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Mycat基准测试报告 原

_205用途:mysql实例CPU:专用 Intel Xeon E5-2660(4核)8G硬盘:100G系统版本:CentOs6.6IP:172.16.40.205test_mysql_206 用途:mysql实例CPU:专用 Intel Xeon E5-2660(4核)8G硬盘:100G系统版本:CentOs6.6IP:172.16.40.206test_mysql_207用途: mysql实例CPU:专用 Intel Xeon E5-2660(4核)8G硬盘:100G系统版本:CentOs6.6IP:172.16.40.207test_mysql_208用途:mysql 实例CPU:专用 Intel Xeon E5-2660(4核)8G硬盘:100G系统版本:CentOs6.6IP:172.16.40.208test_mysql_209用途:mysql实例CPU :专用 Intel Xeon E5-2660(4核)8G硬盘:100G系统版本:CentOs6.6IP:172.16.40.209test_mycat_210用途:mycat实例CPU:专用

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日志框架,选择Logback Or Log4j2?

意见三总结一下就是:logback性能测试同步和异步TPS相差不大都9102年了还在用logback看到网友的意见后又继续去做了一波测试和调研硬件CPU 六核 8G测试工具JMeterJProfileAPM ,结果在偶然性两次测试结果在污染,样本数量不一样针对以上问题,重新测试中将线程数修改为200,每次测试中循环100次,样本总数为2w,和原来测试的样本数相比扩大200倍,并且重复测试5次。 APM-异步输出日志APM监控下,在执行的五分钟异步输出日志TPS平均为378rpm? APM-同步输出日志APM监控下,在执行的五分钟同步输出日志TPS平均为333rpm 发现TPS同步和异步相比还是不明显又一次证明失败 虽然想不明白但后来和网友探讨了下,醍醐灌顶? 我好菜啊TPS变化不明显的原因如下:TPS为每秒处理事数,每个事包括了如下3个过程:用户请求自己的部处理返回给用户自己的部请求包括访问数据库、处理逻辑和打印日志,同步和异步中唯一不同的就是打印日志的方式

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    Mysql专栏 - 线上调优与压力测试

    最后将会根据Linux系统的命令介绍如何阅读mysql的性能简单介绍Prometheus和Grafana 两个系统。 「负载」:机的耗费到了极限也是不能压力测试的。❝给你一台4核8G的机,他可以扛住每秒几千甚至每秒几万的并发请求吗? 扛下多少请求,需要看实际的cpu,硬盘,,网络带宽等环境。 ❝答案来源:MySQL:5 生产环境下的数据库机配置_136.la**答:**每个请求处理0.01ms,应该是不涉及磁盘的纯操作在4核8G的机上,也就是同时有4个线程数为最佳,多了反而会由于竞态问题导致频繁上下文切换 ❞关于QPS和TPS的。如果一个交易系统拆分为了很多,那么每个每秒接收的 并发请求是QPS还是TPS呢? ❞总结 本次我们从简单的系统测试入手,介绍了影响mysql的指标,其实影响一个mysql性能的参数有很多,包括,处理,io性能,网络带宽都有影响,所以不能完全按照理性化的配置去猜测数据库能承受多少压力

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    自建数据库VS云数据库,到底怎么选?

    Redis单机版特惠2.1折起,为缓量身定制,新用户8元起购https:cloud.tencent.comredirect.php? 需要注意的是,在使用云数据库的时候,需要一台机远程连接,为了排除网络波动对测试结果的影响,这里我使用的就是测试用的CVM,将CVM和云数据库放置在同一网络区域下(同一VPS下),则可以通过网IP建立连接 我们测试的配置主要为4核8G、8核32G三种配置,分别对比不同配置下MySQL云数据库和同配置CVM上的性能指标,主要对比的指标有QPS、TPS。测试结果漫长的测试完成之后,就是结果揭晓的时刻了。 测到这里,我们可以得出结论:在并发数较低的情况下(并发数50以),MySQL的混合读写性能保持在较高的线性增长,在50线程时,云数据库MySQL的性能达到峰值,高达11w的QPS,5480的TPS,在 所以推荐需要专业数据库的同学,尤其是对性能和带宽要求较高的同学,购买腾讯云数据库可以帮你们省一大笔钱哦。对于跟我一样穷到吃土也想使用学习数据库的同学,强烈建议使用按量付费。

