前言 在多年的SparkStreaming的大数据流处理开发中，除了Kafka，Redis是用的最多的组件。...目前生产有多个redis集群，最大的32节点的codis集群的key已经达到40亿个，峰值2000万的QPS。 如上图，codis闲时QPS峰值依旧能到1200w左右。...所以我们只能从应用侧的代码中，去代码优化 应用和Redis服务数据交互的过程大致如下： 连接池 在Java中，应用与Redis进行交互的连接类是Jedis。...具体什么意思呢，还是需要从redis常见的架构说起。 Redis常见架构 redis有多种运行模式，单点、哨兵、集群。目前在生产中，集群模式是用的最多的。...redis cluster 与codis相同的是，redis cluster也是由多个的redis实例组成的，16384个slot均匀分布在了各个redis实例上。
在之前写过的文章固定QPS压测模式探索、固定QPS压测初试中，我用到了一个任务发生器和sleep()方法来达到固定QPS的请求实现。...但是在最近的工作中，在高QPS场景下，这种方式就会显示出其缺点：单线程任务生成器性能不足，由此带来的副作用就是误差较大。为此，我引入了多线程任务生成器的功能。...主要思路就是在性能测试软启动完成后，根据设置QPS大小分配多个的线程来完成生成任务的功能。...这里引入一个常量： /** * 单个线程执行的最大QPS任务速率 */ public static int QPS_PER_THREAD = 250; 固定QPS测试用例启动方式改成如下..._000_000 / qps;//此处单位1s=1000ms,1ms=1000000ns int runupTotal = qps * PREFIX_RUN;//计算总的请求量
7月2号10点后，刚好某个负责的服务发生大量的redis连接超时的异常(redis.clients.jedis.exceptions.JedisConnectionException)，由于本身的数据库查询缓存在...redis中2分钟，并且未做降级措施，而且本身不能做限流处理，而且随着午高峰的时间流量在飙升，并且从10点开始的2000的QPS，在11点达到高峰的13000QPS。...1、首先和负责redis同学排查，先排除redis本身的问题 2、服务自查 异常分布 如果监控可以看到单机维度的话，切换到单机维度查看异常是否均匀分布，如果分布不均匀，只是少量的host特别高，...基本可以定位到出现问题的机器 Redis负载 查看redis集群是否有节点负载过高，比如以常规经验看来的80%。...而且原来的历史代码本身也有一点小问题，这些缓存的数据其实大半年都不会变分担分的，完全不需要redis缓存，内存级别的缓存就足够了，或者说内存缓存+redis做级缓存也是一个比较合理的方案。
QPS = req/sec = 请求数/秒 Q：如何根据日志查看一个服务的qps A： 一般access.log是记录请求的日志，tail -f XXX.access.log ，可发现格式如下： 前面是请求的时间...，后面有接请求的方法名字，那么我们要统计getCart的qps cat osp-cart.api.vip.com_access.log | grep getCart | awk '{print $2}'...原理：每天80%的访问集中在20%的时间里，这20%时间叫做峰值时间 公式：( 总PV数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS) 机器：峰值时间每秒QPS.../ 单台机器的QPS = 需要的机器 问：每天300w PV 的在单台机器上，这台机器需要多少QPS？...答：( 3000000 * 0.8 ) / (86400 * 0.2 ) = 139 (QPS) 问：如果一台机器的QPS是58，需要几台机器来支持？
单线程为什么能支持10w+的QPS？ 我们经常听到Redis是一个单线程程序。准确的说Redis是一个多线程程序，只不过请求处理的部分是用一个线程来实现的。...阿里云对Redis QPS的测试结果如下所示 「Redis是如何用单线程来实现每秒10w+的QPS的呢？」...虽然Redis的效率很高，但还是有一些慢操作需要大家避免 Redis有哪些慢操作？...Redis的各种命令是在一个线程中依次执行的，如果一个命令在Redis中执行的时间过长，就会影响整体的性能，因为后面的请求要等到前面的请求被处理完才能被处理，这些耗时的操作有如下几个部分 Redis可以通过日志记录那些耗时长的命令...Redis是一个内存数据库，当Redis使用的内存超过物理内存的限制后，内存数据会和磁盘产生频繁的交换，交换会导致Redis性能急剧下降。
QPS（暂时忽略阿里对 Redis 所做的优化），我们从 Redis 的设计和实现来分析一下 Redis 是怎么做的。...Redis的设计与实现 其实 Redis 主要是通过三个方面来满足这样高效吞吐量的性能需求 高效的数据结构 多路复用 IO 模型 事件机制 1、高效的数据结构 Redis 支持的几种高效的数据结构 string...3、事件机制 Redis 客户端与 Redis 服务端建立连接，发送命令，Redis 服务器响应命令都是需要通过事件机制来做的，如下图 ?...首先 redis 服务器运行，监听套接字的 AE_READABLE 事件处于监听的状态下，此时连接应答处理器工作 客户端与 Redis 服务器发起建立连接，监听套接字产生 AE_READABLE 事件，...在 Redis 中我们可以看做这二者的值都是 1。
QPS (Query per second) （每秒查询量） TPS(Transaction per second) （每秒事务量，如果是InnoDB会显示，没有InnoDB就不会显示） Read...Key buffer write ratio Slow queries per minute （平均一分钟多少慢查询） Slow full join queries per minute（慢查询的比率...） Temp tables to Disk ratio （写到硬盘的临时表与所有临时表的比率，对性能有较大影响，说明有SQL使用了大量临时表）
