对这段时间redis性能调优做一个记录。 1、单进程单线程 redis是单进程单线程实现的,如果你没有特殊的配置,redis内部默认是FIFO排队,即你对redis的访问都是要在redis进行排队,先
原文https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
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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。
分布式、微服务、Service Mesh目前都是大家耳熟能详的词语了,现在随便一个互联网公司说出来大家都是在搞微服务。
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
一. 衡量指标 用什么来衡量一个系统的负载能力呢?有一个概念叫做每秒请求数(Requests per second),指的是每秒能够成功处理请求的数目。比如说,你可以配置tomcat服务器的maxConnection为无限大,但是受限于服务器系统或者硬件限制,很多请求是不会在一定的时间内得到响应的,这并不作为一个成功的请求,其中成功得到响应的请求数即为每秒请求数,反应出系统的负载能力。 通常的,对于一个系统,增加并发用户数量时每秒请求数量也会增加。然而,我们最终会达到这样一个点,此时并发用户数量开始“压倒
系统负载能力浅析 互联网时代,高并发是一个老生常谈的话题。无论对于一个web站点还是app应用,高峰时能承载的并发请求都是衡量一个系统性能的关键标志。像阿里双十一顶住了上亿的峰值请求、订单也确实体现了阿里的技术水平(当然有钱也是一个原因)。 那么,何为系统负载能力?怎么衡量?相关因素有哪些?又如何优化呢? 一. 衡量指标 用什么来衡量一个系统的负载能力呢?有一个概念叫做每秒请求数(Requests per second),指的是每秒能够成功处理请求的数目。比如说,你可以配置tomcat服务器的maxCon
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
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。
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。
本文涉及:MySQL自带的性能测试工具mysqlslap的使用及几个性能调优的方法 性能测试工具—mysqlslap mysqlslap是MySQL自带的一款非常优秀的性能测试工具。使用它可以 模拟多个客户端并发向服务器发出查询、更新等请求,然后输出简单的报告 可选参数 --engines:代表要测试的引擎,可以有多个,用分隔符隔开 --iterations:代表要运行这些测试多少次 --auto-generate-sql :代表用系统自己生成的SQL脚本来测试 --auto-generate-sql-l
【1】ulimit 与 TCP backlog:1)、修改 ulimit:通过 ulimit 修改 open files 参数,redis 建议把 open files 至少设置成 10032,因为 maxclients 是10000 [客户端的数据是以文件的形式进行保存的] ,另外 redis 内部最多会使用 32 个文件描述符。
前阵子有网友询问,如何优化网站?这个问题真的很大,跟他简单的聊了一下,随便说了几点,觉得有必要整理一篇文章出来,正好前阵子在做爬虫博客,于是把大体思路分享出来,与大家互通有无,共同进步。
再开始这个问题之前,我们先的准备一下环境, mysql 8.027 8G 内存 SSD 磁盘 4核心CPU 。同时通过sysbench来对系统进行测试数据的填充。
阿里巴巴的 OceanBase 数据库,性能超过 Oracle 100倍,号称世界第一。大家可还记得今年的 OB 打榜赛?
