比如购物网站，前端需要快速返回给用户，后端需要处理一系列的动作（查库存，扣费，发货等等，很有可能需要依赖其他第三方系统），所以如果前端和后端如果没有一个消息队列，前端的流量可能会压垮后端。...CAP原则，kafka提供了充分的参数让用户选择，数据一致性越强吞吐量越低，需要根据业务场景评估。 3.数据可以重复消费 不同于传统的消息队列，队列中的数据只能消费一次。...Integer.toString(i), Integer.toString(i))); producer.close(); 这里acks指定了all，即需要等待所有的ISR拉取到record之后再返回，是kafka吞吐量最低但是数据一致性最高的做法
提升B2B业务Java项目系统吞吐量，说白了就是让咱们的系统处理更多的请求，响应更快，不出错或者少出错。 在代码层面，有很多小技巧和优化方法可以尝试。下面咱就说说怎么从代码层面来提升系统的吞吐量。...缓存策略 合理使用缓存是提升系统性能的关键手段之一。通过缓存那些频繁查询的数据，能够显著减少对数据库的访问，从而提高系统的吞吐量。本地缓存和分布式缓存是两种常用的缓存方式。...合理地使用缓存、制定合理的更新策略和失效策略，能够大幅提升系统的吞吐量和性能，提高系统的可用性和稳定性。 8. 代码审查和性能测试 在软件开发中，对代码的质量和性能进行持续的监控和审查至关重要。...而性能测试则是通过量化系统的性能指标，如响应时间、吞吐量、并发用户数等，来评估系统的性能表现。...只有综合考虑这些因素，才能真正提升系统的吞吐量，让系统更加高效、稳定、可靠。
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...，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，上下文切换、内存等等其它消耗导致系统性能下降。...二．系统吞吐量评估： 我们在做系统设计的时候就需要考虑CPU运算、IO、外部系统响应因素造成的影响以及对系统性能的初步预估。...3、吞吐量的计算公式 指单位时间内系统处理用户的请求数 从业务角度看，吞吐量可以用：请求数/秒、页面数/秒、人数/天或处理业务数/小时等单位来衡量 从网络角度看，吞吐量可以用：字节/秒来衡量 对于交互式应用来说...，吞吐量指标反映的是服务器承受的压力，他能够说明系统的负载能力 以不同方式表达的吞吐量可以说明不同层次的问题，例如，以字节数/秒方式可以表示数要受网络基础设施、服务器架构、应用服务器制约等方面的瓶颈；已请求数
，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，上下文切换、内存等等其它消耗导致系统性能下降...二．系统吞吐量评估： 我们在做系统设计的时候就需要考虑CPU运算、IO、外部系统响应因素造成的影响以及对系统性能的初步预估。...在淘宝环境下，假设我们压力测试出的TPS为100，那么这个系统的日吞吐量=100*11*3600=396万 这个是在简单（单一url）的情况下，有些页面，一个页面有多个request，系统的实际吞吐量还要小...3、吞吐量的计算公式 指单位时间内系统处理用户的请求数 从业务角度看，吞吐量可以用：请求数/秒、页面数/秒、人数/天或处理业务数/小时等单位来衡量 从网络角度看，吞吐量可以用：字节/秒来衡量 对于交互式应用来说...，吞吐量指标反映的是服务器承受的压力，他能够说明系统的负载能力 以不同方式表达的吞吐量可以说明不同层次的问题，例如，以字节数/秒方式可以表示数要受网络基础设施、服务器架构、应用服务器制约等方面的瓶颈；已请求数
，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，上下文切换、内存等等其它消耗导致系统...二．系统吞吐量评估： 我们在做系统设计的时候就需要考虑CPU运算、IO、外部系统响应因素造成的影响以及对系统性能的初步预估。...在淘宝环境下，假设我们压力测试出的TPS为100，那么这个系统的日吞吐量=100*11*3600=396万 这个是在简单（单一url）的情况下，有些页面，一个页面有多个request，系统的实际吞吐量还要小...3、吞吐量的计算公式 指单位时间内系统处理用户的请求数 从业务角度看，吞吐量可以用：请求数/秒、页面数/秒、人数/天或处理业务数/小时等单位来衡量 从网络角度看，吞吐量可以用：字节/秒来衡量 对于交互式应用来说...，吞吐量指标反映的是服务器承受的压力，他能够说明系统的负载能力 以不同方式表达的吞吐量可以说明不同层次的问题，例如，以字节数/秒方式可以表示数要受网络基础设施、服务器架构、应用服务器制约等方面的瓶颈；已请求数
