部署后看下flask支持的并发,来个300并发看看,上代码 import threading, time, requests url = "http://www.baidu.com" total = 0 suc = 0 fail = 0 exception = 0 maxtime=0 mintime=100 gt3=0 lt3=0 class RequestThread(threading.Thread): def __init__(self, thread_name): thread

1.概念 我们在日常工作中经常会听到QPS/TPS这些名词,也会经常被别人问起说你的系统吞吐量有多大.一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗.外部接口.IO等等紧密关联,单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口.IO影响速度越慢,系统吞吐 能力越低,反之越高.这个问题从业务上来讲,可以理解为应用系统每秒钟最大能接受的用户访问量或者每秒钟最大能处理的请求数.系统吞吐量的几个重要参数:QPS(TPS).并发数.响应时间. QPS: 每秒钟处理完请求的次数:注意这里是处理

Spring Boot应用支持的最大并发量是多少? Spring Boot 能支持的最大并发量主要看其对Tomcat的设置,可以在配置文件中对其进行更改.当在配置文件中敲出max后提示值就是它的默认值. 我们可以看到默认设置中,Tomcat的最大线程数是200,最大连接数是10000. 并发量指的是连接数,还是线程数? 当然是连接数. 200个线程如何处理10000条连接? Tomcat有两种处理连接的模式,一种是BIO,一个线程只处理一个连接,另一种就是NIO,一个线程处理多个连接.由于HTT

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

大并发量订单处理的 KafKa部署总结 今天要介绍的是消息中间件KafKa,应该说是一个很牛的中间件吧,背靠Apache 与很多有名的中间件搭配起来用效果更好哦 ,为什么不用RabbitMQ,因为公司需要它. 网上已经有很多怎么用和用到哪的内容,但结果很多人都倒在了入门第一步 环境都搭不起来,可谓是从了解到放弃,所以在此特记录如何在linux环境搭建,windows中配置一样,只是启动运行bat文件. 想要用它就先必须了解它能做什么及能做到什么程度,先看看它是什么吧. 当今社会各种应用系统诸如商

处理大并发量订单处理的 KafKa部署总结 今天要介绍的是消息中间件KafKa,应该说是一个很牛的中间件吧,背靠Apache 与很多有名的中间件搭配起来用效果更好哦 ,为什么不用RabbitMQ,因为公司需要它. 网上已经有很多怎么用和用到哪的内容,但结果很多人都倒在了入门第一步 环境都搭不起来,可谓是从了解到放弃,所以在此特记录如何在linux环境搭建,windows中配置一样,只是启动运行bat文件. 想要用它就先必须了解它能做什么及能做到什么程度,先看看它是什么吧. 当今社会各种应用系统诸

原本之前有一部分东西是在Windows Server,但是由于Gunicorn不支持Windows部署起来颇为麻烦.最近转战CentOS,折腾一段时间,终于简单部署成功.CentOS新手,作为一个总结和整理,错漏难免.   首先,需要明确上述几个模块各自的作用(因为以前在windows的IIS就颇为简单,只需要在IIS建站,通过fastCGI处理php文件即可,所以对于CentOS部署中的各个package,理解其各自的作用尤为关键): 在Flask框架下,直接运行app即可利用localhos

C#不用union,而是有更好的方式实现   用过C/C++的人都知道有个union,特别好用,似乎char数组到short,int,float等的转换无所不能,也确实是能,并且用起来十分方便.那C#为什么没有这个关键字呢?怎么实现这个功能?其实C#只是没有了这个关键字,但是功能是能实现的,而且也是非常方便,并且是安全的.网上有人用StructLayout特性来实现union,也确实是实现了一些功能.比如:C/C++:    union {        unsigned char ch    

说明:该篇博客是博主一字一码编写的,实属不易,请尊重原创,谢谢大家! 接着上一篇博客继续往下写 :https://blog.csdn.net/qq_41782425/article/details/85623829 目录 一丶关于在项目中循环导入的问题 二丶日志功能实现 三丶项目数据库设计 四丶数据库迁移 一丶关于在项目中循环导入的问题 1.在上一篇中创建api_1_0蓝图下的demo.py视图函数文件中,肯定会用到导入数据库db的,那么就会出现flask项目循环导包的问题,当启动项目时,会提示

