QPS:每秒查询率(Query Per Second) ,每秒的响应请求数,也即是最大吞吐能力.QPS = req/sec = 请求数/秒QPS统计方式 [一般使用 http_load 进行统计]QPS = 总请求数 / ( 进程总数 * 请求时间 )QPS: 单个进程每秒请求服务器的成功次数峰值QPS: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)PV:访问量即Page

转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1389880948758.html 引言:        如今redis凭借其高性能的优势, 以及丰富的数据结构作为cache已越来越流行, 逐步取代了memcached等cache产品,在Twitter,新浪微博中广泛使用,阿里巴巴同样如此. redis已经占据了其不可动摇的地位, 然而在实际的生产环境中, redis也暴露出一些其他问题.如性能瓶颈, 内存冗余, 运维部署复杂等. 本文目的就是分析redis现

http://blog.sina.com.cn/s/blog_e59371cc0101br74.html 引言:        如今redis凭借其高性能的优势, 以及丰富的数据结构作为cache已越来越流行, 逐步取代了memcached等cache产品, 在Twitter,新浪微博中广泛使用,阿里巴巴同样如此. redis已经占据了其不可动摇的地位, 然而在实际的生产环境中, redis也暴露出一些其他问题.如性能瓶颈, 内存冗余, 运维部署复杂等. 本文目的就是分析redis现有的问题,

你想建设一个能承受500万PV/每天的网站吗? 500万PV是什么概念?服务器每秒要处理多少个请求才能应对?如果计算呢? PV是什么: PV是page view的简写.PV是指页面的访问次数,每打开或刷新一次页面,就算做一个pv. 计算模型: 每台服务器每秒处理请求的数量=((80%*总PV量)/(24小时*60分*60秒*40%)) / 服务器数量 . 其中关键的参数是80%.40%.表示一天中有80%的请求发生在一天的40%的时间内.24小时的40%是9.6小时,有80%的请求发生一天的9.

你所不知道的库存超限做法 在互联网企业中,限购的做法,多种多样,有的别出心裁,有的因循守旧,但是种种做法皆想达到的目的,无外乎几种,商品卖的完,系统抗的住,库存不超限.虽然短短数语,却有着说不完,道不尽,轻者如释重负,重者涕泪横流的架构体验. 但是,在实际开发过程中,库存超限,作为其中最核心的一员,到底该怎么做,如何做才会是最合适的呢? 今天这篇文章,我将会展示给大家库存限购的五种常见的做法,并对其利弊一一探讨,由于这五种做法,有的在设计之初当做提案被否定掉的,有的在线上跑着,但是在没有任何单元

你好,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. 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 ) /

写在前面     当管理多台Windows Server服务器时(无论是DB.AD.WEB以及其他的应用服务器),当出现性能或其他问题后,参阅性能计数器都是一个非常好的维度从而推测出问题可能出现的原因,再不济也能缩小需要考虑的问题范围,因此定期收集每一台服务器的计数器就会使得问题有据可循.并且收集到的数据也可以作为BaseLine,即使没有出现问题也可以预先判断一些问题.     之前看到网上的大多数收集性能计数器的文章都比较局限,一般是只收集单台服务器,因此我分享一个多服务器的写法.    

一般情况下单台服务器只会部署一个ElasticSearch node,但是在学习过程中,很多情况下会需要实现ElasticSearch的分布式效果,所以需要启动多个节点,但是学习开发环境(不想开多个虚拟机实现多个服务器的效果),所以就想着在一台服务器上部署多个结点(下文以2个结点作为例子),两个节点分别称为实例一.二. 1.首先将elasticsearch-5.0.2文件夹再复制一份 # wuxiwei @ wuxiwei in ~/software $ cp -R elasticsearch-

把一个VMWare虚拟机实例拷贝到另一台服务器后,在事件查看器中的应用程序日志中不断出现Error in the RPC receive loop: RpcIn: Unable to send.错误,解决办法就是重装VMWare Toos,安装选项选择修复即可.

如何在一台服务器上安装两个mysql 1       前言 上篇写了在一台机器上源码编译安装一个mysql,那么如何在一台机器上源码编译安装两个mysql或者更多呢? 2       环境 mysql软件包: mysql-5.6.31.tar mysql-5.5.32.tar 操作系统环境: CentOS release 6.8 (Final) 3       系统规模 /mysqlsoft 用来存放mysql的各个程序 /mysqlsoft/mysql1 用来存放mysql-5.5.32.ta

最近研究数据库的复制.因为要在两台服务器上,当使用数据库的默认1433端口时,订阅发布没有任何问题,考虑到数据库的安全性问题,需要改用其他端口.这里以10010为例. 有A.B两台服务器:A作为发布服务器,B作为订阅服务器. 1,打开B服务器的sqlserver配置管理器,添加别名:别名名称为A,端口号:10010,服务器:A的Ip地址.tcp协议.保存.(PS:别名一定要设置成A服务器的服务器名) 2.打开B的sqlserver 在复制>订阅下面新建订阅,选择其他服务器.输入服务器名:A  

