但是第2种方式,当调用的接口响应时间大于1s时,得到的响应时间是不准确的。下面来看示例
Hasura Storage 是一项开源服务,在 hasura 和任何 s3 兼容的存储服务之上增加了一个存储服务。其目的是能够利用云存储服务,同时也利用 hasura 的功能,如它的 graphql API、权限、行动、预设等。
ARMS是一款阿里云应用性能管理(APM)类监控产品。一共提供三种监控,应用监控,前端监控,自定义监控。
网站响应时间是指系统对请求作出响应的时间。通俗来讲就是我们把网址输入进浏览器然后敲回车键开始一直到浏览器把网站的内容呈现给用户的这段时间。网站响应时间是越短越好,因为网站页面打开速度越快,就意味着我们的用户可以更快的访问站点或者我们的服务器。一般我们网站的响应时间保持在100~1000ms即可。1m=1000ms,打开速度越快对用户体验度越好。据说响应时间还会影响到网站SEO效果(请行业专家留言告诉我)。
1、PV(Page View): 页面访问量,即页面浏览量或点击量,用户每次刷新即被计算一次
QPS 是一台服务器每秒能够相应的查询次数,即1秒内完成的请求数量,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准
摘要: 1.3.1新增 httpTimeout 配置选项,支持监控 HTTP 慢请求,同时修复了记录的 HTTP 响应时间偏小的 BUG。
十个人百个人同时做登陆的事情的时候,能不能快速得响应,其中80个人失败了,只有20个人成功。
TPS(Transactions Pre Second):tps为事务每秒的请求次数,事务是什么呢?spring框架有本身自带的事务传播性,数据库也有事务,当数据库开启事务后,当前线程改变数据库数据,并未提交当前事务,那其他线程读数据库的时候会出现脏读,幻读。所以从上面可以看出来,一个事务包含包含请求,处理,响应。
在jmeter中设置端口,你可以打开 HTTP(S) Test Script Recorder:比如设定 Port = 8088与此同时,你也可以指定录制保存到哪个controller 比如设定 Target Controller = Test Plan > Tread Group > Recording Controller
关于异步的定义,网上有很多不同的形式,但是归根结底中心思想是不变的。无论是在http请求调用的层面,还是在cpu内核态和用户态传输数据的层面,异步这个行为针对的是调用方:
Via: http://blog.jobbole.com/84433/ 前言 在前一篇随笔《大型网站系统架构的演化》中,介绍了大型网站的演化过程,期间穿插了一些技术和手段,我们可以从中看出一个大型网站的轮廓,但想要掌握设计开发维护大型网站的技术,需要我们一步一步去研究实践。所以我打算写一个系列,从理论到实践讲述大型网站的点滴,这也是一个共同学习的过程,希望自己能坚持下去。系列大概会分为两部分,理论和实践,理论部分尽量通俗易懂,也要讲一些细节。实践部分会抽取一些技术做实践,将方法、解决问题过程分享出来。 本
大型网站打造并不是件容易的事情,即使是从小开始慢慢迭代。从本期《问底》开始,我们将为大家带来李平的大型网站打造系列,从理论和实践两个方面进行讲解。 在前一篇随笔大型网站系统架构的演化中,介绍了大型网站的演化过程,期间穿插了一些技术和手段,我们可以从中看出一个大型网站的轮廓,但想要掌握设计开发维护大型网站的技术,需要我们一步一步去研究实践。所以我打算写一个系列,从理论到实践讲述大型网站的点滴,这也是一个共同学习的过程,希望自己能坚持下去。系列大概会分为两部分,理论和实践,理论部分尽量通俗易懂,也要讲一些细节。
易波动或者对波动比较敏感;容易影响整体的;不能预测上游行为,或者不能预测下游行为,依赖的上下游有不可预测的行为体。要不要做熔断降级的核心点在于是否可控,有没有不可控因素。
用户通过客户端向服务端发出请求的时间为: T1 服务端接收到请求,处理该请求的时间为:T2 服务端返回数据给客户端时间为: T3 客户端接收到响应数据,处理数据呈现给用户时间为:T4
该文章介绍了如何使用Koa2搭建Node.js服务器,包括创建Koa2实例、处理HTTP请求和响应、以及如何使用中间件来处理请求和响应。此外,文章还介绍了如何使用Koa2内置的logger来记录日志,以及如何使用ctx.state来存储数据。最后,文章介绍了一些常见的Koa2错误和异常处理方式,包括如何处理404错误、如何处理502错误、如何处理请求超时、如何处理内存溢出错误等。
在上一篇文章性能专题:一文搞懂性能测试常见指标中,已经介绍了,在开展性能测试时,各个维度的常见性能指标项有哪些。
在前一篇随笔《大型网站系统架构的演化》中,介绍了大型网站的演化过程,期间穿插了一些技术和手段,我们可以从中看出一个大型网站的轮廓,但想要掌握设计开发维护大型网站的技术,需要我们一步一步去研究实践。所以我打算写一个系列,从理论到实践讲述大型网站的点滴,这也是一个共同学习的过程,希望自己能坚持下去。系列大概会分为两部分,理论和实践,理论部分尽量通俗易懂,也要讲一些细节。实践部分会抽取一些技术做实践,将方法、解决问题过程分享出来。
据统计,有80%的最终用户响应时间是花在前端程序上,而其大部分时间则花在各种页面元素,如图像、样式表、脚本和Flash等的下载上,减少页面元素将会减少HTTP请求次数,这是快速显示页面的关键所在。 CSS Sprites方法可以组合页面中的图片到单个文件中,并使用CSS的background-image和background-position属性来现实所需的部分图片。 Inline images使用data:URL scheme在页面中内嵌图片,这将增大HTML文件的大小,组合inline images到用户的(缓存)样式表既能较少HTTP请求,又能避免加大HTML文件大小。 Combined files通过组合多个脚本文件到单一文件来减少HTTP请求次数,样式表也可采用类似方法处理,这个方法虽然简单,但没有得到大规模的使用。当页面之间脚本和样式表变化很大时,该方式将遇到很大的挑战,但如果做到的话,将能加快响应时间。
