image.png ab是什么 ab是Apache附带的一个压力测试工具,它非常容易使用 ab不像LoadRnner、Jmeter等那么专业,但它足够轻便,只需一条命令,就可以了解到web服务器处理请求的一些基本信息 ab能做什么 可以使用ab来模拟N个用户发送N个请求,结果数据可以告诉我们: 处理这些请求需要多少时间? 每秒可以处理多少个请求? 平均响应时间是多少? 每秒网络传输量是多少? ...... 通过调整N的大小,来查看服务器的不同反应,了解到服务器的承受能力大概是什么程度 在系统优化前后来执行
仔细上上图,我们可以发现两个信息: 该机器建立了238万个TCP连接; 此时内存使用量大约在48G左右。 看上去很赞吧?如果有人能够提供配置,并且在单台部署HAProxy的服务器上完成这样规模的调优,是不是更赞?本文将详细描述这个过程;) 本文是一系列关于HAProxy压力测试文章的最后一篇。如果有时间,建议读者能够先阅读本系列的其余两部分。这样能够更好的帮助我们了解本文所提及的内核级别调优需要的一些背景知识。 HAProxy压力测试(第一部分) HAProxy压力测试(第二部分) 为了达到前面提到的效
http://itindex.net/detail/50719-http-keepalive
在上文我们介绍了如何使用腾讯云的GPU部署大模型,我们使用了FastChat框架部署了ChatGLM3-6B的模型。
在实际工作中,客户的云主机配置是有随意性的,该配置能够承受多少的业务访问量,难以用量化的数据向客户表明。经常出现在业务高峰期临时性扩容等情况,今天我们用压力测试工具来看一看,究竟如何根据客户的访问量需求选择较准确的云主机配置?业务访问量还与哪些因素有关?
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。
首先我们要先了解到如何判断一个的性能上限是多少,这就为我们引入了压测工具的了解和使用,常用的压测工具当然就是Apache 开源基金会的 ab工具了。
我们现在已经搞定了 C10K并发连接问题 ,升级一下,如何支持千万级的并发连接?你可能说,这不可能。你说错了,现在的系统可以支持千万级的并发连接,只不过所使用的那些激进的技术,并不为人所熟悉。
消息在系统中传输所需的时间对 Apache Kafka® 等分布式系统的性能起着重要作用。 在 Kafka 中,生产者的延迟通常定义为客户端生成的消息被 Kafka 确认所需的时间。 正如一句老话所说,时间就是金钱,为了让系统运行得更快,最好尽可能减少延迟。 当生产者能够更快地发送消息时,整个系统都会受益。
上面两节,讲了大量的理论与实际工作中碰到的相关案例,现在就来讲一下在我们第一天和第二天中的ApacheHttp Server + Tomcat这样的架构,怎么来做优化吧。
如果你正在考虑是否卡夫卡RabbitMQ最适合你的用例,请继续阅读,了解这些工具背后的不同的架构和方法,如何处理信息不同,和他们的性能优缺点。我们将讨论的最佳用例的每个工具,当它可能比依赖于一个完整的端到端流处理的解决方案。
Apache 2.X 支持插入式并行处理模块,称为多路处理模块(MPM)。在编译apache时必须选择也只能选择一个MPM,对类UNIX系统,有几个不同的MPM可供选择,它们会影响到apache的速度和可伸缩性。 Prefork MPM : 这个多路处理模块(MPM)实现了一个非线程型的、预派生的web服务器,它的工作方式类似于Apache 1.3。它适合于没有线程安全库,需要避免线程兼容性问题的系统。它是要求将每个请求相互独立的情况下最好的MPM,这样若一个请求出现问题就不会影响到其他请求。 这
Sentinel流量控制(flow control)的原理是监控应用流量的QPS或并发线程数等指标,当达到指定的阈值时对流量进行控制,以避免被瞬时的流量高峰冲垮,从而保障应用的高可用性。
进入apache官网 http://httpd.apache.org/ 下载apache即可
毕竟服务器的内存比较小,经常容易出现内存不足导致数据库退出等bug,so,除了设置swap缓冲区,最好的莫过于换成轻量级的服务器nginx,在那之前一些apache2服务器的优化也是比较必要的,so。
Apache并发连接数详细统计,包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接
Apache性能监控支持以下指标: Apache吞吐率 Apache并发连接数 Apache并发连接数详细统计,包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接 image.png Lighttpd性能监控支持以下指标: Lighttpd吞吐率 Lighttpd并发连接数 Lighttpd并发连接数详细统计,包括建立连接、读取请求、读取POST数据、处理请求、发送响应内容、关闭连接 Nginx性能监控支持以下指标: Nginx吞吐率 Nginx并发连接数 Nginx并发连接数详细统计,包括读取请
