一.COSBench安装 COSBench是Intel团队基于java开发,对云存储的测试工具,全称是Cloud object Storage Bench 吐槽下,貌似这套工具是intel上海团队开发的,竟然没有中文的相关资料. 同所有的性能测试工具一样,COSBench也分控制台和发起请求的driver,且driver可以分布式部署.可以支持swift.s3.Openstack等接口 1. 下载COSBench工具 下载地址为:https://github.com/intel-cloud/co

小结: 1. 海量异构数据的存储问题 如何将不同品类,异构的数据统一存储起来呢? (1)全品类通用属性统一存储: (2)单品类特有属性,品类类型与通用属性json来进行存储: 2. 入口层是Java研发的,聚合层与检索层都是C语言研发的 3. (1)数据库提供“帖子id”的正排查询需求: (2)所有非“帖子id”的个性化检索需求,统一走外置索引: 4. 定期全量重建索引 5. 为应对100亿级别数据量.几十万级别的吞吐量,业务线各种复杂的复杂检索查询,扩展性是设计重点: (1)统一的代理层,作为

问题现象 ECS Windows系统服务器基于IIS搭建的网站由于IIS默认的配置,服务器最多只能处理5000个同时请求,访问量大时很容易导致报错: Error Summary:  HTTP Error 503.2 - Service Unavailable  The serverRuntime@appConcurrentRequestLimit setting is being exceeded.  Detailed Error Information:  Module IIS Web Cor

使用jmeter进行压力测试 ,测试情况有 1.一秒钟投1次请求(一个线程) 持续30分钟的情况 2.一秒钟发送2次请求(两个线程)  持续30分钟的情况 下面说一下如何使用jmeter 测试这两种情况 第一种情况在线程组里面设置线程数为1,ramp-up period(in seconds)为1, 循环次数为:1800,如图 循环次数为:1800说明:一共执行的次数,因为是一秒一次 设置成1800就是执行30分钟的意思(1800/60=30) 在线程组里面添加常数吞吐量定时器(Constant

SQLite插入数据效率最快的方式就是:开启事务  +   insert语句  +  关闭事务(提交) 利用事务的互斥性,如果在批量的插入操作前显式地开启一次事务,在插入操作结束后,提交事务,那么所有的操作将只执行一次事务,大大地提高IO效率 开启事务和提交事务时缺省的,如果不显式写出来,将在每次insert语句前开启事务,insert语句后提交,如果执行insert语句1000万次,那么将自动开启并提交1000万次!!! 可以尝试,去掉下面代码中两行红色代码,速度将显著下降!!! using

参考博文:https://blog.csdn.net/weixin_35261786/article/details/78222602 #include <iostream> #include <string> #include <sstream> //#include <time.h> #include "sqlite3.h" #include <string.h> ; int main (int argc,char** a

一.微服务网关Spring Cloud Gateway 1.1 导引 文中内容包含:微服务网关限流10万QPS.跨域.过滤器.令牌桶算法. 在构建微服务系统中,必不可少的技术就是网关了,从早期的Zuul,到现在的Spring Cloud Gateway,网关我们用的不可少. 今天我就将沉淀下来的所有与网关相关的知识,用一篇文章总结清楚,希望对爱学习的小伙伴们有所帮助. 本篇文章主要介绍网关跨域配置,网关过滤器编写,网关的令牌桶算法限流[每秒10万QPS] 首先我们来看什么是网关 1.2 什么是微

构建企业级DNS服务压测,服务的功能测试,这些在生产中都要考虑到 1.硬件选型dns对网卡和cpu消耗大下面配置可以达到单台服务器每秒3万请求,0延时CPU:12c以上配置内存:16GB网络:千兆 2.初始化系统关闭selinux,iptables,调整ulimit限制 3.构建高性能,高可用dns采用lvs-dr模式负载均衡,多idc,多套dns集群,通过master-slave技术保证dns配置的一致性(1).高可用物理层:首先确保两台lvs不在统一机柜.同一物理交换机接入:其次确保将所有d

Java生鲜电商平台-缓存架构实战 说明:在Java生鲜电商中,缓存起到了非常重要的作用,目前整个项目中才用的是redis做分布式缓存. 缓存集群 缓存集群存在的问题 1.热key 缓存集群中的某个key瞬间被数万甚至十万的并发请求打爆. 2.大value 某个key对应的value可能有GB级的大小,导致查询value的时候导致网络相关的故障问题. 缓存集群作用 在缓存里放一些平时不怎么变动的数据,然后用户在查询大量的平时不怎么变动的数据的时候,可以直接从缓存里走了.缓存集群的并发能力是很强的

新闻 2019年实用F#挑战结果 FSharp.Formatting正在确定维护者 实用F#挑战的赢家们 使用F#在分布式系统中进行故障检测与共识 F#里的Cloudflare Worker Juniper--建立在EPPlus Excel类包之上的高级计算表达式 使用Azure Durable Function创建基于事件的工作流 Gui.cs的elmish封装器,包含类拟fable的视图DSL F# Weekly移动应用 F#用于APRS协议 必要的F# 使用F#进行数字信号处理 使用F#编

