1. Requests per second(RPS):Nginx 每秒处理的请求数(也就是 QPS)。
以下顺序不涉及推荐优先级,我个人比较喜欢用OctaneBench、heavyload、vray bench,就先简单介绍下这3种
Written by 王磊(bluestn). Summary SRS支持将直播录制为VoD文件,在压测时,如果流路数很多,会出现CPU消耗很多的问题。 原因是写入较小视频包时,SRS使用了write,由于没有缓冲能力,导致频繁的系统调用和磁盘繁忙。 优化方案,可以选择fwrite(v5.0.133+),或者老版本用内存盘方案,可将DVR性能提升一倍以上。 Environments SRS服务器配置如下: • CPU:INTEL Xeon 4110 双路16和32线程 • 内存:32G • 网卡:10Gb
如果是1颗CPU的压测,建议用prime95或vray bench 6命令行或cinebench2023
这里先给出结论: 高并发的基本表现为单位时间内系统能够同时处理的请求数, 高并发的核心是对CPU资源的有效压榨。
高并发是互联网分布式系统架构的性能指标之一,它通常是指单位时间内系统能够同时处理的请求数,简单点说,就是QPS(Queries per second)。
小明初到一家公司做运维的工作,刚来的第一天就开始部署LNMP(Linux+Nginx+MySQL+PHP)环境,结果出现了问题。 他来向我请教。
由于Web应用程序跑在Tomcat工作线程,因此Web应用对请求的处理时间也直接影响Tomcat性能,而Tomcat和Web应用在运行过程中所用到的资源都来自os,因此调优需要将服务端看作是一个整体来考虑。
GPU机器有2种,一种是GPU云服务器,一种是裸金属GPU,裸金属只能用公共镜像列表里的镜像
本文由小米信息技术团队研发工程师陈刚原创,原题“当我们在谈论高并发的时候究竟在谈什么?”,为了更好的内容呈现,即时通讯网收录时有修订和改动。 1、引言 在即时通讯网社区里,多是做IM、消息推送、客服系
常见的互联网架构中,一般都能看到spring+mybatis+mysql+redis搭配的身影,在我所服务的公司亦是如此。一般来说,应用内部的接口都是直接调用的,所谓的面向接口编程,应用间的调用直接调或者通过类似dubbo之类的服务框架来执行,数据格式往往采用json,即统一也方便各数据间做转换和取值,缓存一般使用redis或memcached,存储一些对象或json格式的字符串。对外提供的接口,一般都需要进行压力测试,以便估算其性能,并为后续的调优提供指导方向,以下接口便是在压测过程中出现的各种“奇怪现象”,所谓奇怪,指的是从表象上看与我们正常的逻辑思路不符,但其本质还是我们对压力下程序的表现出来的特征不熟悉,用惯用的知识结构试图去解释,这根本是行不通的。下文是我在一次全面压测过程后对数据进行的分析汇总,其中的现象是很多压测常见的,里面的分析过程及改进措施我认为有很大的参考意义。具体内容如下:(部分接口为了安全我省略了其名称,但不影响我们的分析,另外形如1N3T之类的表示的是1台nginx,3台tomcat,具体的tps数值只是为了说明优化前后的比照,没有实际意义)
功能测试用python、shell之类的脚本,勉强可以胜任。性能压力测试再手动写脚本,就有点力不从心了。
今天抽时间在整理一个关于MySQL和Oracle共同面临的问题,但是它们有着不同的解决方案,就是经典的partial write问题,我也看到网上有很多DBA在纠结,在争论,相比而言,Oracle这边更沉默一些。我认真看了他们的讨论,但是到目前为止没有看到一个把两方面都照顾到的解读,而且这个问题可以继续扩展开来,从存储层面也可以有一些解读,所以我决定做这个事情。至于文章最近应该会从社群中看到,对于内容,我还是抱着谨慎的态度,想让几位朋友审阅之后再说会比较好。如果你对此有一定的基础,对此有浓厚的兴趣,也
在上一篇中,介绍了静态测试场景,本文介绍动态性能测试的差异分析,希望大家可以借鉴。
前不久在v2ex看到一个帖子,说腾讯云服务器CPU有水分,应该是这个人理解有误,我看那个帖子有一些网友回复挺专业的。虽然这个人理解有误,从他帖子我还是有收获的,比如他用的2个压测软件(CineBench、Fritz Chess Benchmark)很简单,下载下来打开界面,点start按钮,大概10分钟内就跑完了,跑完会出个分,尤其Fritz Chess Benchmark的界面上就明确告知识别到几个逻辑处理器了(可能他没注意到)。
