QPS 是一台服务器每秒能够相应的查询次数,即1秒内完成的请求数量,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
概念:服务器并发处理能力的量化描述,单位是reqs/s,指的是某个并发用户数下单位时间内处理的请求数。某个并发用户数下单位时间内能处理的最大请求数,称之为最大吞吐率。
在上一篇文章中我们讲解了微服务中的熔断处理方式,在实际开发中和熔断相配的技术就是限流,那么这篇文章我们将着重讲解限流的的知识。
上次我们利用LUA的表数据结构的特性,对IP数据进行去重的操作,接下来的是更进一步对数据进行统计,统计出数每个IP出现的频次,然后对出重之后的数据进行排序,得出一个IP访问频次的TOP N排行。
原文链接:https://note.noxussj.top/?source=cloudtencent 提示 防抖和节流一般在做用户体验优化的时候会用上。 什么是防抖? 是指一个事件在同一时间内被多次频
(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。)
a)定义:从用户发送一个请求到用户接收到服务器返回的响应数据这段时间就是响应时间。直观上看,这个指标与人对软件性能的主观感受是非常一致的,因为它完整地记录了整个计算机系统处理请求的时间。由于一个系统通常会提供许多功能,而不同功能的处理逻辑也千差万别,因而不同功能的响应时间也不尽相同,甚至同一功能在不同输入数据的情况下响应时间也不相同。所以,在讨论一个系统的响应时间时,人们通常是指该系统所有功能的平均时间或者所有功能的最大响应时间。当然,往往也需要对每个或每组功能讨论其平均响应时间和最大响应时间。
速率限制是指防止操作的频率超过定义的限制。在大型系统中,速率限制通常用于保护底层服务和资源。速率限制一般在分布式系统中作为一种防御机制,使共享资源能够保持可用性。
REmote DIctionary Server(Redis) 是一个由Salvatore Sanfilippo写的key-value存储系统。
QPS、TPS、PV、UV、GMV、IP、RPS等各种名词,外行看起来很牛X,实际上对程序员来说都是必懂知识点。下面我来一一解释一下。
QPS、TPS、PV、UV、GMV、IP、RPS等各种名词,外行看起来很牛X,实际上每个程序员都是必懂知识点。下面我来一一解释一下。
对于网站运营人员来说。刚接触后台运营,每天对着很多QPS、TPS、PV、UV、GMV、IP、RPS等各种名词是一脸蒙,外行看起来很牛X,实际上对运营人来说都是必懂知识点。下面我来一一解释一下。
IIS并发连接数是指,首先是向服务器请求XXX.html,然后还会请求这个网页里的CSS、JS、图片等,每次请求算一个IIS并发数,因此IIS理论上是要分为好几程序情况。
QPS:全名 Queries Per Second,意思是"每秒查询率",是一台服务器每秒能够响应的查询次数,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。
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之前一直想总结整理一下关于ANR的内容,虽然内容不多,但是开发中还是要注意,但是一直偷懒了。正好下午又遇到个ANR,加上今天不想码字,解决完就顺便整理一下吧。 什么是ANR ANR:Application Not Responding,即应用无响应 ANR的类型 ANR一般有三种类型: KeyDispatchTimeout(5 seconds) –主要类型,按键或触摸事件在特定时间内无响应 KeyDispatchTimeout:A key or touch event was not dispatche
下面列出11种Web应用场景,在这些场景下可以充分的利用Redis的特性,大大提高效率。
本文来自社区伙伴对《DAX 权威指南(第二版)》的学习笔记,有问题可以留言或联系BI佐罗修改,感谢你的支持。
如果你正在开发一个基于“事件”的应用程序,该应用程序可以处理来自不同用户的许多请求,那么你很大可能希望能够计算滑动窗口或指定时间范围内不同的用户操作。
今天我们来讲讲什么是云服务,云计算的三种服务模式有哪三种,我们经常评估服务的性能指标都有哪些,分别是什么意思,平时“那些人”说的QPS是什么,TP是什么,日活又是什么呢?我们下面来一一揭晓。
顾翔老师开发的bugreport2script开源了,希望大家多提建议。文件在https://github.com/xianggu625/bug2testscript,
Redis是一个远程内存数据库(非关系型数据库),性能强劲,具有复制特性以及解决问题而生的独一无二的数据模型
近年来,各大厂Google、微软、阿里、腾讯等都在提高可用的概念。高可用(High Availability,简称HA)是指系统或服务在遭受故障或异常情况时仍能持续提供稳定和可靠的运行能力。
在实际项目中,曾经遭遇过线上5W+QPS的峰值,也在压测状态下经历过10W+QPS的大流量请求,本篇博客的话题主要就是自己对高并发流量控制的一点思考。
PV(Page View)即页面浏览量或点击量,是衡量一个网站或网页用户访问量。具体的说,PV值就是所有访问者在24小时(0点到24点)内看了某个网站多少个页面或某个网页多少次。PV是指页面刷新的次数,每一次页面刷新,就算做一次PV流量。
滑动窗口的意思是说把固定时间片,进行划分,并且随着时间的流逝,进行移动,这样就巧妙的避开了计数器的临界点问题。也就是说这些固定数量的可以移动的格子,将会进行计数判断阀值,因此格子的数量影响着滑动窗口算法的精度。
