存储是大数据的基石,存储系统的元数据又是它的核心大脑,元数据的性能对整个大数据平台的性能和扩展能力非常关键。本文选取了大数据平台中 3 个典型的存储方案来压测元数据的性能,来个大比拼。
近期官网给出了RedisJson(RedisSearch)的性能测试报告,可谓碾压其他NoSQL,下面是核心的报告内容,先上结论:
今年年中,一位前谷歌、前亚马逊的工程师推出了他创作的开源内存数据缓存系统 Dragonfly,用 C/C++ 编写,基于 BSL 许可(Business Source License)分发。
Redis官网给出了RedisJson(RedisSearch)的性能测试报告,可谓碾压其他NoSQL,下面是核心的报告内容,先上结论:
整理 | 钰莹、Tina 回击就代表输了?! 今年年中,一位前谷歌、前亚马逊的工程师推出了他创作的开源内存数据缓存系统 Dragonfly,用 C/C++ 编写,基于 BSL 许可(Business Source License)分发。 根据过往的基准测试结果来看, Dragonfly 可能是世界上最快的内存存储系统,它提供了对 Memcached 和 Redis 协议的支持,但能够以更高的性能进行查询,运行时内存消耗也更少。与 Redis 相比,Dragonfly 在典型工作负载下实现了 25 倍的
在混合工作负载场景中,实时更新不会影响 RedisJSON 的搜索和读取性能,而 ElasticSearch 会受到影响。
点击关注公众号,Java干货及时送达 来源 | Info ,整理 | 钰莹、Tina 回击就代表输了?! 今年年中,一位前谷歌、前亚马逊的工程师推出了他创作的开源内存数据缓存系统 Dragonfly,用 C/C++ 编写,基于 BSL 许可(Business Source License)分发。 根据过往的基准测试结果来看, Dragonfly 可能是世界上最快的内存存储系统,它提供了对 Memcached 和 Redis 协议的支持,但能够以更高的性能进行查询,运行时内存消耗也更少。 与 Redis 相
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
之前网站打开的响应时间至少是5-6秒。也参考过很多网上的优化文章,但始终没法把这个时间降下来。
作者简介 妙成,携程云原生研发工程师,主要从事Elasticsearch、JuiceFS的研发运维,关注分布式数据库、NoSQL。 小峰, 携程云原生研发工程师,主要专注于数据库容器化领域,对分布式存储有浓厚兴趣。 一、摘要 携程的冷数据规模在 10PB+,包括备份数据、图片语音训练数据和日志数据等,存储方案主要是本地磁盘和GlusterFS。在实际使用中这些方案遇到了不少痛点: GlusterFS 在单目录下文件众多时,ls命令速度很慢; 受疫情期间机器采购周期的制约,无法灵活地根据实际需求弹性扩缩容
相信很多学Java的同学都有想转大数据或者学大数据的想法,但是一看到网上那些大数据的技术栈,就一脸懵逼,什么Hadoop、HDFS、MapReduce、Hive、Kafka、Zookeeper、HBase、Sqoop、Flume、Spark、Storm、Flink等等技术。
2019年黄仁勋在GTC China正式发布了TensorRT 7,并称其是「我们实现的最大飞跃」。
随着 Flink 实例的迁移下云以及新增需求接入,自建 Flink 平台规模逐渐壮大,当前总计已超 4 万核运行在自建的 K8S 集群中,然而 Flink 任务数的增加,特别是大状态任务,每次 Checkpoint 时会产生脉冲式带宽占用,峰值流量超过 100Gb/s,早期使用 OSS 作为 Checkpoint 数据存储,单个 Bucket 每 1P 数据量只有免费带宽 10Gb/s,超出部分单独计费,当前规模每月需要增加 1x w+/月。
近日,微软正式开源缓存存储系统 Garnet。据微软研究院数据库小组高级首席研究员 Badrish Chandramouli 介绍,Garnet 项目是从零开始构建而成,且以性能为核心考量(特别是吞吐量中的线程可扩展性与更高比例的低延迟水平)。
近期官网给出了RedisJson(RedisSearch)的性能测试报告,可谓碾压其他NoSQL,下面是核心的报告内容,先上结论: 对于隔离写入(isolated writes),RedisJSON 比 MongoDB 快 5.4 倍,比 ElasticSearch 快 200 倍以上。 对于隔离读取(isolated reads),RedisJSON 比 MongoDB 快 12.7 倍,比 ElasticSearch 快 500 倍以上。 在混合工作负载场景中,实时更新不会影响 RedisJSON 的搜
