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Tomcat到底能承受多少方法

一、经典公式1: 一般来说,利用以下经验公式进行估系统的平均用户数和峰值数据 1)平均用户数为 C = nL/T 2)用户数峰值 C‘ = C + 3*根号C C是平均用户数,n是login 那么, 平均用户数为:C = 4004/8 = 200 用户数峰值为:C‘ = 200 + 3根号200 = 243 举例2, 某公司为其170000名员工设了一个薪酬系统,员工可进入该系统查询自己的薪酬信息 则一个月最后一周的平均用户数为(朝九晚五): n = 1700000.50.7/5 = 11900 C= 11900*5/60/8 = 124 吞吐为:F = Vu * R / T 单位为个/ s F为事务吞吐,Vu为虚拟用户数个数,R为每个虚拟用户出的请求数,T为处理这些请求所花费的时间 二、通用公式2: 对绝大多数场景,我们用(用户总/统时间)影响因子(一般为3)来进行估。 )=246.92个/s,取经验因子3,则应为: 246.92*3=740 四、根据TPS估: 公式为 C = (Think time + 1)*TPS 五、根据系统用户数用户数 =

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TOMCAT到底能 承受多少你方法

TPS)、用户、性能测试概念和公式 一、经典公式1: 一般来说,利用以下经验公式进行估系统的平均用户数和峰值数据 1)平均用户数为 C = nL/T 2)用户数峰值 C‘ = C 则一个月最后一周的平均用户数为(朝九晚五): n = 1700000.50.7/5 = 11900 C= 11900*5/60/8 = 124 吞吐为:F = Vu * R / T 单位为个 /s F为事务吞吐,Vu为虚拟用户数个数,R为每个虚拟用户出的请求数,T为处理这些请求所花费的时间 二、通用公式2: 对绝大多数场景,我们用(用户总/统时间)影响因子(一般为3)来进行估 93600)=246.92个/s,取经验因子3,则应为: 246.92*3=740 四、根据TPS估: 公式为 C = (Think time + 1)*TPS 五、根据系统用户数用户数 = 系统最大在线用户数的8%到12% 备注:本人目前在网上只找到了这5种,用户数的方法,其他方法,欢迎大家留言补充 ---- 作者:谷白 来源:CSDN 原文:https:

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    Go 语言编程系列(九)—— 利用多核 CPU 实现

    开始之前,我们先澄清两个概念,「多核」指的是有效利用 CPU 的多核提高程序执行效率,「行」和「」一字之差,但其实是两个完全不同的概念,「」一般是由 CPU 内核通过时间片或者中断来控制的,遇到 接下来,我们来模拟一个可以行的任务:启动多个子协程,子协程数CPU 核心数保持一致,以便充分利用多核行运,每个子协程分给它的那部分任务,最后将不同子协程的结果再做一次累加,这样就可以得到所有数据的总和 () 方法设置程序运行时可以使用的最大核心数,这里设置为和系统 CPU 核心数一致,然后初始化一个通道数组,数CPU 核心数保持一致,以便充分利用多核实现,接下来就是依次启动子协程进行在子协程中完成后将结果数据送到通道中,最后在主协程中接收这些通道数据进行再次累加,作为最终结果打印出来,同时程序运行时间作为性能的考依据。 ,因为 CPU 核心之间的切换也是需要时间成本的,所以 IO 密集型不推荐使用这种机制,什么是 IO 密集型

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    GPU之向

    ,看下在GPU中执行向加法需要多长时间,再跟CPU的执行时间做对比。 和的代码,使用最原始的方法,跟GPU代码一样,都不做任何优化。 calculate time:0.158441s 可以看到,最简单的向和程序,GPU中运行速度要比CPU快很多。    看到这里,可能很多同学有疑惑,觉得GPU的时有问题,因为如果使用GPU的话,还要把数据先传到GPU,GPU处理完成后子再传回给CPU,这两个传输时间也应该进去。 如果把传输时间也进去的话,要比只使用CPU慢,说明很多时间都花在了数据的传输上。后面,我们还会对GPU代码做一步步的优化。

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    CPU && 多核CPU | 多进程 && 多线程 | 行 &&

    文章目录 区分 多CPU && 多核CPU CPU缓存 行 && CPU && 多核CPU | 多进程 && 多线程 | 行 && 之间的关系 Linux下查看CPU相关信息 希望开此篇能帮到你 随着多核CPU展,CPU缓存通常分成了三个级别:L1,L2,L3。级别越小越接近CPU,所以速度也更快,同时也代表着容越小。 过程。程序以及数据被加载到主内存;指令和数据被加载到CPU的高速缓;CPU执行指令,把结果写到高速缓存;高速缓存中的数据写回主内存。 ---- 行 && 行,你按下时间静止,你会看到有好多个 进程/线程 都活着。 ,你按下时间静止,你会看到只有一个 进程/线程 活着,其他都在排队。 ---- 多CPU && 多核CPU | 多进程 && 多线程 | 行 && 之间的关系 1、进程的运行不仅仅需要CPU,还需要很多其他资源,如内存啊,显卡啊,GPS啊,磁盘啊等等,统称为程序的执行环境

