IOPS：(Input/Output operations Per Second,既每秒处理I/O的请求次数)
导语 随着版本升级，关系型数据库和缓存数据库整体性能比之前都有大幅度的提升，衡量数据库性能的三个重要指标是：数据库吞吐量(QPS)、延迟时长(Latency)和稳定性，以下从这三个方面对几种数据库进行
原文链接：https://planetscale.com/media/one-million-queries-per-second-with-mysql?page=%2Fresources&widge
在实际的开发项目中，一个对外暴露的接口往往会面临，瞬间大量的重复的请求提交，如果想过滤掉重复请求造成对业务的伤害，那就需要实现幂等！
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
TPS：是TransactionsPerSecond的缩写，也就是事务数/秒。它是软件测试结果的测量单位。一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程。客户机在发送请求时开始计时，收到服务器响应后结束计时，以此来计算使用的时间和完成的事务个数。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
具体的指标定义，如：高并发方面要求QPS 大于10万；高性能方面要求请求延迟小于 100 ms；高可用方面要高于 99.99%。
原ZLJ卖场的压测流程，是依托于阿里云PTS工具，团队自身缺乏性能测试能力自建，缺少性能分析和数据沉淀，测试场景单一，只有单接口和多接口压测，缺少场景和链路压测，不能相对合理的评估系统性能承载能力，机器扩容只凭借经验进行增加调整，缺乏评估依据。
| 作者 周信静，毕业于浙江大学，目前在CDB/CynosDB数据库内核团队参与TXSQL云数据库内核研发工作，参与了热点行更新以及一系列性能优化工作，并修复了多个MySQL官方bug。 Part1 背景 InnoDB的自适应哈希索引（Adpative Hash Index，以下简称AHI），是一种建立在B树索引结构上的索引结构，目的是为了进一步降低BTree的查询代价。 在B树中搜索一个记录时，需要从根节点下降到叶子结点，同时在每个节点中还需要使用二分查找定位。而AHI对此的改进在于它对BTree索引
Second意思是“每秒查询率”，是一台服务器每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
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+。
如 http://www.javaedge.com => http://bit.ly/1ULoQB6
每秒查询数率，系统每秒能够处理的查询请求次数，即一台服务器每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
QPS 是一台服务器每秒能够相应的查询次数，即1秒内完成的请求数量，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准
总有不少读者私下与我讨论，面试总被面试官问倒在 QPS、TPS、RT、吞吐量等这些高并发性能指标的理解上。所以，今天干脆来一个全面的科普详解。
大概去年这时候，写过一篇文章：浅谈容量测试与容量规划：https://www.cnblogs.com/imyalost/p/9630846.html
最近阅读了一本架构方面的入门图书叫《从零开始学架构：照着做，你也能成为架构师》，部分内容比较不错，先做书摘总结，以便加深印象与未来回顾学习。
业务无关，一个具有普适性质的消息队列组件不需要考虑上层的业务模型，只做好消息的分发就可以了，上层业务的不同模块反而需要依赖消息队列所定义的规范进行通信。
多人同时买一件商品时（假设库存充足），每个人几乎同时下单成功，给人一种并行感觉。但真实情况， 库存只是一个数值，无论是存在mysql数据库还是redis缓存，减值时都要控制顺序，只能串行来扣减，当然为保证安全性，会设计一些锁控制。
单位每年都会举行运动会，有一个2000m长跑的项目，大约每年报名人员为男选手40人，女选手20人，只有一条橡胶跑道。一次比赛10人齐跑，所以至少需要6场比赛。
首先是无状态前端机器不足以承载请求流量，需要进行水平扩展，一般QPS是千级。 然后是关系型数据库无法承载读取或写入峰值，需要数据库横向扩展或引入nosql，一般是千到万级。 之后是单机nosql无法承载，需要nosql横向扩展，一般是十万到百万QPS。 最后是难以单纯横向扩展nosql，比如微博就引入多级缓存架构，这种架构一般可以应对百万到千万对nosql的访问QPS。 当然面向用户的接口请求一般到不了这个量级，QPS递增大多是由于读放大造成的压力，单也属于高并发架构考虑的范畴。
小红书使用 TiDB 历史可以追溯到 2017 年甚至更早，那时在物流、仓库等对新技术比较感兴趣的场景下应用，在 2018 年 5 月之后，我们就开始逐步铺开，延展到其他适合 TiDB 的场景中去。截止目前，小红书使用的 TiDB 节点数在 200+ 个，未来也有更大扩展空间。
Breathe. Take care. Stand still for a minute. What you are looking for might just be looking for you too.
