JDK9 后的版本你觉得没必要折腾，我也认可，但是JDK21有必要关注。因为 JDK21 引入全新的并发编程模式。
1. 背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中 Apache Storm（以下简称“Storm”）在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用（可参考 Storm 的可靠性保证测试：https://tech.meituan.com/test-of-storms-reliability.html），有管理平台、常用 API 和相应的文档，大量实时作业基于 Storm 构建。而 Apache Flink（以下简称“Flink”）在近期倍受关注，
一般，我们做性能测试的目标是，在大用户量、数据量的超负荷下，获得服务器运行时的相关数据，从而分析出系统瓶颈，提高系统的稳定性。
系统的稳定性是系统长期稳定运行能力，需要时间累积才能度量。平台的某些问题需要达到一定时间、一定的使用量后才会暴露出来。如内存泄漏，系统运行过程中发现部分服务的部分接口会发生服务不可达的情况。 从而团队提出对平台进行稳定性分析，通过给系统施加一定业务压力大情况下，使系统持续运行一段时间，以此来检测系统是否稳定运行（下统称稳定性测试或测试）。
一般在执行压力测试之前，会由开发提供出接口文档，包含一些接口的详细参数，便于测试工程师编写测试脚本。但在某些情况下，接口等相关文档缺失，那作为Tester，我们该如何顺利的实施压力测试呢？
背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中 Apache Storm（以下简称“Storm”）在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用（可参考 Storm 的可靠性保证测试），有管理平台、常用 API 和相应的文档，大量实时作业基于 Storm 构建。 而 Apache Flink（以下简称“Flink”）在近期倍受关注，具有高吞吐、低延迟、高可靠和精确计算等特性，对事件窗口有很好的支持，目前在美团点评实时计算业务中也已有一定应用。 为深
Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中 Apache Storm（以下简称“Storm”）在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用，有管理平台、常用 API 和相应的文档，大量实时作业基于 Storm 构建。
Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中 Apache Storm（以下简称“Storm”）在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用（可参考 Storm 的 可靠性保证测试），有管理平台、常用 API 和相应的文档，大量实时作业基于 Storm 构建。而 Apache Flink（以下简称“Flink”）在近期倍受关注，具有高吞吐、低延迟、高可靠和精确计算等 特性，对事件窗口有很好的支持，目前在美团点评实时计算业务中也已有一定应用。 为深入熟悉了解 Flink 框架，验证其稳定性和可靠性，评估其实时处理性能，识别该体系中的 缺点，找到其性能瓶颈并进行优化，给用户提供最适合的实时计算引擎，我们以实践经验丰富 的 Storm 框架作为对照，进行了一系列实验测试 Flink 框架的性能，计算 Flink 作为确保“至 少一次”和“恰好一次”语义的实时计算框架时对资源的消耗，为实时计算平台资源规划、框 架选择、性能调优等决策及 Flink 平台的建设提出建议并提供数据支持，为后续的 SLA 建设提供一定参考。 Flink 与 Storm 两个框架对比：
Kafka和ActiveMQ是两种流行的消息中间件系统，都被广泛用于构建可扩展的、高性能的分布式应用。它们各自有着一些独特的优势和实现方式。
