 300 个左右,每秒 TCP 连接数为 1.7 万左右。

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QPS固定QPS模型

在之前写过文章固定QPS压测模式探索、固定QPS压测初试中,我用到了一个任务发生器和sleep()方法来达到固定QPS请求实现。...但是在最近工作中,在高QPS场景下,这种方式就会显示出其缺点:单线程任务生成器性能不足,由此带来副作用就是误差较大。为此,我引入了多线程任务生成器功能。...主要思路就是在性能测试软启动完成后,根据设置QPS大小分配多个线程来完成生成任务功能。...这里引入一个常量: /** * 单个线程执行最大QPS任务速率 */ public static int QPS_PER_THREAD = 250; 固定QPS测试用例启动方式改成如下..._000_000 / qps;//此处单位1s=1000ms,1ms=1000000ns int runupTotal = qps * PREFIX_RUN;//计算总请求量

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MongoDB实例开启Oplog

背景 随着数据积累,MongoDB中数据量越来越大,数据分析团队从数据库中抽取变化数据(假如依据栏位createdatetime,transdatetime),越来越困难。...我们知道MongoDB副本集有一个数据结构Oplog,里面存储了Primary节点所有写操作(此处写操作是指查询以外操作,包含 更新、异常等)。...其实,数据抽取完全可以从Oplog中抓取这些操作,然后去重放。 但是在实际生产环境中,我们很多MongoDB 数据库是实例,那么我们能否在实例数据库上开启Oplog? 答案是肯定。  ...其原理就是,在实例上配置副本集,如果配置成功了,自然就有了Oplog。 配置过程 其实配置过程比较简单。...或 如果数据库数据量不大,并且长时间初始这种过渡状态(SECONDARY或OTHER),去看实例日志,也显示无进展,此时可以考虑重启服务。

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QPS计算

QPS = req/sec = 请求数/秒 Q:如何根据日志查看一个服务qps A: 一般access.log是记录请求日志,tail  -f XXX.access.log ,可发现格式如下: 前面是请求时间...,后面有接请求方法名字,那么我们要统计getCartqps cat osp-cart.api.vip.com_access.log | grep getCart | awk '{print $2}'...原理:每天80%访问集中在20%时间里,这20%时间叫做峰值时间 公式:( 总PV数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS) 机器:峰值时间每秒QPS.../ 台机器QPS = 需要机器 问:每天300w PV 台机器上,这台机器需要多少QPS?...答:( 3000000 * 0.8 ) / (86400 * 0.2 ) = 139 (QPS) 问:如果一机器QPS是58,需要几台机器来支持?

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Mysql 之 IOPS、QPS、TPS相关问题总结

IOPS计算公式IOPS=1000ms/(寻道时间+旋转延迟时间) ---- QPS(Query Per Second,既每秒请求、查询次数) 说完IOPS在来说说数据库中非常重要QPS,这个指标在所有数据库中都有...,只不过MySQL应该更加关注.获取这个指标值也很容易在MySQL中执行status命令就可以看到了.不过这个值是在MySQL生命周期内全局指标,可我们系统不是每时每刻都在忙碌,那么在系统峰值时QPS...处于繁忙状态,那么我们获取值就可以视为MySQL QPS峰值响应能力了....QPS计算公式:Questions/Uptime(Uptime换成自己定义时间单位) mysql> show global status like "Questions"; +------------...,很直观指标,你数据库访问次数过多了,可以通过缓存减少查询次数、消息队列削峰等 如果TPS过高,分析原因: 一般也是直观写操作过度了 也可能是大量写操作发生回滚 解决办法同QPS

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MySQL 支撑不了这么多并发请求,我们该怎么办?