DNS(Domain Name System,域名系统)因特网上作为域名和IP地址相互映射的一个分布式数据库,能够使用户方便的访问互联网,而不用去记住能够被机器读取的IP数串.通过主机名,最终得到该主机名对应的IP地址的过程叫做域名解析(或主机名解析),DNS协议运行在UDP协议之上,使用端口号53DNS的分布式数据库是以域名为索引的,每个域名实际上就是一颗很大的逆向数中路径,这棵逆向树成为域名空间(domain name space) 树的最大深度不超过127层,树种每个节点都有一个可以长达6

你想建设一个能承受500万PV/每天的网站吗?服务器每秒要处理多少个请求才能应对? 你想建设一个能承受500万PV/每天的网站吗? 500万PV是什么概念?服务器每秒要处理多少个请求才能应对?如果计算呢? PV是什么: PV是page view的简写.PV是指页面的访问次数,每打开或刷新一次页面,就算做一个pv. 计算模型:  每台服务器每秒处理请求的数量=((80%*总PV量)/(24小时*60分*60秒*40%)) / 服务器数量 .其中关键的参数是80%.40%.表示一天中有80%的请求发

假如想要建设一个能承受500万PV/每天的网站,服务器每秒要处理多少个请求才能应对?如何计算? 1.PV是什么:PV是page view的简写.PV是指页面的访问次数,每打开或刷新一次页面,就算做一个pv. 2.计算模型: 每台服务器每秒处理请求的数量=((80%*总PV量)/(24小时*60分*60秒*40%)) / 服务器数量 . 注:其中关键的参数是80%.40%.表示一天中有80%的请求发生在一天的40%的时间内.24小时的40%是9.6小时,有80%的请求发生一天的9.6个小时当中(很

原文链接:http://highscalability.com/blog/2013/7/8/the-architecture-twitter-uses-to-deal-with-150m-active-users.html 写于2013年7月8日,译文如下: “可以解决推特所面临的挑战”的玩具般的方案是一个常用在扩展性上的比喻.每个人都觉得推特很容易实现.稍微具备一些系统架构的知识我们就可以构建一个推特,就这么简单.但是根据推特软件开发部门的VP Raffi Krikorian在 Timelin

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

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电商的秒杀和抢购,对我们来说,都不是一个陌生的东西.然而,从技术的角度来说,这对于Web系统是一个巨大的考验.当一个Web系统,在一秒钟内收到数以万计甚至更多请求时,系统的优化和稳定至关重要.这次我们会关注秒杀和抢购的技术实现和优化,同时,从技术层面揭开,为什么我们总是不容易抢到火车票的原因? 一.大规模并发带来的挑战 在过去的工作中,我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能,在这个过程中,整个Web系统遇到了很多的问题和挑战.如果Web系统不做针对性的优化,会轻而易举地陷入到异常状态.我们现在一起

(如果感觉有帮助,请帮忙点推荐,添加关注,谢谢!你的支持是我不断更新文章的动力.本博客会逐步推出一系列的关于大型网站架构.分布式应用.设计模式.架构模式等方面的系列文章) 你想建设一个能承受500万PV/每天的网站吗? 500万PV是什么概念?服务器每秒要处理多少个请求才能应对?如果计算呢? PV是什么: PV是page view的简写.PV是指页面的访问次数,每打开或刷新一次页面,就算做一个pv. 计算模型:  每台服务器每秒处理请求的数量=((80%*总PV量)/(24小时*60分*60秒*

作者:赵磊 博客:http://elf8848.iteye.com 你想建设一个能承受500万PV/每天的网站吗? 500万PV是什么概念?服务器每秒要处理多少个请求才能应对?如果计算呢? PV是什么: PV是page view的简写.PV是指页面的访问次数,每打开或刷新一次页面,就算做一个pv. 计算模型: 每台服务器每秒处理请求的数量=((80%*总PV量)/(24小时*60分*60秒*40%)) / 服务器数量 .其中关键的参数是80%.40%.表示一天中有80%的请求发生在一天的40%的

前言 Facebook(后面简称fb)是世界最大的社交平台,需要存储的数据时刻都在不断剧增(占比最大为图片,每天存储约20亿张,大概是微信的三倍). 那么问题来了,fb是如何存储兆级别的图片?并且又是如何处理每秒百万级别的图片查询? 本文以简单易懂,图文并茂的方式来解释其中的原理,并不涉及空洞,难解的框架,也没有大篇章的废话铺陈,只有痛点与反思:就如同fb的架构师所说:fb的存储架构就像高速公路上换轮胎,没有最完美的设计,我们最求的只是如何让它变得更简单. 短篇介绍 fb的图片存储系统叫做Hay

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