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手动优化WDCP提高速度减少负载负载

小编发现很多同学在使用阿里云服务器搭建PHP网站的时候会用到WDCP面板,用WDCP面板大家最为关注的就是WDCP所占用的内存,很多童鞋说目前最新版本的WDCP面板比较占用系统资源,尤其是占用内存较大。 那么对于小内存的服务器和VPS我们该如何来优化WDCP所占用的系统资源呢? ,登陆阿里云服务器终端,通过以下命令查看各进程所占用的内存比例。 ps -aux 通过上面的命令我们来查看各进程所占用的内存比例:如下图 ? 字段含义: ServerLimit         最大客户数 StartServers        服务器启动时建立的子进程数量 MinSpareServers     最小空闲子进程数 MaxSpareServers

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程序员简单易上手的性能压测工具-Jmeter

之前部门有大佬做了压测工具Jmeter的使用报告,让我们开发人员也学了一波,自己也可以对本地和测试环境进行一波压测了,可以看到自己的服务性能指标。 直接总结下如何用Jmeter对服务压测; Jmeter下载 一.常用压测方法 1.1压测时,确定压测流量的方法一般为: 1、由运维/开发抓取一段时间内的流量高峰,然后由此确定接口的起始流量以及各个接口的所占压测流量比例 2、根据单台服务器所能承受的压力,大致确定最大tps,逐步压到瓶颈;各个接口所占流量比例也可跟本次压测需求对应调整。 四、总结 1、RPS模型适用于找出业务/服务器瓶颈及承受能力 2、RPS模型下的吞吐量控制、RPS控制均有缺点,如tps起伏大、大流量瞬间施压过大、线程组设置不准等;此模式目前可用Arrivals Thread Group方式解决 3、对于后续压测方向,期望往业务压测模型方向转,此模型可以更好的模拟用户操作,反应服务器真实承压能力以及系统所能承受的在线用户数。

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    SDN技术在数据中心的应用前景

    预计到2015年,中国IDC服务市场规模占全球市场的比例将由2012年的6.4%增至10%。 在整体市场不断扩大的同时,数据中心单站点规模也在急剧增长。 谷歌、微软、腾讯等互联网公司新建的数据中心站点都拥有上万台物理服务器。 国内调研数据显示,2012年被调查IDC服务商机房拥有服务器数量在5000台以上所占比例与2011年没有多大变化;被调查IDC服务商机房拥有服务器数量在1000-3000台的所占比例下降到23%,说明这两年行业进行重组整合 SDN架构下,系统需要同时维持多张逻辑网络,保证应用程序共享资源的同时彼此功能不相互影响。 但由于目前依靠商用芯片的设备厂商在整个网络设备市场的份额仅有10%,90%的市场被思科、华为、Juniper这些有自主研发、生产芯片的能力的设备厂商所占

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    从数据库中查询马上过生日的人并统计各年龄段及性别所占的人数

    date_add(now(), INTERVAL 4 DAY),'%m-%d')") List<Employee> contractExpires(); } 第二个需求是从数据库中查询员工各年龄段所占比例 ,以及性别所占比例; Controller 层如下: @Autowired EmpMapper empMapper; /** * 查询 5 天之内过生日的人 * /** * 统计一下性别信息和年龄信息,然后返回给前端绘图 * 性别分为 男,女,未统计; * - 存在 Map 中,键为 man women none ,值为他们所占比例 (均取整数,比如 30 代表 30%), * - 这样前端直接获取值然后按照所占比例放在饼图中 * 年龄分为 0-30,31-40,41-50,51以上; * - 存在 Map 中,键为 thirty forty fifty older 中,值为它们所占比例(整数) * - 前端根据键获取值,也就是获取比例,然后绘图展示 * 方法: GET

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    Linux Page Cache调优在 Kafka 中的应用

