并发数,线程数,吞吐量,每秒事务数(TPS)都是性能测试领域非常关键的数据和指标. 那么他们之间究竟是怎样的一个对应关系和内在联系? 测试时,我们经常容易将线程数等同于表述为并发数,这一表述正确吗? 本文就将对性能领域的这些关键概念做一次探讨. 文章可能会比较长,希望您保持耐心看完. 1. 走进开封菜,了解性能 ①老王开了家餐厅 我们的主角老王,在M市投资新开业了一家,前来用餐的顾客络绎不绝: 餐厅里有4种不同身份的人员: 用户一次完整的用餐流程如下: 顾客到店小二处付款点餐 => 小二将订单转

性能测试-并发和QPS 响应时间: cpu计算耗时 + cpu等待耗时 + 网络io耗时 + 磁盘io耗时 并发: 服务端并发和客户端并发不是同一个概念.客户端并发仅仅是为了模拟多用户访问,服务端并发是同时处理的请求数.从收到客户端的请求到处理完成发出响应,都是属于并发执行的请求. 客户端并发数不等于服务端并发数.虽然服务端同一时刻执行的线程数等于cpu个数,但是高性能的服务一般是都会使用了异步io:遇到io操作就扔给了操作系统执行,cpu接着干其他的事.所以应用程序同时可以处理多于cpu数目很

.NET Core 配置GC工作模式与内存的影响 .NET Core GC 原文:https://blog.markvincze.com/troubleshooting-high-memory-usage-with-asp-net-core-on-kubernetes/ 译文:https://www.csharpkit.com/2017-11-13_50283.html 对GC工作模式的分类 .NET Core 两种GC模式: Server GC / Workstation GC Server

Import Advanced Go Programming 1.5 面向并发的内存模型 在早期,CPU都是以单核的形式顺序执行机器指令.Go语言的祖先C语言正是这种顺序编程语言的代表.顺序编程语言中的顺序是指:所有的指令都是以串行的方式执行,在相同的时刻有且仅有一个CPU在顺序执行程序的指令. 随着处理器技术的发展,单核时代以提升处理器频率来提高运行效率的方式遇到了瓶颈,目前各种主流的CPU频率基本被锁定在了3GHZ附近.单核CPU的发展的停滞,给多核CPU的发展带来了机遇.相应地,编程语言也

引出问题: Asp.net core应用在 Kubernetes上内存使用率过高问题分析 https://mp.weixin.qq.com/s/PqhUzvFpzopU7rVRgdy7eg 这篇文章中讨论了,在默认情况下,ASP.NET Core程序跑在K8s的Docker中内存使用率>=600MB,导致Docker容器频繁重启.并探讨并做了将ASP.NET Core项目配置System.GC.Server设置为False后,内存小于<=150MB的实验. 这文主要讲下什么是System.GC

Go语言是基于消息并发模型的集大成者,它将基于CSP模型的并发编程内置到了语言中,通过一个go关键字就可以轻易地启动一个Goroutine,与Erlang不同的是Go语言的Goroutine之间是共享内存的. Goroutine和系统线程 Goroutine是Go语言特有的并发体,是一种轻量级的线程,由go关键字启动.在真实的Go语言的实现中,goroutine和系统线程也不是等价的.尽管两者的区别实际上只是一个量的区别,但正是这个量变引发了Go语言并发编程质的飞跃. 系统线程 每个系统级线程都

并发编程模型 1.两个关键问题 1)线程之间如何通信 共享内存程之间共享程序的公共状态,通过写-读内存中的公共状态进行隐式通信 消息传递程之间没有公共状态,线程之间必须通过发送消息来显式进行通信 2)线程之间如何同步 线程之间没有公共状态,线程之间必须通过发送消息来显式进行通信 总结:Java的并发采用的是共享内存模型,Java线程之间的通信总是隐式进行,整个通信过程对程序员完全透明. 2.抽象结构 1)本地内存 每个线程都有一个私有的本地内存(LocalMemory),本地内存中存储了该线程以

在上篇博客([死磕Java并发]-----深入分析volatile的实现原理)LZ提到过由于存在线程本地内存和主内存的原因,再加上重排序,会导致多线程环境下存在可见性的问题.那么我们正确使用同步.锁的情况下,线程A修改了变量a何时对线程B可见? 我们无法就所有场景来规定某个线程修改的变量何时对其他线程可见,但是我们可以指定某些规则,这规则就是happens-before,从JDK 5 开始,JMM就使用happens-before的概念来阐述多线程之间的内存可见性. 在JMM中,如果一个操作执行

poptest是国内唯一一家培养测试开发工程师的培训机构,以学员能胜任自动化测试,性能测试,测试工具开发等工作为目标.在poptest的loadrunner的培训中,为了提高学员性能优化的经验,加入了很多服务器方面的优化知识,为性能调优的能力打下基础.今天sqlserver的性能测试方面的知识.(大家对课程感兴趣,请加qq:564202718) 性能测试的分析都有一定的方法和思路,这次我们来看看sqlserver方面的性能的知识. 数据库开发者在存储过程和脚本中使用局部变量,但是,局部变量会影响

前言: 近阶段都在探索android性能测试方面的东西,其中一个很重要的指标就是内存.对于内存,主要是一些gc是不是及时,或者说一些引用有没有及时释放,有没有导致oom或者内存持续增加导致卡顿,有没有大规模的内存抖动.近期项目由于个别模块大改,所以也就想把性能测试的东西在实际项目中实践进去,本文就是针对实践过程进行一下分享. Memory Monitor: 1.1内测实时显示监控 Memory Monitor是android studio自带的一个非常好用的一个检测内存变化的工具,他能实时监控针

