某月黑风高之夜,某打车平台上线了一大波(G+)优惠活动,众人纷纷下单。于是乎,该打车平台使用的智能提示服务扛不住直接趴窝了(如下图)。事后,负责智能提示服务开发和运维的有关部门开会后决定:必须对智能提示服务进行一次全面深入的性能摸底,立刻!现在!马上! 那么一大坨问题就迎面而来:对于智能提示这样的后台服务,性能测试过程中应该关心那些指标?这些指标代表什么含义?这些指标的通过标准是什么?下面将为您一一解答。 概述 不同人群关注的性能指标各有侧重。后台服务接口的调用者一般只关心吞吐量、响应时间等外部指标。
实时操作系统,当外界事件和数据产生时,系统能以足够快的速度予以处理,其处理结果能在规定的时间内控制生产结果或对系统做出响应,并控制所有实时任务协调一致运行的操作系统。
原理:每天 80% 的访问集中在 20% 的时间里,这 20% 时间叫做峰值时间。
当进程1执行陷入阻塞时,需要进行进程调度,此时有进程2和进程3都处于就绪态,问: 应该选择哪个进程进行切换?
我们平时分享的µC/OS、FreeRTOS、RT-Thread、ThreadX这些都是实时操作系统(RTOS),那么有读者问:什么是分时操作系统,Linux属于实时操作系统吗?
对于嵌入式系统来说,中断的响应时间在时序要求非常严格的情况下十分的重要,所以必须要能够找到中断测试的方法。本文主要介绍两种常用中断测试方法的理论。
在关于隐私计算的系列文字中,《从隐私到隐私计算》一文提到了实现隐私计算的三种主要技术路径,包括:多方安全加密、联邦学习和可信执行环境。其中,在《隐私计算中可信执行环境的一知半解》中,可信执行环境(TEE)也有两种主流的实现方式,即物理隔离TrustZone 和虚拟化隔离。
软件工程师们总习惯把OS(Operating System,操作系统)当成是一个非常值得信赖的管家,我们只管把程序托管到OS上运行,却很少深入了解操作系统的运行原理。确实,OS作为一个通用的软件系统,在大多数的场景下都表现得足够的优秀。但仍会有一些特殊的场景,需要我们对OS进行各项调优,才能让业务系统更高效地完成任务。这就要求我们必须深入了解OS的原理,不仅仅只会使唤这个管家,还能懂得如何让管家做得更好。
软中断分析最近工作繁忙,没有时间总结内核相关的一些东西。上次更新博客到了linux内核中断子系统。这次总结一下软中断,也就是softirq。之后还会总结一些tasklet、工作队列机制。 1.为什么要软中断 编写驱动的时候,一个中断产生之后,内核在中断处理函数中可能需要完成很多工作。但是中断处理函数的处理是关闭了中断的。也就是说在响应中断时,系统不能再次响应外部的其它中断。这样的后果会造成有可能丢失外部中断。于是,linux内核设计出了一种架构,中断函数需要处理的任务分为两部分,一部分在中断处理函数中执
计算机操作系统诞生至今,已经出现了很多的操作系统,操作系统是计算机与人中间的缓冲部分,人是通过操作系统来编写程序控制机器。目前的操作系统大概可以分为以下几种类型
在本系列的第一篇文章《实时性迷思(1)——快是优点么?》中,我们介绍了实时性的基本模型:
修改Xilinx的定时器裸核应用程序(baremetal, standalone)例子xttcps_intr_example.c,可以测量中断响应延迟。 然后在单板上运行,以及在XEN的虚拟机上运行,可以分别测量这两种情况下的中断响应延迟。
原文https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
原文:https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
可以从以下几个方面监控CPU的信息: (1)中断; (2)上下文切换; (3)可运行队列; (4)CPU 利用率。
『不管项目大小,一旦上线,或多或少都会遇到性能问题』性能问题就像是魔咒一般藏绕着我们。 性能优化应该什么时候开始 有些性能问题是随着时间的积累慢慢产生的,比如系统一开始数据量很小的时候,没有什么问题,等到数据积累到一定程度,问题就暴露出来了;有些问题是由于访问量的过大造成的,比如系统平时没问题,一到搞活动时就挂;也有些问题是遗留系统经过太多人去维护修改,导致各种坏代码味道性能问题仿佛到处存在。性能问题就如同一颗定时炸弹,只要数据量访问量一上来,或者各个团队在开发迭代中没有注重性能的意识,早晚会炸。既然迟早会
