Redis是我们很常用的一款nosql数据库产品,我们通常会用Redis来配合关系型数据库一起使用,弥补关系型数据库的不足。
在我做接口测试的工作中,有段时间负责产品的每星期活动的接口测试,需求一般比较简单,但是有一批活动很特殊,在之前的工作中都没遇到过,就是概率型业务。常见的抽奖、随机奖励、用户分组等等。都涉及到概率,接口单次返回结果并不可预期,只有经过大量统计得到的结果才具有参考性,也不具有决定性。对于这类接口的测试,当时存在着两个难点:一、如何判断业务实现结果符合预期;二、如何才算发现其中BUG。总结来说就是如何判断概率准确性。
这个太简单了,就是在查询的时候判断是否失效,如果失效了就给他设置失效状态。但是弊端也很明显,每次查询都要对未失效的订单做判断,如果用户不查询,订单就不失效,那么如果有类似统计失效状态个数的功能,将会受到影响,所以只能适用于简单独立的场景。简直low爆了。
凌晨四点被公司的监控告警叫醒了,告警的原因是生产环境跑批任务发生故障。即刻起床处理故障,但还是花了不少时间才解决。
上一篇文章聊了如何快速上手压测工作的几个切入点和注意事项,这些内容可以帮助我们更快介入项目。但实际工作中,前期的准备工作也是很繁琐的,其中测试环境和测试数据的准备是前期准备阶段的主要工作。
序言: 作为年后的首篇实操干货文章,番茄风控一如既往向业内小伙伴输出相关的干货文章。有实操能落地,有数据可撸码,继续将会是番茄风控提供给各位小伙伴的业内标配内容。
在分布式系统中,如果某个服务节点发生故障或者网络发生异常,都有可能导致调用方被阻塞等待,如果超时时间设置很长,调用方资源很可能被耗尽。这又导致了调用方的上游系统发生资源耗尽的情况,最终导致系统雪崩。
缓存穿透,是指查询一个数据库一定不存在的数据。正常的使用缓存流程大致是,数据查询先进行缓存查询,如果key不存在或者key已经过期,再对数据库进行查询,并把查询到的对象,放进缓存。如果数据库查询对象为空,则不放进缓存。 。一些恶意的请求会故意查询不存在的key,请求量很大,就会对后端系统造成很大的压力。
随着业务的发展,数据量激增,Redis作为缓存数据库,其内存使用量不可避免地会增长。但内存终究是有限的,一台服务器的内存也就8G或者16G,redis也不可能全部占用,因为一部分内存也需要用来维持系统运行。那redis又该怎么处理内存占用过多的情况呢?
目前业务在使用Kylin的时候反馈查询很慢,直接超时了(超时时间设置的为5min),在日志中获取了相应的SQL以及Cube之后发现:
我们在使用缓存的时候,不管Redis或者是Memcached,基本上都会遇到以下3个问题:缓存穿透、缓存并发、缓存集中失效。这篇文章主要针对【缓存并发】问题展开讨论,并给出具体的解决方案。
线程组,是说到 JMeter 会第一时间想到的东西,也是我认为 JMeter 最难理解的知识点。因为项目让你做个压测,首先就是要考虑并发,用 JMeter 就是用多线程 来模拟多并发。但在看到线程组编辑区的时候,选项密密麻麻,无从下手呀。本篇文章就给大家介绍 JMeter 线程组的玩法。
在jmeter的测试计划中添加线程组,设置线程属性,2秒之内启动2000个线程,其对应的相对并发为1000(线程数/启动时间)
内存溢出 out of memory : 通俗理解就是内存不够用了,是我们工作当中经常会遇到的问题,内存溢出有可能发生在正常的情况下,而非代码层面问题导致,比如高并发下,大量的请求占用内存,垃圾回收机制无法进行回收,而导致的内存溢出,这种情况就需要我们去调整架构了。一但出现内存溢出问题,我们需要快速定位并解决,尤其是生产环境,所以针对内存溢出问题,我们需要掌握一些常用的排查工具,针对不同场景、现象有快速排查思路。引起内存溢出的原因有很多种,常见的有以下几种:
setTimeout:在指定的毫秒数后,将定时任务处理的函数添加到执行队列的队尾。
如何确保一个方法,或者一块代码在高并发情况下,同一时间只能被一个线程执行,单体应用可以使用并发处理相关的 API 进行控制,但单体应用架构演变为分布式微服务架构后,跨进程的实例部署,显然就没办法通过应用层锁的机制来控制并发了。
在当前的软件开发中,缓存技术被广泛应用于提高数据访问速度和降低数据库压力,如本地缓存和redis分布式缓存。小义本想实现一个caffeine+redis的多级缓存组件,但没想到又双叒叕踩坑了,今天主要聊聊本地缓存和caffeine。
前段时间我们的服务遇到了性能瓶颈,由于前期需求太急没有注意这方面的优化,到了要还技术债的时候就非常痛苦了。
FIO是测试IOPS的非常好的工具,用来对硬件进行压力测试和验证,支持13种不同的I/O引擎,包括:sync,mmap, libaio, posixaio, SG v3, splice, null, network, syslet, guasi, solarisaio 等等。他可以通过多线程或进程模拟各种io操作。
特别申明:本文根据生产变更编写,所有ip、用户名、文件路径和文件名等敏感信息已做替换删除或打码处理。