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    漫谈性能调优

    :一般来说不会成为性能瓶颈,为啥人家redis快,就是因为是基于的。 但是呢资源不够用确实是个很致命的问题,就像Java中的OOM大部分都是因为资源不够引起的磁盘:我们都知道买一个256G的硬盘的价钱勉强才可以买一个8G条,它们之间的价格差距如此之大主要就是因为的读写速度比磁盘大的多 所以如果程序中需要从第三方获取的场景就很容易成为瓶颈数据库:数据库是一个程序必须使用到的组件,所有的数据库都在连接数量、读写速度、数据合并等因素的制约。 启动时间:应用系统从开始运行到可以正常处理业所浠要花费的时间,比如从点击王者荣耀图标到进入系统开始撸的时间吞吐量(TPS):应用程序单位时间处理的请求数量,例如微信后台一秒可以处理几十万的用户发消息的请求每秒查询率 (QPS):相对特殊的TPS,可以理解为查询TPS并发用户数:系统可以同时支撑正常使用功能的用户量,例如某某游戏周年庆时号称1千万人同时在线 系统负载:当系统压力上升时,上述的各项指标的变化曲线是否平缓

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    数据库篇:自建数据库VS云数据库,到底怎么选?

    但基准测试不关心业逻辑,更加简单、直接、易于测试,数据可以由工具生成,不要求真实。 需要注意的是,在使用云数据库的时候,需要一台机远程连接,为了排除网络波动对测试结果的影响,这里我使用的就是测试用的CVM,将CVM和云数据库放置在同一网络区域下(同一VPS下),则可以通过网IP建立连接 我们测试的配置主要为4核8G、8核32G三种配置,分别对比不同配置下MySQL云数据库和同配置CVM上的性能指标,主要对比的指标有QPS、TPS。 测试结果 漫长的测试完成之后,就是结果揭晓的时刻了。 测到这里,我们可以得出结论:在并发数较低的情况下(并发数50以),MySQL的混合读写性能保持在较高的线性增长,在50线程时,云数据库MySQL的性能达到峰值,高达11w的QPS,5480的TPS,在 所以推荐需要专业数据库的同学,尤其是对性能和带宽要求较高的同学,购买腾讯云数据库可以帮你们省一大笔钱哦。对于跟我一样穷到吃土也想使用学习数据库的同学,强烈建议使用按量付费。

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    性能测评(1):MySQL云数据库vs自建数据库

    但基准测试不关心业逻辑,更加简单、直接、易于测试,数据可以由工具生成,不要求真实。 需要注意的是,在使用云数据库的时候,需要一台机远程连接,为了排除网络波动对测试结果的影响,这里我使用的就是测试用的CVM,将CVM和云数据库放置在同一网络区域下(同一VPS下),则可以通过网IP建立连接 我们测试的配置主要为4核8G、8核32G三种配置,分别对比不同配置下MySQL云数据库和同配置CVM上的性能指标,主要对比的指标有QPS、TPS。测试结果漫长的测试完成之后,就是结果揭晓的时刻了。 测到这里,我们可以得出结论:在并发数较低的情况下(并发数50以),MySQL的混合读写性能保持在较高的线性增长,在50线程时,云数据库MySQL的性能达到峰值,高达11w的QPS,5480的TPS,在 所以推荐需要专业数据库的同学,尤其是对性能和带宽要求较高的同学,购买腾讯云数据库可以帮你们省一大笔钱哦。对于跟我一样穷到吃土也想使用学习数据库的同学,强烈建议使用按量付费。

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    磊哥测评之数据库篇:自建数据库VS云数据库,到底怎么选?

