并发用户.在线用户和注册用户以及彼此之间的换算方法(估算模型).系统的最大并发用户数根据注册用户数来获得,换算方法一般是注册总人数的5%-20%之间:系统的并发数根据在线人数来获得,换算方法一般是在30%左右:在线用户数理解为正在使用系统的用户数,而注册用户数是系统注册的人数,这个人数静态的. 测试压力估算时采用如下原则: 1.系统在线用户数取系统总用户数的20%: 2.系统在线用户并发数取在线用户数的30%: 二,如何测试网站最大并发数 一个系统的最大并发用户数为1100,怎么能推算出该系统的

Performance Research, Part 1: What the 80/20 Rule Tells Us about Reducing HTTP Requests https://yuiblog.com/blog/2006/11/28/performance-research-part-1/ Performance Research, Part 1: What the 80/20 Rule Tells Us about Reducing HTTP Requests By YUI Te

二八法则的定义:在任何一组事物中,最重要的只占其中一小部分,约20%,其余80%尽管占多数,却是次要的. 二八法则的例子:社会上20%的人占有80%的社会财富 20%的工厂有80%的产出 80%的利润来自于20%的产品 20%的消费者贡献80%的利润 二八法则的应用:比如“20%的消费者贡献80%的利润”这一条,如果能把这20%的客户找出来,提供更好的服务,对于公司的发展和业绩的增长无疑是最大的帮助. 因此,在数据分析的时候,应该抓住关键指标,在重要的方向上进行分析,而不是试图每个方面都去分析一

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 ShuffleMapTask的计算结果保存在哪,随后Stage中的task又是如何知道从哪里去读取的呢,这个过程一直让我困惑不已. 用比较通俗一点的说法来解释一下Shuffle数据的写入和读取过程 每一个task负责处理一个特定的data partition task在初始化的时候就已经明确处理结果可能会产生多少个不同的data partition 利用partitioner函数,task将处理结果存入到不同的partition,这些数据存放在当前ta

首先介绍一下pv量:PV(访问量):即Page View, 即页面浏览量或点击量,用户每次刷新即被计算一次.UV(独立访客):即Unique Visitor,访问您网站的一台电脑客户端为一个访客.00:00-24:00内相同的客户端只被计算一次.IP(独立IP):即Internet Protocol,指独立IP数.00:00-24:00内相同IP地址之被计算一次.***************************问题:一个系统的日均pv量是8000,那么并发用户数应该是多少? 1.首先,我觉

谈谈技术原则,技术学习方法,代码阅读及其它(正文) 这篇文章是前一阵在水木BBS上和别人讨论中偶自己发言的摘编,是偶这几年开发过程完全经验式的总结.完全个人经验,供批判. 一.选用技术的原则 比较规范的软件开发过程要到有限的几个公司才能学到.偶现在所采用的方法都是圡方法,主程序员,测试驱动,文档和代码写在一起,原型.但基本上坚持几个原则: 在工作上以实用为主导,哪个实用学哪个,要以最小的努力获取最大的成效. 偶写过的第一个实用程序是把一个法律光盘导入到数据库中,光盘源文件格式需要分析.数据大概几

接口每天被5000个人调用,同时在线500人,每天要被调用50000次.  过了没多久测试完成写了一份报告发给项目经理: 并发 | 响应时间 | 应用服务器cpu |数据库服务器cpu |TPS | 50  |   1s    |    70%     |      20%     |50 | 100  |   1.3s   |    95%     |      30%     |75 | 200  |   2.9s   |    99%     |      30%     |70 | 50

目录 · 线程安全 · 线程安全的实现方法 · 互斥同步 · 非阻塞同步 · 无同步 · volatile关键字 · 线程间通信 · Object.wait()方法 · Object.notify()方法 · 编写线程间通信代码的套路 · 面试题:子线程.主线程交替循环 · 生产者-消费者问题 · 哲学家进餐问题 · 读者-写者问题 · 线程内共享 · 定时器 · JDK5新功能 · 线程池 · Callable和Future · ReentrantLock · ReadWriteLock · 

备注:博客园的markDown格式支持的特别不友好.也欢迎查看我的csdn的此篇文章链接:CountDownLatch.CyclicBarrier和Semaphore 使用示例及原理 CountDownLatch CountDownLatch用户监听某些初始化操作,并且线程进行阻塞,等初始化执行完毕后,通知主线程继续工作执行. CountDownLatch 使用示例 使用示例,线程t3 要等待t1和t2执行完毕才执行: /** * @Description: CountDownLatch 等待和

