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.

近期看了一些JVM和并发编程的专栏,结合自身理解,来做一个关于(线程池线程数与(CPU密集型任务和I/O密集型任务)的关系)的总结: 1.任务类型举例: 1.1: CPU密集型: 例如,一般我们系统的静态资源,比如js,css等,会存在一个版本号,如 main.js?v0,每当用户访问这个资源的时候,会发送一个比对请求到服务端,比对本地静态文件版本和服务端的文件版本是否一致,不一致则更新.这种任务一般不占用大量IO,所以后台服务器可以快速处理,压力落在CPU上. 1.2: I/O密集型: 比方说

去年看过一篇<ThreadPoolExecutor详解>大致讲了ThreadPoolExecutor内部的代码实现. 总结一下,主要有以下四点: 当有任务提交的时候,会创建核心线程去执行任务(即使有核心线程空闲仍会创建):当核心线程数达到corePoolSize时,后续提交的都会进BlockingQueue中排队:当BlockingQueue满了(offer失败),就会创建临时线程(临时线程空闲超过一定时间后,会被销毁):当线程总数达到maximumPoolSize时,后续提交的任务都会被Re

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

cpu个数.核数.线程数.Java多线程关系的理解 2017年12月08日 15:35:37 一 cpu个数.核数.线程数的关系 cpu个数:是指物理上,也及硬件上的核心数: 核数:是逻辑上的,简单理解为逻辑上模拟出的核心数: 线程数:是同一时刻设备能并行执行的程序个数,线程数=cpu个数 * 核数 二 cpu线程数和Java多线程 首先明白几个概念: (1) 单个cpu线程在同一时刻只能执行单一Java程序,也就是一个线程 (2) 单个线程同时只能在单个cpu线程中执行 (3) 线程是操作系统

关于线程池的几个参数,很多人不是很清楚如何配置,他们之间是什么关系,我用代码来证明一下. package www.itbac.com; import java.util.concurrent.*; public class ExecutorTest { public static void main(String[] args) { // 创建线程池 , 参数含义 :(核心线程数,最大线程数,加开线程的存活时间,时间单位,任务队列长度) ThreadPoolExecutor pool = new

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

1.总结系统限制有: /proc/sys/kernel/pid_max #查系统支持的最大线程数,一般会很大,相当于理论值 /proc/sys/kernel/thread-max max_user_process(ulimit -u) #系统限制某用户下最多可以运行多少进程或线程 /proc/sys/vm/max_map_count 硬件内存大小 2.Java虚拟机本身限制: -Xms  #intial java heap size -Xmx  #maximum java heap size -

[Tomcat中日志打印对性能测试的影响] 一般都提供了这样5个日志级别: ▪ Debug ▪ Info ▪ Warn ▪ Error ▪ Fatal 由于性能测试需要并发进行压力测试,如果日志级别是info或者debug就会严重影响系统的性能,磁盘IO读写和网络会造成瓶颈,所以性能测试或者上线系统的日志级别需要修改为WARN或者ERROR,日志文件为/tomcat/apache-tomcat-7.0.40/webapps/HSEAP/WEB-INF/conf/ log4j.properties

linux系统对线程数量有个最大限制,当达到系统限制的最大线程数时使用账号密码ssh到系统时是无法登陆的,会报Write failed: Broken pipe,或者是shell request faied on chanel 0.在root用户下切换到该用户也会报错,su clouder,提示:su:Failed to execute /bin/bash:资源暂时不可用 $ ulimit -u 1024 由此可以看出最大线程数为1024 修改最大线程数的配置 # vi /etc/securit

原文地址:http://www.dn580.com/dnzs/dncs/2013/10/08/172948914.html 我们在选购电脑的时候,CPU是一个需要考虑到核心因素,因为它决定了电脑的性能等级.CPU从早期的单核,发展到现在的双核,多核.CPU除了核心数之外,还有线程数之说,下面笔者就来解释一下CPU的核心数与线程数的关系和区别. 简单地说,CPU的核心数是指物理上,也就是硬件上存在着几个核心.比如,双核就是包括2个相对独立的CPU核心单元组,四核就包含4个相对独立的CPU核心单元组

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

linux下普通用户最大允许使用线程数为1024: 但是并发量大时,该1024配置项远远不够满足我们的需要,我们可以修改/etc/security/limits.d/90-nproc.conf配置设置用户使用线程

问题:Tomcat线程数是不是越大越好呢? 答案肯定是否定的. Tomcat的处理速度跟线程数不是完全成正比的,设置不恰当会出现相反的效果.服务的负载计算包括了CPU的使用率和资源等待. 第一种情况,资源等待比较少,那么系统响应时间就是限制在CPU的计算上面了. 这时候线程数应该设置小一点,降低同一时间争抢CPU的线程数,可以提高线程效率,从而提升系统的处理能力. 第二种情况,资源等待比较多,比如文件的读写或者请求数据库等. 这时候线程数就要增加一些,这样子才能提高处理的请求个数,从而提高系统的

线程池应该设置多少线程合适,怎么样估算出来.最近接触到一些相关资料,现作如下总结. 最开始接触线程池的时候,没有想到就仅仅是设置一个线程池的大小居然还有这么多的学问,汗颜啊. 首先,需要考虑到线程池所进行的工作的性质: IO密集型 CPU密集型 简单的分析来看,如果是CPU密集型的任务,我们应该设置数目较小的线程数,比如CPU数目加1.如果是IO密集型的任务,则应该设置可能多的线程数,由于IO操作不占用CPU,所以,不能让CPU闲下来.当然,如果线程数目太多,那么线程切换所带来的开销又会对系统的

测试方法 24MB的一张4K图片,连续计算5次直方图. 小米mix2s, 高通骁龙 845.4大核,4小核. 数据表格 线程数 绝对时间(s) 累计CPU时间(s) 每线程平均耗时(us) 每线程最大耗时(us) 每线程最小耗时(us) 1 0.61 0.58 587046 587046 587046 2 0.60 1.18 588503.5 588689 588318 3 0.61 1.76 587499.7 588286 586093 4 0.64 2.35 604698.3 621798

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

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

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

[原创]如何确定Kafka的分区数.key和consumer线程数   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