在生产环境压测时,可能存在并发设置过高,导致把生产环境资源占满或者服务器打挂,从而影响系统正常使用;或是导致系统触发限频,出现大量报错,从而影响压测结果;于是针对以上问题,我们可以使用jmeter中的Constant Throughput Timer来解决以上问题。
3.1 常数吞吐量定时器 此计时器引入可变暂停,计算时使总吞吐量(以每分钟样本数为单位)尽可能接近给定的数字。当然,如果服务器无法处理吞吐量,或者如果其他计时器或耗时的测试元素阻止吞吐量,则吞吐量将降低。 注意:尽管计时器被称为常数吞吐量计时器,但吞吐量值不需要为常数。它可以通过变量或函数调用来定义,并且可以在测试期间更改值。可以通过以下方式更改该值。
Tech 导读 截至目前(2023年),Java8发布至今已有9年,2018年9月25日,Oracle发布了Java11,这是Java8之后的首个LTS版本。那么从JDK8到JDK11,到底带来了哪些特性呢?值得升级吗?而且升级过程会遇到哪些问题呢?带着这些问题,本篇文章将带来完整的JDK8升级JDK11最全实践。
我们的系统主要功能是从亚马逊获取数据,存入数据库中,最后做数据分析。这期间最大的一个问题是:跨境网络传输,网络不稳定,请求会发生大量的5**错误,导致某一些用户的数据获取不到,因为一直失败重试,又恶性导致触发亚马逊服务限流。
吞吐量控制器(Throughput Controller)用来控制其下元件的执行次数,并无控制吞吐量的功能。 作用:控制其下的子节点的执行次数与负载比例分配
在当今数字化的世界中,网络性能是网络工程师日常工作中的重要关注点。无论是为企业构建强大的数据中心架构、维护云服务的高可用性,还是确保用户在浏览网页或使用应用程序时获得卓越的体验,理解和管理网络性能是至关重要的。在这个过程中,我们经常涉及到一系列关键概念,包括延迟、带宽、吞吐量和响应时间。
“性能”这个词过于含糊,更准确的说应该是:延迟(latency)和吞吐量(throughput)。本文举几个简单的例子来解释在固定线程池大小的情况下,不同的并行程度与延迟和吞吐量的关系。
在测试环境进行压力测试时,我们可以把并发量设置的比较高,可以得出最大并发量。但是在生产环境下,有时候我们会根据客户的要求,可能只要求应用能满足用户使用就可以,且压测时要保证不系统正常、不崩溃。这时我们用到jmeter的限频。
Arrivals 线程组,基本用法就是通过设计预期的总吞吐量,让系统计算需要的线程数。此时的线程数就是平均并发数
吞吐量和并发请求数量的关系可以通过下面的类比来理解:假设你有一家餐厅,"并发请求数量"就像是餐厅里的客人数量,而"吞吐量"就像是餐厅在一小时内能够服务的客人数量。即使你的餐厅可以同时容纳100个客人,但如果你的厨师只能每小时做出50份餐点,那么你的"吞吐量"就是50,而不是100。
我们每天的生活中都在用水用电,我只会关心自己的水管是否有水,水压是否稳定,如果我们把水龙头拧到最大,还是一滴一滴的流水。那我们就要愤怒了,直接找房东问明情况。我们从来没想过去找自来水公司。我们每天都会上网,网速很慢,看个电影很卡,需要等很久才缓冲一个画面,我们打开网页很慢,IE状态条一直50%,那我们就要愤怒了,直接找电信、网通公司问明情况。
我自己并不用JMeter进行压测,故事的缘起是因为看到了同事适用JMeter进行测试的测试报告,偶然间发现一个问题,JMeter报告中的吞吐量误差较大。结果如图:
测试脚本采用High_Performance_Throughput,Pair数量为100,Pair数量被设定在100是因为我们在测试中发现一个现象,比如,我们在测试1514B大小的数据包吞吐量时,一个Pair可能只有20Mbps左右,但随着Pair数量的增加,吞吐量也会随之上升,并最终达到吞吐最大值,Pair继续增加,吞吐量也不会出现大的变化。使用100Pairs还有另外一个效果,多Pair在Netstat中看到的效果就是多TCP连接数,在多连接数下,高强度的吞吐测试对设备性能和稳定性都是一个考验。
要讲 kafka 分区数和吞吐量的关系,首先得理解什么是分区(partition)。
我们需要先明确一下"吞吐量"(Throughput)的定义。在 JMeter 中,吞吐量是指单位时间内服务器处理的请求数量。具体来说,如果你的测试在10秒内完成了100个请求,那么吞吐量就是10 req/sec。
HDFS 是 Hadoop 生态的默认存储系统,很多数据分析和管理工具都是基于它的 API 设计和实现的。但 HDFS 是为传统机房设计的,在云上维护 HDFS 一点也不轻松,需要投入不少人力进行监控、调优、扩容、故障恢复等一系列事情,而且还费用高昂,成本可能是对象存储是十倍以上。
