近期,掘金发出技术专题的邀约,我也是紧跟潮流,写了一篇关于网络协议的性能优化与性能评估的文章,本篇文章主要讲了三个大方向包括:网络协议的性能指标、性能优化策略、性能评估方法;并针对这三个方面进行深入的分析,希望与大家一起交流分享。
大部分新手在用jmeter做压力测试的时候,对一些性能术语十分模糊,直接导致的后果就是对测试出来的结果数据根本不能理解,更谈不上分析了。今天的文章就着重给大家解释一下压力测试中的一些专有名词
软件程序的性能问题在设计价段就应该有充分的考虑,根据实际需求制定对应的技术方案和实现方法,比如软件运行后的并发用户数、数据存储量等要求;通常所说的性能优化无非是从并发用户量、吞吐量、安全可靠性这三个方
在B2B业务领域,系统吞吐量是衡量一个系统性能好坏的重要指标。对于Java项目而言,提升系统吞吐量意味着在有限的硬件资源下,能够处理更多的业务请求,保证系统的稳定性和高效性。以下是一些详细且专业的解决方案,帮助提升Java项目的系统吞吐量。
在当今数字化的世界中,网络性能是网络工程师日常工作中的重要关注点。无论是为企业构建强大的数据中心架构、维护云服务的高可用性,还是确保用户在浏览网页或使用应用程序时获得卓越的体验,理解和管理网络性能是至关重要的。在这个过程中,我们经常涉及到一系列关键概念,包括延迟、带宽、吞吐量和响应时间。
通过讲解如何优雅扩容云硬盘,我们了解了云盘连接到服务器上的具体操作过程。那么,如何进一步了解已挂载硬盘的实际性能呢?你或许会疑惑,测试硬盘性能,为什么不能用Linux系统自带的dd工具呢?而且不少人之前都这么用的:
常用的网站性能测试指标有:吞吐量、并发数、响应时间、性能计数器等。 并发数 并发数是指系统同时能处理的请求数量,这个也是反应了系统的负载能力。 响应时间 响应时间是一个系统最重要的指标之一,它的数值大小直接反应了系统的快慢。响应时间是指执行一个请求从开始到最后收到响应数据所花费的总体时间。 吞吐量 吞吐量是指单位时间内系统能处理的请求数量,体现系统处理请求的能力,这是目前最常用的性能测试指标。 QPS(每秒查询数)、TPS(每秒事务数)是吞吐量的常用量化指标,另外还有HPS(每秒HTTP请求数)。 跟吞
系统性能是互联网应用最核心的非功能性架构目标,系统因为高并发访问引起的首要问题就是性能的问题,高并发访问的情况下,系统因为资源不足,处理每个请求的时间都会变慢,看起来就是性能的变差。
tomcat服务器在JavaEE项目中使用率非常高,所以在生产环境对tomcat的优化也变得非常重要了。
消息队列(message queue)模型是基于队列提供消息传输服务的,多用于进程间的通信以及线程间的通信。该模式定义了消息队列queue,发送者sender,接收者receiver,提供了一种点对点的消息传递方式,即发送者发送每条消息到队列制定位置,接收者从指定位置获取消息,一旦消息被消费,会从队列移除,发送者和消费者都是点对点一一对应,不会被其他消费者处理。
推理是基于AI的应用程序真正发挥作用的地方。AI使越来越多的应用程序变得更加智能化,对象识别、图像分类、自然语言处理和推荐引擎只是其中的一小部分。
文 / Mohit Vora, Andrew Berglund, Videsh Sadafal, David Pfitzner, and Ellen Livengood
响应时间是一个系统最重要的指标之一,它的数值大小直接反应了系统的快慢。响应时间是指执行一个请求从开始到最后收到响应数据所花费的总体时间。
如今出现了很多基于云计算技术的各种云服务,可是如何去衡量一个云服务的好与差,并没有很清晰的标准。其实,对于云服务,一定程度上是由云计算技术的性能所决定的。说到性能,尤其是云计算的性能,受影响的因素很多。需要对整个系统进行研究,这包括了所有的硬件组件和整个软件堆栈,所有数据路径上和软硬件上所发生的事情都包括在内,因为这些都有可能影响性能,这使得性能评估变得异常复杂。当云计算性能出现问题时,也很难找到问题的症结。性能瓶颈往往是复杂的,还会以意想不到的方式互相联系,修复了一个问题可能只是把瓶颈推向了系统里的其它地
关注「前端向后」微信公众号,你将收获一系列「用心原创」的高质量技术文章,主题包括但不限于前端、Node.js以及服务端技术
QPS 是一台服务器每秒能够相应的查询次数,即1秒内完成的请求数量,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
性能测试及集群监控工具 本章将介绍Kafka提供的性能测试工具,Metrics报告工具及Yahoo开源的Kafka Manager。 Kafka性能测试脚本 $KAFKA_HOME/bin/kafka-producer-perf-test.sh 该脚本被设计用于测试Kafka Producer的性能,主要输出4项指标,总共发送消息量(以MB为单位),每秒发送消息量(MB/second),发送消息总数,每秒发送消息数(records/second)。除了将测试结果输出到标准输出外,该脚本还提供CSV Repo
本文主要介绍了如何利用Kafka自带的性能测试脚本及Kafka Manager测试Kafka的性能,以及如何使用Kafka Manager监控Kafka的工作状态,最后给出了Kafka的性能测试报告。
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。
原文链接:https://www.cnblogs.com/lonelyJay/p/10076158.html
之前文章《Linux服务器性能评估与优化(一)》太长,阅读不方便,因此拆分成系列博文:
关于 JAVA 在开发几年之后,该学的技术都已经学到了之后,势必就要开始学习一些优化方面的工作,比方说 SQL 的优化,毕竟能写的好 SQL 的人,在公司中那是非常受欢迎的,毕竟谁不想让自己的接口秒出接口呢?但是我们要学的也不光是 SQL 的优化,有时候还有对 JAVA 的一些性能,做出优化操作,让我们的代码更健壮,今天我们就来聊聊这个 JAVA 性能优化的事情。
对被测系统不断施加压力,直到性能指标超过预期或某项资源使用达到饱和,以验证系统的处理极限,为系统性能调优提供依据;
