在前期文章中讲解了服务端压力测试的方法及分布式平台搭建,但是对于压力测试结果的分析没有一个系统的思路,在压力测试结果不符合性能指标时无从下手,也无法向开发提出有效的优化性能的方法。在对多个项目分析后,总结出一个通用的分析思路,可以快速定位性能瓶颈。
在现代分布式应用中,服务请求是由物理机或虚拟机组成的 server 池进行处理的。 通常,server 池规模巨大且服务容量各不相同,受网络、内存、CPU、下游服务等各种因素影响,一个 server 的服务容量始终处于动态变动和趋于稳定的状态,如何设计和实现这种系统的负载均衡算法是一个极具挑战的难题。
把所有需要的东西聚集在一起,审视问题。不停的提问,以至于我们可以明确使用场景和约束。讨论假设。(这也就是需求分析其中的一步)
大量业务使用消息中间件进行系统间的解耦、异步化、削峰填谷设计实现。公司内部前期基于RabbitMQ实现了一套高可用的消息中间件平台。随着业务的持续增长,消息体量随之增大,对消息中间件平台提出了更高的要求,此外在运维过程中也遇到了高可用难以保障,功能特性不足等诸多问题。基于遇到的这些问题,决定引入RocketMQ进行替换。本文将介绍基于RocketMQ建设消息中间件平台并实现在线业务无感知的平滑迁移。
我们知道负载均衡层的作用是“将来源于外部的处理压力通过某种规律/手段分摊到内部各个处理节点上”,那么不同的业务场景需要的负载均衡方式又是不一样的,架构师还要考虑架构方案的成本、可扩展性、运维难易度等问题。下面我们先介绍几种典型的不同业务场景,大家也可以先想一下如果是您,会怎么架设这些场景的负载均衡层。
TPS(每秒事务数):每秒钟可以处理的事务(请求响应),大概的计算公式为:并发数/每秒响应时间=TPS
由于用户进来后先要登录并且绑定账号,实际压力先到Passport部分,在这个过程中最开始单机TPS只能到500,经过N轮优化后基本能达到5400 TPS,下面主要是阐述这个优化过程
首先,我们一般会将请求打到Nginx, 再把请求转发到我们的应用服务。比如我们常用的php-fpm/golang程序或者tomcat,再由应用服务访问缓存,数据库等存储以提供基本的数据服务能力。
性能是高并发的基础,而且涉及面极广,也是需要我们投入更多的精力去对待;同时,大部分优化点也是我们一线研发日常可以直接接触的模块。也是大厂面试的时候会经常涉及到的模块。
一个系统发展初期,往往都是单机系统。应用和数据库在一台服务器上,随着业务的发展,访问量的增大,一台服务器性能就会出现天花板,往往已经难以支撑业务量了。这个时候就要考虑把数据库和应用服务器分开,访问继续增加,就会考虑数据库分库分表,应用服务器做负载均衡,其实这也属于分布式系统的一个范畴。分布式系统的核心概念就是一个“分”字,一台服务器支撑不住,那就两台,三台,四台....当然分之后会带来其他问题,比如最常见的数据一致性问题,调用链监控等问题,这些不在今日的讨论范围内,有兴趣的同学请移步百度。
一个系统发展初期,往往都是单机系统。应用和数据库在一台服务器上,随着业务的发展,访问量的增大,一台服务器性能就会出现天花板,往往已经难以支撑业务量了。这个时候就要考虑把数据库和应用服务器分开,访问继续增加,就会考虑数据库分库分表,应用服务器做负载均衡,其实这也属于分布式系统的一个范畴。分布式系统的核心概念就是一个“分”字,一台服务器支撑不住,那就两台,三台,四台....当然分之后会带来其他问题,比如最常见的数据一致性问题,调用链监控等问题,这些不在今日的讨论范围内。
以上表明,拆是手段,合才是关键。拆了之后,还有一件更重要的事,就是怎么把拆出来的模块整合起来。
在 Raygun,追求极致性能已然成为公司文化的一部分。在此前的博客文章中,我们介绍了如何通过将Raygun 的 API 迁移到.NET Core 3.1,性能提高 12%的方法。
本文是源码分析 Sentinel 系列的第十三篇,已经非常详细的介绍了 Sentinel 的架构体系、滑动窗口、调用链上下文、限流、熔断的实现原理,相信各位读者朋友们对Sentinel有一个较为体系化的认知了,这个时候是该开始如何在生产环境进行运用了。
