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

根据压测结果做出的修改历史: 第一步:只针对maxWorkerThreads.maxIoThreads和minWorkerThreads做了修改<processModel autoConfig="false" maxWorkerThreads="100" maxIoThreads="100" minWorkerThreads="50" />,发现并无明显性能提升. 第二步:针对第一步,提高了三个参数的值maxWor

背景 在做性能测试的时候,传统方式都是用并发虚拟用户数来衡量系统的性能(站在客户端视角),一般适用于一些网页站点例如首页.H5的压测:而RPS(Requests per second)模式主要是为了方便直接衡量系统的吞吐能力TPS(Transaction Per Second,每秒事务数)而设计的(站在服务端视角),按照被压测端需要达到TPS等量设置相应的RPS,应用场景主要是一些动态的接口API,例如登录.提交订单等等. VU(虚拟用户)和TPS之间也有其逻辑关系,具体请参见本文下方的说明.

最近在写一些东西的时候,把一些内容整理了一下. 在考虑压力工具中的用户数(有些工具中称为线程数,本文后续都用"用户数"来说明).响应时间.TPS三者之间的关系时,想到之前也有人问起过这样的问题,就是他们三者之间的共生的关系到底是什么样呢. 这个公式我想谁都能知道了: TPS = ( 1 / RT ) * user  (其中,RT单位是秒,user是用户数) 先来画一下最简单的图(假设前提:每个user的事务定义都是一致的.): 当有五个用户时,响应时间都稳定保持在0.2s,那这个场景的

现象 今天在做一个项目时, 将 tomcat 的 maxThreads 加大, 加到了 1024, tomcat 提供的服务主要是做一些运算, 然后插入 redis, 查询 redis, 最后将任务返回给客户端 在做压测时, 同时开了 1000 个线程, 并发发起 http 请求去访问 tomcat 的服务, 结果在第一次访问 tomcat 时出现了一系列的 redis 查询超时, 例如 1000 个并发发起 10W 次请求, 可能头 1W 次请求会有 2000 次左右的 redis 超时造成服

作者:鹿丸不会多项式  出处:http://www.cnblogs.com/hechao123   转载请先与我联系. 一.问题描述 前阵子我们因为B机房故障,将所有的流量切到了A机房,在经历了推送+自然高峰之后,A机房所有服务器都出现java线程数接近1000的情况(1000是设置的max值),在晚上7点多观察,java线程数略有下降,但还是有900+的样子,而此时,单台服务器的TPS维持在400/s,并不是一个特别大的量.然后将A机房一台机器下线,继续观察,到了晚上9点多,那台下线的机器,j

在Tomcat配置文件conf下面 server.xml 中的配置中和连接数相关的参数有: minProcessors:最小空闲连接线程数,用于提高系统处理性能,默认值为10 maxProcessors:最大连接线程数,即:并发处理的最大请求数,默认值为75 acceptCount:允许的最大连接数,应大于等于maxProcessors,默认值为100 enableLookups:是否反查域名,取值为:true或false.为了提高处理能力,应设置为false connectionTimeout

查看最大线程数: cat /proc/sys/kernel/threads-max ulimit User limits - limit the use of system-wide resources. Syntaxulimit [-acdfHlmnpsStuv] [limit] Options -S Change and report the soft limit associated with a resource. -H Change and report the hard limit

本文前半部分结论存在严重错误,请看最后2015-1-20更新部分. 最近一直在解决线上一个问题,表现是: Tomcat每到凌晨会有一个高峰,峰值的并发达到了3000以上,最后的结果是Tomcat线程池满了,日志看很多请求超过了1s. 服务器性能很好,Tomcat版本是7.0.54,配置如下: <Executor name="tomcatThreadPool" namePrefix="catalina-exec-" maxThreads="3000&q

GPU线程以网格(grid)的方式组织,而每个网格中又包含若干个线程块,在G80/GT200系列中,每一个线程块最多可包含512个线程,Fermi架构中每个线程块支持高达1536个线程.同一线程块中的众多线程拥有相同的指令地址,不仅能够并行执行,而且能够通过共享存储器(Shared memory)和栅栏(barrier)实现块内通信.这样,同一网格内的不同块之间存在不需要通信的粗粒度并行,而一个块内的线程之间又形成了允许通信的细粒度并行.这些就是CUDA的关键特性:线程按照粗粒度的线程块和细粒度

假设Tomcat每到固定一个时间会有一个高峰,峰值的并发达到了3000以上,最后的结果是Tomcat线程池满了,日志看很多请求超过了1s. 服务器性能很好,Tomcat版本是7.0.54,配置如下 <Executor name="tomcatThreadPool" namePrefix="catalina-exec-" maxThreads="3000" minSpareThreads="800"/> <Co

