用过了很多压测工具,却一直没找到中意的那款.最近试了wrk感觉不错,写下这份使用指南给自己备忘用,如果能帮到你,那也很好. 安装 wrk支持大多数类UNIX系统,不支持windows.需要操作系统支持LuaJIT和OpenSSL,不过不用担心,大多数类Unix系统都支持.安装wrk非常简单,只要从github上下载wrk源码,在项目路径下执行make命令即可. git clone https://github.com/wg/wrk make make之后,会在项目路径下生成可执行文件wrk,随后

WebSphere 中池资源调优 - 线程池.连接池和 ORB 来自:https://www.ibm.com/developerworks/cn/websphere/library/techarticles/1106_zhuxl_websphereenhancement/1106_zhuxl_websphereenhancement.html IBM WebSphere Application Server (以下简称 WAS)能支持的应用程序越来越多,而这些应用程序有各自的独特特性.需求和服务

最少连接算法 使用最少连接算法可以使得nginx优先选择连接最少的上游服务器,需要用到upstream_least_conn模块. 如何跨worker进程生效 因为nginx是多进程结构的,默认多个worker进程间无法共享数据.使用upstream_zone模块可以实现这个需求.

原文地址:Nested-Loop Join Algorithms mysql在表之间执行连接操作,包括了使用循环嵌套算法或者其他在此基础上的变形. 循环嵌套连接算法: 一个简单的嵌套循环连接(NLJ:nested-loop jon)算法,每一次运用一个循环从第一个表里读取行,通过每一行去嵌套循环连接第二个表.这个过程被重复了多次,因为还有剩余的待连接的表. 假设使用以下连接类型来执行三个表t1,t2和t3之间的连接: Table Join Type t1 range t2 ref t3 ALL

背景:最新项目需求调用http接口,所以打算使用最新的httpClient客户端写一个工具类,写好了以后在实际应用过程中遇到了一些问题,因为数据量还算 大,每次处理大概要处理600-700次请求,平均算下来大概需要20分钟,这个速度虽然是跑在定时任务中的,但是也是不能忍受的,所以有了这个博客. 1.首先想到的解决办法就是多线程发请求了,但是这个有坑,最后会在结果处说明. 2.代码方面如下 ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPoo

返回ProxySQL系列文章:http://www.cnblogs.com/f-ck-need-u/p/7586194.html 1.ProxySQL的线程 ProxySQL由多个模块组成,是一个多线程的daemon类程序.每个模块都有一个或多个线程去执行任务. 例如,以下是刚启动ProxySQL时的进程情况,一个main进程,一个主线程,21个线程. [root@s1 ~]# pstree | grep proxy |-proxysql---proxysql---21*[{proxysql}]

   thread_pool 和 connection_pool 当客户端请求的数据量比较大的时候,使用线程池可以节约大量的系统资源,使得更多的CPU时间和内存可以高效地利用起来.而数据库连接池的使用则将大大提高程序运行效率,同时,我们可以通过其自身的管理机制来监视数据库连接的数量.使用情况等.本文我们主要就介绍一下线程池和数据库连接池的原理,接下来我们一起来了解一下这一部分内容. 首先介绍什么是mysql thread pool,干什么用的?使用线程池主要可以达到以下两个目的:1.在大并发的时

文章转载自:https://www.cnblogs.com/f-ck-need-u/p/9281909.html ProxySQL的线程 ProxySQL由多个模块组成,是一个多线程的daemon类程序.每个模块都有一个或多个线程去执行任务. 例如,以下是刚启动ProxySQL时的进程情况,一个main进程,一个主线程,21个线程. # pstree | grep proxy |-proxysql---proxysql---21*[{proxysql}] 下面是正常运行时使用的线程列表: 1.1

前言 在上一篇<java线程池,阿里为什么不允许使用Executors?>中我们谈及了线程池,同时又发现一个现象,当最大线程数还没有满的时候耗时的任务全部堆积给了单个线程, 代码如下: ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor( 1, //corePoolSize 100, //maximumPoolSize 100, //keepAliveTime TimeUnit.SECONDS, //unit new LinkedBlock

小表驱动大表 1.概念 驱动表的概念是指多表关联查询时,第一个被处理的表,使用此表的记录去关联其他表.驱动表的确定很关键,会直接影响多表连接的关联顺序,也决定了后续关联时的查询性能. 2.原则 驱动表的选择遵循一个原则: 在对最终结果集没影响的前提下,优先选择结果集最小的那张表作为驱动表.改变驱动表就意味着改变连接顺序,只有在不会改变最终输出结果的前提下才可以对驱动表做优化选择.外连接的顺序改变就很可能影响结果. 预估结果集的原则: 如果where里没有相应表的筛选条件,无论on里是否有相关条件

