是一个常见的问题,可以通过以下几个方面来解决:
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大家都知道性能是API的流行语。而相应时间则是API性能的一个重要并且可测量的参数。在本文中,我们将了解如何使用代码来测量API的响应时间,然后将响应时间数据返回到客户端。
因为项目的原因,前段时间研究并使用了 SoapUI 测试工具进行自测开发的 api。下面将研究的成果展示给大家,希望对需要的人有所帮助。 SoapUI 是什么? SoapUI 是一个开源测试工具,通过 soap/http 来检查、调用、实现 Web Service 的功能/负载/符合性测试。该工具既可作为一个单独的测试软件使用,也可利用插件集成到 Eclipse,maven2.X,Netbeans 和 intellij 中使用。 SoapUI 的安装 下载地址,最好下载最新版本安装包,因为 SoapUI 是
因为项目的原因,前段时间研究并使用了 SoapUI 测试工具进行自测开发的 api。下面将研究的成果展示给大家,希望对需要的人有所帮助。 SoapUI 是什么? SoapUI 是一个开源测试工具,通过 soap/http 来检查、调用、实现 Web Service 的功能/负载/符合性测试。该工具既可作为一个单独的测试软件使用,也可利用插件集成到 Eclipse,maven2.X,Netbeans 和 intellij 中使用。 SoapUI 的安装 下载地址,最好下载最新版本安装包,因为 SoapUI
都在说微服务,那么微服务的反模式和陷阱是什么(一) http://www.jianshu.com/p/3986239138fe
前文导读: 《都在说微服务,那么微服务的反模式和陷阱是什么(一)》 《都在说微服务,那么微服务的反模式和陷阱是什么(二)》 九、通信协议使用的陷阱 在微服务架构体系中要求每个服务都是独立布署,这就意味着服务之间会有通信,也就是说会有很多的远程访问。 当你不知道这些远程访问需要多长时间的时候,就会掉入到这个陷阱,当然我们可以假定远程访问一次50毫秒,但我们是否真正的进行过测试呢?那么服务的平均响应时间是多少呢?即使有看上去很好的平均响应时间,那么糟糕的“长尾延迟”也会将整体系统摧毁。 9.1 延迟测量 在生产
摘要:本文通过一个简单的实例一步一步引导读者对其进行全方位的性能优化。以下是译文。
GraphQL 这个名词已经火了一段时间,但是一直没有体验过,无意中发现了一篇使用体验的文章,就想着翻译下分享给大家,如果翻译有问题的,还望批评指正。译文出自:掘金翻译计划[1]
4.3 监控器 1 聚合报告 聚合报告在分析测试结果时通常是很有用的,且由于该报告仅统计测试结果,执行测试时将占用更少的内存与CPU资源。在测试资源允许的情况下,可保留这个监听器执行测试,但根据JMeter的官方建议,还是推荐使用CLI模式保存测试结果后再使用聚合报告进行查看分析以降低对性能的影响。 通过右键在弹出菜单中选择“添加->监控器->聚合报告”,如图29所示。
想必大家都在尝试ChatGpt接入并赋能自己的各大应用和场景,比如接入微信机器人自动回复消息,又或者接入公众号
但是第2种方式,当调用的接口响应时间大于1s时,得到的响应时间是不准确的。下面来看示例
数据流程简单,数据处理流程简单,数据包括日志、DB log等,经Sqoop批量或Kafka实时接入大数据平台HDFS里,在大数据平台进行ETL后,通过大数据调度系统Ooize,每天定时写入到关系型数据库MySQL,再以MySQL中数据为基础产出各种报表。
在 Raygun,追求极致性能已然成为公司文化的一部分。在此前的博客文章中,我们介绍了如何通过将Raygun 的 API 迁移到.NET Core 3.1,性能提高 12%的方法。
上周,我谈到了作为一系列微服务开发的产品技术架构。谈话几分钟后,很明显团队已经支付了微服务高级版,但没有明显的投资回报。这组微服务是由一个由10名工程师组成的团队构建的,所有服务都是用java实现的,并使用消息总线将必要的数据复制到共享postgres实例中的自己的模式中。虽然工程师可能最有意愿建立一个可以扩展的系统,但它立刻让我想起了Donald Knuth的名言,