在做性能测试中不断思考java应用,性能怎么观察,怎么通过方法定位到代码,是否有通用步骤,通过查找资料与参考前人的知识总结,才有如下文章,话说知道不等于会,会不等于能运用,只有不断有意识的去练习才能掌握。总之,这属于基础技能,有了这层基础,再去使用高级版的工具(如阿里的Arthas),也就顺风顺水,水到渠成。
出自percona公司,是一款多线程系统压测工具,可以根据影响数据库服务器性能的各种因素来评估系统的性能。例如,可以用来测试文件IO,操作系统调度器,内存分配和传输速度,POSIX线程以及数据库服务器等。sysbench支持Lua脚本语言,Lua对各种测试场景的设置可以非常灵活。sysbench支持MySQL,操作系统和硬件的测试。
性能计数器,指的是服务器或者操作系统性能的一些指标数据,包括系统负载 System Load、对象和线程数、内存使用、CPU 使用、磁盘和网络 I/O 使用等指标。这些指标是系统监控的重要参数,反映系统负载和处理能力的一些关键指标,通常这些指标和性能是强相关的。这些指标很高,成为瓶颈,通常也预示着性能可能会出现问题。
在我们运维的db环境中,一个机器跑多个mysql实例经常会出现某个进程占用了几乎所有的cpu 进而影响其他的实例运行。基于此我们需要限制某个进程的cpu资源,将其使用 的cpu限定在某个或者某几个固定的cpu上,避免对其他的进程产生影响。
以unix为例 free、vmstat、sar、iostat等命令监控内存、CPU、磁盘IO等的使用情况, 第三方工具有nmon, spotlight等
由于用户进来后先要登录并且绑定账号,实际压力先到Passport部分,在这个过程中最开始单机TPS只能到500,经过N轮优化后基本能达到5400 TPS,下面主要是阐述这个优化过程
vmstat命令是最常见的Linux/Unix监控工具,可以展现给定时间间隔的服务器的状态值,包括服务器的CPU使用率,内存使用,虚拟内存交换情况,IO读写情况。这个命令是我查看Linux/Unix最喜爱的命令,一个是Linux/Unix都支持,二是相比top,我可以看到整个机器的CPU,内存,IO的使用情况,而不是单单看到各个进程的CPU使用率和内存使用率(使用场景不一样)。 选项 -a:显示活动内页; -f:显示启动后创建的进程总数; -m:显示slab信息; -n:头信息仅显示一次; -s:以表格方式显示事件计数器和内存状态; -d:报告磁盘状态; -p:显示指定的硬盘分区状态; -S:输出信息的单位。 vmstat 3 procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu------ r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 0 0 320 42188 167332 1534368 0 0 4 7 1 0 0 0 99 0 0 0 0 320 42188 167332 1534392 0 0 0 0 1002 39 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 19 1002 44 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 0 1002 41 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 0 1002 41 0 0 100 0 0 一般vmstat工具的使用是通过两个数字参数来完成的,第一个参数是采样的时间间隔数,单位是秒,第二个参数是采样的次数 r 表示运行队列(就是说多少个进程真的分配到CPU),我测试的服务器目前CPU比较空闲,没什么程序在跑,当这个值超过了CPU数目,就会出现CPU瓶颈了。这个也和top的负载有关系,一般负载超过了3就比较高,超过了5就高,超过了10就不正常了,服务器的状态很危险。top的负载类似每秒的运行队列。如果运行队列过大,表示你的CPU很繁忙,一般会造成CPU使用率很高。 b 表示阻塞的进程,这个不多说,进程阻塞,大家懂的。 