作者:Zane Blog 来自:http://luojinping.com/2017/08/13/服务调优/ 1. 服务异常的处理流程 2. 负载 2.1 查看机器 cpu 的负载 top -b -n
简单的说明一下就是请求时间超过10s,不管有没有响应,这个连接都会被重置(中断响应)。
在多道程序设计系统里,内存有多个进程,且或者在处理器上运行,或者在等待某种事件的发生(如I/O完成)。当处理器(或组)通过执行某个进程而保持忙状态,则其他的进程处于等待状态。
对业务模型进行分析,选择日常请求量大且路径覆盖范围广的典型交易,建立测试业务模型,确定各接口请求量的对比。
- 场景:(性能测试)场景是若干个基于 HTTP/HTTPS 的 URL/API 的组合。URL/API 可能关联了数据文件表示不同用户。不同的 URL/API 表示不同的业务含义(比如登录、加入购物车),最终组合成一个接近用户各种真实行为同时具备一定用户量级的压测模型。
Hi,大家好,今天依然是金三银四面试系列,如果你想了解之前的面试相关文章可以在文末点击👉「阅读原文」查看更多或者点击以下👇「蓝色字」查看最近文章。 金三银四跳槽季,自动化面试题预热一波 金三银四求职季,接口自动化面试题助攻一波 金三银四季招聘季,APP测试面试题温新一遍 以下分享性能测试相关面试题,欢迎在文末留言补充评论✍️。 一 解释常用的性能指标名称与具体含义 性能测试是通过测试工具模拟多种正常、峰值及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。验证软件系统是否能够达到用户提出的性能指标,发现系统中
性能测试是通过测试工具模拟多种正常、峰值及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。验证软件系统是否能够达到用户提出的性能指标,发现系统中存在的性能瓶颈并加以优化。
进程调度是指在进程之间选择一个进程将其送上CPU执行,通常这个是由操作系统中的调度程序执行。
服务器性能监控是监控系统资源的过程,例如 CPU 使用率、内存消耗、存储容量、I/O 性能、网络正常运行时间等。
一、CPU调度的相关概念 1.1 cpu调度 其任务是控制、协调进程对cpu的竞争,即按一定的调度算法从就绪队列中选择一个进程,把cpu的使用权交给被选中的进程。如果没有就绪进程,系统会安排一个系统空闲进程或idle进程进入cpu运行。 1.2 系统场景 * N个进程就绪、等待上cpu运行 * M个cpu, M>=1 * 需要决策:给哪个进程分配哪一个cpu? 1.3 cpu调度要解决的三个问题 1、按什么原则选择下一个要执行的进程:调度算法 2、何时进行选择:调度时机 3、如何让被选中的进程上cpu中运行
在互联网的早期阶段,大型网站面临着巨大的挑战。随着用户数量的增长和数据量的爆发,单一的服务器往往难以承受如此巨大的压力。这就导致了性能瓶颈的出现,服务器的响应时间变长,用户体验下降。同时,单一服务器的可扩展性也受到了限制,随着业务的发展,流量可能会急剧增加,单个服务器很难通过增加硬件资源来满足需求。更为严重的是,所有请求都发送到同一台服务器,一旦该服务器出现故障,整个服务就会中断。
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。
产品经理确认本次版本的需求,召开需求评审会,进行估时排期,需求和时间都确定之后,UI出设计图,开发人员进行开发,测试人员编写测试用例,召开用例评审会议,制定测试计划,包括准备一些测试数据,等到开发提测,先进行冒烟测试,然后进行单元测试,集成测试以及系统测试(测试内容:功能、界面、可靠性、易用性、性能、兼容性、安全性等),测试人员确认没有问题后进行验收测试,由开发人员部署到预生产环境,进行一轮回归测试,最后部署到生产环境,进行版本对比测试,确认线上用户的正常使用。
今天我们来聊一下数据库的性能优化,第一部分简单介绍一下性能优化的通用的方法,第二部分我们讲一个实际案例。
PS:在多进程并发的环境里,虽然从概念上看,有多个进程在同时执行,但在单个CPU下,在任何时刻只能有一个进程处于执行状态,而其他进程则处于非执行状态。那么问题来了,我们是如何确定在任意时刻到底由哪个进程执行,哪些不执行呢?这就涉及到进程管理的一个重要组成部分:进程调度,跟随本篇来一起复习下进程调度吧!