Hasura Storage 是一项开源服务,在 hasura 和任何 s3 兼容的存储服务之上增加了一个存储服务。其目的是能够利用云存储服务,同时也利用 hasura 的功能,如它的 graphql API、权限、行动、预设等。
前言 最近在看neo4j相关的官网文档以及一些调优参数,同时也学了下Jmeter,为了测试下neo4j服务的性能,虽然不是专业搞测试的,但是我觉得每个优秀的开发者都应该学会主动压测自己服务和代码的性能,并非写完代码之后直接扔给测试就完事了,兵法云:知彼知己,才能百胜不殆嘛。 jmeter是什么 jmeter是一款开源的测试工具,源码100%基于Java并开源,最初的设计目的是用来测试Web应用的,由于其非常轻量级和免费,后来又扩展到其他测试领域。 jmeter的一些特点: 1.能够对HTTP,FTP,TCP
一、测试需求:测试20个用户访问网站在负载达到30QPS时的平均响应时间 二、QPS:Query Per Second 每秒查询率。(一台查询服务器每秒能够处理的查询次数,作为域名服务器的性能经常用每秒查询率来衡量) 三、测试步骤 1、添加线程组(线程数+准备时长+循环次数) 1)线程数:虚拟用户数,一个虚拟用户占用一个进程或线程(设置多少个虚拟用户=设置多少个线程) 2)准备时长(s):设置的虚拟用户数需要多长时间全部启动。eg:线程数为20,准备时长为10,则说明需要10秒钟启动20个进程。 3)循环次数:每个线程发送请求的次数。eg:线程数为20,循环次数为5,那么每个线程发送5次请求,总请求数为20*5=100
上一篇文章中,我们介绍了内核调度的基本概念,知道了调度器设计中最核心的两个指标 -- 周转时间与响应时间:
随着项目逐步以微服务开发为趋势,逐渐呈现一个服务对应一个数据库。从中产生了分布式事务的问题:一个操作先后调用不同的服务,要保证服务间的事务一致性,这就是分布式事务解决的问题。
API网关最基本的功能就是反向代理,所以在对API网关做技术选型的时候需要着重考察其性能表现,本文对Nginx、Haproxy、Netty、Spring Cloud Gateway、Zuul2做了性能测试,测试代码可以在github获得。
本文介绍了如何监控应用程序的性能指标,包括用户满意度、平均响应时间、错误率、应用实例计数、请求率、服务器CPU使用率、应用可用性和垃圾回收。作者通过介绍这些指标,旨在帮助读者了解如何监控应用程序的性能,并发现潜在的性能问题。
1、某KA项目通过压测执行结果qps24较低,曲线有毛刺,95ht延迟5秒左右较慢,同时看到后端服务4核cpu已打满400%,反馈给研发同学排查问题
因为在性能测试过程中,我们经常会遇到响应时间长的情况。在我的性能工程逻辑中,一直在说的一个话题就是响应时间的拆分。但还是有很多人不理解响应时间应该如何拆分到具体的某个主机或某个节点上去。 响应时间的拆分有几个不同的角度。
第 8 章 监控 将系统拆分成更小的、细粒度的微服务会带来很多好处。然而,它也增加了生产系统的监控复杂性 ssh-multiplexers 这样的工具,在多个主机上运行相同的命令。用一个大的显示屏,和一个 grep "Error" app.log,我们就可以定位错误了 ---- 8.3 多个服务,多个服务器 你如何在多个主机上的、成千上万行的日志中定位错误的原因?如何确定是一个服务器异常,还是一个系统性的问题?如何在多个主机间跟踪一个错误的调用链,找出引起这个错误的原因?答案是,从日志到应用程序指标,集中收
在进行网页或应用程序后台接口开发时,一般要及时测试开发的接口能否正确接收和返回数据,对于单次测试,Postman插件是个不错的Http请求模拟工具。
接口调用通常包含两个部分,序列化和通信协议。常见的序列化协议包括json、xml、hession、protobuf、thrift、text、bytes等;通信比较流行的是http、soap、websockect,RPC通常基于TCP实现,常用框架例如dubbo,netty、mina、thrift
现在,为了改善您的服务,找到一个外部API变得越来越容易。越来越多的公司提供API。问题是许多开发人员/ CTO立即启动API集成,而这应该是最后一步!在此之前,您需要确定此API的质量是否符合某些最低要求。我告诉你我是怎么做到的。我希望它能帮助其他CTO和开发人员。
在小编所经历的两个项目中压测关注的重要指标是平均响应时间和TPS,lr这个软件分析结果给指标有很多,但是检验一个软件运行的速度和负载能力,平均响应时间和TPS是大多数验收人员最为关注的。