swpd 虚拟内存已使用的大小,如果大于0,表示你的机器物理内存不足了,如果不是程序内存泄露的原因,那么你该升级内存了或者把耗内存的任务迁移到其他机器。 free 空闲的物理内存的大小,我的机器内存总共8G,剩余3415M。 buff Linux/Unix系统是用来存储,目录里面有什么内容,权限等的缓存,我本机大概占用300多M cache cache直接用来记忆我们打开的文件,给文件做缓冲,我本机大概占用300多M(这里是Linux/Unix的聪明之处,把空闲的物理内存的一部分拿来做文件和目录的缓存,是为了提高 程序执行的性能,当程序使用内存时,buffer/cached会很快地被使用。) si 每秒从磁盘读入虚拟内存的大小,如果这个值大于0,表示物理内存不够用或者内存泄露了,要查找耗内存进程解决掉。我的机器内存充裕,一切正常。 so 每秒虚拟内存写入磁盘的大小,如果这个值大于0,同上。 bi 块设备每秒接收的块数量,这里的块设备是指系统上所有的磁盘和其他块设备,默认块大小是1024byte,我本机上没什么IO操作,所以一直是0,但是我曾在处理拷贝大量数据(2-3T)的机器上看过可以达到140000/s,磁盘写入速度差不多140M每秒 bo 块设备每秒发送的块数量,例如我们读取文件,bo就要大于0。bi和bo一般都要接近0,不然就是IO过于频繁,需要调整。 in 每秒CPU的中断次数,包括时间中断 cs 每秒上下文切换次数,例如我们调用系统函数,就要进行上下文切换,线程的切换,也要进程上下文切换,这个值要越小越好,太大了,要考虑调低线程或者进程的数目,例如在apache和nginx这种web服务器中,我们一般做性能测试时会进行几千并发甚至几万并发的测试,选择web服务器的进程可以由进程或者线程的峰值一直下调,压测,直到cs到一个比较小的值,这个进程和线程数就是比较合适的值了。系统调用也是,每次调用系统函数,我们的代码就会进入内核空间,导致上下文切换,这个是很耗资源
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在测试某台服务器(非虚拟机)的基准性能时,我们发现 Unixbench 的某个性能指标低于基准值,低的还不少,有约 20%。
话不多说,先上图,这是得到App静态资源更新服务的CPU使用率监控,可以看到7月2号到7月3号后,cpu使用率发生了爆涨,在八点的早高峰和下午六点的晚高峰,几乎可以把cpu打满。发现问题当机立断,升级配置将2核4g升级至4核8g,先保证服务稳定,我们再继续查问题。
导语 | 在需要高性能、节省资源的场景下,比如海量的连接、很高的并发,我们发现Go开始变得吃力,不但内存开销大,而且还会有频繁的goroutine调度。GC时间也变得越来越长,甚至还会把系统搞挂。这时,我们就可以考虑用Go构建经典的Reactor网络模型,来应对这种场景。 一、常见的服务端网络编程模型 在具体讲Reactor网络库的实现前,我们先快速回顾下常见的服务端网络编程模型。 服务端网络编程主要解决两个问题,一个是服务端如何管理连接,特别是海量连接、高并发连接(经典的c10k/c100k问题),二是服
默认情况下,容器是没有资源限制的,它会尽可能地使用宿主机能够分配给它的资源。Docker提供了一种控制分配多少量的内存、CPU或阻塞I/O给一个容器的方式,即通过在docker run或docker create命令时设置运行时配置的标志。
最近配合某客户做了一个关于XX系统的压力测试,其实经过和客户的沟通得知,客户此系统上线后压力并不大,但由于应用方前期的表现不是特别尽如人意,对此不太信任,所以要求本次压力测试着重观察。
在之前的文章使用 wrk 完成简单的自定义动态请求[1], 我介绍了如何使用 wrk 制造随机请求, 也给出了 lua 脚本的使用方式, 这篇博客主要想介绍下在压测时如何利用 wrk 精细控制并发请求.
某公司新开发了一款大IP手游。上线之后不久,发现几十个人上线之后服务器就崩溃了。一开始还能用大量预算来购买服务器用以支撑,但几天之后由于宣传火爆,随着用户的增多,这才发现单纯增加服务器的成本实在太高了。玩家开始逐渐骂服务器垃圾,各种掉线、卡顿、crash。本想领先竞品抢先进入市场,结果收获的却是满怀期待玩家们的流失。为什么!因为没有做压力测试!
