我们应对单台应用服务器做压力测试，你只有知道了单台能够承受多少才能知道集群能承受多少。
没有那家卖瓜的会说自己家的不甜，同样，没有哪个开源项目愿意告诉你在对它条件最苛刻的时候压力情况是多少，一般官网号称给你看的性能指标都是在最理想环境下的，毫无参考意义。
最近研究了一下系统监控的方案，发现JavaMelody的存在。于是便自己搭建了一套环境来试用下。
某公司新开发了一款大IP手游。上线之后不久，发现几十个人上线之后服务器就崩溃了。一开始还能用大量预算来购买服务器用以支撑，但几天之后由于宣传火爆，随着用户的增多，这才发现单纯增加服务器的成本实在太高了。玩家开始逐渐骂服务器垃圾，各种掉线、卡顿、crash。本想领先竞品抢先进入市场，结果收获的却是满怀期待玩家们的流失。为什么！因为没有做压力测试！
从今年7月到现在转眼间转岗到淘宝部门已经有小半年了，最近刚刚经历人生中第一次双11实战，体验了一把系统经受高并发高流量的冲击的感觉，一个字爽，作为小白，在这小半年里面收获颇多，一个感悟是实战是提高一个人能力的唯一真理，只有真的动手去做了，才会知道会遇到什么问题。日常做项目时候不怕遇到问题如何解决，最怕有些情景考虑不到，而后者是需要经验累积起来的，一方面是试错的累积，一方面是通过书本或者思考源码得来的。来淘宝这半年来为了能够学到更多，从来不敢浪费时间，一边欣赏这人家如何用代码解决高并发高流量问题，一边学着人家如何用工具快速高效的查询系统瓶颈与查找线上问题。
某些对象或者数据没有利用价值了，但是由于某些原因占用着内存，无法被回收，就造成了内存泄漏。
没想到通过 SSH 命令想进入到服务器的时候，一直提示超时，发现我竟然进不去自己的服务器了？？
在测试后要进行容量规划，目的在于让每一个业务系统能够清晰地知道：什么时候应该加机器、什么时候应该减机器。当节日时候业务增长，准确的预估将节省很多资金，并让业务不会被流量击倒。
记得当年《甄嬛传》热播，调用了我们团队的媒体资讯接口。接口被调用挂了。当时虽然我不负责那一块，只是目睹了当时大家在临场解决问题的紧张一幕。但是这件事在我心里埋下了种子，从此追求高可用、高稳定成为职业发展的方向。
公司最近大量的MYSQL要上线，不做压力测试时说不过去的，所以拿出一直使用的sysbench 来压测一下MYSQL ，问题就开始了，最早用的是0.5 version.
使用http cookie manager获取登陆接口响应头中的cookie值，cookie引用变量名正确，但获取到的cookie没有生效，接口仍然报错401
事情的背景是这样的：一个朋友今年年初新开了一家公司，自己是公司的老板，不懂啥技术，主要负责公司的战略规划和经营管理，但是他们公司的很多事情他都会过问。手下员工30多人，涵盖技术、产品、运营和推广，从成立之初，一直在做一款社交类的APP。平时，我们一直保持联系，我有时也会帮他们公司处理下技术问题。
2. 查看网络流量没有发现瓶颈后发现的sso的机器负载很高，内存占用很高。
日常的工作中，会收到一堆CPU使用率过高的告警邮件，遇到某台服务的CPU被占满了，这时候我们就要去查看是什么进程将服务器的CPU资源占用满了。通常我们会通过top或者htop来快速的查看占据CPU最高的那个进程，如下图：
这里先给出结论: 高并发的基本表现为单位时间内系统能够同时处理的请求数, 高并发的核心是对CPU资源的有效压榨。
本节内容讲述线上的调优手段以及压力测试的相关工具，结合一些实际的命令参数，我们将会介绍运行结果的具体含义。本节内容为大致的介绍如何压力测试和如何阅读参数，具体的运行效果需要自己部署一台机器测试，关于这部分的内容受到不同的机器影响会出现完全不同的效果，需要实际测试所以没有进行记录。
高并发是互联网分布式系统架构的性能指标之一,它通常是指单位时间内系统能够同时处理的请求数,简单点说，就是QPS(Queries per second)。