因项目需要,需要做php框架的后端技术选型,于是开始着手测试基于swoole的框架swoft与laravel的扩展包laravel-swoole进行评估。
并发用户数(Maximum concurrent user )是指系统可以同时承载的正常使用系统功能的用户的数量。
作者:ninetyhe,腾讯 CDG 后台开发工程师 本文详细描述如何实现:目前手上可用的资源仅剩一个 16 核剩余 4-8G 内存的机器,单点完成在 1 个小时内千万级别 feed 流数据 flush 操作(主要包括:读数据,计算综合得分,淘汰低分数据,并更新最新得分,回写缓存和数据库)。 背景 目前工作负责的一款产品增加了综合得分序的 Feed 流排序方式:需要每天把(将近 1000W 数据量)的 feed 流信息进行算分计算更新后回写到数据层。手上的批跑物理机器是 16 核(因为混部,无法独享 CPU
前两天突然收到一个朋友面试字节跳动的面试题,所以就有了这样一个想法,以后我会陆续收集一些互联网一线大厂的软件测试面试题
在这之前想必大家对ab(http)与abs(https)也有一些了解,我们今天不去看ab和abs,SuperBenchmarker(sb.exe)是一个压测工具,他是一个受Apache Benchmark的启发,他会在终端窗口为我们显示最终的结果,同时也会在web界面生成一个动态结果。SuperBenchmarker(sb.exe)可以在Windows或者Mac上运行(尚未在Linux上进行测试),他可以安装.NET4.52+或者.NET Core2.0+。
因项目需要,需要做php框架的后端技术选型,于是开始着手测试基于swoole的框架swoft与laravel的扩展包laravel-swoole进行评估。 刚开始打算是在cygwin中使用laravel-s这个laravel扩展包,然而报出了一个cli_set_process_title() failed异常。 找了半天原因,从swoole的官方文档中看到,在macOS与低版本的linux系统中,是无法使用cli_set_process_title这个函数的。搜索了半天,也没有找到有效的解决方案,于是最后选择了替代方案:laravel-swoole。
中午午休时,正好收到公司的培训邮件,由公司性能测试组的一名年轻的同事为我们带来压测相关的分享,这部分对俺这个以应用开发为主的程序员来说,感觉帮助很大。课上内容非常的通熟易懂,涉及了一般应用接口开发中主
Session缓存内置不能卸载,Session的缓存是事务范围的缓存,即Session对象的生命周期通常对应一个数据库事务或者一个应用事务。
2、进入/wls/applogs目录,显示该目录下所有文件详细信息,并按照文件变更时间排序
很多低内存的服务器比如1G或者更低的服务器,安装宝塔面板后发现经常内存爆满,很多用户误以为是宝塔占用较大的内存导致的问题,其实不然,宝塔本身占用的系统内存并不高的,大约70M左右的内存占用,以linux为例所以我们要如何优化降低服务器的内存消耗呢。
redis利用epoll实现IO多路复用,将连接信息和事件放到队列中,依次放到文件事件分派器,事件分派器将事件分发给事件处理器。
Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索和分析引擎,能够处理大规模的数据并提供实时的搜索和分析功能。为了充分发挥Elasticsearch的性能,集群搭建时的Linux系统设置优化至关重要。本文将分模块详细介绍如何优化Linux设置,以确保Elasticsearch集群的高效运行。
在一台48c的服务器上,就import xgboost,还没进行训练,通过命令发现,线程数就达到48个 代码:
本文总结接口性能测试中,常见的性能指标概念,查看及通用通过标准 注: 本文只考虑B/S架构
中间件dble测试成员,主要负责dble的日常测试工作,热衷于探索发现,学习新技术。
show profile,通过 set profiling=1;开启,服务器上执行的所有语句消耗时间都会记录到临时表。show profile for query QUERY_ID 查询指定查询
BenchmarkSQL 是一个支持众多关系型数据库的基准测试工具,通过使用 BenchmarkSQL 对数据库进行 TPC-C 标准测试,即模拟多种事务处理:新订单、支付操作、订单状态查询、发货、库存状态查询等,从而获得最终的压测值。相较于 Sysbench 的单一,它更能贴切的模拟出真实的应用场景,因此越来越多的客户在对数据库进行压测时,更多的选择使用 BenchmarkSQL 。