性能测试是通过测试工具模拟多种正常、峰值及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。验证软件系统是否能够达到用户提出的性能指标,发现系统中存在的性能瓶颈并加以优化。
Hi,大家好,今天依然是金三银四面试系列,如果你想了解之前的面试相关文章可以在文末点击👉「阅读原文」查看更多或者点击以下👇「蓝色字」查看最近文章。 金三银四跳槽季,自动化面试题预热一波 金三银四求职季,接口自动化面试题助攻一波 金三银四季招聘季,APP测试面试题温新一遍 以下分享性能测试相关面试题,欢迎在文末留言补充评论✍️。 一 解释常用的性能指标名称与具体含义 性能测试是通过测试工具模拟多种正常、峰值及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。验证软件系统是否能够达到用户提出的性能指标,发现系统中
测试环境没有真实的数据, 会导致很多测试工作难以展开, 尤其是一些测试任务需要使用生产环境来做时, 会极大影响现网的稳定性。
服务器集群负载均衡(F5,LVS,DNS,CDN)区别以及选型下面是“黑夜路人”的《大型网站架构优化运维
定义:性能测试是通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。加上性能分析调优
前几天在北京出差时候,微信群有个同学问了一个问题,为什么800并发压测,服务器还没有报错?当时群里其他同学提了很多观点,比如:
高并发(High Concurrency)是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。
随着互联网技术和应用的发展,我们的生活中需要越来越多的高并发系统。而评估这些高并发系统性能水平的重要指标包括 QPS 、TPS 、RT 和吞吐量。
ActiveMQ是最常用、特性最丰富的消息中间件,通常用于消息异步通信、削峰解耦等多种场景,是JMS规范的实现者之一。功能丰富到什么程度呢?支持大部分消息协议,而且支持XA。
最近和很多测试同学交流时,发现大家对性能测试基础的一些知识理论比较欠缺,导致在实际的工作实践中遇到了很多不好理解的难题。因此最近在重写性能测试基础理论知识相关内容,也算重新整理自己的思路。
昨天帮星球一位同学做了面试求职分析,沟通过程中我问了他一个问题:如何分析性能需求?得到的回答在我看来是存在一些不足的,考虑的不够完善。
疫情期间,线上演唱会是一种很常见的直播娱乐形式,由于线下社交距离的限制,线上形式演唱会比以往更火爆,而对技术的要求也更高。
在“多云孤岛”一文(参见:数字经济欲创新,需要先冲破“多云孤岛”)中曾经介绍过:之所以产生多云孤岛,很重要一个原因在于网络的制约。简单说,需要构建一个大二层企业网络来解决问题。
本文牵扯的面积可能会比较泛,或者说比较大,在这个层面很多人也有自己的见解,所以我这也仅仅是抛砖引玉,结合前面讲述的一些基础技术,从思想中阐述更为深入的架构思想基础,因为最好的架构思想是架构师结合实际情况思考出来最适合的架构,这里仅仅说明下一些常用的原理和思想,主要包含的内容有(内容很泛,所以都是简单阐述入门知识,具体后续深入探讨): 1、app切分集群组扩展 2、app集群组负载均衡 3、Memcached原理 4、db cache应用 5、db存储类型以及存储cache说明 6、存储条带思想 7、数据库集
1、由运维/开发抓取一段时间内的流量高峰,然后由此确定接口的起始流量以及各个接口的所占压测流量比例。
笔者最近解决了一个非常曲折的问题,从抓包开始一路排查到不同内核版本间的细微差异,最后才完美解释了所有的现象。在这里将整个过程写成博文记录下来,希望能够对读者有所帮助。(篇幅可能会有点长,耐心看完,绝对物有所值~)
ZooKeeper、Consul、Eureka和新生的Nacos 都实现了注册中心的功能。那么从哪些方面进行对比,进而选型呢?