关系型数据库事务特性可以帮我们解决很多难题,比如数据一致性问题,所以常规业务持久化存储都会mysql 来兜底。但mysql 性能是有限。...当业务规模发展到上百万用户,访问量达到上万QPS时,mysql实例很难应付。 有哪些解决方案? 1、首先我们会想到给数据库找一个搭档,也就是缓存 目前市面上经典组合是mysql+redis。...Redis 作为 MySQL 前置缓存,可以替 MySQL 挡住绝大部分查询请求,很大程度上缓解了 MySQL 并发请求压力。...但是局部性读多写少呢?这部分流量通常还是打在了mysql上,但是 MySQL 支撑不了这么多并发请求时,我们该怎么办?...把使用单机 MySQL 系统升级为读写分离多实例架构非常容易,一般不需要修改系统业务逻辑,只需要简单修改 DAO 代码,把对数据库读写请求分开,请求不同 MySQL 实例就可以了。 ?

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Mysql控制导入、导出

(上面那种是在百度中直接找到方法,我试过了,是可以!) 第二种: 一般大文档可以直接在mysql.exe应用程序中直接导入!...可以先进入MYSQL控制,然后输入密码: 之后就可以进行你导入信息操作了,执行下面的指令: use 数据库名(首先得保证你已经在数据库中建了一个你想要表) source d:\sql1.sql    ...但是,在整个操作过程中也会出现一些问题,比如,我在操作过程中出现了在导入过程中出现了乱码现象(正常情况是说是几行几行受影响) 出现这样乱码,首先在导入过程中要注意是不要直接导入压缩文件,一定要直接导入解压出来...建议文件格式为utf-8格式!(set names utf-8) (对于小文档,是很容易用这种办法导入,也可以通过在数据库中直接导入办法,在这里不做详细介绍!...另外通过mysql.exe 还可以进行操作有:导入信息等!) PS:本文内容由《折柳赋笛》整理

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MySQL表多表查询

1.表查询 #表查询语法 select from where group by field 分组...= #例子: #1.查看id大于5员工姓名 mysql> select id,name from staff where id > 5; #2.查看id小于且等于10员工姓名 mysql> select...1.获取每个部门员工数 2.获取每个部门最高工资 3.获取男生人数和女生人数 #提示:如果先分组,必须要把全局sql模块改为ONLY_FULL_GROUP_BY #修改方法:   1.登录进去改mysql...employee和department表,并且employee表中age字段值必须大于25,即找出年龄大于25岁员工以及员工所在部门 mysql> select employee.name,department.name...=,>,<等 #1.带in关键字子查询 #例子: #1.查询平均年龄在25岁以上部门名 #思路:看到查平均年龄就是要分组,然后先查询出员工表里面大于25岁,再作为结果给外层查询语句作为条件 mysql

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MySQL标查询

表查询语法 查询数据本质:mysql会到你本地硬盘上找到对应文件,然后打开文件,按照你查询条件来找出你需要数据。...下面是完整一个表查询语法 select * from,这个select * 指的是要查询所有字段数据。 SELECT distinct 字段1,字段2......80或90或100 like 'egon%'   pattern可以是%或_,   %表示任意多字符   _表示一个字符 逻辑运算符:在多个条件直接可以使用逻辑运算符 and or not #1:条件查询...2、 ONLY_FULL_GROUP_BY #查看MySQL 5.7默认sql_mode如下: mysql> select @@global.sql_mode; ONLY_FULL_GROUP_BY...------+-----------+--------------+----------+--------+-----------+ 3 rows in set (0.00 sec) #到目前为止,表查询所有的语法都讲完了

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MySQL表查询

MySQL表查询 创建表 # 创建表 mysql> create table company.employee5( id int primary key AUTO_INCREMENT not...,如果同时出现并希望先选or,需要结合()来使用 条件查询 mysql> SELECT name,post FROM employee5 WHERE post='hr'; 多条件查询 mysql> SELECT...(列) 表示求此列最小值 d、sun(列) 表示求此列和 e、avg(列) 表示求此列平均值 mysql> SELECT COUNT...分组查询 单独使用GROUP BY关键字分组 mysql> SELECT post FROM employee5 GROUP BY post; 注意:我们按照post字段分组,那么select查询字段只能是...post,想要获取组内其他相关信息,需要借助函数 GROUP BY关键字和group_concat()函数一起使用 # 按照id分组,并查看组内成员 mysql> SELECT dep_id,GROUP_CONCAT

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