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...而通常境况下，我们面对需求，我们评估出来的出来QPS、并发数之外，还有另外一个维度：日PV。 通过观察系统的访问日志发现，在用户量很大的情况下，各个时间周期内的同一时间段的访问流量几乎一样。...同时在线用户数=每秒请求数RPS（吞吐量）+并发连接数+平均用户思考时间 平均并发用户数的计算：C=nL / T 其中C是平均的并发用户数，n是平均每天访问用户数（login session），L是一天内用户从登录到退出的平均时间...（login session的平均时间），T是考察时间长度（一天内多长时间有用户使用系统） 并发用户数峰值计算：C^约等于C + 3*根号C 其中C^是并发用户峰值，C是平均并发用户数，该公式遵循泊松分布理论...： A、首先计算出系统的并发用户数 C=nL / T F=R×C B、统计出系统平均的吞吐量 F=VU * R / T R×C = VU * R / T C、统计出平均每个用户发出的请求数量 R=u*C
很多人经常会把并发数和TPS理解混淆） 理解了上面三个要素的意义之后，就能推算出它们之间的关系： QPS（TPS）= 并发数/平均响应时间 一个系统吞吐量通常由QPS（TPS）、并发数两个因素决定...而通常境况下，我们面对需求，我们评估出来的出来QPS、并发数之外，还有另外一个维度：日PV。 通过观察系统的访问日志发现，在用户量很大的情况下，各个时间周期内的同一时间段的访问流量几乎一样。...同时在线用户数=每秒请求数RPS（吞吐量）+并发连接数+平均用户思考时间 平均并发用户数的计算：C=nL / T 其中C是平均的并发用户数，n是平均每天访问用户数（login session），L是一天内用户从登录到退出的平均时间...（login session的平均时间），T是考察时间长度（一天内多长时间有用户使用系统） 并发用户数峰值计算：C^约等于C + 3*根号C 其中C^是并发用户峰值，C是平均并发用户数，该公式遵循泊松分布理论...： A、首先计算出系统的并发用户数 C=nL / T F=R×C B、统计出系统平均的吞吐量 F=VU * R / T R×C = VU * R / T C、统计出平均每个用户发出的请求数量 R=u*C
并发数 并发数（并发度）：指系统同时能处理的请求数量，同样反应了系统的负载能力。.../平均响应时间 一个系统吞吐量通常有QPS(TPS),并发数两个因素决定，每套系统这个两个值都有一个相对极限值，在应用场景访问压力下，只要某一项达到系统最高值，系统吞吐量就上不去了，如果压力继续增大，系统的吞吐量反而会下降...PV PV（Page View）：页面访问量，即页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次。可以统计服务一天的访问日志得到。...而通常情况下，我们面对需求，我们评估出来的出来QPS，并发数之外，还有另外一个维度：日pv。 通过观察系统的访问日志发现，在用户量很大的情况下，各个时间周期内的同一时间段的访问流量几乎一样。...如：用户在大数据量查询时，我们可以将先提取出来的数据展示给用户，在用户看的过程中继续进行数据检 索，这时用户并不知道我们后台在做什么。 用户关注的是用户操作的相应时间。
很多人经常会把并发数和TPS理解混淆） 理解了上面三个要素的意义之后，就能推算出它们之间的关系： QPS（TPS）= 并发数/平均响应时间 一个系统吞吐量通常由QPS（TPS）、并发数两个因素决定...而通常境况下，我们面对需求，我们评估出来的出来QPS、并发数之外，还有另外一个维度：日PV。 通过观察系统的访问日志发现，在用户量很大的情况下，各个时间周期内的同一时间段的访问流量几乎一样。...同时在线用户数=每秒请求数RPS（吞吐量）+并发连接数+平均用户思考时间 平均并发用户数的计算：C=nL / T 其中C是平均的并发用户数，n是平均每天访问用户数（login session），L是一天内用户从登录到退出的平均时间...（login session的平均时间），T是考察时间长度（一天内多长时间有用户使用系统） 并发用户数峰值计算：C^约等于C + 3*根号C 其中C^是并发用户峰值，C是平均并发用户数，该公式遵循泊松分布理论...： A、首先计算出系统的并发用户数 C=nL / T F=R×C B、统计出系统平均的吞吐量 F=VU * R / T R×C = VU * R / T C、统计出平均每个用户发出的请求数量 R
