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

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.

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

.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

如果你对项目管理.系统架构有兴趣,请加微信订阅号"softjg",加入这个PM.架构师的大家庭 一个网站就像一个人,存在一个从小到大的过程.养一个网站和养一个人一样,不同时期需要不同的方法,不同的方法下有共同的原则.本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会. 1:积累是必不可少的 架构师不是一天练成的. 1999年,我作了一个个人主页,在学校内的虚拟空间,参加了一次主页大赛,几个DREAMWEAVER的页面,几个TABLE作布局,一个DB连接,几行PHP的代码嵌入在HT

每天抽出一些时间学习 Angular2 ,并准备把手头上的项目移植为 Angular2 , 不过今天又遇到了一些小问题. 准备写一个导航类适于管理后台常见的右边导航,如博客园的这种: ! 使用 g generate component nav-left 建立了一个名为 nav-left 的导航组件. 这里需要检查app,modile.ts中是否已经有你新建的组件.一般会自动添加,如果不存在需要添加引用: import { NavLeftComponent } from './nav-left/n

对于我们开发来说,我们日常最熟悉的工作就是把客户的需求实现并交付.但是,事情并不是往往就这样结束了,我们还需要后续对上线的系统进行跟踪调查,查看系统的运行情况.为什么呢?一方面,我们需要关注系统在运行过程中的健康问题,是否有异常等等:另一方面我们需要了解系统性能和容量是否能满足用户的日常访问.只有去了解线上系统的运行状况,才能让为后续项目提供参考,及早的调节以避免故障问题.对于应用系统在线上出现的异常,我们可以通过监控系统的日志扫描或者一些监控api来进行异常监控.比如可以通过应用的监控系统来查

本文邀请阿里云CDN HTTPS技术专家金九,分享Tengine的一些HTTPS实践经验.内容主要有四个方面:HTTPS趋势.HTTPS基础.HTTPS实践.HTTPS调试. 一.HTTPS趋势 这一章节主要介绍近几年和未来HTTPS的趋势,包括两大浏览器chrome和firefox对HTTPS的态度,以及淘宝天猫和阿里云CDN的HTTPS实践情况. 上图是 chrome 统计的HTTPS网页占比的趋势,2015年的时候,大多数国家的HTTPS网页加载次数只占了不到 50%,2016年美国这个占

原文地址:http://www.uml.org.cn/zjjs/201307172.asp 一个网站就像一个人,存在一个从小到大的过程.养一个网站和养一个人一样,不同时期需要不同的方法,不同的方法下有共同的原则.本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会. 1:积累是必不可少的 架构师不是一天练成的. 1999年,我作了一个个人主页,在学校内的虚拟空间,参加了一次主页大赛,几个DREAMWEAVER的页面,几个TABLE作布局,一个DB连接,几行PHP的代码嵌入在HTML中,再用F

http://www.linuxde.net/2013/05/13581.html 一个网站就像一个人,存在一个从小到大的过程.养一个网站和养一个人一样,不同时期需要不同的方法,不同的方法下有共同的原则.本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会. 积累是必不可少的 架构师不是一天练成的. 1999年,我作了一个个人主页,在学校内的虚拟空间,参加了一次主页大赛,几个DREAMWEAVER的页面,几个TABLE作布局,一个DB连接,几行PHP的代码嵌入在HTML中,再用ftp传到服务

本篇学习Spring Cloud家族中的重要成员:Hystrix.分布式系统中一个服务可能依赖着很多其他服务,在高并发的场景下,如何保证依赖的某些服务如果出了问题不会导致主服务宕机这个问题就会变得异常重要. 针对这个问题直观想到的解决方案就是做依赖隔离.将不同的依赖分配到不同的调用链中,某一条链发生失败不会影响别的链.今天要说的Hystrix就提供了这样的功能.Hystrix的作用就是处理服务依赖,帮助我们做服务治理和服务监控. 那么Hystrix是如何解决依赖隔离呢?从官网上看到这样一段: H

本文邀请阿里云CDN HTTPS技术专家金九,分享Tengine的一些HTTPS实践经验.内容主要有四个方面:HTTPS趋势.HTTPS基础.HTTPS实践.HTTPS调试. 一.HTTPS趋势 这一章节主要介绍近几年和未来HTTPS的趋势,包括两大浏览器chrome和firefix对HTTPS的态度,以及淘宝天猫和阿里云CDN的HTTPS实践情况. 上图是 chrome 统计的HTTPS网页占比的趋势,2015年的时候,大多数国家的HTTPS网页加载次数只占了不到 50%,2016年美国这个占

在NVIDIA(CUDA,CUBLAS)和Intel MKL上快速实现BERT推理 直接在NVIDIA(CUDA,CUBLAS)或Intel MKL上进行高度定制和优化的BERT推理,而无需tensorflow及其框架开销. 仅支持BERT(转换器). 基准测试 环境 Tesla P4 28 * Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2680 v4 @ 2.40GHz Debian GNU/Linux 8 (jessie) gcc (Debian 4.9.2-10+deb8u1) 4.

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前言 无论我们做什么系统,95%的系统都离不开注册,登录: 而游戏更加关键,频繁登录,并发登录,导量登录:如果登录承载不起来,那么游戏做的再好,都是徒然,进不去啊: 序言 登录所需要的承载,包含程序和数据存储瓶颈,统一都可以看成io瓶颈: 我的登录服务器,操作只是做登录注册和返回服务器列表功能(只要其他负载均衡不讲解,软负载,硬负载): 登录服务器,分不同渠道登录验证,本地渠道验证,如果登录账户不存在,直接注册账户,然后返回token码: 其他服务器只认token登录需求:减少其他服务器的数据库

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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

转自:http://www.cnblogs.com/coldplayerest/archive/2012/06/28/2567656.html 1. 计算网络的QPS时,必须要指定并发度,否则没有意义. 2. 等式关系: QPS = 并发度 / 用户平均等待时间 QPS = 1 / 服务器平均请求处理时间 用户平均等待时间 / 并发度 = 服务器平均请求处理时间 3. QPS是指在一定并发度下,服务器每秒可以处理多少请求.这是从服务器的角度来说的,而不是从每个用户的角度再乘以并发度来说的. 4.