2)响应时间没有和吞吐量TPS/QPS挂钩。而只是测试了低速率的情况,这是完全错误的。
串行回收指的是在同一时间段内只允许有一个CPU用于执行垃圾回收操作,此时工作线程被暂停,直至垃圾收集工作结束。
在网上搜索查询发现清一色的都是说undertow高并发性能优于tomcat,并且还提供了各种实验依据以作证明,但是我私下测试发现情况和网上大部分结果并不一致。
偶然间看到了阿里中间件Dubbo的性能测试报告,我觉得这份性能测试报告让人觉得做这性能测试的人根本不懂性能测试,我觉得这份报告会把大众带沟里去,所以,想写下这篇文章,做一点科普。
本文介绍了一种容量推荐模型,实现方式相对相对比较简单,且已在Uber内部使用,可以依照文中的方式开发一版容量推荐系统。
JMeter中的Constant Throughput Timer(常量吞吐量定时器)是一种用来控制脚本执行速度的工具,以保证测试在一定时间内达到预设的吞吐量。吞吐量可以理解为在一定时间内完成的请求次数,通常以每秒请求数(RPS)或每分钟事务数(TPM)来表示。
线程组中设置 线程数量 2,循环次数 10,吞吐量控制器 设置 Total Executions,吞吐量设置为 2,其下添加一个样例,执行结果如下:
最开始在Kafka 概述中提到了mirc-batch(微批处理),mirc-batch是Kafka 高性能的一个非常重要的原因,这一下子就使Kafka 成为了一个拥有近乎流式处理框架的的高吞吐级别,但是mirc相对于流式处理还是存在很大差异的,但是一些所谓的流式处理框架使用的也有mirc-batch(比如说spark Streaming),当然啦一些正统的流式处理框架,比如说storm、Flink使用的都是典型的流式处理。 本文按照 批处理、微批处理、流式处理来说一下为什么Kafka选择了micr-batch。 在介绍之前先说一下几个经典概念:
Hadoop架构在目前的大数据处理上,具有极大的优势,其中主要的一个原因就是Hadoop解决了系统进行数据处理的数据吞吐量的问题。海量的大数据通过Hadoop架构集群能够进行高效稳定的数据处理,那么Hadoop吞吐量是如何通过系统架构得到提升的呢,下面我们来了解一下。
继之前《Kafka运维篇之初识Streams Messaging Manager》、《Kafka运维篇之使用SMM监控Kafka集群》和《Kafka运维篇之使用SMM预警策略管理Kafka预警》之后。我们今天介绍使用使用SMM监控Kafka集群的复制。
简介:Parallel Scavenge收集器讲解 是什么 Parallel Scavenge 收集器是⼀个新⽣代收集器,它也是使⽤复制算法的收集器,⼜是并⾏的多线程收集器 由于与吞吐量关系密切,Parallel Scavenge 收集器也经常称为“吞吐量优先”收集器 吞吐量是什么?CPU⽤于运⾏⽤户代码的时间与CPU总时间的⽐值,99%时间执⾏⽤户线程,1%时间回收垃圾 ,这时候吞吐量就是99% 特点 Parallel Scavenge 收集器的特点是它的关注点与其他收集器不同,CMS 等收集器的关注点是
如果有人问,这个系统的性能到底好不好?有什么指标,能够说明系统的性能?且看老杨的这篇文章《如何判断一个应用系统性能好不好?》。
[root@localhost bin]# java -XX:+PrintCommandLineFlags -version -XX:InitialHeapSize=29899008 -XX:MaxHeapSize=478384128 -XX:+PrintCommandLineFlags -XX:+UseCompressedClassPointers -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseParallelGC java version "1.8.0_45" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_45-b14) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.45-b02, mixed mode)
私有云以及混合云的优势越来越多,例如数据的安全性更高,能够得到更高的服务质量,部署灵活,用户对私有化的需求越来越旺盛。消息队列作为当前互联网架构中不可或缺的核心组件,而消息队列的产品多种多样,在众多消息队列中,腾讯云自研的消息队列CMQ 具备高可靠、高可用、高性能,易用的特点,推出私有化部署的能力,让用户能够拥有更强大的业务系统。
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