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 ) /

阿里云云盾抗下全球最大DDoS攻击(5亿次请求,95万QPS HTTPS CC攻击) 作者:用户 来源:互联网 时间:2016-03-30 13:32:40 安全流量事件https互联网资源 摘要: 本文讲的是阿里云云盾抗下全球最大DDoS攻击(5亿次请求,95万QPS HTTPS CC攻击), 报告披露,去年11月,阿里云安全团队成功防御了黑客对阿里云平台上某互联网金融用户发起的超大规模HTTPS/SSL CC流量攻击,此次攻击也是迄今为止全球有统计数据最大的HTTPS SSL/CC攻击. 作

ELK简介 最近有个需求搭建一套日志系统用于集成几个业务系统的日志提供快速的检索功能,目前是用Log4net存数据库+Error级别发邮件方式,也算简单暴力好用,但历史日志的模糊查询确实很慢,所以使用ELK是比较理想的解决方案.三年前写过两篇文章log4net.NoSql +ElasticSearch 实现日志记录和log4net.redis+logstash+kibana+elasticsearch+redis 实现日志系统,感觉有点凌乱,这次借着项目需要重新整理一下.参考ELK不权威指南可以

tp99 tp99的定义 tp99 (top percentile 99),指一组数据从小到大排列,处于99%位置的数据的值.例如等差数列range(1,101),tp99=99 tp99优于平均值的地方 相比平均值,tp99多提供了百分位这一维度的信息.通过tp99的变化,我能够知道是有99%比例的请求受到了影响.同样的tp50,tp75也能反应不同百分位的请求变化趋势.有了百分位信息,能够更好的判断服务的状态. 参考文章 性能测试应该怎么做? Why Averages Suck and Pe

QPS(Query Per Second)意思为"每秒查询率",是一台服务器每秒能够相应的查询次数,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.同时也代表一种计算机编程语言,用于数据分析和表报产出. 计算方法 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 ) 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.

启动线程数: 启动线程数=[任务执行时间/(任务执行时间-IO等待时间)]*CPU内核数 最佳启动线程数和CPU内核数量成正比,和IO阻塞时间成反比.如果任务都是CPU计算型任务,那么线程数最多不超过CPU内核数,因为启动再多线程,CPU也来不及调度:相反如果是任务需要等待磁盘操作,网络响应,那么多启动线程有助于提高任务并发度,提高系统吞吐能力,改善系统性能. 单机最大tcp连接数 网络编程 在tcp应用中,server事先在某个固定端口监听,client主动发起连接,经过三路握手后建立tcp连

本文说明 由于最近在搭ELK的日志系统,为了演示方案搭了个单台服务器的日志系统,就是前一篇文章中所记,其实这些笔记已经整理好久了,一直在解决各种问题就没有发出来.在演示过程中我提到了两个方案,其中之一来自于[原创]分布式之elk日志架构的演进一文中的中级版,另一自然是使用日志直接输出到Kafka. 为了让这个看起来还不错的方案落地,领导决定把这些中间件,服务等都虚拟化,做成docker容器,现在仍在试验阶段,所以做了有点不合理的设计,把这些容器都布署在同一台服务器上!为了能实现这种假想式的设计,

想用JAVA做一个服务器,请问怎么利用TCP和线程,实现多个客户端同时在线,能与服务器进行交互? 服务器监听端口 做个无限循环 接到一个连接就创建一个通道线程,并将通道线程存储到一个list集合中 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 5

前一篇拙作上传的时间已经过去2个月了,中间并不是闲着...主要是忙着学习各种组件的安装,写了几篇安装心得存在硬盘里. 最近尝试了点评开源的CAT监控平台的安装,并且希望能够引入到工作中.在部署实践的过程中,参考了前辈和其他论坛上的大作,在成功的同时,也记录一下自己的足迹. 以下为安装部署的过程,希望也能够给其他朋友带来帮助: 系统和软件: CAT GitHub网址:https://github.com/dianping/cat Centos 7 jdk-8u131-linux-x64.gz my

前言 目前网页的主流登录方式是通过手机扫码二维码登录.我看了网上很多关于扫码登录博客后,发现基本思路大致是:打开网页,生成uuid,然后长连接请求后端并等待登录认证相应结果,而后端每个几百毫秒会循环查询数据库或redis,当查询到登录信息后则响应长连接的请求. 然而,如果是小型应用则没问题,如果用户量,并发大则会出现非常严重的性能瓶颈.而问题的关键是使用了循环查询数据库或redis的方案.假设要优化这个方案可以使用java多线程的同步集合+CountDownLatch来解决. 一.环境 1.ja

前言 之前了解了Elasticsearch的基本概念.将spring boot + ElasticSearch + head插件 搞通之后.紧接着对es进行下一步的探索:集群.查阅资料的过程中,找到了一篇超鸡详细的博客~~转载以方便日后查阅.亲自实践能更快理解哦. 二话不说,先贴上转载地址,QAQ: 博客出处(博主):Thinkgamer博客 博客原文地址:Elasticsearch5.2.1集群搭建,动态加入节点,并添加监控诊断插件 还有一篇es安装head教程,一并贴上地址:ElasticS