我的一台腾讯云服务器总是莫名其妙地占用超过80%的内存,用top命令发现大部分是apache占用的。
无论 TPS、QPS、HPS,此指标是衡量系统处理能力非常重要的指标,越大越好,根据经验,一般情况下:
命令解释:对http://192.168.31.144:8060/v1/tee/ 地址做10000次的请求,60个模拟并发,并附带postfile.txt中的参数做post请求。
本文介绍WINDOWS环境下,使用压力测试工具JMeter实现对网站的NGINX限流配置后,进行压力测试的方法和实践过程。
meter是apache公司基于java开发的一款开源压力测试工具,体积小,功能全,使用方便,是一个比较轻量级的测试工具,使用起来非常简单。因为jmeter是java开发的,所以运行的时候必须先要安装jdk才可以。jmeter是免安装的,拿到安装包之后直接解压就可以使用,同时它在linux/windows/macos上都可以使用。
了解网站性能和Apache运行时间可以通过外部监控工具实现,例如:Zabbix,可以从用户的视角来发现问题,包括:
The Apache JMeter™ application is open source software, a 100% pure Java application designed to load test functional behavior and measure performance. It was originally designed for testing Web Applications but has since expanded to other test functions.
网站禁止图片盗链,此文适用于Ubuntu Linux系统。首先需要确定服务器httpd的工作模式呢,可通过执行 apachect2 -l 来查看:
这里用一个段子做引,顾客点了份鱼香肉丝没有肉丝,找店家理论,店家矢口否认,于是第二天顾客找了 N 多闲杂人等把小饭馆全部坐满,还不消费,正常顾客无法消费就餐,店主损失巨大。
keepAlive 指的是保持连接活跃,换一句话说,如果将KeepAlive设置为On,那么来自同一客户端的请求就不需要再一次连接,避免每次请求都要新建一个连接而加重服务器的负担。一般情况下,图片较多的网站应该把KeepAlive设为On。
ab是apache自带的一个很好用的压力测试工具,当安装完apache的时候,就可以在bin下面找到ab 参数说明及示例 我们可以模拟100个并发用户,对一个页面发送1000个请求 输入命令:ab -
在Java应用的开发中,有时候需要将Java对象实例保存在Redis中,常用方法有两种:
Apache Benchmark(ab)工具是最著名的基准测试工具之一,它是默认的Apache安装的一部分,能够通过模拟对特定URL的任意数量请求来对Web服务器进行负载测试。ab工具提供以下信息: 传输的总数据大小(以字节为单位) Web服务器在模拟流量下每秒可以支持的请求总数 完成一个请求所花费的最长时间(以毫秒为单位) 完成一个请求所花费的最短时间(以毫秒为单位) 使用ab工具还可以运行很多不同的负载模拟,例如: 对Web文档的模拟请求 指定时间内的请求 打开Keep-Alive时的请求 最重要的是,
2、抗并发,nginx以epollandkqueue作为开发模型,处理请求是异步非阻塞的,负载能力比apache高很多,而apache则是阻塞型的。在高并发下nginx能保持低资源低消耗高性能,而apache在PHP处理慢或者前端压力很大的情况下,很容易出现进程数飙升,从而拒绝服务的现象。
Apache和Nginx最核心的区别在于 apache 是同步多进程模型,一个连接对应一个进程;而 nginx 是异步的,多个连接(万级别)可以对应一个进程。下面本篇文章就来给大家介绍一下Apache和Nginx的区别有那些,选择哪个好?希望对你们有所帮助。
在进行网页或应用程序后台接口开发时,一般要及时测试开发的接口能否正确接收和返回数据,对于单次测试,Postman插件是个不错的Http请求模拟工具。
本文将介绍如何使用Flask搭建一个基于PyTorch的图片分类服务以及并行处理的相关技术。作为一个深度学习工程师,学习这些内容是为了方便对服务化的模型进行debug,因为web开发的同时常常表示他们很难定位到深度学习服务的bug的位置。
这时候,我们就要用到apache的压力测试工具了,apache bench简称ab。