    本文我们主要来讲解一下 Linux操作系统的Page Cache参数调优。 二、基本概念 1、什么是Page Cache? ,也就是说当脏数据所占用的内存占总内存的比例超过dirty_background_ratio(默认10,即系统内存的10%)的时候会触发pdflush刷新脏数据。 对于内存很大和磁盘性能比较差的服务器,应该把这个值设置的小一点。 kafka-optimization.conf sysctl --system (2)vm.dirty_ratio参数优化 对于写压力特别大的,建议把这个参数适当调大;对于写压力小的可以适当调小;如果cached的数据所占比例 (这里是占总内存的比例)超过这个设置, 系统会停止所有的应用层的IO写操作,等待刷完数据后恢复IO。

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    后台性能测试不可不知的二三事

    错误率:一批请求中结果出错的请求所占比例。 响应时间的指标取决于具体的服务。 us & sy:大部分后台服务使用的CPU时间片中us和sy的占用比例是最高的。同时这两个指标又是互相影响的,us的比例高了,sy的比例就低,反之亦然。 另外,在使用多核CPU的服务器上,CPU 0负责CPU核间的调度,CPU 0上的使用率过高会导致其他CPU核心之间的调度效率变低。因此测试过程中CPU 0需要重点关注。 hi & si:硬中断是外设对CPU的中断,即外围硬件发给CPU或者内存的异步信号就是硬中断信号;软中断由软件本身发给操作系统内核的中断信号。 通常是由硬中断处理程序或进程调度程序对操作系统内核的中断,也就是我们常说的系统调用(System Call)。在性能测试过程中,hi会有一定的CPU占用率,但不会太高。

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    十步解析awr报告

    这部分可以看到 数据库主机名 数据库主机平台 服务器CPU及核数 服务器CPU个数 服务器内存大小 ---- SnapShot信息 ? % SQL with executions>1指的是执行次数大于1的SQL比例,越大越好,如过小则可能是为使用绑定变量导致 ---- Load Profile 这里我们可以了解系统负载的情况 ? 它说明的是每秒钟同时工作的CPU数量 从主机配置可以看到共24个虚拟cpu,而DB CPU(s) per second只有0.4 则说明cpu没有瓶颈 其次我们关注hard parses和 parses的比例 total wait time(总等待时间)/waits(等待次数),最主要看平均等待时间是否正常 后面章节会详细说明每个等待时间 ---- Time Model Statistics 该视图说明的是各过程所占的资源比例 time (硬解析时间)占用时间过长等 ---- Operating System Statistics 该视图是操作系统层面的性能指标 ?

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    人工智能设计师之智能排版的另一种实现方式

    三、评估2000+个排版方案,从中选择最适合的的方案 ---- 构建一个评估函数,由Page flow、每一页面中文字所占比例、不同尺寸版面内容展示的一致性、图片的评估等构成。 3.2 每一页面中文字所占比例 这里认为80%或更高的比例更适合,即得分越高。 3.3 不同尺寸版面内容展示的一致性 由于是考虑适配各种屏幕的排版方案,因而会考虑选取一种内容展示更一致的方案。 四、进一步优化排版 通过栅格系统,再进一步地微调页面内元素的位置与尺寸。 ? 以上为本文的全文。

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    电商大促,性能测试都在做什么?

    ;1.2每种交易进行单独的数据统计 异常选择 1.1如果交易比例类似,则按生产配比进行转化;1.2如比例差距大,则独立统计 交易配比 单交易统计后,基于交易的RT,结合并发用户数,使总交易数达到交易占比数 ②、自下而上:通过监控硬件及操作系统相关指标(CPU、Memory、磁盘I/O、网络)来分析性能瓶颈。 性能调优建议遵循如下几点原则: ①、Gustafson定律:系统优化某组件所获得的系统性能的改善程度,取决于该部件被使用的频率,或所占总执行时间的比例。 ②、Amdahl定律:S=1/(1-a+a/n)   其中,a为并行计算部分所占比例,n为并行处理结点个数。 1、单机混合容量 这里的容量指的是在单台服务器下,混合场景压测的最优性能表现(而不是最高)。比如一台4C8G的服务器,对核心业务场景进行按业务配比混合压测,示例如下图: ?