PHP程序上传文件时,想指定上传到另一台服务器. move_uploaded_file这个方法第二个参数指定的存放路径需要和php程序文件一个服务器,没办法指定其他服务器的地址,本人才疏学浅,哪位大哥会的还请赐教下. 既然不能这样实现,肯定有其他办法的,想着ftp也可以实现文件传输的哇,继而朝ftp方向入手. 首先,在自己台式机和笔记本上都开通了ftp,这个不会的同学可以网上查serv-u,相关教程肯定不少的. 然后在台式机本地做了个测试: $ftp_server = "192.168.1.10

rsync和inotify是什么我这里就不在介绍了,有专门的文章介绍这两个工具. 1.两台服务器IP地址分别为: 源服务器:192.168.1.2 目标服务器:192.168.1.3 @todo:从源服务器(192.168.1.2)的/www/目录下的所有的文件实时同步到目标服务器(192.168.1.3)的/www_bak/目录下 源服务器下需要安装rsync和inotify,源服务器做为server端,实时的向目标服务器client端发送数据 2.安装 rsync 一般centos6.5下都

问题描述:一台服务器,部署了两个或以上不同的Web服务,服务A的用户在登陆后,服务B的用户也登陆,此时服务A的用户在点击页面时,会返回登陆页面. 问题根源:浏览器保存的session相同,即cookie相同 解决办法: app.use(expressSession({ secret: 'keyboard cat', resave: false, saveUninitialized: true, name: 'aaa' //这里的name值得是cookie的name,默认cookie的name是:

如果要在一台服务器上配置多个Tomcat,主要就是要避免Tomcat服务器的端口冲突的问题.只需要修改CATALINA_HOME\conf\server.xml中的启动端口和连接端口就OK了! 下面我们把配置的详细过程写在下面,以供参考:(此例以配置三个Tomcat为例) 1. 下载apache-tomcat-7.0.63,下载下来的文件为apache-tomcat-7.0.63.zip. 2. 解压该压缩包到D:/div/目录下. 3. 修改解压文件夹名字为:tomcat7-8080 4. 在

将Innodb类型的表从一台服务器拷贝到另一台服务器,或从一个库拷贝到另一个库. 前提是:innodb_file_per_table =ON. 1 先在目标服务器(库)上创建一个相同的表结构. 如: 2 废弃原有的表空间 3 在源服务器(库)上,执行FLUSH*** FOR EXPORT操作,目的是将buffer pool 中缓存的数据持久化到硬盘并生成.cfg文件. 4 将 .cfg文件和.ibd文件目标服务器(库)中. 直接 cp 命令就行. 5 在源服务器(库)上,执行 UNLOCK TA

转载地址:http://www.cnblogs.com/liping13599168/archive/2011/04/14/2016226.html Redis的主从复制功能非常强大,一个master可以拥有多个slave,而一个slave又可以拥有多个slave,如此下去,形成了强大的多级服务器集群架构.下面我演示下怎样在多台服务器上进行Redis数据主从复制.这里我假设有两台服务器,一台是Windows操作系统(局域网IP:192.168.3.82),一台是Linux操作系统(局域网IP:1

网站业务规模和访问量的逐步发展,原本由单台服务器.单个域名的迷你网站架构已经无法满足发展需要. 此时我们可能会购买更多服务器,并且启用多个二级子域名以频道化的方式,根据业务功能将网站分布部署在独立的服务器上:或通过负载均衡技术 (如:DNS轮询.Radware.F5.LVS等)让多个频道共享一组服务器. OK,头脑中我们已经构思了这样的解决方案,不过进入深入开发后新的技术问题又随之而来: 我们把网站程序分布部署到多台服务器上,而且独立为几个二级域名,由于Session受实现原理的局限(PHP中S

 问答社区网络 StackExchange 由 100 多个网站构成,其中包括了 Alexa 排名第 54 的 StackOverflow.StackExchang 有 400 万用户,每月 5.6 亿 PV,但只用 25 台服务器,并且 CPU 负荷并不高. 它没有使用云计算,因为云计算可能会拖慢速度,更难优化和更难排除系统故障. StackOverflow 仍然使用微软的架构,它非常实际,微软的基础设施能有效工作,又足够廉价,没有令人信服的理由需要做出改变.但这并不表示它不使用 Linux,

COSBench添加driver负载机 说明:Driver是COSBench测试工具中对负载机的一种标记,相当于loadrunner中的负载发生器. 在进行测试时,不管出于什么原因,我有时候就想单台服务器启用多个driver实例,充分利用服务器的性能. 我在进行测试时,就使用到一台机器启用两个driver,测试机的负载明显提升. 1          方法一 原理:启用不同端口启动不同实例 1.       首先将COSBench文件,copy一份 2.       修改conf目录下的关于dr

问答社区网络 StackExchange 由 100 多个网站构成,其中包括了 Alexa 排名第 54 的 StackOverflow.StackExchang 有 400 万用户,每月 5.6 亿 PV,但只用 25 台服务器,并且 CPU 负荷并不高. 它没有使用云计算,因为云计算可能会拖慢速度,更难优化和更难排除系统故障. StackOverflow 仍然使用微软的架构,它非常实际,微软的基础设施能有效工作,又足够廉价,没有令人信服的理由需要做出改变.但这并不表示它不使用 Linux,它