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)。
前几天和一个在某研究所的发小聊天,他说:现在的航空、航天和导弹等武器装备中,控制系统几乎都是用单片机,而不是嵌入式系统。
负载均衡(Load Balancing)就是一种网络技术,是用来将工作负载分布到多个服务器上,提高资源利用率、最大化吞吐量、最小化响应时间、避免单个服务器过载,提高了系统的性能和可靠性。
网络安全的工作中自然逃不开应急响应这一茬,很多大型企业、政府、教育、医疗等单位不定期都会出现一些安全风险问题,这时候需要专业的安全服务工程师对系统网站进行安全事件分析及应急处置,对所发现的安全问题提供处理建议。
分别用两台独立IP的机器对LVS做大量的长连接访问,如下为 LVS 的连接分布情况.
多任务系统中, 内核负责管理各个任务, 或者说为每个任务分配CPU时间, 并且负责任务之间的通讯.
下图是对几个主流的应用服务器使用比率的粗率统计结果做出的一个饼图。这个图的数据也许不够精确,但它还是可以在一定程度上反映我们web项目对各类应用服务器的一些选择趋势。我们可以看到,tomcat占据了主要的地位,但是它并不孤独,有超过一半以上的应用并没有使用tomcat作为web容器。这是针对每个项目自身特点做出的选择,也许我们无法比较出哪一款是最好的应用服务器,但是,我们可以在众多的应用服务器中,做出一些性能上的测试和比较,选择一款最适合自己的项目的应用服务器。
响应时间=用户响应时间+前端响应时间+网络响应时间+服务器端响应时间+数据库响应时间,是反映系统处理效率的指标之一。
常用的网站性能测试指标有:吞吐量、并发数、响应时间、性能计数器等。 并发数 并发数是指系统同时能处理的请求数量,这个也是反应了系统的负载能力。 响应时间 响应时间是一个系统最重要的指标之一,它的数值大小直接反应了系统的快慢。响应时间是指执行一个请求从开始到最后收到响应数据所花费的总体时间。 吞吐量 吞吐量是指单位时间内系统能处理的请求数量,体现系统处理请求的能力,这是目前最常用的性能测试指标。 QPS(每秒查询数)、TPS(每秒事务数)是吞吐量的常用量化指标,另外还有HPS(每秒HTTP请求数)。 跟吞
TCP 应答延迟的概念 TCP 应答延迟是 TCP 传输层的一个优化策略,为了降低网络数据包压力,减少小数据包而进行的一个处理,称之为 Nagle 演算法。从本质上讲,几个 应答响应可能结合在一起,成一个响应,减少协议开销。然而,在某些情况下,该技术可以降低应用程序的性能。 通常情况下,在服务器之间收发数据包,依据 TCP 协议,节点 A 向节点 B 发送一个数据报文 , 节点 B 收到这个数据报文以后,会向节点 A 返回一个 acknowledge 信息。然后,对于 A 节点向 B 节点发送的数据报文,可
上周,对性能测试系列专题,在公号内发表了第一篇介绍:【性能系列连载一】开篇:性能测试不可不知的“干货”,但反响貌似并不太好,但既然此前已答应了部分读者要连载分享性能这块的知识,含着泪也得继续写。
响应时间是一个系统最重要的指标之一,它的数值大小直接反应了系统的快慢。响应时间是指执行一个请求从开始到最后收到响应数据所花费的总体时间。
在实践的道路上走的太远,就需要回头看一下理论。操作系统,可以说是基础知识中的重中之重。
大多数测试人员在谈到性能测试时,往往会倍感压力。对于我来说更是如此,想做好性能测试需要庞大的知识体系,不断实践所总结的经验教训更是弥足珍贵。而且每个人对性能测试的理解都有独到的地方,此次逐步揭开性能测试得神秘面纱,结合课堂学习及自身消化理解后的,归纳了一些性能测试的基础知识,希望对大家理解性能测试有所帮助。
在本文中,我将介绍微服务中的容错以及如何实现它。如果你在维基百科上查找它,你会发现以下定义:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云