#在执行前,需要设置好一个csv空文件,将执行结果刷到该文件中,方便演示各参数实例计算值,导出的报告示例如下#
Dubbo 是一款高性能、轻量级的开源 RPC(远程过程调用)框架,主要用于构建分布式服务和微服务架构。那 Dubbo 又是如何运行的呢?让我们一起来看。
ARMS是一款阿里云应用性能管理(APM)类监控产品。一共提供三种监控,应用监控,前端监控,自定义监控。
1.查看聚合报告和服务器的资源使用图,检查响应时间,事务成功率,CPU,内存和IO使用率是否达到要求,如果出错率达到了总请求的3%,我们会检查是什么原因导致的,修改好后,重新测试;
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SLA(service level agreement,服务水平协议)可在性能测试过程中,定义性能测试的目标和度量性能,在性能测试过程中LR会收集和保存性能的相关数据,在分析运行结果时,分析器分将收集的数据与SLA中定义的度量数据进行比较,并将分析结果显示在分析器中,SLA三种状态分别是:a.pass:表示SLA获得该项测试数据,并且该数据达到目标要求;b.fail:表示SLA获得该项测试数据,但是测试结果未达到目标要求;c.no data:表示SLA未获得该项测试数据,所以无法确定是通过还是失败。
虽然过程有波折,在昨天的在线分享中,由于原定讲师家的网络出现问题,会议室登录不了。
Latent Equilibrium: A unified learning theory for arbitrarily fast computation with arbitrarily slow neurons
不止一次并且在不同的场合都被问到了响应时间该如何分析和定义的问题。问题大概是两种:
欢迎来到我们的API设计原则系列。在这个系列中,我们会探讨如何设计出最优性能和高度可扩展的API。接下来,我们将深入学习那些能够最大化提升API性能和扩展性的设计原则。通过运用这些原则,你将能够设计出能够提供卓越用户体验、应对日益增长的工作量,并推动系统成功发展的API。
罗茂林,携程国际机票后台研发总监,主要负责国际机票引擎的研发工作。致力于系统性能优化和研发效率提升。
前言 requests发请求时,接口的响应时间,也是我们需要关注的一个点,如果响应时间太长,也是不合理的。 如果服务端没及时响应,也不能一直等着,可以设置一个timeout超时的时间 关于requests请求的响应时间,官网上没太多介绍,并且我百度搜了下,看很多资料写的是r.elapsed.microseconds获取的,然而都是错的!!! 一、elapsed官方文档 1. elapsed方法的[官方文档]地址:http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/ap
性能角度主要瞄准三个方向:内存占用,时延,吞吐。在这些角度之外可能围绕OOM是否合理,GC参数是否合理,或者启动速度方面等。
本篇文章属于计算机组成原理的开篇之作,主讲影响计算机性能的因素与提升的计算机性能的路径。 关键词: 性能,CPU,响应时间,主频,功耗,电压,并行…
从client发出请求到得到响应的整个时间,一般包括网络响应时间+server的响应时间
对于运维工程师来说,需要对自己维护的服务器性能瓶颈了如指掌,比如我当前的架构每秒并发是多少,我服务器最大能接受的并发是多少,是什么导致我的性能有问题;如果当前架构快达到性能瓶颈了,是横向扩容性能提升大,还是纵向扩容性能提升大。
在之前的文章中很多次提到了链路压测,在链路压测的统计结果中,只统计了链路的执行的耗时和相对应的QPS,但是缺乏统计链路中各个接口的请求耗时,特别在针对接口响应时间的变化曲线统计,今天就补上这一块的内容。
导读 | 介绍什么是Ribbon,主要概念和内容 前几天学习了Eureka ,今天咱们再来学习springcloud 的第三部分内容Ribbon 那什么是 Ribbon呢? 一、Spring Clou
默认情况下alarm-setting.yml在发行版中提供了默认值。它包括以下规则:
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