本篇内容涉及Docker的内存与CPU限制,可以用于在实际开发中为指定容器设置限制最大使用的资源量,预计阅读时间为5分钟。
没有那家卖瓜的会说自己家的不甜,同样,没有哪个开源项目愿意告诉你在对它条件最苛刻的时候压力情况是多少,一般官网号称给你看的性能指标都是在最理想环境下的,毫无参考意义。
文章https://cloud.tencent.com/developer/article/1753788 已经简述了Jmeter Suite的操作过程,为了更为详细地介绍操作过程,尽可能做到看文章就会用工具,特此写了一篇详细说明。
r 表示运行队列(就是说多少个进程真的分配到CPU),我测试的服务器目前CPU比较空闲,没什么程序在跑,当这个值超过了CPU数目,就会出现CPU瓶颈了。这个也和top的负载有关系,一般负载超过了3就比较高,超过了5就高,超过了10就不正常了,服务器的状态很危险。top的负载类似每秒的运行队列。如果运行队列过大,表示你的CPU很繁忙,一般会造成CPU使用率很高。
可以发现,很明显是Nginx返回的错误。但是从接口返回看不出太多的细节问题,需要打印nginix日志查看
导语 | 业界开源的云函数框架比较多,像knative、openfaas都是比较成熟且优秀的。本文主要介绍一个云原生的云函数框架:knative。希望更多开发者对它有更深的了解~ 引言 云函数现在已经是老生常谈了,之前用腾讯云函数SCF搭建过一些正式的服务。在使用过程中,对云函数的伸缩,复用和冷启动机制都比较好奇,也拉着腾讯云助手做了相关的请教。不过毕竟不是面对面,所以了解的程度比较有限。业界开源的云函数框架比较多,像knative、openfaas都是比较成熟且优秀的。knative目前已经是CNCF的一
仅仅是简单的升级 Node.js 版本就可以轻松地获得性能提升,因为几乎任何新版本的 Node.js 都会比老版本性能更好,为什么?
在上篇文章 每个后端都应该了解的OpenResty入门以及网关安全实战 中,我向大家介绍了 OpenResty 的入门使用是 WAF 防御实战,这篇文章将给大家继续介绍 OpenResty 入门之性能测试 篇。
在上篇文章 每个后端都应该了解的 OpenResty 入门以及网关安全实战 中,我向大家介绍了 OpenResty 的入门使用是 WAF 防御实战,这篇文章将给大家继续介绍 OpenResty 入门之性能测试 篇。
监控指标诚然是发现问题于微末之时的极佳手段,但指标往往有其表达的极限。在很多情况下,单独看一个黄金指标并不能表征系统的健康程度,反而有可能被其迷惑,进而忽略相关问题。(本文所提及的Linux Kernel源码版本为4.18.10)
本文介绍了服务器性能测试的基本流程和常用的测试方法,以及腾讯WeTest压测大师在服务器性能测试方面的应用。通过压测大师,开发者可以快速发现服务器性能瓶颈,降低服务器采购和维护成本,提高用户留存和转化率。
Spring Boot总体来说,搭建还是比较容易的,特别是Spring Cloud全家桶,简称亲民微服务,但在发展趋势中,容器化技术已经成熟,面对巨耗内存的Spring Boot,小公司表示用不起。如今,很多刚诞生的JAVA微服务框架大多主打“轻量级”,主要还是因为Spring Boot太重。
10月8日,鹿晗与关晓彤恋情公布,瞬间上了热搜,粉丝炸了,微博的服务器也跟着瘫痪了。
本文介绍压测是什么,解释压测的专属名词,教大家如何压测。介绍市面上的常见压测工具(ab、locust、Jmeter、go实现的压测工具、云压测),对比这些压测工具,教大家如何选择一款适合自己的压测工具,本文还有两个压测实战项目:
libcopp很早就实现完成了v2版本,现在迁移进atsf4g-co/tree/sample_solution以后也把v2分支正式并入了主干。原来的版本切出到v1分支并且停止维护了。
SprintBoot总体来说,搭建还是比较容易的,特别是SpringCloud全家桶,简称亲民微服务,但在发展趋势中,容器化技术已经成熟,面对巨耗内存的SprintBoot,小公司表示用不起。如今,很多刚诞生的JAVA微服务框架大多主打“轻量级”,主要还是因为SprintBoot太重。
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