Redis 一直以来都追求数据访问速度。我们的使命是为企业提供极速的数据访问能力和人工智能基础设施，使之能够大规模应用。我们最新改进的 Redis 查询引擎，加速查询、搜索以及提升向量工作负载，以更快的速度提供更高的吞吐量。这意味着您可以构建更快速的应用程序，并在扩展时为最终用户提供更好的性能。
文 | 罗奇奇 出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013) OpenJDK 的 JEP 425 ：虚拟线程（预览版）功能提案显示：Java 平台将引入虚拟线程特性（期待已久的协程）。虚拟线程是轻量级线程，可显著地减少编写、维护和观察高吞吐量并发应用程序的工作量。 Java 开发人员一直依赖线程作为并发服务器应用程序的构建块，每个方法中的语句都在一个线程内执行，每个线程提供一个堆栈来存储局部变量和协调方法调用，以及报错时的上下文捕获。线程是 Java 的并发单元，也是 Java 工具的核心基础：
单机吞吐量万级，时效性 ms 级，可用性高，基于主从架构实现高可用性，消息可靠性较低的概率丢失数据
20世纪90年代，使用MPP架构的Netezza和Teradata的数据库设备对Oracle，IBM和Microsoft在anlytics数据库市场的主导地位提出了挑战，并且随着“大数据”的出现以及带有分布式处理的Hadoop的严峻考验。
Java 21 在今年早些时候的 9 月 19 日就正式发布，并开始正式引入虚拟线程，但是作为 Java 开发生态中老大哥 Spring 并没有立即跟进，而是在等待了两个月后的 11 月 29 日，伴随着 Spring Boot 3.2 版本的发布，在这个版本中也终于是引入了对虚拟线程的支持。
Kafka 是一个分布式流处理平台和消息系统，用于构建实时数据管道和流应用。它最初由 LinkedIn 开发，后来成为 Apache 软件基金会的顶级项目。
导语｜春节期间腾讯大部分业务进入流量备战的紧张时刻。压测相比于监控而言，是更具主动性的筹备手段。通过高负载、真实流量的预演，探测系统的瓶颈和发现风险，是服务质量保障体系的重要一环。云压测主要聚焦在压测平台的发压端基础能力构建，本文作者张泽强分享云压测备战春节期间从压测模型选型、用例编写、测试数据构建到压测报表分析的压测方案。期望对你有帮助。 目录 1 背景与挑战 2 解决方案 2.1 压测模式选型 2.2 压测用例编写 2.3 测试数据构造 2.4 压测报表分析 3 实践案
技术目标: 上行到消息队列api吞吐量10000条/秒，下发第三方平台1000条/秒（仅平台自身处理能力，第三方看第三方处理能力极限指标为准）；保证消息中心100%高可用。
许多现代分布式应用程序都建立在分布式一致键值存储之上。Hadoop生态系统中的应用程序和“Netflix栈”的许多部分都使用Zookeeper。Consul公开了服务发现和运行状况检查API，并支持Nomad等集群工具。Kubernetes容器编排系统，MySQL的Vitess水平扩展，Google Key Transparency项目以及许多其他系统都是基于etcd构建的。有了这么多关键任务集群，服务发现和基于这些一致键值存储的数据库应用程序，测量可靠性和性能是至关重要的。
今天我们来讲讲什么是云服务，云计算的三种服务模式有哪三种，我们经常评估服务的性能指标都有哪些，分别是什么意思，平时“那些人”说的QPS是什么，TP是什么，日活又是什么呢？我们下面来一一揭晓。
串行回收指的是在同一时间段内只允许有一个CPU用于执行垃圾回收操作，此时工作线程被暂停，直至垃圾收集工作结束。
元数据是存储系统的核心大脑，元数据性能对整个大数据平台的性能和扩展能力至关重要。尤其在处理海量文件的时候。在平台任务创建、运行和结束提交阶段，会存在大量的元数据 create，open，rename 和 delete 操作。因此，在进行文件系统选型时，元数据性能可谓是首当其冲需要考量的一个因素。
上周，对性能测试系列专题，在公号内发表了第一篇介绍：【性能系列连载一】开篇：性能测试不可不知的“干货”，但反响貌似并不太好，但既然此前已答应了部分读者要连载分享性能这块的知识，含着泪也得继续写。
性能指标在性能测试中起着非常重要的作用，它们帮助我们评估和了解系统的性能表现。下面用通俗易懂的话来解释性能指标的作用和意义：