目前线上系统包含 数据收集+数据分析+中心服务,三个均为 tomcat,共用一个mysql服务. 由于tomcat最大线程数200 *3 =600,最大并发时,会有600个jdbc连接.当然这是极端情况. 而数据分析服务是不需要高并发的,所以将其最大线程数设为200,jdbc最大活跃连接30. 中心服务目前也不是高并发,tps 也就 10. 收据收集属于高并发,tps 150. 所以,调优措施:设置mysql 最大连接数为200. 数据分析 jdbc活跃连接 30(避免浪费导致max_conne

ulimit命令查看和更改系统限制 ulimit命令详解 ulimit用于shell启动进程所占用的资源,可以用来设置系统的限制 语法格式 ulimit [-acdfHlmnpsStvw] [size] 在/etc/security/limits.conf文件中定义 限制. 命令参数 描述 例子 -H 设置硬资源限制,一旦设置不能增加. ulimit – Hs 64:限制硬资源,线程栈大小为 64K. -S 设置软资源限制,设置后可以增加,但是不能超过硬资源设置. ulimit – Sn 32:

我们在买电脑的时候,经常会看cpu的参数,对cpu的描述有这几种:“双核”.“双核四线程”.“四核”.“四核四线程”.“四核8线程”……. 我们接触的电脑基本上都只有一个cup.cpu的个数很容易得到,螺丝刀拆开你的电脑数一下就行了.这没有什么好说的. 为了给电脑更高的性能,一个cup中集成了多个内核,这样电脑的性能就成倍的提升.随着科技的发展,我们发现每个内核的性能也变的十分强大,于是一个内核又被分成两个线程.但是,我们要注意的是,一个cpu分成多个内核,这是物理的分隔,拆开cpu是可以看到的

目录 一.理论分析 二.实际应用 为了加快程序处理速度,我们会将问题分解成若干个并发执行的任务.并且创建线程池,将任务委派给线程池中的线程,以便使它们可以并发地执行.在高并发的情况下采用线程池,可以有效降低线程创建释放的时间花销及资源开销,如不使用线程池,有可能造成系统创建大量线程而导致消耗完系统内存以及“过度切换”(在JVM中采用的处理机制为时间片轮转,减少了线程间的相互切换) . 但是有一个很大的问题摆在我们面前,即我们希望尽可能多地创建任务,但由于资源所限我们又不能创建过多的线程.那么在高

转:https://mp.weixin.qq.com/s/-lSiVDfqYrKk_w-xitYBhA 背景:新功能开发测试完成后,准备发布上线,当发布完第三台机器时,监控显示其中一台机器CPU突然飙升到300%,Dubbo活动线程数直接飙到1000+,不得不停止发布,立马回滚出问题的机器,回滚之后恢复正常:继续观察另外两台已经发布的机器,最终,无一幸免,只能全部回滚了. 下面是我的故障排查过程: 监控日志分析 首先查看故障时间点的应用日志,发现大量方法耗时较久,其中filterMission方

转自 http://zhanjindong.com 最近一直在解决线上一个问题,表现是: Tomcat每到凌晨会有一个高峰,峰值的并发达到了3000以上,最后的结果是Tomcat线程池满了,日志看很多请求超过了1s. 服务器性能很好,Tomcat版本是7.0.54,配置如下: <Executor name="tomcatThreadPool" namePrefix="catalina-exec-" maxThreads="3000" min

在Kafak中国社区的qq群中,这个问题被提及的比例是相当高的,这也是Kafka用户最常碰到的问题之一.本文结合Kafka源码试图对该问题相关的因素进行探讨.希望对大家有所帮助.   怎么确定分区数?     “我应该选择几个分区?”——如果你在Kafka中国社区的群里,这样的问题你会经常碰到的.不过有些遗憾的是,我们似乎并没有很权威的答案能够解答这样的问题.其实这也不奇怪,毕竟这样的问题通常都是没有固定答案的.Kafka官网上标榜自己是"high-throughput distributed

文章来源:http://www.cnblogs.com/huxi2b/p/4583249.html ----------------------------------------------------------------------------------------- 在Kafak中国社区的qq群中,这个问题被提及的比例是相当高的,这也是Kafka用户最常碰到的问题之一.本文结合Kafka源码试图对该问题相关的因素进行探讨.希望对大家有所帮助.   怎么确定分区数?     “我应该选

最近一直在解决线上一个问题,表现是: Tomcat每到凌晨会有一个高峰,峰值的并发达到了3000以上,最后的结果是Tomcat线程池满了,日志看很多请求超过了1s. 服务器性能很好,Tomcat版本是7.0.54,配置如下: <Executor name="tomcatThreadPool" namePrefix="catalina-exec-" maxThreads="3000" minSpareThreads="800&quo