用过了很多压测工具,却一直没找到中意的那款.最近试了wrk感觉不错,写下这份使用指南给自己备忘用,如果能帮到你,那也很好. 安装 wrk支持大多数类UNIX系统,不支持windows.需要操作系统支持LuaJIT和OpenSSL,不过不用担心,大多数类Unix系统都支持.安装wrk非常简单,只要从github上下载wrk源码,在项目路径下执行make命令即可. git clone https://github.com/wg/wrk make make之后,会在项目路径下生成可执行文件wrk,随后

wrk是linux下开源的性能测试工具,并且只能在linux下运行,下面介绍下安装教程(以ubantu18.04环境为例): 1.预先安装git,如:apt install git 2.从git上拉取wrk:git clone https://github.com/wg/wrk.git wrk 3.cd wrk 4.apt-get install build-essential -y 5.make 6.把生成的 wrk 移到一个 PATH 目录下面, 比如 : sudo cp wrk /usr/

安装 wrk支持大多数类UNIX系统,不支持windows.需要操作系统支持LuaJIT和OpenSSL,不过不用担心,大多数类Unix系统都支持.安装wrk非常简单,只要从github上下载wrk源码,在项目路径下执行make命令即可. git clone https://github.com/wg/wrk cd 安装目录 make make之后,会在项目路径下生成可执行文件wrk,随后就可以用其进行HTTP压测了.可以把这个可执行文件拷贝到某个已在path中的路径,比如/usr/local/

wrk 是一个很简单的 http 性能测试工具,没有Load Runner那么复杂,他和 apache benchmark(ab)同属于HTTP性能测试工具,但是比 ab 功能更加强大,并且可以支持lua脚本来创建复杂的测试场景. wrk 的一个很好的特性就是能用很少的线程压出很大的并发量,原因是它使用了一些操作系统特定的高性能 io 机制, 比如 select, epoll, kqueue 等. 其实它是复用了 redis 的 ae 异步事件驱动框架. 确切的说 ae 事件驱动框架并不是 re

安装 wrk支持大多数类UNIX系统,不支持windows.需要操作系统支持LuaJIT和OpenSSL,不过不用担心,大多数类Unix系统都支持.安装wrk非常简单,只要从github上下载wrk源码,在项目路径下执行make命令即可. git clone https://github.com/wg/wrk cd 安装目录 make make之后,会在项目路径下生成可执行文件wrk,随后就可以用其进行HTTP压测了.可以把这个可执行文件拷贝到某个已在path中的路径,比如/usr/local/

一.简介 wrk 是一款针对 Http 协议的基准测试工具,它能够在单机多核 CPU 的条件下,使用系统自带的高性能 I/O 机制,如 epoll,kqueue 等,通过多线程和事件模式,对目标机器产生大量的负载. 优势: 轻量级性能测试工具 安装简单 学习曲线基本为0,几分钟就学会使用了 基于系统自带的高性能I/O机制,如epoll,kqueue,利用异步的事件驱动框架,通过很少的线程就可以压出很大的并发量 劣势: wrk 目前仅支持单机压测,后续也不太可能支持多机器对目标机压测,因为它本身的

作者: Panagiotis Bouros ∗Department of Computer ScienceAarhus University, Denmarkpbour@cs.au.dkNikos Mamoulis †Dept. of Computer Science & EngineeringUniversity of Ioannina, Greecenikos@cs.uoi.gr 翻译:陈祥春 摘要 区间连接是在时间,空间和不确定数据库中查找应用程序的基本操作.尽管已经提出了许多用于区间连接

原文:http://www.talkwithtrend.com/Article/207511 池(Pool)是WebSphere中最常涉及的概念之一.从网络.Web 服务器.Web 容器.EJB 容器,一直到数据源,每一个环节都线程池.连接池的影子.要想恰当配置这些池的大小,首先要了解漏斗模型. 通常,WebSphere应用中的一个请求到达服务器,到真正开始处理,要经过一系列的连接池.广域网上可能有大量的并发用户同时访问Web服务器,Web服务器上同时活动(Active)的连接可能高达10000

对于一个server,我们一般考虑他所能支撑的qps,但有那么一种应用, 我们需要关注的是它能支撑的连接数个数,而并非qps,当然qps也是我们需要考虑的性能点之一.这种应用常见于消息推送系统,也称为comet应用,比 如聊天室或即时消息推送系统等.comet应用具体可见我之前的介绍,在此不多讲.对于这类系统,因为很多消息需要到产生时才推送给客户端,所以当没有消 息产生时,就需要hold住客户端的连接,这样,当有大量的客户端时,就需要hold住大量的连接,这种连接我们称为长连接.   首先,我们

线程池和连接池   线程池的原理:     来看一下线程池究竟是怎么一回事?其实线程池的原理很简单,类似于操作系统中的缓冲区的概念,它的流程如下:先启动若干数量的线程,并让这些线程都处于睡眠状态,当客户端有一个新请求时,就会唤醒线程池中的某一个睡眠线程,让它来处理客户端的这个请求,当处理完这个请求后,线程又处于睡眠状态. 为什么要使用线程池: 高峰期客户端请求并发量大,如果为每个客户端请求创建一个新线程的话,那耗费的CPU时间和内存将是惊人的,如果采用一个拥有多个线程的线程池,那将会节约大量的的