序:最近对storm平台系统进行性能检测发现偶尔会出现oncebolt向另一个twobolt发送数据后,twobolt要500毫秒后才接收到进行处理.这里简单说增大twobolt的并行度即可解决,但是究其内部原因是因为storm的通信机制所导致的问题. 先介绍背景:一个拓扑的结构,spout(并行度:1)[处理性能:capacity 0.04],oncebolt(并行度:20)[处理性能:capacity 0.2],twobolt(并行度:100)[处理性能:capacity 0.6];整个拓扑…

x86服务器中网络性能分析与调优 2017-04-05 巨枫 英特尔精英汇 [OpenStack 易经]是 EasyStack 官微在2017年新推出的技术品牌,将原创技术干货分享给您,本期我们讨论 [x86服务器中网络性能分析与调优] 那些事! >> 网络性能理论极限 网络数据包处理的性能指标,一般包括吞吐.延时.丢包率.抖动等. 数据包有大有小,数据包的大小对这些性能指标有很大的影响. 一般认为服务器处理能力很强,不是数据包处理的瓶颈,而通过物理线路能够传送数据包的最大速率,即线速(Wir…

本文主要阐述软件性能测试中的一些调优思想和技术,节选自作者新书<软件性能测试分析与调优实践之路>部分章节归纳. 在国内互联网公司中,Web中间件用的最多的就是Apache和Nginx这两款了,包括很多大型电商网站淘宝.京东.苏宁易购等,都在使用Nginx或者Apache作为Web中间件.而且很多编程语言在做Web开发时,会将Apache或者Nginx作为其绑定的固定组件,比如php语言做Web开发时,就经常和Apache联系在一起,使得apche成为了php在Web开发时的一个标配.而Ngin…

Java编程语言自从诞生起,就成为了一门非常流行的编程语言,覆盖了互联网.安卓应用.后端应用.大数据等很多技术领域,因此Java应用程序的性能分析和调优也是一门非常重要的课题.Java应用程序的性能直接关系到了很多大型电商网站的访问承载能力.大数据的数据处理量等,它的性能分析和调优往往还可以节省很多的硬件成本. 5.1  JVM基础知识 5.1.1  JVM简介 JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的英文简写,通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的.Ja…

一.JMeter 如何通过自定义Sample来压测RPC服务 RPC(Remote Procedure Call)俗称远程过程调用,是常用的一种高效的服务调用方式,也是性能压测时经常遇到的一种服务调用形式.常见的RPC有GRPC.Thrift.Dubbo等.这里以GRPC为例介绍在JMeter中如何添加自定义的Sample来压测GRPC服务,JMeter中提供的Sample如下图所示,从中可以看到并没有我们需要压测GRPC的Sampler. 本文作者:张永清, 转载请注明: https://ww…

转:https://blog.csdn.net/luokehua789789/article/details/53007456 Linux 性能分析以及调优介绍 写在前面:计算机要解决的基本问题之一是如何在不增添更多硬件能力的情况下使其能够完成更多工作:而我们应用设计的一项重要伸缩性原则是:随着应用的推广和访问流量的增加,通过相应数量的服务器资源来应对:资源的消耗应该随负载线性(或更佳)上升,负载可由用户流量.数据量等测量:可以参考ebay的架构最佳实践:    http://www.infoq…

1  .MySQL数据库的性能监控 1.1.如何查看MySQL数据库的连接数 连接数是指用户已经创建多少个连接,也就是MySQL中通过执行 SHOW  PROCESSLIST命令输出结果中运行着的线程个数的详情,如图所示. SHOW PROCESSLIST默认情况下只显示前100条记录的详情,如果超过100条后需要显示所有,可以通过执行SHOW  FULL  PROCESSLIST命令,如图所示. show variables like 'max_connections'可以查询数据库中可以支持…

一 linux服务器性能查看 1.1 cpu性能查看 1.查看物理cpu个数: cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"|sort|uniq|wc -l 2.查看每个物理cpu中的core个数: cat /proc/cpuinfo |grep "cpu cores"|wc -l 3.逻辑cpu的个数: cat /proc/cpuinfo |grep "processor"|wc -l 物理cpu个数*核数=逻辑c…

ELK 从发布5.0之后加入了beats套件之后,就改名叫做elastic stack了.beats是一组轻量级的软件,给我们提供了简便,快捷的方式来实时收集.丰富更多的数据用以支撑我们的分析.但由于beats都需要安装在ELK集群之外,在宿主机之上,其对宿主机的性能的影响往往成为了考量其是否能被使用的关键,而不是它到底提供了什么样的功能.因为业务的稳定运行才是核心KPI,而其他因运维而生的数据永远是更低的优先级.影响宿主机性能的方面可能有很多,比如CPU占用率,网络吞吐占用率,磁盘IO,内存等…

第一节:cpu 性能瓶颈 计算机中,cpu是最重要的一个子系统,负责所有计算任务: 基于摩尔定律的发展,cpu是发展最快的一个硬件,所以瓶颈很少出现在cpu上: 我们线上环境的cpu都是多核的,并且基于SMP(symmetric multiprocessing)结构的. 通过观察线上机器cpu使用率会发现,使用率很低很低,不到5%: 说明我们的资源浪费情况多么严重啊:(但为什么不能一台机器多部署几个应用呢,后边我会解释); 我们线上的cpu一个核支持超级线程,也就是一个核上可以并行运行几个线程)…