    但基准测试不关心业逻辑,更加简单、直接、易于测试,数据可以由工具生成,不要求真实。 需要注意的是,在使用云数据库的时候,需要一台机远程连接,为了排除网络波动对测试结果的影响,这里我使用的就是测试用的CVM,将CVM和云数据库放置在同一网络区域下(同一VPS下),则可以通过网IP建立连接 我们测试的配置主要为4核8G、8核32G三种配置,分别对比不同配置下MySQL云数据库和同配置CVM上的性能指标,主要对比的指标有QPS、TPS。测试结果漫长的测试完成之后,就是结果揭晓的时刻了。 测到这里,我们可以得出结论:在并发数较低的情况下(并发数50以),MySQL的混合读写性能保持在较高的线性增长,在50线程时,云数据库MySQL的性能达到峰值,高达11w的QPS,5480的TPS,在 所以推荐需要专业数据库的同学,尤其是对性能和带宽要求较高的同学,购买腾讯云数据库可以帮你们省一大笔钱哦。对于跟我一样穷到吃土也想使用学习数据库的同学,强烈建议使用按量付费。

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    赛题解析:如何设计和实现自适应的负载均衡

    通常,server 池规模巨大且容量各不相同,受网络、、CPU、下游等各种因素影响,一个 server 的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 对用户而言,一旦产生任堆积,请求会变慢甚至超时,体验严重下降,甚至导致不可用。而处理请求的机也会由于堆积的任越来越多而发生严重过载,直到被打垮。 自适应算法首先要解决如何对进行容量评估的问题。本次比赛按照硬件规格不同,Provider 被分为 small、medium、和 large 三种,CPU 和对应的比例为 1:2:3 。 最终成绩由请求成功数和最大 TPS 组成,失败的请求不计入成绩。对于这个限制,可以有两种解读方式,一是为了保证不严重过载,可以适当拒绝请求。 Consumer 和 Provider 程序都会限制 CPU 和使用,每个评测任都会独占五台机

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    linux

    早上到单位 发现 mysql 停了 然后起来了查询日志 显示 满了 把mysql给杀了 linux 如果 满了 会自动清理进程 防止挂掉 选择的话 谁占的的大 就先杀谁 我的里面 mysql占的是最大的 所以就把mysql就给杀了image.png然后 重启mysql 查询 image.png在这说一下 怎么看linux的举个例子如下显示free = used-buffers-cached = 286M-----------------第一部分Mem行:total 总数: 1002Mused 已经使用的数: 769Mfree 空闲的数 反映的是可以挪用的总数。 ,拿出一部分硬盘空间来充当.硬盘怎么会快过.所以我们看linux,只要不用swap的交换空间,就不用担心自己的太少.如果常常 swap用很多,可能你就要考虑加物理了.这也是linux看是否够用的标准哦

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    某次压测时物理被用光 Tomcat 被 Kernel kill 掉的案例

    web1 和 web2 是两个 Apache,publisher1 和 publisher2 是两个 Tomcat 容下的 app 应用。 Tomcat 分配情况:JAVA_OPTS=-Xmx3072m 系统物理 8G,看上去绰绰有余。真的是这样吗? 原因分析一般来讲,诸如溢出之类常见的 Tomcat 崩溃都会在容日志或者 crash 日志中记录原因。 可以看到在 11:15 左右 publisher1 节点的 8G 物理已经用光。解决方案当 Linux 系统物理不够用的时候,需要将物理中的一部分空间释放出来以供当前运行程序使用。 具体表象为 web2 SSH 连不上,阿里云 PTS 监控集也显示为 web2 处于下线状态。查看 web2 的 varlogmessage,该时间段日志摘要如下:?

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    Logback配置文件这么写,TPS提高10倍

    通过阅读本篇文章将了解到:1.日志输出到文件并根据LEVEL级别将日志分类保到不同文件2.通过异步输出日志减少磁盘IO提高性能3.异步输出日志的原理-1-配置文件logback-spring.xmlSpringBoot 将所有日志都储在一个文件中文件大小也随着应用的运行越来越大并且不好排查问题,正确的做法应该是将error日志和其他日志分开,并且不同级别的日志根据时间段进行记录储。 硬件CPU 六核 8G测试工具Apache Jmeter同步输出日志线程数:100Ramp-Up Loop(可以理解为启动线程所用时间) :0 可以理解为100个线程同时启用测试结果 ? 重点关注指标Throughput【TPS】吞吐量:系统在单位时间处理请求的数量,在同步输出日志中TPS为44.2sec异步输出日志线程数 100Ramp-Up Loop:0测试结果 ? TPS为497.5sec,性能提升了10多倍!!! -4-异步日志输出原理从logback框架下的Logger.info方法开始追踪。一路的方法调用路径如下图所示:?

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    面试官:Logback如何配置,才能提升TPS?