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    CPU利用率

    一般来说对于需要大cpu的进程,当前端压力越大时,CPU利用率越高。但对于I/O网络密集型的进程,即使请求很多,服务器的CPU也不一定很到,这时的服务瓶颈一般是在磁盘的I/O上。 比较常见的就是,大文件频繁读写的cpu开销远小于小文件频繁读写的开销。因为在I/O吞吐一定时,小文件的读写更加频繁,需要更多的cpu来处理I/O的中断。 在Linux系统中,可以用/proc/stat文件来cpu的利用率。这个文件包含了所有CPU活动的信息,该文件中的所有值都是从系统启动开始累到当前时刻。 先取两个采样点,然后其差值: cpu usage=(idle2-idle1)/(cpu2-cpu1)*100 cpu usage=[(user_2 +sys_2+nice_2) - (user_1 + sys_1+nice_1)]/(total_2 - total_1)*100 以下用分别用bash和perl做的一个cpu利用率的: total_0=USER[0]+NICE[0]+SYSTEM

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    机硬件:CPU

    CPU介绍 机的核心部件,负责程序控制和运,相当于大脑。 Intel稳定,AMD快速。 一般工作的机器用Intel的多一些,玩游戏的玩家机器一般选购AMD CPU。 选购CPU的指标 参考指标:主频、缓存、核数 CPU常见故障 温度过高造成死机,重启:一般原因是天气、散热器老化、长时间高负荷运行、超频造成的。 ?

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    如何减少Exadata节点CPU的Core数

    但是在一键刷机时会现跳过了节点的1/8 rack配置,只对存储节点进行了1/8 rack配置,如下: Initializing Disabling Exadata AIDE on [dbm08celadm01 Rack [elapsed Time [Elapsed = 58142 mS [0.0 minutes] Fri Jun 04 14:21:26 CST 2021]] 那么现在已经刷机完成,此时需要对节点也限制 可以使用dbmcli工具来配置: [root@dbm08dbadm01 ~]# dbmcli DBMCLI: 行版 - 行时间 Sun Jun 06 11:05:15 CST 2021 版权所有 [root@dbm08dbadm01 ~]# [root@dbm08dbadm01 ~]# reboot 可以看到,需要加force参数才可以修改,而且修改后需要重启机器生效,我们按要求重启后再次查看节点 的核数,匹配 1/8 rack配置,另外的节点同样操作即可,不再赘述。

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    Linux CPU 利用率

    总的使用情况,所以我们只要用第一行的数字就可以了。 使用率: 请在一段时间内(推荐:必须大于0s,小于等于1s),获取两次cpu时间分配信息。 两次的cpu总时间:total_2 - total_1 两次的cpu剩余时间:idle_2 - idle_1 两次的cpu使用时间:used = (total_2 - total_1) - 利用率 Linux_CPU_Usage_Analysis.pdf Linux CPU、内存、磁盘、使用率 --------------------- Author: Frytea Title : Linux CPU 利用率 Link: https://blog.frytea.com/archives/404/ Copyright: This work by TL-Song is

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    CPU核数怎么

    物理cpu数 主板上实际插入的cpu,可以数不重复的 physical id 有几个(physical id) # Linux cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | sort | uniq | wc -l cpu核数 单块CPU上面能处理数据的芯片组的数,如双核、四核等 (cpu cores) # Linux cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | wc -l 逻辑cpu数 简单来说,它可使处理器中的1颗内核,如2颗内核那样在操作系统中挥作用。 # Linux cat /proc/cpuinfo | grep "processor" | wc -l 操作系统可以使用逻辑CPU来模拟出真实CPU的效果。 在之前没有多核处理器的时候,一个CPU只有一个核,而现在有了多核技术,其效果就好像把多个CPU集中在一个CPU上。 当机没有开启超线程时,逻辑CPU的个数就是机的核数。

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    GPU和CUDA编程(1)-CPU体系架构概述

    今天和实验室同学去听了周斌老师讲的《GPU和CUDA程序开及优化》(课程主页:http://acsa.ustc.edu.cn/HPC2015/nvidia/),觉得老师讲得非常清晰,举了很多恰当的例子 CPU适合处理通用型的问题,如指令执行和数值重,相当于是一个”通才”;而GPU适合运密集和高度行的任务,相当于是一个”专才”,将数值行运速度挥到极致。 缓存机制 CPU的缓存机制利用了1.时间临近性和空间临近性。 CPU内部的行性 CPU内部也有,体现在下面3个层次: 指令级,如超标就是通过增加流水线达到行效果。 数据级,如矢。 如下面代码: for (int i = 0; i < 5; i++) { C[i] = A[i] + B[i]; } 执行的时候可以通过矢,将循环运行地,如下: C[0] = A[0] 来的,所以CPU中浮点数精度比GPU(64bit)中要高。