1、Kettle是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Window、Linux、Unix上运行,数据抽取高效稳定。下载图形化界面的zip包格式的,直接解压缩使用即可。安装部署模式这里不说了,自己可以根据自己的需求安装为单机模式或者集群模式。 Kettle的社区官网:https://community.hitachivantara.com/docs/DOC-1009855 Kettle的下载地址:https://sourceforge.net/projects/pentaho/files/Data%20Integration/ kettle国内镜像下载:http://mirror.bit.edu.cn/pentaho/Data%20Integration/ 2、由于这里只是演示了如何配置通过时间戳和批次号增量的导入数据,所以具体的操作不再叙述,具体的使用自己可以根据需求来使用。
最近,有不少用户反映登录我们的APP后,进入首页展示用户数据时要很久很久才能展示出来。刚开始还没在意,以为是用户自己的网络慢导致的,后来有好几个用户都反映了此问题,这不得不引起我们的重视了。
laravel默认提供了一个命令定时任务的功能,在其他的php框架下面,没有这个定时任务,我们要跑一些异步脚本怎么操作呢,只能依赖我们系统提供的crontab来做,这就导致我们每次发版本新增定时任务都要去服务器更改crontab代码,获取更新这个配置。
基于busybox 1.23.2 中udhcp的实现,总结出来的几点使用注意事项。 不同客户端、服务器实现可能会有差异。
在Hive 日常跑批的情况下,如出现数据倾斜严重,或者运行未经优化的SQL时可能导致Hive 任务运行时长超过预期并且长时间占用资源池队列的大量资源,从而导致其他任务因资源不够的情况而延迟。对于这种情况,用户可能期望该作业失败,来保证后续作业的运行。本文主要讲述如何设置Hive 任务的超时时间以及与其关联的参数,合理的配置参数可以减少上述问题的发生。
来源 | https://zhenbianshu.github.io/ 背景 ---- 前段时间我们的服务遇到了性能瓶颈,由于前期需求太急没有注意这方面的优化,到了要还技术债的时候就非常痛苦了。 在很低的 QPS 压力下服务器 load 就能达到 10-20,CPU 使用率 60% 以上,而且在每次流量峰值时接口都会大量报错,虽然使用了服务熔断框架 Hystrix,但熔断后服务却迟迟不能恢复。每次变更上线更是提心吊胆,担心会成为压死骆驼的最后一根稻草,导致服务雪崩。 在需求终于缓下来后,leader 给我
导读:前段时间我们的服务遇到了性能瓶颈,由于前期需求太急没有注意这方面的优化,到了要还技术债的时候就非常痛苦了,本文记录Java性能优化过程,总结本篇文章希望对从事相关业务线的同学能够有所帮助或者启发。
赞/踩、粉丝、共同好友/喜好、推送、下拉刷新等是社交网站的必备功能,由于社交网站访问量通常比较大,而且传统的关系型数据不太适合保存这种类型的数据,Redis提供的数据结构可以相对比较容易地实现这些功能。
每天凌晨一点进行跑批,对昨天一天内交易表所有交易账户的交易数据进行跑批,要求查找出每三分钟内所有符合规则的交易账号,并且进行统计汇总到表格中。
在写入由 GetRequestStream 方法返回的流时,或在读取由 GetResponseStream 方法返回的流时,会用到 ReadWriteTimeout 属性,ReadWriteTimeout 属性控制 Read 方法(用来读取由 GetResponseStream 方法返回的流)和 Write 方法(用来写入由 GetRequestStream 方法返回的流),HttpURLConnection里面有个setReadTimeout方法,我们把这个函数的超时时间设置久一点就ok
相信不少朋友都在自己公司使用Spring Cloud框架来构建微服务架构,毕竟现在这是非常火的一门技术。
本文为2020年MongoDB应用案例与解决方案征集活动最佳创新案例:MongoDB在圆通速递的应用,作者徐靖。
前言:今天学长跟大家讲讲《快出数量级的性能是怎样炼成的》,废话不多说,直接上干货~
好羞耻... 于是, 我决定整理一篇crontab的语法. 防止下次再出现这尴尬的场景..
当前在用报表平台是帆软旗下的BI和Report,目前版本还不支持邮件提醒异常报表。
双11当天临近下班时间点,研发反馈出现应用定时JOB跑批任务卡死,导致数据没有及时计算出来,影响一次报表数据展示,这个功能跑了几个月基本上没有异常,双11业务增长几倍,数据量稍微有点大。主要包括如下内容:
优化代码实现是第一位的,特别是一些不合理的复杂实现。如果结合需求能从代码实现的角度,使用更高效的算法或方案实现,进而解决问题,那是最简单有效的。
“锁”是我们实际工作和面试中无法避开的话题之一,正确使用锁可以保证高并发环境下程序的正确执行,也就是说只有使用锁才能保证多人同时访问时程序不会出现问题。
set key value xx key存在才设置,不存在不设置,也就是update 更新操作
在看项目代码时看到了 hessian 感觉一点都不熟悉,询问导师,引出了一批自己不知道的 知识或技术吧,rmi 及人们常说的RPC 调用 远程服务调用,至少我看了RMI 后 觉得有些概念真的是有些虚,以至于让你觉得很高大上,(同等想起当时覃超老师的算 法课上说 dp dynamic programing 动态规划时说它 就是说的太噱头了)。
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