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    再谈性能测试之需求调研

    可以快速直观的了解到系统的结构,数据流 部署方式/部署层级 集群、分布式、微服务/web、app、db层 性能测试环境 PAT、UAT、SIT不同环境对测试结果的影响不同 被测系统环境的软硬件配置 比如服务器是几核几 交易成功率 即事务成功率、请求成功率,根据具体需求设定阈值,一般要求99.99%甚至更细的粒度 资源使用率 包括CPU%、Memory%、I/O速率等 可扩展性 随着并发数的上升,系统的性能表现是否会正比例线性增长 操作系统 操作系统的版本、超时设置、内存空间等 软硬件版本 尽可能保证和生产环境一致的版本 中间件 比如JVM的内存分配/GC算法、Tomcat连接数/超时时间、MQ的消费者数量等 七、测试模型 模型 ~交易量 说明 交易占比 测试交易笔数占总业务量的比例(可忽略占比很少的交易数据) 选取思路 ①、选取交易量最高的时间段;②、每种交易进行单独的数据统计 异常选择 ①、如果时段的交易比例类似,则可按照生产的配比进行转化 ;②、如比例差距大,则独立统计 交易配比 单交易统计后,基于交易的RT,结合并发用户数,使总交易数达到交易占比数 ThinkTime 根据交易类型和具体场景,选择ThinkTime是统一设定/随机设定

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    Linux atop监控

    ,包括内核和用户所占比例、处理中断所占比例、CPU的处于空闲下比例(这里是100%*cpu核心数,CPU有时候也会因为由于磁盘性能问题出现等待的空闲) sys:cpu在处理进程时处于内核态的时间所占比例 usr:cpu在处理进程时处于用户态的时间所占比例 irq:cpu在处理进程的中断请求所占的实际比例 idle:cpu处于空闲状态下的时间比例(除了本身空闲,还有比如等待磁盘io的情况下也会处于空闲状态 CPL:cpl也反应了服务器整体的性能,展示信息包括进程等待队列数,分别从过去1分钟、5分钟、15分钟的采样信息。 交换空间使用情况 tot:交换空间总量 free:交换空间剩余空间总量 PAG列:虚拟内存分页情况 swin:换入内存页数 swout:换出内存页数 LVM/DSK:每个分区信息以一列来进行展示 busy:磁盘忙时所占比例 transport:传输层(TCP/UDP)的数据输入输出的展示,例如在服务器的内部进程之间的数据传输就是在传输层展示,以为还不需要往下通过网络进行传输。

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    .Net魔法堂:开启IIS的WebGarden、WebFarm和StateServer之旅

    IIS默认配置下采用的是单工作进程的工作模式,也就是只启用一个w3wp.exe进程处理所有请求,然后进程内启用多个线程来处理并发请求,最大工作线程数由具体的操作系统和IIS来决定,当并发量大于线程数时则会让请求排队等待处理 虽然Windows Server2008 64Bit对进程所占的内存空间没有设置上限,但若进程所占内存空间大且托管堆中含大量一次性对象那么必然会引起频繁的GC操作。 而WebGarden就是将工作线程均匀分配到多个工作进程中,那么工作进程所占用的内存相对较少,减少GC操作和每次GC执行的时间,并且即使执行GC操作也不会挂起所有工作线程,从而提供并发处理量。 StateServer配置流程                           配置WebGarden和WebFarm后,每个请求将由不同的工作进程或应用服务器处理,那么之前保存在工作进程所占内存中的 默认情况下ASP.NET会自动生成一组machineKey,但作负载均衡时台应用服务器所生成的均不同,则会导致无法正确加密解密共享信息。