使用wrk模拟http压力打nginx时，发现压测过程中持续出现重传现象，而且在高压下和低压下都会出现不同程度的重传。
性能计数器，指的是服务器或者操作系统性能的一些指标数据，包括系统负载 System Load、对象和线程数、内存使用、CPU 使用、磁盘和网络 I/O 使用等指标。这些指标是系统监控的重要参数，反映系统负载和处理能力的一些关键指标，通常这些指标和性能是强相关的。这些指标很高，成为瓶颈，通常也预示着性能可能会出现问题。
本文由小米信息技术团队研发工程师陈刚原创，原题“当我们在谈论高并发的时候究竟在谈什么?”，为了更好的内容呈现，即时通讯网收录时有修订和改动。 1、引言 在即时通讯网社区里，多是做IM、消息推送、客服系
常见的互联网架构中，一般都能看到spring+mybatis+mysql+redis搭配的身影，在我所服务的公司亦是如此。一般来说，应用内部的接口都是直接调用的，所谓的面向接口编程，应用间的调用直接调或者通过类似dubbo之类的服务框架来执行，数据格式往往采用json，即统一也方便各数据间做转换和取值，缓存一般使用redis或memcached，存储一些对象或json格式的字符串。对外提供的接口，一般都需要进行压力测试，以便估算其性能，并为后续的调优提供指导方向，以下接口便是在压测过程中出现的各种“奇怪现象”，所谓奇怪，指的是从表象上看与我们正常的逻辑思路不符，但其本质还是我们对压力下程序的表现出来的特征不熟悉，用惯用的知识结构试图去解释，这根本是行不通的。下文是我在一次全面压测过程后对数据进行的分析汇总，其中的现象是很多压测常见的，里面的分析过程及改进措施我认为有很大的参考意义。具体内容如下：（部分接口为了安全我省略了其名称，但不影响我们的分析，另外形如1N3T之类的表示的是1台nginx，3台tomcat,具体的tps数值只是为了说明优化前后的比照，没有实际意义）
在平时的开发中，使用kafka来发送数据已经非常熟悉，但是在使用的过程中，其实并没有比较深入的探索kafka使用过程中
接上篇《海量服务实践：手 Q 游戏春节红包项目设计与总结（上篇）》 5.系统保障 第四部分讲述了业务需求的开发，但是否功能开发完成后我们就这样就可放到线上安心睡大觉了呢？ 如果出现一部分
Written by 王磊(bluestn). Summary SRS支持将直播录制为VoD文件，在压测时，如果流路数很多，会出现CPU消耗很多的问题。 原因是写入较小视频包时，SRS使用了write，由于没有缓冲能力，导致频繁的系统调用和磁盘繁忙。 优化方案，可以选择fwrite(v5.0.133+)，或者老版本用内存盘方案，可将DVR性能提升一倍以上。 Environments SRS服务器配置如下： • CPU：INTEL Xeon 4110 双路16和32线程 • 内存：32G • 网卡：10Gb
相信对于前端同学而言，我们去开发一个自己的简单后端程序可以借助很多的nodeJs的框架去进行快速搭建，但是从前端面向后端之后，我们会在很多方面会稍显的有些陌生，比如性能分析，性能测试，内存管理，内存查看，使用C++插件，子进程，多线程，Cluster模块，进程守护管理等等NodeJs后端的知识，在这里为大家来分析一下这些场景与具体实现。
（2）此内存区域是唯一一个在 JAVA 虚拟机规范中没有规定任何 OutOfMemoryError 的区域。
作者：@LucasTwilight https://juejin.im/post/5c71324b6fb9a049d37fbb7c
做性能测试过程中遇到了一些问题，现总结下来，希望能给大家带来一些参考，写的不好请多包涵和指教。因为是公司的项目，为避免信息泄漏，所以把相关信息涂掉了。 问题一： 做接口性能测试时，单用户时响应时间是5
性能测试为保证软件质量起到重要作用，对于交易量较大的应用系统，性能测试更是一个必不可少的环节。
线程组->添加-> Sampler(采样器) -> Http （一个线程组下面可以增加几个Sampler）