    作者:何甜甜在吗链接:https:juejin.impost5d4d61326fb9a06aff5e5ff5通过阅读本篇文章将了解到1.日志输出到文件并根据LEVEL级别将日志分类保到不同文件2.通过异步输出日志减少磁盘 将所有日志都储在一个文件中文件大小也随着应用的运行越来越大并且不好排查问题,正确的做法应该是将error日志和其他日志分开,并且不同级别的日志根据时间段进行记录储。 硬件CPU 六核 8G测试工具Apache Jmeter同步输出日志线程数:100Ramp-Up Loop(可以理解为启动线程所用时间) :0 可以理解为100个线程同时启用测试结果 ? 重点关注指标Throughput【TPS】吞吐量:系统在单位时间处理请求的数量,在同步输出日志中TPS为44.2sec异步输出日志线程数 100Ramp-Up Loop:0测试结果 ? TPS为497.5sec,性能提升了10多倍!!! 异步日志输出原理从logback框架下的Logger.info方法开始追踪。一路的方法调用路径如下图所示:?

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    日志 Logback 配置文件这么写,TPS 提高 10 倍

    将所有日志都储在一个文件中文件大小也随着应用的运行越来越大并且不好排查问题,正确的做法应该是将error日志和其他日志分开,并且不同级别的日志根据时间段进行记录储。 ConsoleAppender将日志输出到控制台标签,通过使用该标签指定过滤策略标签指定过滤的类型标签,使用该标签下的标签指定日志输出格式标签指定收集策略,比如基于时间进行收集标签指定生成日志保地址, 硬件CPU 六核 8G测试工具Apache Jmeter同步输出日志线程数:100Ramp-Up Loop(可以理解为启动线程所用时间) :0可以理解为100个线程同时启用测试结果? 重点关注指标Throughput【TPS】吞吐量:系统在单位时间处理请求的数量,在同步输出日志中TPS为44.2sec异步输出日志线程数 100Ramp-Up Loop:0测试结果? TPS为497.5sec,性能提升了10多倍!!!异步日志输出原理从logback框架下的Logger.info方法开始追踪。一路的方法调用路径如下图所示:?

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    Logback配置文件这么写,TPS提高10倍

    通过阅读本篇文章将了解到:1.日志输出到文件并根据LEVEL级别将日志分类保到不同文件2.通过异步输出日志减少磁盘IO提高性能3.异步输出日志的原理-1-配置文件logback-spring.xmlSpringBoot 将所有日志都储在一个文件中文件大小也随着应用的运行越来越大并且不好排查问题,正确的做法应该是将error日志和其他日志分开,并且不同级别的日志根据时间段进行记录储。 硬件CPU 六核 8G测试工具Apache Jmeter同步输出日志线程数:100Ramp-Up Loop(可以理解为启动线程所用时间) :0 可以理解为100个线程同时启用测试结果 ? 重点关注指标Throughput【TPS】吞吐量:系统在单位时间处理请求的数量,在同步输出日志中TPS为44.2sec异步输出日志线程数 100Ramp-Up Loop:0测试结果 ? TPS为497.5sec,性能提升了10多倍!!! -4-异步日志输出原理从logback框架下的Logger.info方法开始追踪。一路的方法调用路径如下图所示:?

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    面试官:Logback如何配置,才能提升TPS?

    作者:何甜甜在吗链接:https:juejin.impost5d4d61326fb9a06aff5e5ff5通过阅读本篇文章将了解到1.日志输出到文件并根据LEVEL级别将日志分类保到不同文件2.通过异步输出日志减少磁盘 将所有日志都储在一个文件中文件大小也随着应用的运行越来越大并且不好排查问题,正确的做法应该是将error日志和其他日志分开,并且不同级别的日志根据时间段进行记录储。 硬件CPU 六核 8G测试工具Apache Jmeter同步输出日志线程数:100Ramp-Up Loop(可以理解为启动线程所用时间) :0 可以理解为100个线程同时启用测试结果 ? 重点关注指标Throughput【TPS】吞吐量:系统在单位时间处理请求的数量,在同步输出日志中TPS为44.2sec异步输出日志线程数 100Ramp-Up Loop:0测试结果 ? TPS为497.5sec,性能提升了10多倍!!! 异步日志输出原理从logback框架下的Logger.info方法开始追踪。一路的方法调用路径如下图所示:?

