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关键词

<1> 的目的 全面了解所 实时掌握的工作状态 为对比、评估、维护提供依据 .... <2> 的基本原理 系统中配置了大量的传感器和寄存器,系统运行的相关参数保存在对应的寄存器中 程序通过读取相应寄存器的指得到系统运行的状况 通过图形/数据方式显示获取的状态数值 <3> 常见的工具 CPU工具 - CPUmark: 综合CPU,包括系统存储,浮点运和逻辑运 - SysID: CPU电压,运行频率,L1、L2 Cache 以及各项技术资料 - Hot CPU Tester: 可器稳定,尤其是超频后的稳定,找出 CPU 的做高超频点或缺陷 显卡工具 - 3DMark: - 衡量显卡外,已渐渐转变为一款衡量整体的软件 - 已发行3Dmark99、3Dmark11和The new 3DMark 等近10个版本 - N-Bench2: 重点CPU以及系统图形 - FurMark: 通过皮毛渲染法来衡量显卡的及其稳定,提供了全屏/窗口、预定分辨率、基于时间或帧的、多种多重采样反锯齿、竞赛等多种模式

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学习之二 ——模型(PV模型)

PV模型 现有的PV公式是: 每台服务器每秒平均PV量 =( (总PV*80%)/(24*60*60*40%))/服务器数量               =2*(总PV)/* (24*60*60 根据这个数据,得出pv的公式变成: 每台服务器每秒平均PV量= ( (80%*总PV)/(24*60*60*(9/24)))/服务器数量 即 每台服务器每秒平均PV量=2.14*(总PV)/* (24 根据实际情况,时间T,进而PV量= ( (80%*总PV)/(24*60*60*(T/24)))/服务器数量 via:http://blog.csdn.net/gracex

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    今天这篇文章的目的,或许可以帮助我们更深入、更清晰的了解的重要。 销售额损失 业内专家估:应用程序问题可会影响企业收入 9%以上。 较好的网站 (提高访问速度)增加了 7-12%收入。 谷歌验表明:查询结果放缓 0.4秒,在广告收入方面每年将损失数百万美元。如果搜索结果慢了 0.5 秒,他们每天会失去 800 万美元。 亚马逊表示:通过他们自己的,页面显示缓慢 1 秒,每年将损失 16 亿美元的销售额。每延迟 100 ms,他们将失去 1%的销售额。 当浏览一个比较缓慢的手网站,4%的人会放弃手终端的浏览。 50%的受访公司说,由于应用程序糟糕,他们失去了获得收入的时——Aberdeen 调查于 2009 年 3 月。 其他 开发者会花费40%的时间用在调应用程序和重现问题上。

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     方案设思路总结

    一、 需求分析 二、 系统分析 三、 业务分析 四、 用例设 五、 策略 六、 工具选取 七、 网络分析 八、 硬件配置 九、 监控 注意: 1、2/8原则的结果并非在线并发用户数,是系统要达到的处理力(吞吐量) 2、如果要求更高系统,根据实际情况,也可以考虑1/9原则或其它更严格的法 3、以上估值只是大致的估, 不是精确值 举例: 想了下,暂时没想到啥好的例子,大致就说一些涉及到数据量的,比如报表统,或者是大数据挖掘,查询等,怎么去估数据量? 2)明确下“需求分析-指标分析”中相关业务功所需基础数据及数据量问题,因为那块需求分析时可只是大致估下,评估指标是否合理,需要认真再分析下 四、用例设 1)用例设 通常是基于场景的用例设 如果是时是基于接口层的请求,可以通过工具查看服务器响应数据大小。 然后根据采集的页面PV峰值、请求数峰值进行

