分布式、微服务、Service Mesh目前都是大家耳熟能详的词语了,现在随便一个互联网公司说出来大家都是在搞微服务。
并发用户数(Maximum concurrent user )是指系统可以同时承载的正常使用系统功能的用户的数量。
用户视角的网站性能 在实践中,使用一些前端架构优化时段,通过优化页面 HTML 样式、利用浏览器端的并发和异步特性、调整浏览器缓存策略、使用 CDN 服务、反向代理等手段,使浏览器尽快地显示用户感兴趣的内容、尽可能近地获取页面内容,即使不优化应用程序和架构,也可以很大程度地改善用户视角下的网站性能。
相信大家对高并发这个词并不陌生,现在有很多家科技公司在进行人才招聘时都会问到关于高并发的问题。其实高并发通常指通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求,是网络直播开发过程中关于系统架构必须考虑的因素之一。所以,在网络直播开发过程中,关于高并发的问题也是开发者们必须重视的一点。
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。
2、 性能测试:模拟用户负载来测试系统在负载情况下系统的响应时间、吞吐量等指标是否满足性能要求
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。
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。
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。
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
Web 服务器性能评估是评定服务器承载能力和效率的重要手段。主要关注几个关键指标:最大并发连接数、响应延迟、吞吐量。不同的评测方法可以帮助我们从多角度了解服务器性能,包括基准性能测试、压力测试、可靠性测试。系统检测通常采用系统本身提供的命令、系统记录文件、集成监控工具等方法进行。
httpjuejin.im/post/5d84e21f6fb9a06ac8248149
硬件基础 分布式存储系统是运行在通用计算机硬件体系结构上的底层系统,熟悉各种硬件的性能,能帮助我们更好的调整架构,最大限度地发挥硬件的价值。 基础参数 常见硬件的大致性能参数如下: 类别性能访问L1 Cache0.5ns分支预测失败5ns访问L2 Cache7nsMutex加锁/解锁100ns内存访问100ns千兆网络每秒100MB从内存顺序读取数据每秒4GB(同机房)网络来回RTT0.5ms(同城跨机房)网络来回RTT1~2ms(不同城跨机房)网络来回RTT300~100msSATA磁盘寻道10msSAT
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。
2014年加入京东,负责京东财务退款及价格保护研发建设,擅长京东逆向流程场景、金额拆分计算、高并发下网站优化。
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?
本文想来和大家聊聊那些年我们听烂了的名词之 ‘高可用’ ,那么第一个问题就是: “如何构建一个高可用系统呢?”
负载测试:找到系统最大的负载能力(通过给系统不断的施压达到饱和状态不能加压为止)
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
"鹅厂网事"由深圳市腾讯计算机系统有限公司技术工程事业群网络平台部运营,我们希望与业界各位志同道合的伙伴交流切磋最新的网络、服务器行业动态信息,同时分享腾讯在网络与服务器领域,规划、运营、研发、服务等层面的实战干货,期待与您的共同成长。
之前做微信钱包的项目,许多功能都需要与腾讯微信的前台(App)或后台交互,微信需要一个access_token凭证用于身份验证。
概述 一个产品的编码完成,并不能代表产品能够给用户体验,其中还必须包含测试、压测分析等,而往往我们的产品上线前却忽略掉压测分析。既然压测分析很重要那么我们应该如何进行呢? 本文章主要通过实践经验来学习了解压测过程,并且提出一些在PHP端可以进行优化的功能点,从而帮助后续开发过程中应用最优方式去编码。 工具 有道是磨刀不误砍柴工,要有好的工具才能做事更有效率,要学会工具的应用才能更进一步的优化系统项目。 关于PHP的工具性能检测工具的话,可以应用xhprof工具或者CI的原生时间打印工具。Xhprof工具的
QPS Queries Per Second 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, 即每秒的响应请求数,也即是最大吞吐能力。
软件性能是与软件功能相对应的一种非常重要的非功能特性,表明了软件系统对时间及时性及资源经济性的要求。
并发线程数:指的是施压机施加的同时请求的线程数量。比如,我启动并发线程数100,即我会在施压机器上面启动100个线程,不断地向服务器发请求。
QPS是每秒查询率,是一台服务器每秒的查询次数,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,即每秒的响应请求数, 也就是最大吞吐能力;
公司有一个Web Service,访问量不大, 但也不算小, 每天几百万的量级。正常情况下, 平均每个请求响应的时间在200毫秒左右。 每天几百万的访问量, 那么程序每秒请求处理数量在几十个左右, 高峰期也就上百, 而服务器上php处理请求的进程数是大于这个数的,因此, 服务器的处理能力勉强能满足当前量级的请求, 除了少数时候高峰期会出现不稳定的状况, 大多数时候也算是相安无事, 但是从服务器失败请求的数量来看应该离服务器处理能力极限的临界点不远了。 这个Web Service有一个特点, 它并不是面向终端
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。
面试中,难免会被面试官问到,你们接触过的项目中QPS最高是多少?TPS呢?PV、UV、DAV......
