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搭建监控基础设施

在性能测试的过程中,需要关注到各个不同维度的资源变化趋势的过程,比如操作系统中CPU与内存以及平均负载资源变化的趋势,当然还有很多的指标。主要需要关注的是DB资源,操作系统资源,被测服务的资源,以及其他涉及到的中间件(RabbitMQ,Kafka,Nginx,Redis等)的资源。那么针对这些涉及到的资源需要进行监控和关注,这样的好处是在最终分析性能测试的结果中可以结合各个不同资源来分析存在的问题。比如请求一个列表耗时非常长,那么过程到底是数据库的问题,还是服务本身的问题以及服务对应的操作系统资源瓶颈导致的问题,其实在这个过程中,这些都是存在可能性的,所以在具体排查的过程中,就需要知道在这个过程中各个资源的变化趋势,可以借助这些信息来定位到底是什么导致了请求耗时长的问题。因此,在性能测试的过程中,针对资源的监控是非常重要的。

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    【问底】夏俊:深入网站服务端技术(一)——网站并发的问题

    本文来自拥有十年IT从业经验、擅长网站架构设计、Web前端技术以及Java企业级开发的夏俊,此文也是《关于大型网站技术演进的思考》系列文章的最新出炉内容,首发于CSDN,各位技术人员不容错过。 以下为正文: 一、引子 《关于大型网站技术演进的思考》已经连载完了两个系列,它们分别是《存储的瓶颈》和《网站静态化的处理》,这两个系列对应到网站里的组件就是存储端和浏览器端,网站除了这两端外,还有一端那就是服务端了,服务端上接浏览器端,下承存储端,所以当我们想让网站的浏览器端或存储端性能更加优秀的时候,就不得不去考虑

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    压测TPS_测压管原理

    1. TPS、并发量是什么关系?为什么有的地⽅要⽤TPS?有的地⽅要⽤并发? ⾸先,TPS是⼀个吞吐速度的概念,就是每秒处理多少请求。是衡量系统处理能⼒的指标,⽽往往TPS的最⼤值,并⾮系统资源耗尽的时点,因为TPS和系统资源是⼀个抛物线的关系,就是当资源最优配置时往往是TPS最⾼的时间,当资源耗尽时,往往TPS也是⾮常低的。每个TPS指标都会对应当时的并发量。然后说说并发量,并发量往往是对⼀个系统同时操作的⼈数的,或者说同时产⽣的请求数的预估,来衡量系统的承载能⼒。⾔外之意,这个指标⽬的在于看能否同时承载500个⽤户同时操作?或者 1000个⽤户同时操作? ⼀般来说,内部系统特别喜欢⽤并发量来作为衡量参数,原因是操作⽤户是恒定的,或者说是⽐较确定的⽤户群体,所以并发量特别好预估。但是⽬前互联 ⽹业务或是其他外部系统对接的业务,实际是⽆法确定并发量,所以,⼀般来说 ⽐较容易确定并发数的,使⽤并发数来压测是最能体现系统承载能⼒的。如果不能确定并发数,⼀般来说⽤TPS来衡量,特别是外部系统对接

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    JAVA线程池学习以及队列拒绝策略

    在Java中,如果每当一个请求到达就创建一个新线程,开销是相当大的。在实际使用中,每个请求创建新线程的服务器在创建和销毁线程上花费的时间和消耗的系统资源,甚至可能要比花在实际处理实际的用户请求的时间和资源要多的多。除了创建和销毁线程的开销之外,活动的线程也需要消耗系统资源。如果在一个JVM中创建太多的线程,可能会导致系统由于过度消耗内存或者“切换过度”而导致系统资源不足。为了防止资源不足,服务器应用程序需要一些办法来限制任何给定时刻处理的请求数目,尽可能减少创建和销毁线程的次数,特别是一些资源耗费比较大的线程的创建和销毁,尽量利用已有对象来进行服务,这就是“池化资源”技术产生的原因。 线程池主要用来解决线程生命周期开销问题和资源不足问题,通过对多个任务重用线程,线程创建的开销被分摊到多个任务上了,而且由于在请求到达时线程已经存在,所以消除了创建所带来的延迟。这样,就可以立即请求服务,使应用程序响应更快。另外,通过适当的调整线程池中的线程数据可以防止出现资源不足的情况。

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    Java基础--线程池

    我们知道,操作系统创建线程、切换线程状态、终结线程都要进行CPU调度--这是一个耗费时间和系统资源的事情。服务端应用程序例如web应用中,比较常见的情况是:每当一个请求到达就创建一个新线程,然后在新线程中为请求服务。 每个请求对应一个线程(thread-per-request)方法的不足之一是:为每个请求创建一个新线程的开销很大;为每个请求创建新线程的服务器在创建和销毁线程上花费的时间和消耗的系统资源要比花在处理实际的用户请求的时间和资源更多。除了创建和销毁线程的开销之外,活动的线程也消耗系统资源(线程的生命周期!)。在一个JVM里创建太多的线程可能会导致系统由于过度消耗内存而用完内存或“切换过度”。为了防止资源不足,服务器应用程序需要一些办法来限制任何给定时刻处理的请求数目。 线程池为线程生命周期开销问题和资源不足问题提供了解决方案。通过对多个任务重用线程,线程创建的开销被分摊到了多个任务上。其好处是,因为在请求到达时线程已经存在,所以无意中也消除了线程创建所带来的延迟。这样,就可以立即为请求服务,使应用程序响应更快。而且,通过适当地调整线程池中的线程数目,也就是当请求的数目超过某个阈值时,就强制其它任何新到的请求一直等待,直到获得一个线程来处理为止,从而可以防止资源不足。

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