我们需要先明确一下"吞吐量"（Throughput）的定义。在 JMeter 中，吞吐量是指单位时间内服务器处理的请求数量。...具体来说，如果你的测试在10秒内完成了100个请求，那么吞吐量就是10 req/sec。 然而，我们在测试计划中配置的线程数（也就是"进程数"）并不直接等于吞吐量。...影响服务器吞吐量的因素有以下几点： 服务器的处理能力：如果服务器无法快速处理请求，那么即使有很多线程同时发送请求，吞吐量也不会增加。...换句话说，如果服务器需要花费很长时间来处理每个请求，那么在单位时间内完成的请求数量就会降低，这会导致吞吐量低于线程数。 网络延迟：如果我们的测试机器和服务器之间的网络延迟较高，那么这也可能影响吞吐量。...例如，如果JMeter无法快速地启动线程，或者无法快速地处理服务器的响应，那么这都可能影响吞吐量。
互联网中，作为域名系统服务器的机器的性能经常用每秒查询率来衡量。 二、TPS，每秒事务 TPS：是TransactionsPerSecond的缩写，也就是事务数/秒。它是软件测试结果的测量单位。...响应时间RT(Response-time)，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。 四、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。...五、吞吐量 系统的吞吐量（承压能力）与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。单个request 对CPU消耗越高，外部系统接口、IO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。...139 / 58 = 3 七、最佳线程数、QPS、RT 1、单线程QPS公式：QPS=1000ms/RT 对同一个系统而言，支持的线程数越多，QPS越高。
com.sunny.controller.TaskController : 调用完成，移除任务，此时队列长度为0 基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统
公式 吞吐量 = 运行代码时间 / (运行代码时间 + 垃圾收集时间) 示例 虚拟机总共运行了100分钟 1）运行代码：99分钟 2）垃圾收集：1分钟 吞吐量 = 99/100 = 99%...参数 -XX:GCRatio 设置吞吐量的大小 -XX:MaxGCPauseMillis 控制最大的垃圾收集停顿时间 分析 互联网交互式项目：需要在停顿时间范围内（100~200ms），保证最大吞吐量...（96%以上） 传统项目：需要在保证最大吞吐量范围内，尽可能的降低停顿时间 吞吐量越大，代表着垃圾收集时间越短，那么用户代码可以充分利用CPU资源，尽快完成程序的运算任务 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献
来自：blog.csdn.net/m0_37595562/article/details/81013909
“性能”这个词过于含糊，更准确的说应该是：延迟（latency）和吞吐量（throughput）。本文举几个简单的例子来解释在固定线程池大小的情况下，不同的并行程度与延迟和吞吐量的关系。...吞吐量对比 吞吐量的计算公式：吞吐量 = task数量 / 最慢的task所花费的时间。 下面是吞吐量对比图： ? 图中吞吐量线条的锯齿不用在意，因为这和是否用足了线程池中的线程有关。...拿不拆分task举例，当工作集=1时，吞吐量 = 1 / 2 = 0.5 tasks/sec，当工作集=6时 吞吐量 = 6 / 2 = 3 tasks/sec。...在如何估算吞吐量以及线程池大小提到计算吞吐量的公式： ? 在我们这个场景中，Tw=0，所以公式就变成了 C / Tc，我们的C=6，而Tc=2s，所以吞吐量就是3 tasks/sec。...同时可以看到，当6个CPU用满的情况下，无论任务如何做并行化处理，其吞吐量峰值维持不变。 当然你也不可能通过扩大线程池来提高吞吐量，因为CPU的数量是固定的。
你可能从来不关心一个系统的吞吐量，但吞吐量对一个系统来说却非常重要。 吞吐量 指在一次性能测试过程中网络上传输的数据量的总和。 ...对于交互式应用来说，吞吐量指标反映的是服务器承受的压力，在容量规划的测试中，吞吐量是一个重点关注的指标，因为它能够说明系统级别的负载能力，另外，在性能调优过程中，吞吐量指标也有重要的价值。...提示，用吞吐量来衡量一个系统的输出能力是极其不准确的，用个最简单的例子说明，一个水龙头开一天一夜，流出10吨水；10个水龙头开1秒钟，流出0.1吨水。当然是一个水龙头的吞吐量大。...发现的80%系统的性能瓶颈都由吞吐量制约； 2. 并发用户数和吞吐量瓶颈之间存在一定的关联； 3. 采用吞吐量测试可以更快速定位问题。 ...通过不断增加并发用户数和吞吐量观察系统的性能瓶颈。然后，从网络、数据库、应用服务器和代码本身4个环节确定系统的的性能瓶颈。 via:http://www.cnblogs.com/fnng