4、并发数 ---- 并发数（并发度）：指系统同时能处理的请求数量，同样反应了系统的负载能力。.../平均响应时间 一个系统吞吐量通常有QPS(TPS),并发数两个因素决定，每套系统这个两个值都有一个相对极限值，在应用场景访问压力下，只要某一项达到系统最高值，系统吞吐量就上不去了，如果压力继续增大，系统的吞吐量反而会下降...6、PV ---- PV（Page View）：页面访问量，即页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次。可以统计服务一天的访问日志得到。...而通常情况下，我们面对需求，我们评估出来的出来QPS，并发数之外，还有另外一个维度：日pv。 通过观察系统的访问日志发现，在用户量很大的情况下，各个时间周期内的同一时间段的访问流量几乎一样。...如：用户在大数据量查询时，我们可以将先提取出来的数据展示给用户，在用户看的过程中继续进行数据检 索，这时用户并不知道我们后台在做什么。 用户关注的是用户操作的相应时间。
并发数(并发度) 指系统同时能处理的请求数量,同时反映了系统的负载能力, 这个数值可以分析机器1s内访问日志数量来得到; 吞吐量 吞吐量 吞吐量是指系统在单位时间内处理请求的数量,TPS,QPS都是吞吐量的常用量化指标...重要参数 QPS(TPS),并发数，响应时间 1 . QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量 2 . 并发数：系统同时处理的request/事务数 3 ....响应时间：一般取平均响应时间 关系 QPS(TPS)=并发数/平均响应时间 一个系统吞吐量通常有QPS(TPS),并发数两个因素决定，每套系统这个两个值都有一个相对极限值，在应用场景访问压力下，只要某一项达到系统最高值...PV 页面访问量,即页面浏览量或点击量,用户每次刷新即被计算一次,可以统计服务一天的访问日志得到; UV 独立访客,统计1天内访问某站点的用户数,可以统计服务器一天的访问日志并根据用户的唯一标识得到,...如：用户在大数据量查询时，我们可以将先提取出来的数据展示给用户，在用户看的过程中继续进行数据检 索，这时用户并不知道我们后台在做什么。 用户关注的是用户操作的响应时间 管理员角度考虑性能点 1 .
4、并发数 ---- 并发数（并发度）：指系统同时能处理的请求数量，同样反应了系统的负载能力。.../平均响应时间 一个系统吞吐量通常有QPS(TPS),并发数两个因素决定，每套系统这个两个值都有一个相对极限值，在应用场景访问压力下，只要某一项达到系统最高值，系统吞吐量就上不去了，如果压力继续增大，...6、PV ---- PV（Page View）：页面访问量，即页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次。可以统计服务一天的访问日志得到。...而通常情况下，我们面对需求，我们评估出来的出来QPS，并发数之外，还有另外一个维度：日pv。 通过观察系统的访问日志发现，在用户量很大的情况下，各个时间周期内的同一时间段的访问流量几乎一样。...如：用户在大数据量查询时，我们可以将先提取出来的数据展示给用户，在用户看的过程中继续进行数据检 索，这时用户并不知道我们后台在做什么。 用户关注的是用户操作的相应时间。
，有3万个并发用户在编写帖子，有1万个并发用户浏览帖子内容，有3万个并发用户在点击某个帖子，，系统有9万的并发用户。...值得注意的是，这9万并发用户中，真正对系统产生压力的只有5万用户，即提交新帖和点击帖子的用户。换句话说，仅对系统发起了请求的并发用户才会对系统施加压力。...通常，对于交互式应用，用户直接的体验是“响应时间”，通过“并发用户数”和“响应时间”可以确定系统的性能规划；但对于非交互式应用，用“吞吐量”来描述我们对系统性能的期望可能更加合理。...作为性能测试的主要关注指标，吞吐量和并发用户数之间存在一定的联系，在没有遇到性能瓶颈的时候，吞吐量可以采用如下公式计算： ?...注意：虽然吞吐量指标可被看作是系统承受压力的体现，但是不同并发用户数量的情况下，对同一个系统施加相同的吞吐量压力，很可能会得到不同的测试结果。
