搭建目标:因为自己笔记本电脑配置较低的原因,模拟两台机器之间搭建一主一从的架构,主节点Redis主要用来写数据,数据写入到主节点的Redis,然后从节点就可以同步主节点的所有数据,从节点只能读取数据,禁止写入任何数据,这样就可以实现主节点写数据,从节点读数据的读写分离架构,实现思路如下
====== LPUSH ====== 100000 requests completed in1.70 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 198.50% <= 1 milliseconds 99.95% <= 2 milliseconds 100.00% <= 2 milliseconds 58754.41 requests per second ====== LPOP ====== 100000 requests completed in1.80 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 197.38% <= 1 milliseconds 99.85% <= 2 milliseconds 100.00% <= 3 milliseconds 100.00% <= 3 milliseconds 55617.35 requests per second ====== SADD ====== 100000 requests completed in1.81 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 196.70% <= 1 milliseconds 99.97% <= 2 milliseconds 100.00% <= 2 milliseconds 55126.79 requests per second ====== SPOP ====== 100000 requests completed in1.83 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 196.79% <= 1 milliseconds 99.88% <= 2 milliseconds 100.00% <= 3 milliseconds 100.00% <= 3 milliseconds 54704.60 requests per second ====== LPUSH (needed to benchmark LRANGE) ====== 100000 requests completed in1.77 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 197.71% <= 1 milliseconds 99.69% <= 2 milliseconds 99.76% <= 3 milliseconds 99.90% <= 4 milliseconds 99.90% <= 5 milliseconds 99.94% <= 6 milliseconds 99.96% <= 7 milliseconds 100.00% <= 7 milliseconds 56369.79 requests per second ====== LRANGE_100 (first 100 elements) ====== 100000 requests completed in3.17 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 186.79% <= 1 milliseconds 99.58% <= 2 milliseconds 100.00% <= 2 milliseconds 31555.70 requests per second ====== LRANGE_300 (first 300 elements) ====== 100000 requests completed in7.53 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 10.00% <= 1 milliseconds 76.90% <= 2 milliseconds 98.08% <= 3 milliseconds 99.79% <= 4 milliseconds 99.93% <= 5 milliseconds 99.96% <= 6 milliseconds 100.00% <= 7 milliseconds 100.00% <= 7 milliseconds 13276.69 requests per second ====== LRANGE_500 (first 450 elements) ====== 100000 requests completed in10.67 seconds 50 paral
指定主机,端口,请求数,并发数测试 [root@h102 src]# ./redis-benchmark -h localhost -p 6379 -n 100000 -c 20 ====== PING_INLINE ====== 100000 requests completed in 1.61 seconds 20 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 1 99.86% <= 1 milliseconds 100.00% <= 2 m
测试命令: .\redis-benchmark.exe -n 100 测试结果: ====== PING_INLINE ====== 100 requests completed in 0.00 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 1 64.00% <= 1 milliseconds 100.00% <= 1 milliseconds 50000.00 requests per second ====== P
性能测试 默认测试 默认配置是 总共100000个请求 50个并发 3字节的负载 分别对以下方法进行测试 PING_INLINE PING_BULK SET GET INCR LPUSH LPOP SADD SPOP LPUSH (needed to benchmark LRANGE) LRANGE_100 (first 100 elements) LRANGE_300 (first 300 elements) LRANGE_500 (first 450 elements) LRANGE_600 (firs
第一个就介绍一下,Redis自带的性能检测工具redis-benchmark, 该工具可以模拟 N 个客户端同时发出 Y 个请求。可以使用 redis-benchmark -h 来查看基准参数。
使用SET测试来填充1000000keys [root@h102 src]# ./redis-benchmark -t set -n 1000000 -r 100000000 ====== SET ====== 1000000 requests completed in 19.13 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 1 92.04% <= 1 milliseconds 99.47% <= 2 millisecon
Redis(Remote Dictionary Server)是一个开源的内存数据库,遵守 BSD 协议,它提供了一个高性能的键值(key-value)存储系统,常用于缓存、消息队列、会话存储等应用场景。
主从模式是Redis三种集群模式中最简单的,主数据库(master)和从数据库(slave)。其中,主从复制有如下特点:
不过,本文我们不会去聊上述所有的手段或是框架、中间件,而是聚焦本文的主角 Redis 。
测试指定的命令 [root@h102 src]# ./redis-benchmark -r 10000 -n 10000 eval 'return redis.call("ping")' 0 ====== eval return redis.call("ping") 0 ====== 10000 requests completed in 0.28 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 1 30.19% <= 1
那么,接下来,上面提到的这些,都会一一给大家解答,带大家系统剖析一下Redis的架构设计魅力!
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Redis 之父 Salvatore 就说过:“通过执行GET/SET命令来测试Redis就像在雨天检测法拉利的雨刷清洁镜子的效果”。 很多时候人们跑到我这里,他们想知道为什么自己的Redis-Benchmark统计的结果低于最优结果 。 但我们必须要把各种不同的真实情况考虑进来,例如:
1996 International Workshop on Structural Control 会议上提议组建欧洲、亚洲、和美国3个有关SHM的研究小组,并由 Chen倡导建立Benchmark结构,以便进行各种技术的直接比较.
在进行Linux C/C++编程时,可调用的sleep函数有好多个,那么究竟应当调用哪一个了?下表列出了这几个函数间的异同点,可作为参考:
CThriftServerHelper用于服务端,CThriftClientHelper用于客户端。 源代码链接:https://github.com/eyjian/mooon/blob/master/mooon/include/mooon/net/thrift_helper.h IDL定义: service PackageManagerService { } 服务端使用示例: CThriftServerHelper _thrift_server_helper; return _thrift_server_helper.serve(FLAGS_package_port, rpc_threads); 客户端使用示例: CThriftClientHelper thrift_client_helper(FLAGS_package_ip, FLAGS_package_port); thrift_client_helper.connect(); // 注意需要处理异常TTransportException/TApplicationException/TException
本文实例为大家分享了Rxjava实现轮询定时器的具体代码,供大家参考,具体内容如下
在Java中,可以通过多种方式计算两个日期之间的天数。以下将从使用Java 8的日期和时间API、使用Calendar类和使用Date类这三个角度进行详细介绍。
这时传入的是一个毫秒,但是很多小伙伴问,为什么是 5*1000 表示 5秒,他不知道我使用的是毫秒。
import { useRef, useState, useEffect } from 'react'; /** * 解析毫秒为天、时、分、秒 * @param milliseconds 毫秒 */ const parseMs = (milliseconds: number) => { return { days: Math.floor(milliseconds / 86400000), hours: Math.floor(milliseconds / 3600000) % 2
你处理过多线程中的异常吗?如何捕获多线程中发生的异常?捕获子线程的异常与捕获当前线程的异常一样简单吗? 除了try catch。Java中还可以通过异常处理器UncaughtExceptionHandler来处理那些未捕获的异常。 # 在当前线程捕获当前线程发生的异常: /** * @author futao * @date 2020/6/17 */ @Slf4j public class ExceptionInCurThread { public static void main(Strin
这个题目实际上是在考察线程间协调。鉴于前面学习的线程间通信的三种方法,现在用三种方法来完成该问题。
一、什么是ISO 8601日期时间格式 ISO 8601是国际标准化组织制定的日期时间表示规范,全称是《数据存储和交换形式·信息交换·日期和时间的表示方法》。 示例: 1. 2014-12-12T00:00:00.000Z 2. 2014-12-12T00:00:00.000+08 3. 2014-12-12T00:00:00.000+0800 4. 2014-12-12T00:00:00.000+08:00 5. 2004-W17-3 6. 0001-165 详细说明请参考
最新在写java页面的时候,由于接口返回的时间较长,遇到了这个问题IDEA报错java.net.SocketTimeoutException:Read timed out
处理过程(学习stopwatch) 虽然debug可以查看到每一步代码执行时发生的变化,但是不能清楚的看到每一步执行的时间,这个时候Stopwatch就派上用场了。 什么是stopwatch? Stopwatch是Guava(Google开源java库)中推出的计时器类,可以用于方便的检测两个代码直接执行的速度 Stopwatch简单用法
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原文:https://blog.csdn.net/HeBizhi1997/article/details/123544524
在服务器本地可以使用命令行参数连接并且进行发布订阅操作,但是在外网环境就不可以了,SpringBoot连接报错:
要使用@ Scheduled注解,首先需要在启动类添加@ EnableScheduling,启用Spring的计划任务执行功能,这样可以在容器中的任何Spring管理的bean上检测@ Scheduled注解,执行计划任务。
首先,非常难得这个系列重新开始更新了,因为之前一直在纠结选题,很多时候我会觉得一些面试题或者是提问很没有实际意义,就好像是为了八股文而八股文,而后面渐渐发现,只要你去追寻背后的一些思考,还是能留下些东西的。
在性能测试领域,JMeter已经成为测试专业人士的首选工具,用于模拟用户行为、测量响应时间、评估系统性能。而现在大部分接口都会涉及到验签、签名、加密等操作,为了满足特定需求,我们需要更多的灵活性,比如引入Python来进行特定操作或处理复杂逻辑。(特别是针对一些只会Python编程, 不擅长Java的)
一些同学可能对计算机运行的速度还没有概念,就是感觉计算机运行速度应该会很快,那么在leetcode上做算法题目的时候为什么会超时呢?
官网位置在https://developer.android.com/reference/android/os/SystemClock.html
Redis 作为一款业内使用率最高的内存数据库,其拥有非常高的性能,单节点的QPS压测能达到18万以上。但也正因此如此,当应用访问 Redis 时,如果发现响应延迟变大时就会给业务带来非常大的影响。
现在想到的应用场景也许是某些 Callable 返回的数据之类,先过滤拿到第一个,然后再用 Observable 发射这第一个数。
对Nginx域名转发做了个压测,结果不大理想,jmeter哗哗的报错,nginx连接全是超时,tps波动特别大。如下图
本文是异步编程的延时策略篇章,在Flutter中实现延时操作有两种方式,一种是通过Future,另一种是通过Timer。
在本文中,我们将探讨 “二次方” 和 “n log(n)” 等术语在算法中的含义。
随着互联网业务的发展,面对逐渐增长的数据量和并发访问量,我们常常需要使用Redis等内存数据库来解决高并发请求问题。然而,在某些情况下,我们可能会遭遇Redis高负载的问题,这时就需要进行相应的排查和解决。
在执行上面的代码的时候,出现了 reject 的异常,按道理说有semaphore.acquire(); 拦截,不应该会出现 reject 的异常。
插入包含blob字段的记录时,blob数据超过一定大小(小于max_allowed_packet)时提交一段时间后报错如下:
js中定时器有两种,一个是循环执行 setInterval,另一个是定时执行 setTimeout。
Redis-benchmark是官方自带的Redis性能测试工具,可以有效的测试Redis服务的性能。
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