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    go 设置cpu runtime.GOMAXPROCS设置

    一般多核cpu,设置 cpu数目减一的效率要比直接设置runtime.NumCPU()高一点。

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    随着基础设施向边缘延伸,它将越来越多地提供与大型云数据中心相同的细资源调配机制,而低延迟无线网络技术的进步将使服务提供商能够模糊商用的本地和远程资源之间的区别。 从用户的角度来看,他们的设备将不再具有固定的能力,而是看起来具有灵活的能力,这些能力将根据他们物理上接近的共享、分解的边缘资源而变化。 我们讨论了实现这种紧密耦合、分门别类和短暂的基础设施供应所面临的关键系统挑战,倡导在该领域进行更多研究,勾勒出可能的前进道路。 合.pdf

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    模式 之 CAS

    对于控制而言,我们平时用的锁(synchronized,Lock)是一种悲观的策略。它总是假设每一次临界区操作会产生冲突,因此,必须对每次操作都小心翼翼。 CAS法是非阻塞的,它对死锁问题天生免疫,而且它比基于锁的方式拥有更优越的性能。 CAS法的过程是这样:它包含三个参数 CAS(V,E,N)。V表示要更新的变,E表示预期的值,N表示新值。 CAS法需要你额外给出一个期望值,也就是你认为现在变应该是什么样子,如果变不是你想象的那样,那说明已经被别人修改过。你就重新读取,再次尝试修改即可。 JDK包有一个atomic包,里面实现了一些直接使用CAS操作的线程安全的类型。其中最常用的一个类应该就是AtomicInteger。我们以此为例来研究一下没有锁的情况下如何做到线程安全。 在变前面追加上版本号,每次变更新的时候把版本号加一,那么A-B-A 就会变成1A-2B-3A。

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    ABAP的一个实例

    如果看看现在 Java8的parallelStream 的一些sample code, 再来review task offline 5个node的读取, 现它们也满足的三要素: (1) 可重入 access 因此我们可以考虑把每个node 数据的读取分别放到一个"新线程"(用ABAP术语来讲,应该是新的internal session )来做,这样就和gateway 后台实现batch操作的设完全一致了 Gateway在SPRO里有个配置控制batch request是串行还是行实现,默认是行。 理论上假设5个node 分别消耗的时间是1,2,3,4,5秒. 现在的串行实现,最后的时间是sum(1,2,3,4,5) = 15秒,改成行处理后是max(1,2,3,4,5) 约等于5秒(加上少许线程同步的时间) 具体的测试report参考AG3 report

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    中的串行思考

    执行与顺序执行 理解的主要方法就是将域中的问题转换为顺序域中更简单的问题,这又是一种权衡,也是一个连接两个领域的桥梁。 这使得理解正在实现的对象变得容易,而不像真正的那样困难或不自然。 其次,串行为高效、可伸缩和容错的对象提供了实现的技术。 互斥锁 的出现是为了有效地利用顺序执行的机,顺序执行的机一次只能执行一条指令,让用户认为他们的程序通过操作系统同时运行。 因此,可以使用串行中常见的数据结构(如队列和堆栈)来定义对象。 在许多使用串行编程(包括状态机复制)中,其核心是协议问题。一个常见的基础抽象是一致性对象。 在基于串行编程中,To-broadcast 是一个普遍的概念,这种通信抽象促进了基于串行对象的构建。

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    文章浏览数系统设

    作者:荒野七叔 https://juejin.im/post/5c3aa3c86fb9a04a0e2d6c9f 最近因为个人网站的文章浏览数在Chrome浏览器下有BUG,所以打重新实现这个功能 由于最近在学习高方面的知识,所以这里也考虑一下,如果一个高的文章浏览数系统,应该如何设? 先来理一下需求。 9、尽可能优化性能,满足多个用户的高需求。 设思路 如果要满足高,那首先考虑用异步和缓存。所以考虑使用多线程加Redis的解决方案。 6、关于需求8,在特别大的时候,我们还是去取数据库里面的数据,根据数据库里面的浏览来排序,只是可以在应用里面给它加一个缓存,缓存时间应该与第7步定时任务一致,这里设置为5分钟。 后记 虽然最后权衡了和复杂性,我的个人网站的文章浏览逻辑没有完全按照上述设思路来做,但上述思路是我对一个高文章浏览数系统设的思考,以后如果有机会可以写一个开源的版本。

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    pythonwindows的cpu使用率

    import os def get_cpu_load(): """ Returns a list CPU Loads""" result = [] cmd = "WMIC CPU

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