1.loadrunner压测tps上不去，压测java接口tps 单机只能到100多tps就上不去了，耗时从单次访问的100ms上升到110并发时的1s左右。 2. 压测期间C服务器1 经常不定时挂掉。
最近发现我云主机的FTP登陆不上，获取不了网站目录，帐号密码都对还是登录失败，还有什么被动模式、主动模式、默认模式都不管用，没办法看来是不能使用8U ftp了，于是乎开始使用FlashFTP，填写IP地址，端口，帐号密码，duang~~~还是进不去，什么情况，难道不是FTP的问题么？
本文讲述了一位腾讯高级开发工程师在服务器性能测试方面的经历和思考，通过具体的项目优化案例，展示了服务器性能测试的重要性，以及腾讯WeTest服务器性能测试解决方案的具体实现。
作者介绍：Robben，腾讯高级开发工程师。工作多年，长期从事后台的开发、架构设计、优化等方面的相关工作。
Yakit是可以团队使用的 https://www.yaklang.io/products/download_and_install/#download
笔者要在线上服务器load日志并且重放来测一些机器性能指标。模拟机器资源比较少，相对的被模拟的线上机器日志量大，假设线上单机qps有1w，那么5台机器组成的集群5w个qps。模拟机器压测客户端需要比5w个qps更快，才有比较意义。
作为一个非典型的影视爱好者，reizhi 平时看视频这件事多数时候还是通过 PC 来完成的。当然 Netflix 也有它自己比较特别的地方，今天就拿出来和大家聊一聊在 PC 上看 Netflix 的正确姿势，以及一些可以折腾的点。
最近，遇到某个集群的生产端发送延迟特别高，而且吞吐量上不去，检查集群负载却很低，且集群机器配置非常好，网络带宽也很大，于是使用 Kafka 压测脚本进行了压测。
上周六是我们TestOps性能进阶课程第八天——性能测试实战的学习。这一天的课程是由测试行业的大牛叶微微老师为我们带来的，必须是干货满满。老师教大家一起学习企业级的性能测试应该如何做，这里芒果一如既往的抽出其中一部分内容跟大家介绍~
ckafka消费慢是用户经常遇到的问题，消费慢直接体现为消息堆积数上升，消息堆积数上升意味这消费者没有及时消费到消息，依赖消费者的下游应用就可能堵塞。因此，在观测到ckafka消费慢后及时进行有效排查、定位问题，用于降低消费慢对业务的影响，是很有必要的。
都说一份付出就有一份收获，但在SEO行业中看来，并不绝对，因为一些时候你付出了大量时间和精力，但排名始终上不去，并且你在没有一点总结能力，做SEO就是一种痛苦的过程，实际上，很多网站排名上不去都与一些不正确SEO方式形影不离，只要你加以避免，大概率排名会有所提升的。
笔者这里是使用树莓派搭建虚拟专用网络服务器,树莓派是用的ubuntu系统,所以该方法使用于所有的ubuntu系统的服务器.
具体的指标定义，如：高并发方面要求QPS 大于10万；高性能方面要求请求延迟小于 100 ms；高可用方面要高于 99.99%。
这篇文章的主题是记录一次程序的性能优化，在优化的过程中遇到的问题，以及如何去解决的。
Second意思是“每秒查询率”，是一台服务器每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
这篇文章的主题是记录一次 Python 程序的性能优化，在优化的过程中遇到的问题，以及如何去解决的。为大家提供一个优化的思路，首先要声明的一点是，我的方式不是唯一的，大家在性能优化之路上遇到的问题都绝对不止一个解决方案。
这篇文章的主题是记录一次Python程序的性能优化，在优化的过程中遇到的问题，以及如何去解决的。为大家提供一个优化的思路，首先要声明的一点是，我的方式不是唯一的，大家在性能优化之路上遇到的问题都绝对不止一个解决方案。
目前我越来越关注技术原理层面的东西，开始考虑中间件设计背后，要考虑哪些因素，为什么要这样设计，有什么优化的地方，这次来讨论Eureka
在测试环境中做了3轮数据迁移的演练，最终到了生产环境中，还是出现了不少问题，经过大半夜的奋战，终于是数据都迁移成功了。 1）共享存储的配置问题 共享存储使用NFS来共享存储，但是在实际操作中发现配置出了问题，原因是因为两台服务器上的用户不同在，目标机器上没有任何写权限。 -rw-r--r-- 1 3160 dba 6608 Jun 26 23:35 tmp_gunzip.sh -rw-r--r-- 1 3160 dba 624 Jun 26 23:30 tmp_gzip