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    如何应用常用公式

    如何应用常用公式 1.问题提出 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。 并发描述的是多个客户端同时向服务器发出请求,考察服务器端承受力的一种方式。 那么如何获得在过程中大家都很关心的并发用户数的数值呢?这里我们给出《软件过程详解与案例剖析》一书中的一些用于估并发用户数的公式。 ? 在实际过程中,作为一名人员,可非常关心怎样设置思考时间才够跟实际情况最合理。其实,思考时间与迭代次数、并发用户数以及吞吐量存在一定的关系。 为了使的场景更加符合真实的情况,可以考虑在公式(6)的基础上再乘以一个比例因子或者指定一个动态随变化的范围来仿真实际情况。

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    】3. 并发用户数怎么

    在线用户数/并发用户数怎么 image.png 如上图, 总共有32个系统进入了系统,但是绿色的用户没有任何动作,所以在线用户数是32,并发用户数是16,这时的并发度就是50% 但是,系统通常如下 如下图,解释一下在线用户数和并发用户数以及压力并发线程的关系 image.png 如果有10000个在线用户数,同时的并发度为1,则并发用户数就是100 如果每个线程的TPS是20,平均响应时间为50ms ,则只需要压力启动5个线程就ok了 对于server来说,它所处理的为100TPS,平均响应时间为50ms, 为1000ms/20TPS 如果server端也有两个线程,那么一个线程的TPS则是50 其中,并发用户数到压力并发线程数的转换,其实就是基准的第一步 综上:TPS的公式为 TPS = 1000ms/(RT)*压力线程数

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    -Jmeter实战

    1、右键点击“划” -> “添加” -> “Threads(Users)” -> “线程组” ? 当启动时间已过,手动只需时当前时间也会覆盖它。 结束时间:结束时间,持续时间会覆盖它。 因为接口调需要,我们暂时均使用默认设置,待后面真正执行时再回来配置。 运行Http请求,修改响应数据格式为“HTML Source Formatted”,可以看到本次搜索返回结果页面标题为”jmeter_百度搜索“ ? 7、右键点击“线程组” -> “添加” -> “监听器” -> “聚合报告”,用以存放报告 ? 这样,我们就完成了一个完整Http接口的JMeter脚本编写。 8、重新配置线程组,做。 点击线程组,配置本次相关参数:线程数,循环次数,持续时间等,这里我们配置并发用户数为10,持续时间为50s ? 9、重新执行绿色小箭头并查看报告 ?

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    篇:入门

    1 坚持梦想,就所有人都不支持你。 这条路会很曲折,你也会一度认为是不是自己选错了, 但只要坚持,就最后没有成功,但努力了就不会有遗憾。 ? 一直是行业中比较难的一块,含金量比较高,工作经验越多工资越高,而且最近很多招聘中初级都要求会,要求越来越高了,那我们就一起学习吧! 负载:在一定软件硬件的环境下,不断进行增加负载,来确定满足指标情况下够承受的最大用户数 :模拟用户在负载环境下,系统的响应时间和吞吐量是否满足指标的要求 TPS:每秒完成的事务数 RT:响应时间 pv:每秒用户访问页面的次数 三、使用jmeter完成接口 要学习,就不得不先去学习如何使用jmeter,下面给大家介绍个简单的案例,后面我会不断更新合集,这里只是入门

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    --3、过程

    在销售环节中,POC提供如下信息: POC提供了一个在技术上评估针对目标程序的工具的会 (从技术角度验证工具的可行; 在被应用程序上对工具进行验。 ); 评估脚本 (估出编写脚本所需要的时间,为以后的提供决策基准); 在目标应用程序上演示解决方案的力(POC象形的展示了自动化工具的优越,为你的划和方案提供决策支持)。 ,例如时间进度偏差、目标未实现等,以防止实际划的偏离。 技巧(常被忽略的问题): 如果在执行过程中发现了软件的问题,您要确保划中为额外环境和缺陷解决方案预备了意外事件处理制。 ),取决于软件的解决方案; 考虑应用技术对您的的所有影响。