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    linux磁盘报警怎么办

    转载:运维研习社 如果我们的服务器配置了企业微信或者钉钉的报警,那么我们可能会收到如下的消息. image-20220117165235844 登录服务器,通过 df -Hl 查看 和告警信息一致,接着我们就是要找到导致磁盘空间满的目录或文件,如何找到占用空间大的目录或文件? 一种比较笨的方法是,在根目录下,通过 du -hs 命令,列出目录所占空间大小 之后再用同样的方法继续到对应目录下去找 再相对高效一点的方法是通过 du 的 - d 参数,或 --max-depth 这样能保证有些关键应用(比如数据库)在硬盘满的时候有点余地,不致于马上就 crash 我们可以通过 tune2fs 修改预留空间的比例 tune2fs -m 1 /dev/vda1 通过下图可以看到前后对比

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    CPU load 高占用率低问题的排查

    引言 突然观察到服务器 load 过高,可是 CPU 占用率很低。 这也算是一个常见问题了。 那么,如何排查和解决这个问题呢? 返回信息 — avg-cpu avg-cpu中列参数含义如下: iostat 返回的 avg-cpu 信息 选项 说明 %user CPU在用户态执行进程的时间百分比。 %nice CPU在用户态模式下,用于nice操作,所占用CPU总时间的百分比 %system CPU处在内核态执行进程的时间百分比 %iowait CPU用于等待I/O操作占用CPU总时间的百分比 % 返回信息 — Device Device 中列参数含义如下: iostat 返回的 Device 信息 选项 说明 rrqm/s 每秒对该设备的读请求被合并次数,文件系统会对读取同块(block)的请求进行合并 通过iotop查找高I/O对应的进程 执行 iotop 命令可以看到每个进程占用的 io 比例: 我们可以找到占用 IO 最大的 TID 即进程 ID。 5.

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    26 控制系统的数学模型(下)

    零点决定了运动模态的比例 零点决定了模态在响应中所占的“比例”,因而.也就影响系统响应曲线的形状,影响系统响应的快速性。 一般来讲.零点离极点较远时.相应于该极点模态所占比例较大,离极点较近时・ 相应于该极点模态所占比例较小.当零点与极点前合.出现零极点对消现象.此时.相应于该极点的模态也就消失了(实际上是该模态的比例为零

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    基于统计数据-分析我国消费结构的变动

    我国的居民消费和政府消费所占的比重在1978-2018年呈现居民消费占比稳步下降,公共消费占比稳步上升的趋势。 食品消费支出的比例在逐年稳步下降,非食品消费支出相应的在稳步上涨。 4,消费的线性支出系统 这里我将采用一元性回归进行消费结构的分析和预测。 具体步骤如下: 变量相关性的度量,如下图,不言自明变量间具有很强的相关性 这里将“城乡人均消费支出”做因变量,各种消费支出做自变量,采用最小二乘法估计线性支出系统: 上述回归方程的统计检验均显著 通过如上的数据与分析,验证我国消费结构的变动规律: 从生存型消费、享受型消费和发展型消费的分类来看,生存型消费所占比重出现下降趋势,而享受型消费和发展型消费所占比重呈现上升趋势。 从物质消费和服务消费的分类来看,物质消费所占的比重趋势下降,而服务消费所占比重趋于上升。 从吃、穿、住、用、行的分类来看,吃在消费结构的所占比重逐步下降,而穿、住、用、行的消费占比逐步上升。

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    中国互联网络信息中心发布《中国域名服务安全状况与态势分析报告》

    报告对我国互联网域名服务体系中的根域名服务系统、顶级域名服务系统、二级及以下权威域名服务系统和递归域名服务系统的运行状态和安全状况进行了全面监测和客观评估,反映了环节域名服务系统的安全配置情况和运行状态 报告显示,经过周期性的重复监测及分析,2014年我国各级域名服务器采用Linux/Unix操作系统比例均高于80%,使用ISC BIND域名解析软件的比例均在90%以上,但是超过30%的各级域名服务器所使用的 CNNIC基于自身建设的国家域名安全监测平台,设计开发了故障、配置、性能和流量等多角度的监测项,以对环节域名服务系统的运行状态和安全状况进行全面监测和客观评估。

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