这本书是很久之前买的,今天回顾了一下,顺便记录一下笔记。 本书的副标题是“前端工程师技能精髓”可见这本书的牛逼之处。这本书也很薄,只有147页,但是每一章都是精髓。由于这本书每章提出了一个性能优化的方法,我们也就按照每张的具体内容给出吧。
导读:本文来自RedisGraph团队,RedisGraph是一个Redis内嵌高性能内存图数据库。本文介绍了RedisGraph v1.0正式版本的一些实现特性,以及使用基准测试工具TigerGraph对RedisGraph进行测试的过程和结果。 全文约2800字,阅读需20分钟。 原文地址:https://redislabs.com/blog/new-redisgraph-1-0-achieves-600x-faster-performance-graph-databases/ ---- 今天我们很高
高性能网站架构方案(二)——优化网站响应时间 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 优化网站响应时间是保证网站受用户关注的要点,主要方案有: 1、减少HTTP请求 当需要加载图片、css、js等内容时,尽量减少加载的次数。可以合并加载,另外当改动量很少时,尽量将内容进行缓存。 图片的缓存可以设定更新时间,定时去服务器查看是否有需要更新的内容。通常可以定时在1周甚至更久的时间。 CSS、JS的缓存,通常可以通过文件名的方式来判断是否需要重新加载。当网页确定需要加载某些js和c
作为一款接口测试工 具,postman需要对发送请求后返回的结果是否正确做验证,在postman中通过 tests页签做请求的验证,也称为断言。
"Aggregate Graph" 是 JMeter 中的一个监听器,它以图形的形式展示了性能测试的汇总结果。
SSR 顾名思义就是 Server-Side Render, 即服务端渲染。原理很简单,就是服务端直接渲染出 HTML 字符串模板,浏览器可以直接解析该字符串模版显示页面,因此首屏的内容不再依赖 Javascript 的渲染(CSR - 客户端渲染)。
对于一个基于 Spring Boot 框架的 Java 应用,监控的关键方面包括指标、日志和链路追踪。使用 OpenTelemetry 采集这些数据后,可以通过不同的方法进行查询和分析。下面分别从这三个角度提供关注点和示例代码。
响应时间图(Response Time Graph)是 JMeter 提供的一个实用的图形化工具,用于显示请求的响应时间。这个图形可以帮助我们直观地理解和分析系统的性能表现。在 JMeter 中,响应时间图是一个直方图,其中 X 轴表示时间,Y 轴表示响应时间。
"Graph Results" 是 JMeter 中的一个监听器,它提供了一种图形化的方式来显示性能测试的结果。
一个页面性能差的话会大大影响用户体验。用户打开页面等待的太久,可能会直接关掉页面,甚至就不再使用了,这种情况在移动端更加明显,移动端用户对页面响应延迟容忍度很低。
您好,我是码农飞哥,感谢您阅读本文!本文主要介绍Nginx的使用配置,Nginx是在实际开发中肯定会用到负载均衡的Web服务器。了解其配置对日常开发以及项目的部署有很大的用处。
Nginx是一个非常出色的静态资源web服务器。如果你嫌它还不够快,可以把放在磁盘中的文件,映射到内存中,减少高并发下的磁盘IO。
目的 找出是哪些请求长期影响了系统性能 方法 web服务器的日志会记录每个请求的响应时间,分析访问日志,对相同请求的响应时间进行累加,响应时间的和 除以 这个请求的访问次数,就得到此请求的平均访问时间
使用断言的目的:用于检查测试中得到的响应数据等是否符合预期,用以保证性能测试过程中的数据交互与预期一致。在request的返回层面增加一层判断机制;因为request成功了,并不代表结果一定正确。
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。
Apache JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具。用于对软件做压力测试,它最初被设计用于Web应用测试,但后来扩展到其他测试领域。
我个人在性能测试工作中,负载生成工具使用的大多都是jmeter,之前学习python时顺带了解过python开源的性能测试框架locust。这篇文章,简单介绍下locust的使用方法,仅供参考。。。
大家都知道性能是API的流行语。而相应时间则是API性能的一个重要并且可测量的参数。在本文中,我们将了解如何使用代码来测量API的响应时间,然后将响应时间数据返回到客户端。
如果这个人正在做提交的动作,比如注册,登录这些有数据传向服务器。这样的话才会对服务器造成压力。
经常有人提出Jmeter生成的html报告都是英文的看不懂,能不能给解释一下,一般提出这种问题的人要么是懒,要么是对性能测试不是很了解(隔行如隔山嘛,可以理解)。所以我专门整理了Jmeter报告的汉化模板,有兴趣的可以下载。当然不可能所有的内容都汉化,所以以下我会对各项指标再做一下说明。
在做压力测试时,新手测试人员常常在看报告时倍感压力:这么多性能测试指标分别是什么意思,应该达到什么标准?
业务价值->承载高并发->性能优化。 一切的前提是业务价值需要。如果没有足够价值,那可读性才是第一,性能在需要的地方是no.1,但不需要的地方可能就是倒数第一。当下技术框架出来的软件差不到哪去,没有这种及时响应诉求的地方,削峰下慢慢跑就是了。(但工作中常需要在缺少价值的地方着手性能优化。异步,并发编程,逻辑缓存,算法真的会加剧系统的复杂度,得不偿失。如果没那个价值,简单才是王道)。
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