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    传奇

    当参与者个人电脑上有空闲资源时(比如长时间不用进入屏保),这些资源就被用来执行一些任务,从而为气候变化预作出贡献。 历史 高和网络的结合,它的发展也与网络的发展同步。 这就是高的原型。很快,Seymour Cray的新架构方式被IBM、HP等公司学习,高开始迅速推广。政府和科研部门采购这种新型的高,以取代原有的大型。 高退守复杂运和公司服务器市场。但很快,互联网为高提供了新的领地。互联网上广泛采用的服务器-客户模式需要一方充当服务器。 由于高有很强的通信需求,所以一个主上往往有不止一个网卡。 ? 服务器 高的主之间的连接方式可很复杂。根据不同的需要,高的内部网络拓扑结构也会不同。 但高需要将多个CPU和大量内存集成在一个箱中,再将箱密集放在支架上,所以热源密度大大提高。过高的温度会迅速烧坏芯片,也会限制高。高的冷却系统必须非常强力。

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    绑定手

    最近遭遇了绑定手号相关的压需求,有了手号登录的经验和数据,这次起来比较简单。 最重要的是难点就是要求开发配合调整配置已经在上一期文章:手号验证码登录中问题解决了,绑定手号唯一的难点就是如何在单账号绑定的过程中不断切换手号,而且保证最后账号的绑定手号还是一开始的14 解决方案: 限制条件已经做成可配置,可以随时更改重启服务即可 选中14号段,用户手号=14+uid 环境固定验证码 uid是9开头的,所以单个用户的绑定手号在149和148之间切换,149为初始状态 ,这里并没有使用每次换一个新手号,第一是怕出现偶然重复,第二是数据维护不容易 方案: 将发送验证码和绑定手号两个接口放在一起压,需要准备一批用户 单个线程绑定一个用户,然后不停地发送验证码和绑定新手号 增加基类属phone和模块类属lastTraceNo来完成参数传递 压脚本: threadmark用来标记任务的,我在模块方法里面返回了traceNo,表示唯一用户登录接口请求操作,方便开发追踪日志

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    Jmeter -2 流程

    必知名词 QPS:每秒查询率 RPS:每秒用户请求率 HPS:每秒用户点击率 后面的我再介绍 流程 需求分析——熟悉业务 明确指标 了解整体软件功、架构 制定划,做好工作量评估 编辑用例 搭建环境(包括监控)、脚本开发 执行 结果分析与调优 分析依据:结果图表 分析思路:服务器硬件瓶颈->网络瓶颈->服务器OS瓶颈(参数配置、数据库、web服务器)->应用瓶颈(SQL 语句、数据库设、业务逻辑、法) 输出报告与结果跟踪

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    法与素

    前言 大家好,这是上班以后的第一篇blog,预后边法还有2篇。也就是说这是本人法系列倒数第3篇,感谢大家的指正,今天是说明随法。 随数发生器 真正的随上,是不可的! 因为这些数的生成依赖于法,从而不可是随的。所以产生的都是伪随数 基本理论 生产随数的最简单办法是线同余数发生器。 seed.compareAndSet(oldseed, nextseed)); return (int)(nextseed >>> (48 - bits)); } 随法应用之素 代码 结合两个定理,以随数生产A,的素代码如下: package chapter10.random; import java.util.Random; /** * 一种概率,一个数是否是素数 Java中使用48位线同余数发生器,并只返回高32位。 代码地址 github地址 仿Java实现随法 素地址 码云地址 仿Java实现随法 素地址

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    法与素

    也就是说这是本人法系列倒数第3篇,感谢大家的指正,今天是说明随法。 随数发生器   真正的随上,是不可的!因为这些数的生成依赖于法,从而不可是随的。 所以产生的都是伪随数 基本理论   生产随数的最简单办法是线同余数发生器。 ?   从上面的公式可知:   为了开始这个序列必须给出x0(x0叫做种子)。 seed.compareAndSet(oldseed, nextseed));  return (int)(nextseed >>> (48 - bits));  } 随法应用之素介绍 反之有可是素数   实验表明,运行50次素数,法错误的概率为25%。   如果P是素数,0<A<P,那么 ?   仅有两个解 A=1或者A=P-1。   因此在 ?    代码   结合两个定理,以随数生产A,的素代码如下: package chapter10.random;  import java.util.Random;  /**  * 一种概率,一个数是否是素数