TPS 即Transactions Per Second的缩写，每秒处理的事务数目。一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程**(完整处理，即客户端发起请求到得到响应)**。客户机在发送请求时开始计时，收到服务器响应后结束计时，以此来计算使用的时间和完成的事务个数，最终利用这些信息作出的评估分。一个事务可能对应多个请求，可以参考下数据库的事务操作。
总有不少读者私下与我讨论，面试总被面试官问倒在 QPS、TPS、RT、吞吐量等这些高并发性能指标的理解上。所以，今天干脆来一个全面的科普详解。
浏览器输入域名后，DNS将域名解析为地址，然后请求该地址，返回一个网页。 这个过程就像你买个东西，先查找商店位置，然后找到想要的商品，拿回家。
现在我们都处在网络时代，公司都建立了自己的网站来推广品牌产品。那么，对于网站服务器，你知道多少呢?对于企业网站来说，网站并不代表企业的后期规模，但网站的发展速度、是否安全可靠、网站交易系统停滞等都与服
如果有人问，这个系统的性能到底好不好？有什么指标，能够说明系统的性能？且看老杨的这篇文章《如何判断一个应用系统性能好不好？》。
压测过程中我们会发现各种各样的瓶颈，有时候数据单一也可能导致QPS上不去，这时我们需要准备批量测试数据来进行多样性压测。
在了解qps、tps、rt、并发数之前，首先我们应该明确一个系统的吞吐量到底代表什么含义，一般来说，系统吞吐量指的是系统的抗压、负载能力，代表一个系统每秒钟能承受的最大用户访问量。
①原子性：redis原子性是指将多个操作打包在一起，要么全都执行，要么全都不执行。注意：这里跟MySQL事务中的原子性相比，redis原子性不管这些操作有没有成功，它不管！如果事务中有些操作失败了，redis说失败就失败吧。而MySQL则不行，一旦有操作失败，则全部回滚！（有部分观点任务，redis没有原子性，因为以MySQL事务的原子性作为标杆，原子性必须要么执行成功，要么不执行）
小型企业，一般就在路由器和防火墙之间二选一，不太会同时上两个设备，在他们眼里，防火墙和路由器都一样，无非就是用来上网，这么认为其实也的确无可厚非，因为现在的产品，边界越来越模糊，小型网络里面，用户要求不高，貌似选哪个都差不多。
将mac air刷回出厂版本(Mojave)后, 确实获得了无比给力的运行速度和续航能力, 开腾讯会议风扇也不转了, 又可以一用八小时了, 看起来一起都向着好的方向发展, 除了一件事: Visual Studio Code(VS Code).
每秒查询数率，系统每秒能够处理的查询请求次数，即一台服务器每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
能否解决“高并发”问题一直是检验一个产品后台是否稳定，架构是否合理，性能是否强大的核心标准。对于产品而言，多高的并发才算是“高”？不同的产品不尽相同。对于小型的产品来说，每秒上百的在线人数就会导致产品无法响应，而对于一些几经考验的产品，每秒上万，上百万的并发才能满足他们的业务需求。当产品的承载能力遇到瓶颈的时候，会出现什么样的问题呢？发包不断超时，页面不断加载，然后页面无法响应，直到最后服务器崩溃。在社交网络发达的今天，用户的愿意等待的时间越来越短，这些问题对于用户来说，是无法容忍的。调查显示如果页面加载超过5秒就会有74%的用户离开页面。而根据用户体验的“2-5-8原则”，2秒以内用户会觉得响应很快，5-8秒用户就开始产生反感，超过8s会选择放弃。页面加载超过5s就会有74%的用户离开页面。正是基于这样的原因，服务器压力测试成为了产品上线前的一个重要的测试环节，然而压力测试这个任务，对于测试人员来说，并不简单。
讲完了今天的内容，你能说一下为什么通过抓包可以判断出响应时间的拆分吗？以及，数据分布不均衡还会带来哪些性能问题？