TPS）、并发数两个因素决定，每套系统这两个值都有一个相对极限值，在应用场景访问压力下，只要某一项达 到系统最高值，系统的吞吐量就上不去了，如果压力继续增大，系统的吞吐量反而会下降，原因是系统超负荷工作...当没有遇到性能瓶颈的时候，吞吐量与虚拟用户数之间存在一定的联系，可以采用以下公式计算：F=VU * R / 其中F为吞吐量，VU表示虚拟用户个数，R表示每个虚拟用户发出的请求数，T表示性能测试所用的时间...四、性能术语 1、并发用户数的计算公式 系统用户数：系统额定的用户数量，如一个OA系统，可能使用该系统的用户总数是5000个，那么这个数量，就是系统用户数。...同时在线用户数=每秒请求数RPS（吞吐量）+并发连接数+平均用户思考时间 平均并发用户数的计算：C=nL / T 其中C是平均的并发用户数，n是平均每天访问用户数（login session），L是一天内用户从登录到退出的平均时间...（login session的平均时间），T是考察时间长度（一天内多长时间有用户使用系统） 并发用户数峰值计算：C^约等于C + 3*根号C 其中C^是并发用户峰值，C是平均并发用户数，该公式遵循泊松分布理论
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=并发数/响应时间。 吞吐量 1.什么是吞吐量? 是指对网络、设备、端口、虚电路或其他设施，单位时间内成功传输的数据量。 2.影响吞吐量的因素?...主要的三个因素有QPS、响应时间和并发数，同时对硬件、带宽等也有影响。 吞出量和并发量有什么区别 并发量是指规定时间内的请求数量。吞吐量是某个时间内的数据总量。...这里的2就是并发量，这里的100就是吞出量。 一般网站性能有关知识 1.软件性能应该考虑哪些因素? 首先，开发软件的目的是为了让用户使用，我们先站在用户的角度分析一下，用户需要关注哪些性能。...同时在线用户数=每秒请求数RPS（吞吐量）+并发连接数+平均用户思考时间 平均并发用户数的计算：C=nL / T 其中C是平均的并发用户数，n是平均每天访问用户数（login session），L是一天内用户从登录到退出的平均时间
System-V的信号量是老古董，除非万不得已，否则我们一般用POSIX信号量，好用、简单、靠谱。...拓展： POSIX信号量分为两种，分别是POSIX无名信号量和POSIX有名信号量，这两种信号量比之前介绍的system-V的信号量机制要简洁，虽然没有后者的应用范围那么广泛（尤其在一些老系统中，因为system-V...的信号量机制要更古老一些），但是POSIX良好的设计使得他们更具吸引力。...POSIX有名信号量的一般使用步骤是： 1，使用sem_open( )来创建或者打开一个有名信号量。 2，使用sem_wait( )和sem_post( )来分别进行P操作和V操作。...POSIX无名信号量的一般使用步骤是： 1，在这些线程都能访问到的区域定义这种变量（比如全局变量），类型是sem_t。 2，在任何线程使用它之前，用sem_init( )初始化他。
并发编程之信号量 详解 1、Semaphore可以控同时访问的线程个数 2、Semaphore类位于java.util.concurrent包下，它提供了2个构造器： 12345678 //参数permits...) throws InterruptedException { }; 通过availablePermits()方法得到可用的许可数目 举例 我们知道读锁可以允许多个线程同时进行读取，我们可以使用信号量来限制线程个数...(); } //读方法 public void reader(){ rLock.lock(); //获取读锁 try { semaphore.acquire(); //获取信号量，...信号量-1，如果没有成功获取，那么阻塞 System.out.println(this.getName()+"正在读文件"); Thread.sleep(1000); } catch (...Exception e) { e.printStackTrace(); }finally{ semaphore.release(); //释放信号量 rLock.unlock()
所以应该将有限的成本投放到已产生转化行为的既有客户的留量运营维护中，先完成留量的培育再进行转化，目标客群精准且规模完整可视的情况下，搭建高质量用户聚集社群，高频次触达激活用户，整体获客成本相较于流量营销会大幅降低...形成新一层面的留量，完成留量复制的成倍增长。...三、用户“留量”思维模型搭建 相较于为了实现用户增长，更多追求获取新用户的AARRR模型营销策略，留量营销更多聚焦的是以留存用户为首位的RARRA模型。...通过流量引进用户留存，再经过适当的营销策略激活优化用户，完成关键的转化行为后，再进行行为激励推动留量用户产生推荐传播行为，实现以留量池内存量带增量的用户良性增长，高质量的留存用户能产生持续的付费贡献行为...四、总结 留量思维是从用户留存角度出发，以产品为转移导向的流量造就了快速迭代更新的产品，已不适用于用户需求精准化、有效性的产业互联网时代，衡量标准的变化衍生出的以服务为转移导向的留量思维，深度赋能建立企业与用户之间有效互动
