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。
扯淡 首先说明这篇博客是文不对题的。起这个名字想法来源自韩寒的《我所理解的生活》,之前看过一个关于这本书的视频,感觉巨牛X,于是就想写一篇《我所理解的性能测试》。虽然是文不对题的,但我就是想用这个名字,在这个残忍的社会,给自己博客文章起个名字这点权利还是有的。 下面我要贴出来的是zee大神的《性能测试面试问题列表》中列出来的性能测试与操作系统方面问题与我自己整理的回答。回答的不一定对,也懒得去改了。就用这些问题与回答来记录我这段时间的努力,来记录我所理解的性能测试吧。 性能测试 1.如何理解TPS 性能指
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。
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
在我之前的文章:《探讨 Linux 的磁盘 I/O》中,我谈到了 Linux 磁盘 I/O 的工作原理,我们了解到 Linux 存储系统 I/O 栈由文件系统层(file system layer)、通用块层( general block layer)和设备层(device layer)构成。
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。
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)。
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。
SCHED_RR和SCHED_FIFO是Linux内核中用来调度进程的两种调度策略,它们有以下几点区别:
上一篇文章中,我们介绍了内核调度的基本概念,知道了调度器设计中最核心的两个指标 -- 周转时间与响应时间:
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
原文https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
我们知道,程序需要获得CPU的资源才能被调度和执行,那么当一个进程由于某种原因放弃CPU然后进入阻塞状态,下一个获得CPU资源去被调度执行的进程会是谁呢?下图中,进程1因为阻塞放弃CPU资源,此时,进程2刚IO操作结束,可以获得CPU资源去被调度,进程3的时间片轮转结束,也同样可以获得CPU资源去被调度,那么,此时的操作系统应该安排哪个进程去获得CPU资源呢?这就涉及到我们操作系统的CPU调度策略了。
原文:https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
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。
如果你的Linux服务器突然负载暴增,告警短信快发爆你的手机,如何在最短时间内找出Linux性能问题所在?
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。。。
有时候会遇到一些疑难杂症,并且监控插件并不能一眼立马发现问题的根源。这时候就需要登录服务器进一步深入分析问题的根源。那么分析问题需要有一定的技术经验积累,并且有些问题涉及到的领域非常广,才能定位到问题。所以,分析问题和踩坑是非常锻炼一个人的成长和提升自我能力。如果我们有一套好的分析工具,那将是事半功倍,能够帮助大家快速定位问题,节省大家很多时间做更深入的事情。
信息系统的性能是一种指标,表明信息系统对其及时性要求的符合程度。对于一个系统而言,包含并发用户数、响应时间、吞吐量、以及资源利用率等方面的信息。
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
a. on-CPU:执行中,执行中的时间通常又分为用户态时间user和系统态时间sys。
Locust是基于事件的分布式负载测试工具。名字和logo都代表蝗虫/蚂蚱,解释是因为它们总是成群。
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。
Nmon是一款计算机性能系统监控工具,因为它免费,体积小,安装简单,耗费资源低,广泛应用于AIX和Linux系统。
操作系统中,每时每刻都有着许许多多的进程在执行着,即便是现在最为强大的多核心 CPU,同时能够执行的任务数量也是相当有限的,那么,在这样资源有限的场景下,这么多进程如何来调度,哪些进程更重要哪些进程的执行可以稍微暂缓呢?这就是操作系统调度器的工作。本文我们就来详细介绍一下。
Linux 内核包含4个IO调度器,分别是 Noop IO scheduler、Anticipatory IO scheduler、Deadline IO scheduler 与 CFQ IO scheduler。
程序非常小,解压后也不到100K http_load以并行重复的方式运行,并测试Web服务器的量子与负载。但是它大部分压力测试工具,它可以以一个单一的进程运行,一般不会把损坏搞死。还可以测试HTTPS类的网站请求。
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。
上一篇 "大型网站架构概述,我们必须要理解的这五个架构要素" ,我们主要一起理解了大型网站架构设计中高性能,高可用,可伸缩,可扩展和安全性这五大要素,知道了怎么通过这些架构要素来衡量我们整体系统架构设计的优劣。
实际运营时一般设置为很接近CPU的线程数,比如说CPU是8线程,一般设置为6、7。
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。这篇博客,简单介绍下locust的使用方法,仅供参考。。。
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?