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%。
一款线上产品如果没有经过性能测试,那它就好比是一颗定时炸弹,你不知道它什么时候会出现问题,你也不清楚它能承受的极限在哪儿。
我们需要先明确一下"吞吐量"(Throughput)的定义。在 JMeter 中,吞吐量是指单位时间内服务器处理的请求数量。具体来说,如果你的测试在10秒内完成了100个请求,那么吞吐量就是10 req/sec。
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。
Redis是一个高性能的键值存储系统,广泛用于缓存、队列、计数器等场景。在Redis 6.0版本中引入了多线程模型,这一改进在提高性能方面取得了显著的优势。本篇博客将详细探讨Redis 6.0多线程模型相对于单线程模型的优化之处,以及如何使用多线程Redis来提升应用程序性能。
吞吐量和并发请求数量的关系可以通过下面的类比来理解:假设你有一家餐厅,"并发请求数量"就像是餐厅里的客人数量,而"吞吐量"就像是餐厅在一小时内能够服务的客人数量。即使你的餐厅可以同时容纳100个客人,但如果你的厨师只能每小时做出50份餐点,那么你的"吞吐量"就是50,而不是100。
开源的 Java Web 应用服务器,实现了 Java EE(Java Platform Enterprise Edition)的部 分技术规范,比如 Java Servlet、Java Server Page、JSTL、Java WebSocket。Java EE 是 Sun 公 司为企业级应用推出的标准平台,定义了一系列用于企业级开发的技术规范,除了上述的之外,还有 EJB、Java Mail、JPA、JTA、JMS 等,而这些都依赖具体容器的实现
大型语言模型 (LLM) 在学界和业界都取得了巨大的进展。但训练和部署 LLM 非常昂贵,需要大量的计算资源和内存,因此研究人员开发了许多用于加速 LLM 预训练、微调和推理的开源框架和方法。然而,不同硬件和软件堆栈的运行时性能可能存在很大差异,这使得选择最佳配置变得困难。
QPS:(Query Per Second:每秒查询率),在互联网领域,指每秒响应请求数(http请求)。
简介: 缓存是搭建高性能高并发系统的必备手段之一,通常用来解决性能瓶颈,是程序员的必备知识点,也是面试必备考点。
下载并安装 :https://tomcat.apache.org/download-80.cgi
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。
我们每天的生活中都在用水用电,我只会关心自己的水管是否有水,水压是否稳定,如果我们把水龙头拧到最大,还是一滴一滴的流水。那我们就要愤怒了,直接找房东问明情况。我们从来没想过去找自来水公司。我们每天都会上网,网速很慢,看个电影很卡,需要等很久才缓冲一个画面,我们打开网页很慢,IE状态条一直50%,那我们就要愤怒了,直接找电信、网通公司问明情况。
▐ 2016年,戴尔易安信开始在其主流服务器上部署25Gb以太网,经过四年的发展和培育,25Gb以太网已经被用户广泛接受,并与万兆以太网平分秋色。
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)。
随着大语言模型(LLM)的不断发展,这些模型在很大程度上改变了人类使用 AI 的方式。然而,实际上为这些模型提供服务仍然存在挑战,即使在昂贵的硬件上也可能慢得惊人。
一、什么是高并发 高并发(High Concurrency)是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。 高并发相关常用的一些指标有响应时间(Response Time),吞吐量(Throughput),每秒查询率QPS(Query Per Second),并发用户数等。 响应时间:系统对请求做出响应的时间。例如系统处理一个HTTP请求需要200ms,这个200ms就是系统的响应时间。 吞吐量:单位时间内处理的请求数量。 QPS:每秒响应请求数。在互
高并发(High Concurrency)是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。
线程就是为了能自动分配CPU时间片而生。异步模式设计可显著减少线程等待,在高吞吐量场景中,极大提升系统整体性能,降低时延。因此,像MQ这种需要超高吞吐量和超低时延中间件系统,其核心流程大量采用异步。
计算机的性能,其实和我们干体力劳动很像,好比是我们要搬东西。对于计算机的性能,我们需要有个标准来衡量。这个标准中主要有两个指标。第一个是响应时间(Response time)或者叫执行时间(Execution time)。想要提升响应时间这个性能指标,你可以理解为让计算机“跑得更快”
我们之前讲到了性能需求挖掘、性能方案制定及压测场景设计之疑惑与思考(一)今天我们来看下,性能测试的术语介绍。
https://blog.csdn.net/a303549861/article/details/88744333
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?》。
Redis管道是一种用于优化多个命令执行的机制,允许客户端将多个命令一次性发送给服务器,然后一次性接收所有命令的返回结果。这种机制可以减少客户端与服务器之间的网络往返次数,从而提高性能。
首先购买一台云服务器,并在上面安装 MySQL 数据库,然后部署一个 node.js 之类的 HTTP 服务器监听 80 和 443 端口,在 node.js 中连接数据库并实现业务逻辑。最后购买一个域名并配置 DNS 记录指向我们的服务器 IP 地址,这个网站就算搭建完成了。随着不断的努力,我们网站的访问量越来越多。某天早晨当你美滋滋打开网站想要看一眼最新评论时,却发现网站打不开了。。。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云