大型网站，比如门户网站，在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。...6、负载均衡 负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的高端解决办法。 ...这些业务在物理服务器基础上，需要复杂的载量平衡算法。在IP世界，业务类型由终端TCP或UDP端口地址来决定，在第四层交换中的应用区间则由源端和终端IP地址、TCP和UDP端口共同决定。 ...CDN的实例 举个例子来说，当某用户访问网站时，网站会利用全球负载均衡技术，将用户的访问指向到距离用户最近的正常工作的缓存服务器上，直接响应用户的请求。 ...为VIP型虚拟主机而特加的V**高速压缩通道，使用高速压缩的电信网通、电信国际（HK）、网通国际（HK）等跨网专线通道，智能多线，自动获取最快路径，极速的动态实时并发响应速度，实现了网站的动态脚本实时同步
大型网站，比如门户网站，在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。...6、负载均衡 负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的高端解决办法。 ...这些业 务在物理服务器基础上，需要复杂的载量平衡算法。在IP世界，业务类型由终端TCP或UDP端口地址来决定，在第四层交换中的应用区间则由源端和终端IP 地址、TCP和UDP端口共同决定。 ...CDN的实例 举个例子来说，当某用户访问网站时，网站会利用全球负载均衡技术，将用户的访问指向到距离用户最近的正常工作的缓存服务器上，直接响应用户的请求。 ...为VIP型虚拟主机而特加的V**高速压缩通道，使用高速压缩的电信网通、电信国际（HK）、网通& lt;==>国际（HK）等跨网专线通道，智能多线，自动获取最快路径，极速的动态实时并发响应速度
0x02,Semaphore信号量的用法 0x03,写这个技术点的目的 这个用法其实可以做限流的用途，获取许可就执行业务，获取不了许可就可以返回自定义信息，这样就可以基于自己想要做的事情做下，所以这篇文章就是自己想写的文章而已了...0x04,如何理解信号量Semaphore 理解这个技术点可以对比生活中的例子，记得县城里都会有专门看车的地方，你获取到一个"令牌"即车牌，看车的人就会帮你去看，然后当你购物完一天去取车的时候，然后再把..."令牌"还给看车的，其实整个过程就和这个信号量semaphore很像，得到一个许可之后才能去做事情。...0x05,总结 关于多线程中的这两个组件CountDownLatch,Semaphore，自己到这里已经写完了，至于CyclicBarrier组件用法比信号量用法还少，这里自己就不再继续写了，想了解这个组件的可以自己看下
引言 上文编码技巧 --- 同步锁对象的选定中，提到了在C#中，让线程同步有两种方式： 锁（lock、Monitor等） 信号量（EventWaitHandle、Semaphore、Mutex） 加锁是最常用的线程同步的方法...，就不再讨论，本篇主要讨论使用信号量同步线程。
吞吐量(Throughput) 是指系统在单位时间内处理请求的数量。 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。...QPS（TPS）= 并发数/平均响应时间 ps：并发一定，响应时间小，吞吐量大，所以读写吞吐量是要区分的。...并发超过一定数字后，如果压力继续增大，系统的吞吐量反而会下降，原因是系统超负荷工作，上下文切换、内存等等其它消耗导致系统性能下 降。...这种模式下的并发量受到线程数的限制，但对于 Tomcat 来说几乎没有 BUG 存在了。...并发能力问题涉及整个系统架构和业务逻辑。 系统环境不同，Tomcat版本不同、JDK版本不同、以及修改的设定参数不同。并发量的差异还是满大的。
开启后，即可在浏览器里输入 ftp://localhost:21测试，如果提示用户名、密码，输入mac系统的登录用户名/密码即可。...连接成功后，默认的根目录为当前用户的个人文件夹，即：/Users/登录用户名 如果觉得每次输入密码麻烦，可以用 ftp://用户名:密码@IP:端口 的方式连接，比如： ftp://jimmy:123456
测试机器为腾讯云服务器1核1G内存，swap分区2G，停用除SSH外的所有服务，仅保留nginx，优化思路主要包括两个层面：系统层面+nginx层面。
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