那些年熬夜刷的12306经过多年迭代,承受着这个世界上任何秒杀系统都无法超越的 QPS,上百万的并发再正常不过。那么,系统如何在 100 万人同时抢 1 万张火车票时,提供稳定的服务?
负载测试是模拟实际软件系统所承受的负载条件的系统负荷,通过不断加载(如逐渐增加模拟用户的数量)或其它加载方式来观察不同负载下系统的响应时间和数据吞吐量、系统占用的资源(如CPU、内存)等,以检验系统的行为和特性,以发现系统可能存在的性能瓶颈、内存泄漏、不能实时同步等问题。负载测试更多地体现了一种方法或一种技术。
服务器如何发送数据? 服务器程序将需要发送的数据写入该程序的内存空间中; 服务器程序通过操作系统的接口向内核发出系统调用; 系统内核将用户态内存空间中的数据复制到内核缓冲区中去,然后通知网卡过来取;此后CPU转而做其他处理; 网卡到CPU指定的内核缓冲区中将数据复制到网卡缓冲区中; 网卡将字节转换成二进制位,再以电信号的形式输出至网络。 注意:数据在计算机内部的复制是按照总线的宽度来复制的。比如在32位的操作系统中,数据每次都复制32位。 总线就像是一条32/64车道的马路,数据在计算机中是以0/1的形
8核16g服务器是配置比较高的服务器了,具体支持多少并发,会受到带宽、服务器速度、不同用户正在访问的页面大小等一系列因素的影响,这个问题是无法得到一个准确答案。
大家在观察压测&日常线上请求的平响、cpu使用时通常都能见到n多的毛刺,有的毛刺凸显并且有规律可循,有的杂乱无章,这些毛刺到底是因为什么产生的,对应的解决解决套路是怎么样的?
-t 100 http://www.isTester.com/zhichang/177.html
我们知道 Asp.net Core 在 windows 服务器上部署的方案有 4 种之多。这些部署方案对性能的影响一直以来都是靠经验。比如如果是部署在 IIS 下,那么 In Process 会比 Out Process 快;如果是 Self Host 那么使用 HttpSys 服务器会比 Kestrel 快。 那么真实结果是否如我们想象的那样呢?接下来就让我们来做一次 benchmarks 吧。
大型互联网需要面对高并发的访问用户,比如在天猫“双11”的时候,一分钟之内,有超过一千万的独立用户访问整个天猫系统,大规模的并发用户访问会对系统的处理能力造成巨大的冲击,系统必须要有足够强的处理能力才能够满足。同时有这么多用户来访问,产生了巨大的访问流量,对系统的抗压能力形成了考验。
Hi,大家好,今天依然是金三银四面试系列,如果你想了解之前的面试相关文章可以在文末点击👉「阅读原文」查看更多或者点击以下👇「蓝色字」查看最近文章。 金三银四跳槽季,自动化面试题预热一波 金三银四求职季,接口自动化面试题助攻一波 金三银四季招聘季,APP测试面试题温新一遍 以下分享性能测试相关面试题,欢迎在文末留言补充评论✍️。 一 解释常用的性能指标名称与具体含义 性能测试是通过测试工具模拟多种正常、峰值及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。验证软件系统是否能够达到用户提出的性能指标,发现系统中
系统写好了,能不能顺利上线?一般来说我们需要做一些压力测试来判断。比如系统预计每天一百万的接口访问量,并且访问时段主要集中在早八点到晚八点,那么平均下来 RPS 大约是 22 次左右,不过用户的访问量通常不会很平均,假设峰值流量是平均流量的 3 到 5 倍的话,那么我们可以推断出项目要想顺利上线,RPS 至少应该达到 66+ 次,110+ 次更好。由此可见上线前用压力测试工具测试 RPS 是一个很重要的环节。
如果前面已经有人来做了,我再做一次性能测试,就要拿着性能的指标和前面的人的性能指标来进行对比。
通常在考虑系统QPS时,应当按业务上的极限QPS作为系统必须承担的QPS设计,比如10亿个红包,因为用户量巨大,极限QPS是可能是10亿
性能测试是通过测试工具模拟多种正常、峰值及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。验证软件系统是否能够达到用户提出的性能指标,发现系统中存在的性能瓶颈并加以优化。
好久没上OSC,上面安排测下Mycat,于是申请服务器,花了两个周做出这个东西,供以借鉴。
裸奔秒杀 不加思考,上来直接按照 SpringBoot + MyBatis 模式进行秒杀系统的设计,流程如下:
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