问题导读： 1.如何构建高并发电商平台架构 2.哈希、B树、倒排、bitmap的作用是什么？ 3.作为软件工程师，该如何实现读写？ 4.如何实现负载均衡、反向代理？ 5.电商业务是什么？ 6.基础中间
2）响应时间没有和吞吐量TPS/QPS挂钩。而只是测试了低速率的情况，这是完全错误的。
我自己并不用JMeter进行压测，故事的缘起是因为看到了同事适用JMeter进行测试的测试报告，偶然间发现一个问题，JMeter报告中的吞吐量误差较大。结果如图：
性能测试中有很多非常重要的概念，如吞吐量、最大并发用户数、最大在线用户数等。有很多读者也非常关心，如何针对自身的系统确定当前系统，在什么情况下就可以满足系统吞吐量、并发用户数等指标要求呢？
在做压力测试时，新手测试人员常常在看报告时倍感压力：这么多性能测试指标分别是什么意思，应该达到什么标准？
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？》。
（下面很多指标术语在不同的语境下可能会有不同的含义，在评价性能指标时，通常是指他们能够达到的最优值。比如吞吐量是指服务能承受的最大吞吐量。）
HotSpot按照分代收集，所以在不同代上产生了多种不同的收集器，随着时间的推移，有些已经弃用，有些已经成为经典，还有目前广泛使用的，如图1-19所示就是7个经典的垃圾收集器，其中G1是目前应用最为广泛的，还有一些是JDK8以上支持的垃圾收集器，图中并未展示，后面小结中会提到。
并发量，是指同时访问服务器站点的连接数[引用百度]。指同一时刻向服务器发送的请求数。
并发量 1.什么是并发量? 并发量，是指同时访问服务器站点的连接数[引用百度]。指同一时刻向服务器发送的请求数。 2.QPS是什么? QPS是指每秒查询率，一般用作单位时间内处理的并发数量。QPS通常
存储是大数据的基石，存储系统的元数据又是它的核心大脑，元数据的性能对整个大数据平台的性能和扩展能力非常关键。本文选取了大数据平台中 3 个典型的存储方案来压测元数据的性能，来个大比拼。
PS：下面是性能测试的主要概念和计算公式，记录下： 一．系统吞度量要素： 一个系统的吞度量（承压能力）与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。 单个reqeust 对CPU消耗越高，外部系统接口、IO影响速度越慢，系统吞吐能力越低，反之越高。 系统吞吐量几个重要参数：QPS（TPS）、并发数、响应时间 QPS（TPS）：每秒钟request/事务 数量 并发数： 系统同时处理的request/事务数 响应时间： 一般取平均响应时间 （很多人经常会把并发数和TPS理解混淆） 理
一个系统的吞度量（承压能力）与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。
本篇原文作者是 LinkedIn 的 Swapnil Ghike，这篇文章讲述了 LinkedIn 的 Feed 产品的 GC 优化过程，虽然文章写作于 April 8, 2014，但其中的很多内容和知识点非常有参考意义。因此，翻译后献给各位同学。
偶然间看到了阿里中间件Dubbo的性能测试报告，我觉得这份性能测试报告让人觉得做这性能测试的人根本不懂性能测试，我觉得这份报告会把大众带沟里去，所以，想写下这篇文章，做一点科普。
项目压测中常常需要分析业务模型，通过线上流量占比计算出不同业务下的接口访问比例，然后脚本中设置比例进行混压，模拟线上用户访问场景。常用的混压比例配置方法有两种：多线程设置不同并发和吞吐量控制器。
昨天NVIDIA美国针对Triton on Jetson有一个讲座，我们看看都讲了哪些：
性能测试服务（Performance Test Service，简称PTS）是全球领先SAAS化性能测试平台，具有强大的分布式压测能力，可模拟海量用户真实的业务操作场景，让应用的性能问题无所遁形。
以及实现了JMS(Java Message Service)标准的OpenMQ。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
云直播
对象存储