在Semaphore信号量非常适合高并发访问,新系统在上线之前,要对系统的访问量进行评估,当然这个值肯定不是随便拍拍脑袋就能想出来的,是经过以往的经验.数据.历年的访问量,已经推广力度进行一个合理的评估,当然评估标准不能太大也不能太小,太大的话投入的资源达不到实际效果,纯粹浪费资源,太小的话,某个时间点一个高峰值的访问量上来直接可以压垮系统. 相关概念: PV(page view)网络的总访问量,页面浏览量或点击量,用户每刷新一次就会被记录一次. UV(unique Visitor)访问网站的一

ab,qps,服务器性能压力   作者及来源: 陳聽溪 - 博客园    收藏到→_→:   摘要: ab,qps,服务器性能压力    http://www.makaidong.com/%E5%8D%9A%E5%AE%A2%E5%9B%AD%E7%9F%A5%E9%81%93/17732.shtml     "ab,qps,服务器性能压力":关键词:ab qps 服务器 性能 压力 http://www.makaidong.com/program/641799.html 转载:并发用

代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据 80/20 原则,实现程序的重构.优化.扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量.优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率. 改进算法,选择合适的数据结构 字典 (dictionary) 与列表 (list) Python 字典中使用了 hash table,因此查找操作的复杂度为 O(1),而 list 实际是个数组,在 list 中,查找需要遍历整个 list,其复杂度为

选择了脚本语言就要忍受其速度,这句话在某种程度上说明了 python 作为脚本的一个不足之处,那就是执行效率和性能不够理想,特别是在 performance 较差的机器上,因此有必要进行一定的代码优化来提高程序的执行效率.如何进行 Python 性能优化,是本文探讨的主要问题.本文会涉及常见的代码优化方法,性能优化工具的使用以及如何诊断代码的性能瓶颈等内容,希望可以给 Python 开发人员一定的参考. Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下

摘要:代码优化能够让程序运行更快,可以提高程序的执行效率等,对于一名软件开发人员来说,如何优化代码,从哪里入手进行优化?这些都是他们十分关心的问题.本文着重讲了如何优化Python代码,看完一定会让你收获满满! 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据80/20原则,实现程序的重构.优化.扩展以及文档相关的事情通常需要消耗80%的工作量.优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率. 改进算法,选择合适的数据结构 一个良好的算法能够

前面说了对我这一年多的工作进行一个总结,由于工作比较紧,加上本人比较懒,一直没能抽出时间来写,最近稍微闲下来了.先写一篇GPU优化的,后续的文章希望能慢慢补齐.这些基本都是我个人优化的实际经验,也参考了一些文章,我都放在后面引用 部分了,感兴趣的可以深入研究.个人理解可能有问题,如有不正确的还请指正,下面进入正题. 由于图形引擎的复杂性,瓶颈可能发生在CPU.GPU.,也可能发生在CPU与GPU的传输数据与交互之中.这里我们只假设瓶颈在GPU上,讨论GPU的优化方法. Premature opt

Python编程规范及性能优化 Ptyhon编程规范 编码 所有的 Python 脚本文件都应在文件头标上 # -*- coding:utf-8 -*- .设置编辑器,默认保存为 utf-8 格式. 注释 业界普遍认同 Python 的注释分为两种的概念,一种是由 # 开头的“真正的”注释,另一种是 docstrings.前者表明为何选择当前实现以及这种实现的原理和难点,后者表明如何使用这个包.模块.类.函数(方法),甚至包括使用示例和单元测试. 坚持适当注释原则.对不存在技术难点的代码坚持不注

原文:Python 代码性能优化技巧 Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据 80/20 原则,实现程序的重构.优化.扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量.优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率. 改进算法,选择合适的数据结构 一个良好的算法能够对性能起到关键作用,因此性能改进的首要点是对算法的改进.在算法的时间复杂度排序上依次是: O(1) -> O(lg n) -> O(

选择了脚本语言就要忍受其速度,这句话在某种程度上说明了 python 作为脚本的一个不足之处,那就是执行效率和性能不够理想,特别是在 performance 较差的机器上,因此有必要进行一定的代码优化来提高程序的执行效率.如何进行 Python 性能优化,是本文探讨的主要问题.本文会涉及常见的代码优化方法,性能优化工具的使用以及如何诊断代码的性能瓶颈等内容,希望可以给 Python 开发人员一定的参考. Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下

Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据 80/20 原则,实现程序的重构.优化.扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量.优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率. 改进算法,选择合适的数据结构 一个良好的算法能够对性能起到关键作用,因此性能改进的首要点是对算法的改进.在算法的时间复杂度排序上依次是: O(1) -> O(lg n) -> O(n lg n) -> O(n^2

CMU是全美以至全球公认的CS最猛的大学之一,没办法,作为CS的发源地,再加上三位神一样的人先后在此任教:Alan Perlis(CS它祖宗+第一届Turing奖获得者).Allen Newell(AI缔造者+Turing奖获得者)和Herbert Simon(AI缔造者+Turing奖获得者+Nobel经济学奖获得者,当代的Leibniz,偶佩服到死的一个天神下凡级的人物,他的自传 Models of my life偶特意珍藏了两本),三位巨头培养出一大摊小神级别的人物,这一大摊小神级的人物又