生产中经常遇到一些IO延时长导致的系统吞吐量下降、响应时间慢等问题,例如交换机故障、网线老化导致的丢包重传;存储阵列条带宽度不足、缓存不足、QoS限制、RAID级别设置不当等引起的IO延时。
协议是⼀种约定,规定好⼀种信息的格式,如果发送⽅按照这种请求格式发送信息,那么接 收端就要按照这样的格式解析数据,这就是协议
1. http_load http_load是基于linux平台的性能测试工具,它体积非常小,仅100KB。它以并行复用的方式运行,可以测试web服务器的吞吐量与负载。但是它不同于大多数压力测试工具,它可以以一个单一的进程运行,一般不会把客户端搞死。还可以测试https类的网站请求。 wget http://www.acme.com/software/http_load/http_load-12mar2006.tar.gztar zxvf http_load-12mar2006.tar.gz cd http
通常磁盘的读写影响是由磁头到柱面移动造成了延迟,解决这种延迟内核主要采用两种策略:缓存和IO调度算法来进行弥补。
压力测试是给软件不断加压,强制其在极限的情况下运行,观察它可以运行到何种程度,从而发现性能缺陷,是通过搭建与实际环境相似的测试环境,通过测试程序在同一时间内或某一段时间内,向系统发送预期数量的交易请求、测试系统在不同压力情况下的效率状况,以及系统可以承受的压力情况。然后做针对性的测试与分析,找到影响系统性能的瓶颈,评估系统在实际使用环境下的效率情况,评价系统性能以及判断是否需要对应用系统进行优化处理或结构调整。并对系统资源进行优化。
http_load是基于linux平台的性能测试工具,它体积非常小,仅100KB。它以并行复用的方式运行,可以测试web服务器的吞吐量与负载。但是它不同于大多数压力测试工具,它可以以一个单一的进程运行,一般不会把客户端搞死。还可以测试https类的网站请求。
RED方法:监控服务的请求数(Rate)、错误数(Errors)、响应时间(Duration)。Weave Cloud在监控微服务性能时提出的思路。
性能分析一直是性能实施项目中的一个难点。对于只做性能测试不做性能分析的团队来说,总是不能把问题非常显性地展示出来,不能给其他团队非常明确的引导。对于这种类型的测试实施,只能把问题抛出来,让其他相关团队去查。沟通成本很高。 而一个成熟的性能团队应该是要把问题点分析出来,给其他团队或责任人非常明确的瓶颈点,以加快问题的处理进度。 从完整的分析思路上考虑。有两个要点:分段和分层。
一般方式也是最基本的方法是按照一定的规则压并发,看日志。专业一点的说法可以说“分段排除法“,或者按照以下顺序查找瓶颈。
第 8 章 监控 将系统拆分成更小的、细粒度的微服务会带来很多好处。然而,它也增加了生产系统的监控复杂性 ssh-multiplexers 这样的工具,在多个主机上运行相同的命令。用一个大的显示屏,和一个 grep "Error" app.log,我们就可以定位错误了 ---- 8.3 多个服务,多个服务器 你如何在多个主机上的、成千上万行的日志中定位错误的原因?如何确定是一个服务器异常,还是一个系统性的问题?如何在多个主机间跟踪一个错误的调用链,找出引起这个错误的原因?答案是,从日志到应用程序指标,集中收
kube-proxy 是 Kubernetes 中的关键组件。他的角色就是在服务(ClusterIP 和 NodePort)和其后端 Pod 之间进行负载均衡。kube-proxy 有三种运行模式,每种都有不同的实现技术:userspace、iptables 或者 IPVS。
单块IO,指一次只读一个块。例如,当一个session等待一个单块IO时,典型的等待事件就是“db file sequential read”,表明正在等待需要的块。
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