之前负责的一个服务总是在高峰时刻和压测发生大量的redis连接超时的异常redis.clients.jedis.exceptions.JedisConnectionException，根据原有的业务规则...并且由于业务的特性，本身未做降级、限流等处理措施，而在巅峰的QPS基本上快达到20000的样子，虽然这个现象只是单纯的一个异常，并不会导致整个主链路的流程不可用，但是我们还是要找出问题的原因并且解决。...首先我们找到负责Redis同学排查，他们告诉我Redis现在很稳定，没有问题，以前现在未来都不会出问题，出了问题肯定是你们自己的问题。 ... ......Redis情况 再次按照经验，虽然负责redis的同学说redis贼稳定巴拉巴拉，但是我们本着怀疑的态度，不能太相信他们说的话，这点很重要，特别是工作中，同学们，不要别人说啥你就信啥，要本着柯南的精神，...另外可以看看是否有慢请求的情况，如果有慢请求，并且时间发生问题的时间匹配，那么可能是存在大key的问题。 嗯... ... redis同学说的没错，redis稳如老狗。
QPS：响应请求数/秒。每秒查询率QPS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，在因特网上，作为域名系统服务器的机器的性能经常用每秒查询率来衡量。也即是最大吞吐能力。...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。...什么是事务：指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，要么完全地执行，要么完全地不执行。（百度百科）
[TOC]如何评估、预测系统的QPS容量评估按照5倍冗余计算系统架构设计背景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。...因为不同的QPS，所带来的挑战是不同的，架构设计也是不一样的如何评估系统的QPS如何评估系统的QPS，指的是我们的系统支撑的业务场景需要满足的一个最大承压，对于一个新项目而言，一般来说，有这样几个方式：...写：1000W / 24 h = 115.7 QPS读：115.7 * 10 = 1157 QPS按照上面的推论，峰值为平均QPS的3-4倍，那么实际的QPS应该是：写：1000W / 24 h * 4...如何预测系统的QPS在预测系统的QPS前，我们需要有一些已知的经验型数据，如日志QPS在6-10w、 RPC的QPS在 10W ，Redis的QPS是8-10w，MySQL大致6k-1W。
在进行压测的时候就会遇到问题，因为很难隔离掉其他服务和第三方接口的性能变化情况，虽然单独维护一套压测环境可以解决服务调用的问题，但是这需要很多资源和精力投入，并不一定适合每个团队。...为此我们需要用到mock一个固定QPS的接口这样的功能。...采取的方案是JDK中的Semaphore类控制流量，然后通过创建自定义ResponseHandler来完成接口的限流，思路是拿到令牌的请求线程休眠一段时间再去释放令牌完成响应。...的ResponseHandler,默认QPS=1 * @param handler * @return */ static ResponseHandler qps(ResponseHandler...handler) { QPSHandler.newSeq(handler, 1000) } /** * 创建固定QPS的ResponseHandler * @param
找到人脸识别计费概述 https://cloud.tencent.com/document/product/867/17640 image.png 注意： 只有将计费模式切换成 QPS 计费后，您购买的...QPS 配额才生效（即此时对应的服务名/接口组不限制调用次数）。...QPS 计费模式，QPS 配额按照服务名/接口组维度生效。...支持部分服务名/接口组使用调用次数计费，部分使用 QPS 计费。 每个服务名/接口组最多只可购买 300QPS 配额，如需更多 QPS，请 提交工单 与我们联系。...但是为什么人脸的QPS有1qps的呢？这是在做降价处理吗？
什么是QPS? QPS（Query Per Second）：每秒请求数，就是说服务器在一秒的时间内处理了多少个请求。...tomcat的accesslog的格式 119.250.238.218 - - [09/Oct/2019:03:32:46 +0800] "GET /article/view.do?...，就可以知道对应得QPS [root@iZwz9278r1bks3b80puk6fZ logs]# cat localhost_access_log.2019-10-09.txt | grep 'articleId...这样就可以看出2019:09:09:31有两个访问量即可得 QPS=2 现在，来讲一下命令什么意思！...uniq -c:每列旁边显示该行重复出现的次数 sort -n -r:依照数值的大小排序 注意 上面的统计是单机版的，那假设我们的集群部署了4台机器，并且刚好是轮询的，这样乘4就行了。
QPS (Query per second) （每秒查询量） TPS(Transaction per second) （每秒事务量，如果是InnoDB会显示，没有InnoDB就不会显示） 计算方法 QPS...Questions = SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Questions'; Uptime = SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Uptime'; QPS=Questions...'Com_rollback'; Uptime = SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Uptime'; TPS=(Com_commit + Com_rollback)/Seconds QPS...-p extended-status --relative --sleep=1|grep -w Com_rollback TPS = $Com_commit + $Com_rollback 统计QPS...、TPS的脚本 #!