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    大数据量 :针对某些系统存储、传输、统查询等业务进行大数据量的。 注意:在做时请忘掉分类。 因此,在实施时决不割裂它们的内部联系去进行,而应该基于目标,分析它们之间的关系,以一种高效率的方式来设需求分析阶段的主要任务是分析被系统及其需求,建立数据模型,分析需求,确定合理目标,并进行评审; (2)准备 主要包括 :设场景,根据场景编写程序、编写脚本、准备环境 ,构造数据,环境预调优等; 设场景:针对系统的特点设出合理的场景。 (3)执行 执行阶段工作主要包含两个方面的内容:一是执行用例模型,包括执行脚本和场景;其次过程监控,包括结果、记录指标和数器的值 (4)结果分析与调优 发现问题或者指标达不到预期

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    @[TOC]# 0 指标 总时间 = Class transformation time(类转换时间 一次) + Test程序运行时间(同一段代码执行一次 * 执行次数) 1 Test 程序 10

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    网络指标

    速率:连接在网络上的主在数字信道上传输数据位数的速率单位是 b/s kb/s mb/s gb/s 带宽:数字信道所传输的最高数据率 查看我的网卡是144Mbps 吞吐量:单位时间内通过某个网络的数据量 时延:发送时延 传输时延 处理时延 排队时延 发送时延=数据块长度(比特)/带宽(比特/秒) 时延带宽积代表有多少数据在路上 RTT 往返时间 使用ping,先ping一下网关,再ping百度和谷歌

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    系统评价

    系统评价 <1> 非时间指标 1)器字长:指器一次处理的二进制位数 由加法器、寄存器的位数决定 一般与内部寄存器的位数相等(字长) 字长越长,表示的数据的范围就越大,精确度越高 目前常见的有 - f、CPI、MIPS、CPU时间在评价方面的特点和不足? - 如何科学合理系统的综合?有哪些常用工具?结果否真实反应的实际指标是确定的吗? 如何合理利用时间指标评 - f、CPI、MIPS、CPU时间在评价方面的特点和不足? - 如何科学合理系统的综合?有哪些常用工具? 结果否真实反应的实际指标是确定的吗? [format,png]

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    结对优化(用例设层面)

    在《parewise优化》一文中, 对原来法代码进行了一些优化, 对于笛卡尔积后千条数据,是满足使用需要的。 但在实际业务中,会碰到百万数据。 对于多选项,我的设是,全选+随n个多选(1<=n<=len-1)+空。 按照这个策略,笛卡尔积的结果就是38*210=6718464。 671万数据! parewise根本处理不动。 调整用例设。 1、为空的情况,单独一条用例,即可以为空的,全部设置为空。parewise就不考虑为空的情况了。 38*210就变成了28*110=256,一下量级骤减。 2): """ :param dx: :param mode: 1开发 2上线 :return: """ 开发模式:就完完整整返回结果 上线模式:从结果当中,随返回 1条用于快速冒烟 当然,如果是回归要修改引入,建议还是多花点时间,老老实实跑开发模式比较好。

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    误差统实践

    在之前两篇文章误差分析文字版-上、误差分析文字版-下中,我从纯文字的角度分析了误差产生的原因和来源。接下来就是需要定量分析了。 但是在这之前需要做一些准备工作,就是要在框架中支持这种误差的统。 统对象支持 在数据统对象类PerformanceResultBean中我增加了两个属: /** * 通过QPS=count(r)/T公式得到的QPS,在固定QPS模式中 com.funtester.frame.SourceCode.getPercent(Math.abs(qps - qps2) * 100 / Math.max(qps, qps2)) 基本工作已经做完了,下面是在两个模型固定线程模型和固定 我在ThreadBase类中用了一个属 /** * 执行数,一般与响应时间记录数量相同 */ public int executeNum; 然后在最近结束的时候

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