引用来自官网的图,MySQL Server架构从上到下依次为网络连接层(Connectors)、服务层(MySQL Server)、存储引擎层(Plugable Storage Engines)、系统文件层(File System)
简介:本文部分 TPC 观点,使用 ChatGPT 生成。拉到最后,可扫码入群体验与 ChatGPT 机器人对话
并发量,是指同时访问服务器站点的连接数[引用百度]。指同一时刻向服务器发送的请求数。
这篇博文主要谈MySQL数据库发展周期中所面临的问题及优化方案,暂且抛开前端应用不说,大致分为以下五个阶段:
在实际的性能测试中,会遇到各种各样的问题,比如 TPS 压不上去等,导致这种现象的原因有很多,测试人员应配合开发人员进行分析,尽快找出瓶颈所在。
1、Nginx:(优点) (1)高性能、轻量级web服务软件 (2)稳定性高 (3)系统资源消耗低 (4)对http并发连接的处理能力强 2、apache和nginx的区别: Apache:是多进程web服务,适合cpu密集型业务 如:数据库查询、计算等。 Nginx:是单进程web服务,适合磁盘IO密集型业务 如:视频,音频网站。并发能力强。 在企业中经常使用nginx和apache结合,前端为nginx,处理高并发进行调度;后端由多台apache进行业务响应,实现负载均衡。 3、Nginx的安装 (1
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:
梳理系统的性能瓶颈点这件事应该不是一件简单的事情,需要针对不同设计的系统来进行单独分析。
并发量 1.什么是并发量? 并发量,是指同时访问服务器站点的连接数[引用百度]。指同一时刻向服务器发送的请求数。 2.QPS是什么? QPS是指每秒查询率,一般用作单位时间内处理的并发数量。QPS通常
应用分层 默认上层依赖下层,箭头关系表示直接依赖(比如开放接口可以依赖于Web层,也可以直接依赖于Service层) 开放接口层: 可以直接封装Service方法暴露成RPC接口; 通过Web封装成接口; 进行网关安全控制,流量控制等 终端显示层: 各个端的模板渲染并执行显示的层. 当前主要是velocity渲染,JS渲染,JSP渲染,移动端展示等 Web层: 主要对访问控制进行转发,各类基本参数校验,或者不复用业务的简单处理等 Service层: 相对具体的业务逻辑服务层 Manager层: 通用业务处
高性能网络编程 - The C10K problem 以及 网络编程技术角度的解决思路
从事Linux主机建设和运维的同事们在工作中应该经常会遇到批量修改配置信息或部署应用环境的需求,需要根据需求依次登录目标主机执行一些命令或脚本,使用shell脚本的循环语句是实现这一需求最直观方式。但是普通的for或do while循环都是串行执行的,脚本耗时每个循环耗时*循环次数,在较大规模实施或者目标语句耗时较长的情况下,串行方式的循环脚本执行时间也不容忽视。
因为女票在北京,打算去北京实习,所以从去年12月开始复习Java,做项目,视频是看的黑马的视频,还可以吧,把Java基础和SSM框架看了下,做了个小项目,然后看牛客网的中级项目课,做了一个健身头条项目,接着就是刷题之路,建议把剑指Offer上的题多刷几遍,有能力的可以把LeetCode也刷刷,然后多看一些好的博客,总结的真是超级棒,书籍方面的话,主要是深入理解Java虚拟机,并发编程的艺术或者Java并发编程实战,TCP/IP详解 卷1:协议,Spring源码解析,高性能MySQL,算法,计算机操作系统,计
如果我们站在本机机器作为参考物的话,应该拆分成下面三个阶段: 1.消息入口流量部分的处理流程
前言 参考:阿里巴巴Java开发手册V1.3.0 总结比较重要的,对面试有用的开发规约 一、编程规约 (一)命名风格 【强制】POJO 类中布尔类型的变量,都不要加 is,否则部分框架解析会引起序列化错误。 反例:定义为基本数据类型 Boolean isDeleted;的属性,它的方法也是 isDeleted(),RPC 框架在反向解析的时候,“以为”对应的属性名称是 deleted,导致属性获取不到,进而抛出异常。 【推荐】如果模块、接口、类、方法使用了设计模式,在命名时体现出具体模式。 p
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