Spring Cloud Ribbon 是一套基于 Netflix Ribbon 实现的客户端负载均衡和服务调用工具。Netflix Ribbon 是 Netflix 公司发布的开源组件，其主要功能是提供客户端的负载均衡算法和服务调用。Spring Cloud 将其与 Netflix 中的其他开源服务组件（例如 Eureka、Feign 以及 Hystrix 等）一起整合进 Spring Cloud Netflix 模块中，整合后全称为 Spring Cloud Netflix Ribbon。Ribbon 是 Spring Cloud Netflix 模块的子模块，它是 Spring Cloud 对 Netflix Ribbon 的二次封装。通过它，我们可以将面向服务的 REST 模板（RestTemplate）请求转换为客户端负载均衡的服务调用。Ribbon 是 Spring Cloud 体系中最核心、最重要的组件之一。它虽然只是一个工具类型的框架，并不像 Eureka Server（服务注册中心）那样需要独立部署，但它几乎存在于每一个使用 Spring Cloud 构建的微服务中。Spring Cloud 微服务之间的调用，API 网关的请求转发等内容，实际上都是通过 Spring Cloud Ribbon 来实现的·
之前有个读者在秋招面试的时候，被问了这么一个问题：SYN 报文什么时候情况下会被丢弃？
【新手必看系列】 关于压力测试不得不说的二三事 并发线程数、QPS与平均耗时的关系 【操作指南系列】 手把手教你在腾讯云上部署压测引擎 在jmeter脚本中如何配置grafana Coding平台的压测指导 FAQ 【Jmeter快速上手】 使用Jmeter快速读写指定文件中的数据 Mac OS下Jmeter的入门操作 【抓包系列】 windows下PC端小程序抓包 深 i 您-小程序Charles抓包过程 【进阶知识系列】 如何去做接口容量预估 保障服务性能，除了压测我们还能做些什么 【实战系列
上次通过扫描抓包分析TTL的方式检测公司网络开放的端口，发现没有开放53端口（DNS），也就是在公司内部的主机只能用服务器自动分配的DNS，并且发现这是台内部服务器。今天发现bing上不去，检测后发现被DNS污染。想到如果去统计用户DNS解析记录，用这种方式监控内部用户上网行为岂不是更简单（只统计一级域名），更可靠，甚至更隐蔽更合法。对比一下传统的监控行为，用路由器抓包分析，公司的百兆宽带几乎是满载。so。。。为什么公司非要用自己的DNS呢，他是不是已经在这样做了。不过这确实是一个很聪明的办法。
Linux服务器测试包括压力测试、负载测试和性能测试，其中性能测试包括涉及到吞吐量、响应时间、CPU占用率、并发用户数等不同指标。我们在测试服务器的过程中，经常会遇到性能上不去。查看CPU，网络，IO消耗都挺低的，就是定位不到问题的原因，这时候往往需要进一步深入定位问题，下图详细列举了针对不同性能目前常用的测试工具。
昨天晚上Google就出了内部文档分析了这次fb宕机事件。到了5号早上，fb和cloudflare分别发了博客解释此次outage（只是给出了关于本次事故的部分细节，并没有说啥有用的…）。
NFS（Network File System）即网络文件系统，是FreeBSD支持的文件系统中的一种，它允许网络中的计算机之间通过TCP/IP网络共享资源。在NFS的应用中，本地NFS的客户端应用可以透明地读写位于远端NFS服务器上的文件，就像访问本地文件一样。
Netty 本身是基于 Java 中 NIO 接口能力进行封装而成的框架。对 NIO 的学习和掌握是不可避免的。
PV (Page View) 页面浏览量 用户每一次对网站中的每个页面访问均被记录1次。
目前知道的三种主流的Web服务实现方案为： REST：表象化状态转变 (软件架构风格） SOAP：简单对象访问协议 XML-RPC：远程过程调用协议 下面分别作简单介绍： REST：表征状态转移（Representational State Transfer），采用Web 服务使用标准的 HTTP 方法 (GET/PUT/POST/DELETE) 将所有 Web 系统的服务抽象为资源，REST从资源的角度来观察整个网络，分布在各处的资源由URI确定，而客户端的应用通过URI来获取资源的表征。Http
根据策划和服务器大佬的评估，正常情况下每秒发生的战斗约2000场，我们的服务器预估为8核，如果每个核起一个战斗线程，就可以同时并发8场战斗。如果每场战斗花费50ms，那么一台服务器一秒只能计算160场，那么就需要13台服务器，呃~有点贵。。。如果每场战斗花费20ms，那么一台服务器一秒能计算400场，就只需要5台服务器即可，似乎能接受了。
该运营商表示：当用户宽带账户存在“异常大流量上行宽带占用”情况时，可能会对账户进行封禁。如果用户申诉，则客服将会安排宽带师傅，上门进行 “取证”，再根据情况予以解封。本次核查行动，要做到——“应查尽查、应停尽停、应拆尽拆”。
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