在生产环境压测时,可能存在并发设置过高,导致把生产环境资源占满或者服务器打挂,从而影响系统正常使用;或是导致系统触发限频,出现大量报错,从而影响压测结果;于是针对以上问题,我们可以使用jmeter中的Constant Throughput Timer来解决以上问题。
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。
偶然间看到了阿里中间件Dubbo的性能测试报告,我觉得这份性能测试报告让人觉得做这性能测试的人根本不懂性能测试,我觉得这份报告会把大众带沟里去,所以,想写下这篇文章,做一点科普。
2)响应时间没有和吞吐量TPS/QPS挂钩。而只是测试了低速率的情况,这是完全错误的。
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?》。
最开始在Kafka 概述中提到了mirc-batch(微批处理),mirc-batch是Kafka 高性能的一个非常重要的原因,这一下子就使Kafka 成为了一个拥有近乎流式处理框架的的高吞吐级别,但是mirc相对于流式处理还是存在很大差异的,但是一些所谓的流式处理框架使用的也有mirc-batch(比如说spark Streaming),当然啦一些正统的流式处理框架,比如说storm、Flink使用的都是典型的流式处理。 本文按照 批处理、微批处理、流式处理来说一下为什么Kafka选择了micr-batch。 在介绍之前先说一下几个经典概念:
Arrivals 线程组,基本用法就是通过设计预期的总吞吐量,让系统计算需要的线程数。此时的线程数就是平均并发数
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。
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?
如上图所示,可能存在某一个系统产生关键数据,所有系统都需要其进行提供数据,导致A系统与要提供数据系统产生耦合,系统拓展,其他系统的需求修改都会导致A系统产生修改。
Hadoop架构在目前的大数据处理上,具有极大的优势,其中主要的一个原因就是Hadoop解决了系统进行数据处理的数据吞吐量的问题。海量的大数据通过Hadoop架构集群能够进行高效稳定的数据处理,那么Hadoop吞吐量是如何通过系统架构得到提升的呢,下面我们来了解一下。
一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。
本文最初发布于 Confluent 官方博客,经授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。
ApacheKafka是最流行的事件流处理系统。在这个领域中有很多同类的系统可以拿来比较。但是最关键的一点就是性能。Kafka以速度著称,但是,它现在能有多快,以及与其他系统相比又如何呢?我们决定在最新的云硬件上测试kafka的性能。 为了进行比较,我们选择了传统的消息broker RabbitMQ和基于Apache Bookeeper的消息broker Apache Pulsar。我们要关注以下几点,1.系统吞吐量。2.系统延迟。因为他们是生产中事件流系统的主要性能指标,特别是吞吐量测试测量每个系统在利用硬件(特别是磁盘和CPU)方面的效率。延迟测试测量每个系统交付实时消息的延迟程度,包括高达p99.9%的尾部延迟,这是实时和任务关键型应用程序以及微服务体系结构的关键需求。 我们发现Kafka提供了最好的吞吐量,同时提供了最低的端到端延迟,最高达到p99.9的百分比。在较低的吞吐量下,RabbitMQ以非常低的延迟交付消息。
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。
(下面很多指标术语在不同的语境下可能会有不同的含义,在评价性能指标时,通常是指他们能够达到的最优值。比如吞吐量是指服务能承受的最大吞吐量。)
性能指标在性能测试中起着非常重要的作用,它们帮助我们评估和了解系统的性能表现。下面用通俗易懂的话来解释性能指标的作用和意义:
[root@localhost bin]# java -XX:+PrintCommandLineFlags -version -XX:InitialHeapSize=29899008 -XX:MaxHeapSize=478384128 -XX:+PrintCommandLineFlags -XX:+UseCompressedClassPointers -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseParallelGC java version "1.8.0_45" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_45-b14) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.45-b02, mixed mode)
PS:下面是性能测试的主要概念和计算公式,记录下: 一.系统吞度量要素: 一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。 单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口、IO影响速度越慢,系统吞吐能力越低,反之越高。 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TPS理解混淆) 理
分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦。现在开源的消息中间件有很多,前段时间我们自家的产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注。
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。
吞吐量是指对网络、设备、端口、虚电路或其他设施,单位时间内成功地传送数据的数量(以比特、字节、分组等测量)。
侠义上来说,可以理解为系统注册用户数;广义上来说,可以理解为所有访问过系统的用户数
今天看到微软研究院开源了一个新的C#项目,叫Garnet,它实现了Redis协议,可以直接将Redis替换为Garnet,客户端不需要任何修改。根据其官网的信息,简单的介绍一下它。
Dissecting Message Queues 概述: 我花了一些时间解剖各种库执行分布式消息。在这个分析中,我看了几个不同的方面,包括API特性,易于部署和维护,以及性能质量.。消息队列已经被分为两组:brokerless和brokered。 brokerless消息队列是对等的,没有中间商参与信息的传递,而brokered队列有一些服务器端点之间。 性能分析的一些系统: Brokerless nanomsg ZeroMQ Brokered ActiveMQ