目前的网络架构是每个主机都有⼀个独立的 IP 地址,那么服务发现基本上都是通过某种方式获取到服务所部署的 IP 地址。
我是码哥,可以叫我靓仔。今天来聊一聊 Kafka 消息队列的使用场景和核心架构实现原理,帮助你全面了解 Kafka 其内部工作原理和设计理念。。
集中花两天时间把这本《大型网站技术架构》看完了,分章节来记录一些干货。本书可以作为架构师入门的第一本书,因为很少涉及到具体的编程或者系统设计,而是以一个宏观的角度来讨论大型网站的架构方案。可以让你从全局的角度了解架构师的工作和职责。做到心中有数。
1 使用魔法函数__call结合call_user_func来实现 2 使用魔法函数__call结合call_user_func_array来实现
响应时间 并发数目 吞吐量。常用的吞吐量指标: ①TPS(每秒事务数)、
一般来说,性能首先是一种指标,表明软件系统或构件对于其及时性要求的符合程度;性能是软件产品的一种特性,可以用时间来度量。
区别读、写多数据源方式进行数据的存储和加载。 数据的存储(增删改)一般指定写数据源,数据的读取查询指定读数据源(读写分离会基于主从复制)
服务,提供什么服务,有的叫服务中心,有的叫注册中心,有的叫服务注册中心,表达的都是同一个意思。
近年来,随着微服务架构的流行,分布式消息引擎在物联网、分布式事务、实时计算和大规模缓存同步等场景中的应用日益增多。本文将分享微众银行基于RocketMQ构建消息服务平台的实践,并通过添加诸多高级特性来解决消息收发过程中遇到的各种问题,通过此文,您将了解到:
大家好,我是易安!今天我们谈一谈架构设计中的高性能架构涉及到的底层思想。本文分为缓存架构,单服务器高性能模型,集群下的高性能模型三个部分,内容很干,希望你仔细阅读。
软件架构的出现是为了解决系统规模增加后出现了系统耦合严重,开发效率低,逻辑复杂,扩展困难等问题。所以架构设计是为了解决软件复杂度而存在的,所以架构设计的目地是识别出需求的复杂点然后针对性的解决。系统设计时需要考虑:性能,系统的可扩展性,安全性,高可用,成本。 架构师的工作并不神秘,成熟的架构师需要对已经存在的技术非常熟悉,对已经经过验证的架构模式烂熟于心,然后根据自己对业务的理解,挑选合适的架构模式进行组合,再对组合后的方案进行修改和调整。
与集中式架构相比,分布式架构的系统复杂性呈指数级增长,混沌工程在信创转型、分布式架构转型、小机下移等过程中有效保障了生产的稳定性。本文分享了 TiDB 分布式数据库在银行核心业务系统落地中进行混沌测试的场景设计和实践。
在之前的文章中,我们提到车联网 TSP 平台拥有很多不同业务的主题,并介绍了如何根据不同业务场景进行 MQTT 主题设计。车辆会持续不断产生海量的消息,每一条通过车联网上报的数据都是非常珍贵的,其背后蕴藏着巨大的业务价值。因此我们构建的车辆 TSP 平台也通常需要拥有千万级主题和百万级消息吞吐能力。
prometheus现在是主流的监控k8s方案,各大云厂商也都有托管的k8s服务,为了更好的对托管k8s集群监控,也推出了托管的prometheus监控服务,腾讯云上就推出了腾讯云云原生监控服务(Tencent Prometheus Service,TPS)下面简称TPS,TPS
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