单位时间的请求数就是QPS,那么在nginx服务的网站下,如果要统计QPS并且按从高到低排列,需要使用awk配合sort进行处理 awk做的主要工作是把access每行日志按分隔符分开,然后循环每一行,...存到一个数组里,如果只按时间不区分脚本路径,数组里存的数据是比如arr['[28/Nov/2019:14:12:23']=20 key是时间,value是次数 使用下面这个shell可以统计到只按时间的...QPS cat /var/log/nginx/access.log|awk '{a[$4]+=1;}END{for (i in a) { printf("%s\t%i\n",i,a[i])}}'|sort...,awk的分割规则需要根据自己的日志格式进行 sort -g是按数字排 -r是从高到低 -k2是排第二列 下面这个是把当前时间和脚本的地址也一块作为key,这样计算出来的是,单位时间的某个接口地址下的...QPS,具体的分割规则需要根据自己的业务自行分割 cat /var/log/nginx/access.log|awk '{print $4 $8}'|awk -F '?'
从上面的介绍我们知道用户秒杀流量通过层层的负载均衡，均匀到了不同的服务器上，即使如此，集群中的单机所承受的 QPS 也是非常高的。如何将单机性能优化到极致呢？...我们采用 Redis 存储统一库存，因为 Redis 的性能非常高，号称单机 QPS 能抗 10W 的并发。...虽然 Redis 内存数据库抗并发能力非常高，请求依然会走一次网络 IO，其实抢票过程中对 Redis 的请求次数是本地库存和 Buffer 库存的总量。...我们系统需要做的准备工作有：初始化本地库存、初始化远程 Redis 存储统一库存的 Hash 键值、初始化 Redis 连接池。...Redis 库使用的是 Redigo，下面是代码实现： ...
标题有些吸引眼球了，但并不浮夸，甚至还会远远超过百万，现在的平均响应时间在1ms内，0.08ms左右 如此高的QPS，如此低的AVG,为什么会有如此效果，关键点可能就在多级缓存上 在开发高并发系统时有三把利器用来保护系统...对于我们的实践是不是放之四海而皆准，肯定是不行的。...不以业务为基础的设计都是无根之木 先看下业界常见的操作缓存模式 更新缓存的的Design Pattern有四种：Cache aside, Read through, Write through, Write...可以理解为，应用认为后端就是一个单一的存储，而存储自己维护自己的Cache。...这个设计的好处就是让数据的I/O操作飞快无比（因为直接操作内存嘛 ），因为异步，write backg还可以合并对同一个数据的多次操作，所以性能的提高是相当可观的。
运行时数据区域的划分不仅体现了 JVM 的设计哲学，还在性能优化中起着至关重要的作用。 今天，我们来学习下 JVM 的内存区域划分、对象内存布局、百万 QPS 优化实践。...QPS 优化实践：TLAB 与参数调优 面试官：面对百万级请求，如何进行 JVM 调优？...请求量：请求量级每天百万级，且存在流量高峰期，高峰期持续时间 1-2 小时，高峰 QPS3000，其余时间 QPS 为 30。 部署服务器：服务部署的容器内存为 8G，单节点部署。...非流量高峰期 QPS30，每秒约 45K。流量高峰时段 QPS3000，每秒约 4.5M。 假设 8G 机器，分配 4G 堆内存，其中新生代 2G。...逃逸分析辅助：通过-XX:+DoEscapeAnalysis（默认开启）优化 80%的临时对象分配路径 优化后系统 QPS 稳定在百万级，GC 频率降至 1 次/分钟以下，P99 延迟从 200ms 降至
如何预估系统QPS 场景举例： 开屏广告，全天流量 = 12000CPM = 1200w PV 根据8/2原则，80%的流量在20%的时间段内产生 峰值QPS = (1200w * 0.8) /...(24 * 60 * 60 * 0.2) = 760 保险起见，预留20%的Buffer，因此可预估系统峰值QPS=920
“12306 服务”承受着这个世界上任何秒杀系统都无法超越的 QPS，上百万的并发再正常不过了！...从上面的介绍我们知道用户秒杀流量通过层层的负载均衡，均匀到了不同的服务器上，即使如此，集群中的单机所承受的 QPS 也是非常高的。如何将单机性能优化到极致呢？...我们采用 Redis 存储统一库存，因为 Redis 的性能非常高，号称单机 QPS 能抗 10W 的并发。...虽然 Redis 内存数据库抗并发能力非常高，请求依然会走一次网络 IO，其实抢票过程中对 Redis 的请求次数是本地库存和 Buffer 库存的总量。...我们系统需要做的准备工作有：初始化本地库存、初始化远程 Redis 存储统一库存的 Hash 键值、初始化 Redis 连接池。
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