在测试环境进行压力测试时,我们可以把并发量设置的比较高,可以得出最大并发量。但是在生产环境下,有时候我们会根据客户的要求,可能只要求应用能满足用户使用就可以,且压测时要保证不系统正常、不崩溃。这时我们用到jmeter的限频。
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。
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通常
PS:下面是性能测试的主要概念和计算公式,记录下: 一.系统吞度量要素: 一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。 单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口、IO影响速度越慢,系统吞吐能力越低,反之越高。 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TPS理解混淆)
可以使用工具来进行性能测试,例如使用Apache JMeter等工具模拟并发请求,测量系统的吞吐量和响应时间。
有的应用需要大量计算,他们会长时间、不间断占用CPU资源,导致其他资源无法争夺CPU而响应缓慢,从而带来系统性能问题。例如:代码递归导致的无限循环,正则表达式引起的回溯问题,JVM频繁的FULL GC,以及多线程编程导致的大量上下文切换等,这些都是导致CPU资源繁忙的因素。
作者 | Raúl Gracia,王钟乐,周煜敏,滕昱 审校 | 蔡芳芳 1引言 流式应用程序通常从各种各样的来源 (例如,传感器、用户、服务器) 并发地采集数据,并形成一个事件流 (stream of events)。使用单个流来捕获由多个数据源生成的并行数据流可以使得应用程序能够更好地理解数据,甚至更有效地处理数据。例如,将来自一组传感器的数据输入到单一数据流中,就可以使得应用程序通过引用单一数据流来分析所有这类传感器数据。当这些单个的流可以以高并行度读取时,应用程序就能自行决定如何映射自身的抽象设计到
在设计使用文本生成模型的系统时,许多人首先会转向专有服务,例如 OpenAI 的 GPT-4 或 Google 的 Gemini。毕竟,这些是目前最大、最好的模型,那么为什么还要使用其他模型呢?最终,应用程序会达到这些 API 不支持的规模,或者它们变得成本高昂,或者响应时间太慢。开源模型可以解决所有这些问题,但如果你尝试以使用专有 LLM 的方式使用它们,你将无法获得足够的性能。
Apache JMeter 是一个用于负载测试和性能测试的强大开源工具。逻辑控制器(Logic Controllers)是 JMeter 的重要组成部分,帮助用户定义请求的执行逻辑。吞吐量控制器(Throughput Controller)是其中一种,用于控制采样器执行的频率,以实现特定的吞吐量目标。本指南将详细介绍如何配置和使用 JMeter 的吞吐量控制器。
要讲 kafka 分区数和吞吐量的关系,首先得理解什么是分区(partition)。
机器之心报道 编辑:泽南 1750 亿参数,只需要一块 RTX 3090,ChatGPT 终于不再是大厂专属的游戏? 计算成本是人们打造 ChatGPT 等大模型面临的重大挑战之一。 据统计,从 GPT 进化到 GPT-3 的过程也是模型体量增长的过程 —— 参数量从 1.17 亿增加到了 1750 亿,预训练数据量从 5GB 增加到 45TB,其中 GPT-3 训练一次的费用是 460 万美元,总训练成本达 1200 万美元。 除了训练,推理也很花钱。有人估算,现在 OpenAI 运行 ChatGPT
我们用jmeter做性能测试,必然需要学会分析测试报告。但是初学者常常因为对概念的不清晰,最后被测试报告带到沟里去。
利特尔定律(Little’s law)应该是最著名的排队理论之一!让我们看看如何将其用于性能测试。
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;
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。
Kafka和ActiveMQ是两种流行的消息中间件系统,都被广泛用于构建可扩展的、高性能的分布式应用。它们各自有着一些独特的优势和实现方式。
磁盘 I/O 的概念 I/O的概念,从字义来理解就是输入输出。操作系统从上层到底层,各个层次之间均存在 I/O。比如,CPU 有 I/O,内存有 I/O, VMM有I/O, 底层磁盘上也有 I/O,这是广义上的 I/O. 通常来讲,一个上层的 I/O 可能会产生针对磁盘的多个 I/O,也就是说,上层的 I/O 是稀疏的,下层的 I/O 是密集的。 磁盘的 I/O,顾名思义就是磁盘的输入输出。输入指的是对磁盘写入数据,输出指的是从磁盘读出数据。 衡量磁盘 I/O 性能的指标 图 1. 物理磁盘的架构以及常
本文介绍了一种容量推荐模型,实现方式相对相对比较简单,且已在Uber内部使用,可以依照文中的方式开发一版容量推荐系统。
测试脚本采用High_Performance_Throughput,Pair数量为100,Pair数量被设定在100是因为我们在测试中发现一个现象,比如,我们在测试1514B大小的数据包吞吐量时,一个Pair可能只有20Mbps左右,但随着Pair数量的增加,吞吐量也会随之上升,并最终达到吞吐最大值,Pair继续增加,吞吐量也不会出现大的变化。使用100Pairs还有另外一个效果,多Pair在Netstat中看到的效果就是多TCP连接数,在多连接数下,高强度的吞吐测试对设备性能和稳定性都是一个考验。
在本文中,我们将深入探讨Flink新颖的检查点机制是如何工作的,以及它是如何取代旧架构以实现流容错和恢复。我们在各种类型的流处理应用程序上对Flink性能进行测试,并通过在Apache Storm(一种广泛使用的低延迟流处理器)上运行相同的实验来进行对比。
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
尽管低轨道卫星通信还有漫长的路要走,但是也让我们看到未来6G的现实投影。任何时间,任何地点和任何方式的通信连接,是现代移动通信系统终极的目标。
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;
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