大流量,我们很可能会冒出:TPS(每秒事务量),QPS(每秒请求量),1W+,5W+,10W+,100W+...。其实并没有一个绝对的数字,如果这个量造成了系统的压力,影响了系统的性能,那么这个量就可以称之为大流量了。
说明:access_token 有时间限制,无次数限制;而 refresh_token 无时间限制,但是只能生效一次。
cookie的本质是服务端在接收客户端请求时,会为用户生成一个id。将id随着响应报文传回客户端。客户端后面的请求,将id带上。服务端就知道请求者的身份了。
除了string独有设置过期时间的方法,其他类型都需要依靠expire方法设置时间,若:
关于 JAVA 在开发几年之后,该学的技术都已经学到了之后,势必就要开始学习一些优化方面的工作,比方说 SQL 的优化,毕竟能写的好 SQL 的人,在公司中那是非常受欢迎的,毕竟谁不想让自己的接口秒出接口呢?但是我们要学的也不光是 SQL 的优化,有时候还有对 JAVA 的一些性能,做出优化操作,让我们的代码更健壮,今天我们就来聊聊这个 JAVA 性能优化的事情。
“ Top K 系统 ” 是非常常见的一种子系统,基本上,就是从全量巨大的统计数据中,筛选出数值最大的 K 个来并按序展示。这样的筛选可以是全时间内的,也可以是最近某一段时间内的;可以是全分类的,也可以是某个特定分类的。
在Web应用中,“列出最新的回复”之类的查询非常普遍,这通常会带来可扩展性问题。这令人沮丧,因为项目本来就是按这个顺序被创建的,但要输出这个顺序却不得不进行排序操作。
限流器是一种防御性的编程实现方式,防止一个大型的分布式系统在不可预知的大流量到来的时候导致系统大规模故障。
每秒查询数率,系统每秒能够处理的查询请求次数,即一台服务器每秒能够相应的查询次数,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。
日常生活中,有哪些需要限流的地方?像我旁边有一个国家景区,平时可能根本没什么人前往,但是一到十一或者春节就人满为患,这时候景区管理人员就会实行一系列的政策来限制进入人流量,为什么要限流呢?
在主流互联网产品中,比如搜索和推荐的系统,为了挖掘用户潜在购买需求,缩短用户到商品或信息的距离,提高用户的使用体验,都需要使用大量的特征来刻画用户的行为。在信息安全领域,建立在人工智能技术之上的策略引擎已经深入到了风控产品功能的方方面面,相应的,每一个策略系统都离不开大量的特征,来支撑模型算法或人工规则对请求的精准响应,因此特征系统成为了支持线上风控引擎的重要支柱。
为什么要限流 日常生活中,有哪些需要限流的地方? 像我旁边有一个国家景区,平时可能根本没什么人前往,但是一到五一或者春节就人满为患,这时候景区管理人员就会实行一系列的政策来限制进入人流量, 为什么要限
0x00 前言 本篇是关于数据延迟的处理,这种问题在处理的时候首先应该考虑的事业务场景的特性,因为业务的特性以及业务方对数据的容忍度才是最终决定数据方案的因素。 这个主题参与讨论者比较多,因此有比较多的对话环节。 0x01 讨论 问题: 一般的app数据采集可能会存在数据上报延时,因此数据会存在两个时间:数据生成的时间和服务器收到的时间。 由于我们底层数据都是按时间来做天的分区,那么该用数据生成的时间还是服务器收到的时间? 回答: 服务器收到时间。 问: 如若用服务器时间。那么面对查询某app或者某用户某天
今天呢,我们就不聊redis面试系列,我们一起来聊一聊限流操作以及使用场景。很奇怪哈,为啥突然转变画风了,之前一篇文章中提到 redis的限流操作,并没有实际给小伙伴们演示以及场景的使用演练。所以呢,既然有人私聊问我了,那么今天我们来聊一聊这个。
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。一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程。客户机在发送请求时开始计时,收到服务器响应后结束计时,以此来计算使用的时间和完成的事务个数。
原文地址:Predicting your app’s monetization future 原文作者:Ignacio Monereo 译文出自:掘金翻译计划 本文永久链接:github.com/xitu/gold-m… 译者:PTHFLY 校对者:Wangalan30、realYukiko 预测分析法介绍以及用户生命周期价值计算 我们都想要一个魔幻水晶球,可以揭示我们的 app 在未来的表现:会吸引多少用户以及会产生多少收入。遗憾的是,并不存在这种水晶球。但是好消息是,我们有技术手段可以使你有效的洞察
密码作为我们平时最常使用的用户身份验证方式有其便捷性,但是仔细思考你也不难发现其中存在着较多的安全问题。首先我们的密码是由用户自我定义设置的,期间不排除用户设置弱口令密码或者使用键盘布局的脆弱密码(当然部分考虑安全的系统会制定对应的密码策略对其进行限制),其次即便我们使用了极为复杂的密码,也不能完全规避"社工钓鱼"和"中间人"攻击等威胁,攻击者可以通过脱浏览器端的凭据信息等方式获取用户的密码,再者就是用户都有一个特征就是"惰性",很多用户在多个网站可能会使用同一个登录密码,故此攻击者可以通过找寻被泄露的账户密码获取到真实的账户密码信息并实现登录操作,基于以上多个风险层面,我们接下来对用户的身份认证进行简易的探讨并结合业务、测评等维度给出关联的安全设计
为什么要限流 日常生活中,有哪些需要限流的地方? 像我旁边有一个国家AAAA景区,平时可能根本没什么人前往,但是一到五一或者春节就人满为患,这时候景区管理人员就会实行一系列的政策来限制进入人流量, 为
如果大家校招时准备的项目是秒杀系统,那除了会问 Redis 和 MySQL,还会问你是怎么限流的。这一块知识应该挺多人没有准备的。
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