要是我们在请求耗时服务的时候，能够异步请求(请求到controller中时，则容器线程直接返回，然后使用系统内部的线程来执行耗时的服务，等到服务有返回的时候，再将请求返回给客户端)，那么系统的吞吐量就会得到很大程度的提升了
关于吞吐量的一些思考 写入消息队列吞吐量取决于以下两个方面 * 网络带宽 * 消息队列（比如Kafka）写入速度 最佳吞吐量是让其中之一打满，而一般情况下内网带宽都会非常高，不太可能被打满，所以自然就是讲消息队列的写入速度打满...这就就有两个点需要平衡 * 批量写入的消息量大小或者字节数多少 * 延迟多久写入 go-zero 的 PeriodicalExecutor 和 ChunkExecutor 就是为了这种情况设计的 从消息队列里消费消息的吞吐量取决于以下两个方面...启动 queue，有了这些我们就可以通过控制 producer/consumer 的数量来达到吞吐量的调优了 func (q *Queue) Start() { q.startProducers
JMeter吞吐量可能是个假数据，因为它计算的是本机而不是服务端。...593ms，100并发，计算得到的吞吐量为：168.63，JMeter给出的吞吐量为166.4，误差几乎可以忽略。...再看第三个案例：100并发，平均响应时间791ms，计算得到的吞吐量为126.422，JMeter给出的吞吐量为92.3，误差已经很大了。...看结果，平均响应时间193ms，跟第一次结果差不多，JMeter给出的吞吐量值为1.5，误差巨大。 那么1.5的吞吐量是怎么来的呢？...如果JMeter在整个请求过程中平均响应时间是正常统计请求发出到接收到响应的时间，但是吞吐量缺失用本机的整个线程一次循环的时间作为吞吐量计算的依据。
背景 生产环境偶尔会有一些慢请求导致系统性能下降，吞吐量下降，下面介绍几种优化建议。...taskExecutor.initialize(); return taskExecutor; } } 4、业务拆分 可以将比较耗时或者不同的业务拆分出来提供单节点的吞吐量
吞吐量控制器 场景: 在同一个线程组里, 有10个并发, 7个做A业务, 3个做B业务,要模拟这种场景,可以通过吞吐量模拟器来实现. 添加吞吐量控制器 ?...用法1: Percent Executions 在一个线程组内分别建立两个吞吐量控制器, 分别放业务A和业务B 吞吐量控制器采用percent Executions 百分比控制, Throughput设为...同时添加业务百度搜索 表示此吞吐量控制器按线程组线程总数的80% 第二个吞吐量控制器同样选择百分比控制 ?...同时添加业务csdn的一个接口 Throughput设为20, 表示此吞吐量控制器按线程组线程总数的20% 设置线程组并发数10个 ?
然而，随着用户数量的增加和秒杀活动的火爆，商品秒杀系统面临着巨大的为了提高系统的并发处理能力，我们需要寻找一种高效的解决方案。为了提高商品秒杀系统的并发处理能力，我们决定采用多线程爬虫的解决方案。...通过使用多线程技术，我们可以同时处理多个请求，提高系统的并发处理能力，从而更好地解决商品秒杀活动中的高并发访问。传统的单线程爬虫无法满足商品秒杀系统的高并发需求，导致系统响应延迟或崩溃。...因此，需要探索使用多线程爬虫的解决方案，以系统的并发处理能力，以下是探索的一些方案。1多线程爬虫架构：设计一个多线程爬虫架构，使多个线程能够同时处理并发请求，提高系统的并发处理能力。...总结：使用多线程爬虫是提高商品秒杀系统并发处理能力的有效解决方案。...通过合理的架构设计、任务分配与调度、代理IP的使用、异常处理与重试以及高效的数据机制与处理，可以实现系统的高并发处理，提升用户参与秒活动的体验。
为了增加系统的吞吐量，我们要不断增加线程的数量，但机器的线程是昂贵的、可用线程数量也是有限的。...虚拟线程的存在是为了提供更高的吞吐量，而不是速度（更低的延迟）。如果你的应用程序符合下面两点特征，使用虚拟线程可以显著提高程序吞吐量：程序并发任务数量很高。IO密集型、工作负载不受 CPU 约束。...虚拟线程被固定不会影响程序运行的正确性，但它可能会影响系统的并发度和吞吐量。...在异步编程中，我们可以降低系统的响应延迟，但由于硬件限制，平台线程的数量仍然有限，因此我们的系统吞吐量仍有瓶颈。另一个问题是，异步程序在不同的线程中执行，很难调试或分析它们。...虚拟线程通过较小的语法调整来提高代码质量（降低编码、调试、分析代码的难度），同时具有响应式编程的优点，能大幅提高系统吞吐量。
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