在互联网时代，并发，高并发通常是指并发访问。也就是在某个时间点，有多少个访问同时到来。
性能测试中，稳定性测试是必不可少的，最主要目的是为了发现程序崩溃问题，关键在测试设计过程中依据代码逻辑分析直接或间接使用的参数，构造各种异常case；例：
最近对一个golang的server项目做了性能测试，针对发现的问题做了简单的总结，供大家参考
Tech 导读 VOP作为京东企业业务对外的API对接采购供应链解决方案平台，一直致力于从企业采购数字化领域出发，发挥京东数智化供应链能力，通过产业链上下游耦合与链接，有效助力企业客户的成本优化与资产效能提升。本文将介绍VOP如何通过亿级消息仓库系统来保障上千家企业KA客户与京东的数据交互。
内部做了很多优化，从磁盘读取数据时自动在内存构建hash索引，插入数据时自动构建插入缓冲区
卡思数据是国内领先的视频全网数据开放平台，依托领先的数据挖掘与分析能力，为视频内容创作者在节目创作和用户运营方面提供数据支持，为广告主的广告投放提供数据参考和效果监测，为内容投资提供全面客观的价值评估。
②会有大量的请求发送给在线服务，对服务的响应时间要求较高，一般限制在300ms以内。如果超过这个时间，用户体验会急剧下降。
产品要求的功能都都开发完了，但这并不是终结。怎么样做才能让我们的服务具有更好的质量。 笔者结合自己的遇到的问题和工作中的经验，并以提问的方式，给读者一点点建议
今日闲暇之时，头脑风暴了一个问题 — 随着 QPS、业务复杂度的不断增长，哪些因素会成为瓶颈，又应该如何去优化呢？ 结合此前的高并发场景相关的工作经验，从以下五点进行了考虑和总结：
容量规划的本质就是在「没有足够硬件资源」和「花钱买了太多硬件资源」之间的一种权衡；在同时，容量规划也是一门玄学，因为没人能清楚未来会发生什么，所以通常来说是数据和直觉相结合的过程。
注意：for-each循环在java 5中被引入所以该方法只能应用于java 5或更高的版本中。如果你遍历的是一个空的map对象，for-each循环将抛出NullPointerException，因此在遍历前你总是应该检查空引用。
当我们在设计一套系统的时候，我们要考虑好系统的架构设计、模块划分、技术方案选型、还有系统性能如能够承受的QPS。当我们线上系统能够支撑10W QPS的时候，我们要考虑100W QPS的架构优化、当我们系统能够支撑100W的时候，我们要思考1000W的架构优化和改进。同时，经验告诉我们，从10W到100W再到1000W一定不是理所当然的线性增长。
早期，一直在用zabbix，不过随着业务的快速发展，以及互联网公司特有的一些需求，现有的开源的监控系统在性能、扩展性、和用户的使用效率方面，已经无法支撑了。
本文原题“百度直播消息服务架构实践”，由百度APP消息中台团队原创分享于“百度Geek说”公众号，为了让文章内容更通俗易懂，本次已做排版优化和内容重新划分，原文链接在文末。
在上一篇文章性能专题：一文搞懂性能测试常见指标中，已经介绍了，在开展性能测试时，各个维度的常见性能指标项有哪些。
在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！
想起来几年前挺火的前岛国国民女神学霸-小岛方晴子。当时替她说话的人都很惨，导师被逼自杀。她收到的压力侮辱不是常人可以想象的。但是她却坚强的活着，去年还出了书。我去日本的时候，下了新干线，前面有一群女学生，她们看到我了，立刻聚集成一团，一边看我一边说悄悄话。我才发现日本人穿的衣服基本就是黑，白，灰。他们也不穿羽绒服，女孩子大冬天都是光着腿。而我穿着黄绿色的羽绒服，确实像个怪胎。为什么来之前没人告诉我[大哭][大哭]。8年过去了，想起来还觉得尴尬。日本人是很爱背后说别人坏话的。所以我感谢我是个很普通的女孩子
https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/134011021
我们之前讲到了性能需求挖掘、性能方案制定及压测场景设计之疑惑与思考（一）今天我们来看下，性能测试的术语介绍。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