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    Logback配置文件这么写,TPS提高10倍

    通过阅读本篇文章将了解到日志输出到文件并根据LEVEL级别将日志分类保到不同文件通过异步输出日志减少磁盘IO提高性能异步输出日志的原理配置文件logback-spring.xmlSpringBoot工程自带 将所有日志都储在一个文件中文件大小也随着应用的运行越来越大并且不好排查问题,正确的做法应该是将error日志和其他日志分开,并且不同级别的日志根据时间段进行记录储。 硬件CPU 六核 8G测试工具Apache Jmeter同步输出日志线程数:100Ramp-Up Loop(可以理解为启动线程所用时间) :0可以理解为100个线程同时启用测试结果? 重点关注指标Throughput【TPS】吞吐量:系统在单位时间处理请求的数量,在同步输出日志中TPS为44.2sec异步输出日志线程数 100Ramp-Up Loop:0测试结果? TPS为497.5sec,性能提升了10多倍!!!异步日志输出原理从logback框架下的Logger.info方法开始追踪。一路的方法调用路径如下图所示:?

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    Logback文件这么配置,TPS提高至少10倍

    阅读本文,你将了解到 日志输出到文件并根据LEVEL级别将日志分类保到不同文件通过异步输出日志减少磁盘IO提高性能异步输出日志的原理配置文件logback-spring.xmlSpringBoot工程自带 将所有日志都储在一个文件中文件大小也随着应用的运行越来越大并且不好排查问题,正确的做法应该是将error日志和其他日志分开,并且不同级别的日志根据时间段进行记录储。? 硬件CPU 六核 8G测试工具Apache Jmeter同步输出日志线程数:100Ramp-Up Loop(可以理解为启动线程所用时间) :0可以理解为100个线程同时启用测试结果? 重点关注指标Throughput【TPS】吞吐量:系统在单位时间处理请求的数量,在同步输出日志中TPS为44.2sec异步输出日志线程数 100Ramp-Up Loop:0测试结果? TPS为497.5sec,性能提升了10多倍!!!异步日志输出原理从logback框架下的Logger.info方法开始追踪。一路的方法调用路径如下图所示:?

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    Logback 配置文件这么写,TPS 提高 10 倍!

    作者:何甜甜在吗链接:juejin.impost5d4d61326fb9a06aff5e5ff5通过阅读本篇文章将了解到:1.日志输出到文件并根据LEVEL级别将日志分类保到不同文件2.通过异步输出日志减少磁盘 将所有日志都储在一个文件中文件大小也随着应用的运行越来越大并且不好排查问题,正确的做法应该是将error日志和其他日志分开,并且不同级别的日志根据时间段进行记录储。 硬件CPU 六核 8G测试工具Apache Jmeter同步输出日志线程数:100Ramp-Up Loop(可以理解为启动线程所用时间) :0 可以理解为100个线程同时启用测试结果? 重点关注指标Throughput【TPS】吞吐量:系统在单位时间处理请求的数量,在同步输出日志中TPS为44.2sec。坑爹的日志无法按天切割问题,这个大家也得注意下。 TPS为497.5sec,性能提升了10多倍!!!4、异步日志输出原理从logback框架下的Logger.info方法开始追踪。一路的方法调用路径如下图所示:?

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    Logback 配置文件这么写,日志 TPS 提高 10 倍

    通过阅读本篇文章将了解到日志输出到文件并根据LEVEL级别将日志分类保到不同文件通过异步输出日志减少磁盘IO提高性能异步输出日志的原理配置文件logback-spring.xmlSpringBoot 将所有日志都储在一个文件中文件大小也随着应用的运行越来越大并且不好排查问题,正确的做法应该是将error日志和其他日志分开,并且不同级别的日志根据时间段进行记录储。 硬件CPU 六核 8G测试工具Apache Jmeter同步输出日志线程数:100Ramp-Up Loop(可以理解为启动线程所用时间) :0可以理解为100个线程同时启用测试结果? 重点关注指标Throughput【TPS】吞吐量:系统在单位时间处理请求的数量,在同步输出日志中TPS为44.2sec异步输出日志线程数 100Ramp-Up Loop:0测试结果? TPS为497.5sec,性能提升了10多倍!!!异步日志输出原理从logback框架下的Logger.info方法开始追踪。一路的方法调用路径如下图所示:?

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