一、大规模并发带来的挑战 在过去的工作中,我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能,在这个过程中,整个Web系统遇到了很多的问题和挑战。如果Web系统不做针对性的优化,会轻而易举地陷入到异常状态。我们现在一起来讨论下,优化的思路和方法哈。 1. 请求接口的合理设计 一个秒杀或者抢购页面,通常分为2个部分,一个是静态的HTML等内容,另一个就是参与秒杀的Web后台请求接口。 通常静态HTML等内容,是通过CDN的部署,一般压力不大,核心瓶颈实际上在后台请求接口上。这个后端接口,必须能够支持高并发请求,同时,非常重
一、大规模并发带来的挑战 在过去的工作中,我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能,在这个过程中,整个Web系统遇到了很多的问题和挑战。 如果Web系统不做针对性的优化,会轻而易举地陷入到异常状态。我们现在一起来讨论下,优化的思路和方法哈。 1. 请求接口的合理设计 一个秒杀或者抢购页面,通常分为2个部分,一个是静态的HTML等内容,另一个就是参与秒杀的Web后台请求接口。 通常静态HTML等内容,是通过CDN的部署,一般压力不大,核心瓶颈实际上在后台请求接口上。 这个后端接口,必须能够支持高并发请求,同时,非
大家好,从本章开始,我们用Apache bench和JMeter对kubernetes环境中的web服务做性能测试,经历过一系列实战后,对我们有以下帮助:
在过去的工作中,我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能,在这个过程中,整个Web系统遇到了很多的问题和挑战。如果Web系统不做针对性的优化,会轻而易举地陷入到异常状态。我们现在一起来讨论下,优化的思路和方法哈。
电商的秒杀和抢购,对我们来说,都不是一个陌生的东西。然而,从技术的角度来说,这对于Web系统是一个巨大的考验。当一个Web系统,在一秒钟内收到数以万计甚至更多请求时,系统的优化和稳定至关重要。这次我们会关注秒杀和抢购的技术实现和优化,同时,从技术层面揭开,为什么我们总是不容易抢到火车票的原因?
在日常生活中,我们肯定收到过不少不少这样的短信,“京东最新优惠卷...”,“天猫送您...”。这种类型的短信是属于推广性质的短信。这种短信一般群发量会到千万级别。然而,要完成这些短信发送,我们是需要调用服务商的接口来完成的。倘若一次发送的量在200万条,而我们的服务商接口每秒能处理的短信发送量有限,只能达到200条每秒。那么这个时候就会产生问题了,我们如何能控制好程序发送短信时的速度昵?于是限流器就得用上了。
https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html
Apache HTTP Server是Apache软件基金会的一个开源的网页服务器,可以运行在几乎所有广泛使用的计算机平台上,由于其跨平台和安全性被广泛使用,是目前最流行的Web服务器端软件之一。
工作模式有:prefork、worker、event、beos、mpmt_os2、winnt,其中主要的是prefork、worker、event三种模式。
起因:线上的一台服务器,最近总是出现 访问 很慢的情况发生,点击一个链接要2秒钟以上才能打开,按照我们对于访问人数的估计,服务器应该不至于响应这么慢,从而需要针对这个问题进行分析,来解决网站访问过慢。
今天准备在windows测试一下并发程序,百度了一下,其实好用并且公开的软件并不是很多,友儿在网上找到了一款软件,在这里分享给大家!好用的话请在留言给个好评!
mod_evasive Apache模块(以前称为mod_dosevasive)有助于防止DoS,DDoS(分布式拒绝服务)以及对Apache Web服务器的暴力攻击。它可以在攻击期间提供规避行动,并通过电子邮件和系统日志工具报告滥用行为。该模块的工作原理是创建一个IP地址和URI的内部动态表,并拒绝以下任何一个IP地址:
简介 线程池作为提高程序处理数据能力的一种方案,应用非常广泛。大量的服务器都或多或少的使用到了线程池技术,不管是用Java还是C++实现,线程池都有如下的特点: 线程池一般有三个重要参数: 最大线程数。在程序运行的任何时候,线程数总数都不会超过这个数。如果请求数量超过最大数时,则会等待其他线程结束后再处理。 最大共享线程数,即最大空闲线程数。如果当前的空闲线程数超过该值,则多余的线程会被杀掉。 最小共享线程数,即最小空闲线程数。如果当前的空闲数小于该值,则一次性创建这个数量的空闲线程,所以它本身也是一个创建
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