Twemproxy 可以说是最古老的 Redis 代理软件了，一般来说，引入代理后性能会比没有引入代理时低一些，毕竟代理会导致一些额外的性能损耗，可是 Twemproxy 却会提升性能， 这主要得益于它的 Pipelining 功能可以实现打包请求，简单点说：当代理收到多个并发请求时，它会把这些请求打包成一个请求发送给后端服务器，从而减少不必要的 RTT。关于 Pipelining 本文不做过多讨论，实际上我想说的是它的另一个功能：连接池！下面看看如何通过 Twemproxy 提升 PHP/Redis 的性能。
计科专业从事嵌入式软件开发多年，最近因为公司需要搞后台研发，经常选择升级的时机放在凌晨，而且大型的数据处理也是放在这个时间段内，经常发生的服务器宕机也是在这个时段。都是在用户使用少的时候开始折腾，折腾的次数多也就容易出现服务器问题。由于做的是物联网设备，在工作中遇到的宕机主要有这么几种情况，对大量数据的操作导致CPU占比在一段时间内骤增从而导致数据接收模块出问题，导致系统监控出现问题，很多设备信息检测不到了。
之前做的压测性能标准、产品说明书的性能需求部分、运营人员提出的性能指标、通过生产环境换算出的性能指标等
本文的宗旨在于通过简单干净实践的方式教会读者，使用 Prometheus + Grafana 部署监控，同时结合监控了解到为什么需要使用 Hystrix 对接口进行超时熔断处理。
提到压力测试，我们想到的是服务端压力测试，其实这是片面的，完整的压力测试包含服务端压力测试和前端压力测试。
本文介绍压测是什么，解释压测的专属名词，教大家如何压测。介绍市面上的常见压测工具(ab、locust、Jmeter、go实现的压测工具、云压测)，对比这些压测工具，教大家如何选择一款适合自己的压测工具，本文还有两个压测实战项目：
这两天用Go做一个比较简单的task：后端有HTTPServer和TCPServer。客户端通过http接入到HTTPServer，HTTPServer通过RPC将请求发送到TCPServer，所有的业务逻辑都由TCPServer处理。
https://www.cnblogs.com/lingyejun/p/7898873.html
本文介绍了服务器性能测试的基本流程和常用的测试方法，以及腾讯WeTest压测大师在服务器性能测试方面的应用。通过压测大师，开发者可以快速发现服务器性能瓶颈，降低服务器采购和维护成本，提高用户留存和转化率。
10月8日，鹿晗与关晓彤恋情公布，瞬间上了热搜，粉丝炸了，微博的服务器也跟着瘫痪了。
在美团的价值观中，“以客户为中心”被放在一个非常重要的位置，所以我们对服务出现故障越来越不能容忍。特别是公司业务正处在高速增长的阶段，每一次故障对公司来说都是一笔不小的损失。而整个IT基础设施非常复杂，包括网络、服务器、操作系统以及应用层面都可能出现问题。在这种背景下，我们必须对服务进行一次全方位的“体检”，从而来保障美团多个业务服务的稳定性，提供优质的用户服务体验。真正通过以下技术手段，来帮助大家吃的更好，生活更好：
Spring Boot总体来说，搭建还是比较容易的，特别是Spring Cloud全家桶，简称亲民微服务，但在发展趋势中，容器化技术已经成熟，面对巨耗内存的Spring Boot，小公司表示用不起。如今，很多刚诞生的JAVA微服务框架大多主打“轻量级”，主要还是因为Spring Boot太重。
SprintBoot总体来说，搭建还是比较容易的，特别是SpringCloud全家桶，简称亲民微服务，但在发展趋势中，容器化技术已经成熟，面对巨耗内存的SprintBoot，小公司表示用不起。如今，很多刚诞生的JAVA微服务框架大多主打“轻量级”，主要还是因为SprintBoot太重。
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