  由于工作中需要对大量数据进行快速校验,试验采用读入内存List实体采用lamdba查找来实现. 实际需求:实际读入内存数据 50W条记录主集数据,还包含约20个子集,子集最大记录数300W条记录.读入内存,校验出结果5分钟之内完成. 测试数据读入内存后占用约2-3G内存.这里测试了多线程读取数据,但提速效果并不明显.SQLServer有自己的SQL执行排队机制(读入数据过程遇到一个小插曲,读入速度慢,占用内存大,无意中发现是把记录照片流也读入了内存.实际处理数据过程并不需要照片信息.去掉后速

内存模型 在计算机CPU,内存,IO三者之间速度差异,为了提高系统性能,对这三者速度进行平衡. CPU 增加了缓存,以均衡与内存的速度差异: 操作系统增加了进程.线程,以分时复用 CPU,进而均衡 CPU 与 I/O 设备的速度差异: 编译程序优化指令执行次序,使得缓存能够得到更加合理地利用. 以上三种系统优化,对于硬件的效率有了显著的提升,但是他们同时也带来了可见性,原子性以及顺序性等问题.基于Cpu高速缓存的存储交互很好得解决了CPU和内存得速度矛盾,但是也提高了计算机系统得复杂度,引入了新

先来说说什么是内存模型吧 在硬件中,由于CPU的速度高于内存,所以对于数据读写来说会出现瓶颈,无法充分利用CPU的速度,因此在二者之间加入了一个缓冲设备,高速缓冲寄存器,通过它来实现内存与CPU的数据交互.我们现在的计算机都是多CPU多核的,而每个CPU都需要配备一个寄存器,那么问题来了,如果一个CPU对数据进行修改写入了寄存器但没及时更新到主存,另一个CPU也对其进行了修改,便会发生数据错误,最终得到的结果并非我们想要的. 如何解决这一问题呢?缓存一致性!我们需要一个缓存一致性模型来规范化我们

在并发编程中,需要解决两个问题:线程间如何通信&线程间如何同步 线程同步:控制不同线程操作顺序的机制 解决这两个问题的方案有两种:共享内存&消息传递 共享内存:通过使用共享内存,隐式通信和同步:这里程序员必须显式的指定某个方法或代码块要在线程间互斥执行 消息传递:通过发消息来通信和同步:由于接收消息必须在发送消息之后,因此算是隐式的设置了同步 而JAVA采用的是共享内存模型. JMM(Java内存模型)如下 如上图所示,JMM定义了线程和主内存之间的关系:线程之间的共享内存都存储在共享内存

直接内存 直接内存是一个重要的问题,首先它不是运行数据区的部分也不是java虚拟机规范的一部分,这个的出现主要和java1.4后出现的NIO相关,一个基于通道和缓冲区的io方式,它可以使用Native函数库来直接分配堆外内存,然后通过一个存在java堆中的DirectByteBuffer这个对象来对这个java堆外的内存的引用来进行操作,可以提高相关性能,因为避免了java堆和native堆中的来回复制数据. 那个那么重点来了,既然这个直接内存不归java堆管理,但是也会受到总内存的限制,如果管

关键词:memblock.totalram_pages.meminfo.MemTotal.CMA等. 最近在做低成本方案,需要研究一整块RAM都用在哪里了? 最直观的的就是通过/proc/meminfo查看MemTotal,实际上可能远小于RAM物理大小. 这里有个明显的分界点:在free_initmem()之后,MemTotal也即totalram_pages就固定在一个值.这也是Linux可以支配的内存,这之外的内存称之为内存黑洞. 这里分析从RAM启动,到free_initmem(),然后

// MuSkipList.cpp: 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <random> #include <iostream> #include <set> #include <assert.h> using namespace std; typedef unsigned _int64 Key; struct Comparator { int operator()(const

内存泄漏.内存溢出是什么? 内存泄露是指你的应用使用资源之后没有及时释放,导致应用内存中持有了不需要的资源,这是一种状态描述: 内存溢出是指你应用的内存已经不能满足正常使用了,堆栈已经达到系统设置的最大值,进而导致崩溃,这事一种结果描述: 通常都是由于内存泄露导致堆栈内存不断增大,从而引发内存溢出. 在利用jmeter测试过程中,如果内存溢出的话,一般会出现这个提示:java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:意思就是堆内存溢出,不够用了 以8G内存为

一.原子性 原子性是指一个操作是不可中断的.即使在多个线程一起执行的时候,一个操作一旦开始,就不会被其它线程干扰. i++是原子操作吗? 不是,包含3个操作:读i,i=i+1,写i 32位的机子上读取64位的long型也不是原子操作 二.有序性 2.1 举例 在并发时,程序的执行可能会出现乱序 2.2 步骤 一条指令的执行是可以分为很多步骤的: 取指IF 译码和取寄存器操作数ID 执行或者有效地址计算EX 存储器访问MEM 写回WB 流水线执行指令 分析: 指令分解成不同阶段 假设一条指令消耗一

C++11标准已发布多年,编译器支持也逐渐完善,例如ms平台上从vc2008 tr1到vc2013.新标准对C++改进体现在三方面:1.语言特性(auto,右值,lambda,foreach):2.标准库(智能指针,容器,函数式编程):3.还有最重要,又最容易被忽视的改进,并发内存模型标准的制定. 什么是内存模型?    输入一定的内存操作序列,得到一定的内存结果,这种对应关系的集合,就是内存模型,任何一种CPU架构,都有该架构对应的内存模型.C++语言规范定义了一个虚拟机,这个虚拟机的指令集就