目前公司有几台机器比较重要,需要把所有用户的操作记录下来,于是就是参照资料来完成 1. vim /etc/profile.d/oplogrc.sh logdir=/opt/oplog userdir=$logdir/${LOGNAME} DT=`date +"%Y%m%d"` export HISTFILE="/$userdir/history.$DT" export HISTTIMEFORMAT="%F %T :" export HISTSIZ

#!/bin/bashiptables -Fiptables -P INPUT DROPiptables -P OUTPUT ACCEPTiptables -P FORWARD DROP/sbin/iptables -A INPUT -i eth1 -m multiport -p tcp --dport 5060,6060,5070,1720,3720,1719,2719,3719,1202,80 -j ACCEPT/sbin/iptables -A INPUT -i eth1 -m multi

今天下午我们将生产环境中一个单台服务器 QPS(每秒请求数)在100左右的 ASP.NET Core 站点部署到了 Linux 服务器上,这是我们解决了在 .NET Core 上使用 EnyimMemcached(memcached客户端)的问题之后,.NET 跨平台之旅迈出的重要一步.这个 ASP.NET Core 站点,既用了缓存,也有数据库访问操作,是一个典型的 Web 站点,如果它能持续稳定运行,将为我们全站迁移至 ASP.NET Core + Linux 扫清障碍. 这个 ASP.NE

经过上两篇实战Windows Server Docker系列文章,大家对安装Windows Docker服务以及如何打包现有IIS应用为docker镜像已经有了基本认识.接下来我们来简单讲讲一些最基本的运维问题.鉴于到目前为止我们只谈到单服务器部署.这里暂时不涉及集群模式下的复杂生产环境运维. 本主题将涵盖下面这些主要内容,由于这个主题包含的内容较多,将分成上下两篇发布: 上篇 远程操作Windows Docker服务器 自动化Docker编译和部署 Windows Docker网络配置和端口映

上篇中,我们主要介绍了使用docker-compose对Windows Docker单服务器进行远程管理,编译和部署镜像,并且设置容器的自动启动.但是,还有一些重要的问题没有解决,这些问题不解决,就完全谈不上运维: 问题一:如此部署的应用,在宿主机外部,只能通过宿主机的ip加一个个特定的端口来访问每个容器内的应用,这显然是不满足实际需求的. 问题二:相比于将应用直接部署在有UI界面的Windows Server,因为每个应用部署于自己的Windows Docker容器,当应用运行时发生各种问题时

.NET跨平台之旅:将QPS 100左右的ASP.NET Core站点部署到Linux服务器上 今天下午我们将生产环境中一个单台服务器 QPS(每秒请求数)在100左右的 ASP.NET Core 站点部署到了 Linux 服务器上,这是我们解决了在 .NET Core 上使用 EnyimMemcached(memcached客户端)的问题之后,.NET 跨平台之旅迈出的重要一步.这个 ASP.NET Core 站点,既用了缓存,也有数据库访问操作,是一个典型的 Web 站点,如果它能持续稳定运

什么是服务器?对于很多人来说也许只是简单成为在服务器端运行的程序的确如此,服务器通常意义就是说在服务器端运行的程序而已.那么我们怎么理解和分析游戏服务器哪? 传统意义上来说,程序运行后,正常流程, 启动 -> 加载必要数据 -> 分析必要数据 -> 接受连接 -> 登陆系统 -> 交换数据 -> 退出登陆. 这样单线程服务器的思路就算完成.有经验的同学都可以看得出这是最简单的程序运行流程,有一个最主要的问题就是这是一个单线程的流程,承载量自然就不大,吞吐量也就自然下降了

著名的 C10K 问题提出的时候, 正是 2001 年.这篇文章可以说是高性能服务器开发的一个标志性文档,它讨论的就是单机为1万个连接提供服务这个问题,当时因为硬件和软件的**,单机1万还是一个非常值得挑战的目标.但是时光荏苒,随着硬件和软件的飞速发展,单机1万的目标已经变成了最简单不过的事情.现在用任何一种主流语言都能提供单机1万的并发处理的能力.所以现在目标早已提高了100倍,变成C1000k,也就是一台服务器为100万连接提供服务.在2010年,2011年已经看到一些实现C1000K的文章

http://blog.csdn.net/sodme/article/details/213995 ———————————————————————————————————————————————————— 本文作者:sodme 本文出处:http://blog.csdn.net/sodme版权声明:本文可以不经作者同意任意转载,但转载时烦请保留文章开始前两行的版权.作者及出处信息. QQ游戏于前几日终于突破了百万人同时在线的关口,向着更为远大的目标迈进,这让其它众多传统的棋牌休闲游戏平台黯然失色

发现 VPS 服务器上的网站反应超级慢,简单的重启.重启各主要服务,发现mysql 的反应极其不正常. 一方面是问题,这与站点访问量有关.开始时从mysql 的配置文件 my.cnf 考虑,但志文工作室在这里的问题并不是此原因. 排查过程中 df -lh 命令,发现系统主目录磁盘使用率 100% 了.粗略估计应该是 /usr/ 下出了问题,执行命令: du -h –max-depth=1 /usr/local/ | sort -nr | more 查看并分析结果,发现 /usr/local/my