一.写在前面 Flask 作为一个轻量级的 Web 框架,具有诸多优点,灵活方便,扩展性强,开发文档也很丰富.在开发调试的过程中,我们往往会使用 Flask 自带的 Web 服务器,但如果要投入到生产环境中,就需要选择使用功能完整的服务器了.说到部署 Flask,就不得不提 WSGI 了,那么 WSGI 又是什么呢? Flask 项目又要怎么部署呢? 二.基础知识 1.WSGI WSGI(Python Web Server Gateway Interface):Python Web 服务器网关接

目录1.高性能RPC框架:Socean.RPC 前言 经过一段时间的优化,Socean.RPC的性能又提高了一些,不过这差不多是socketAPM模型的极限了.本框架仅仅2000多行代码,无第三方框架引用,在双核PC上测试大约并发量13w.响应时间0.04ms,基本上实现了本框架的最初设计目的----用少量的代码实现一个高性能.高稳定性.高响应速度的RPC框架,不过跟其他RPC框架相比还少了动态代理这一块,先用常规序列化吧,以后应该会加上. 本次测试是在笔记本上运行的,CPU是i5 6200U(

Spring Boot应用支持的最大并发量是多少? Spring Boot 能支持的最大并发量主要看其对Tomcat的设置,可以在配置文件中对其进行更改.当在配置文件中敲出max后提示值就是它的默认值. 我们可以看到默认设置中,Tomcat的最大线程数是200,最大连接数是10000. 并发量指的是连接数,还是线程数? 当然是连接数. 200个线程如何处理10000条连接? Tomcat有两种处理连接的模式,一种是BIO,一个线程只处理一个Socket连接,另一种就是NIO,一个线程处理多个So

用Flask开发之后,很多人,喜欢用nohup python manage.py & 这样的形式,放到后台运行,其实这样只是个发开模式,很简陋,无法支持并发,进程监控等功能.所以采用nginx+uwsgi+flask的方式进行部署. 系统:Ubuntu 16.04 LTS 1.安装python3虚拟环境 安装虚拟环境还是很有必要的,例如刚开始我没有装,直接用系统的python3,到uwsgi启动时,遇到很多问题.Ubuntu 16.04 上有预装了2.7,3.5两个python版本. sudo

网络上关于flask部署Centos的教程有挺多,不过也很杂乱. 在我第一次将flask上传到centos服务器中遇到了不少问题,也费了挺大的劲. 在参考了一些教程,并综合了几个教程之后才将flask项目部署好. 所以我想把这一过程记录详细地下来,也方便零基础新手们参考. 一般来说,将本文的全部过程执行下来,就可以成功地部署好flask了. 我入手的服务器是 阿里云的轻量应用服务器,系统是Centos 7.3. 使用的相关软件是 PuTTY(用于远程连接到服务器), PSFTP(用于将本地文件上

如果客户端访问服务器提示“Too many open files”如何解决? [root@proxy ~]# ab -n 2000 -c 2000 http://192.168.1.100/    #高并发访问Nginx代理的网站,提示打开文件数量过多 Benchmarking 192.168.1.100 (be patient) socket: Too many open files (24) 优化步骤: 1.  调整Nginx的主配置文件,增加并发量. [root@proxy ~]# vim

针对web高并发量的处理 针对高并发量的处理 一个老生常谈的话题了 至于需要运维支持的那些cdn.负载均衡神马的就不赘述了 你们都懂的 虫子在此博文只讲一些从程序角度出发的一些不错的解决方案. 至于从数据库角度的性能方案.虫子另开博文. 1. 首推静态化 推荐指数五颗星 满星五颗 只要是大型互联网应用基本上离不开这个概念,IIS自带的伪静态化不谈,但是想做好静态化并不是一个容易的过程 动态和静态之间的取舍需要用一个平衡的战略眼光来看待 举个例子 当初在盛大游戏的时候 遭遇永恒之塔aion上线,悲

已经开发了几个flask项目, 是时候总结一下了, 这里涉及到项目源码的组织, 常用的包, 源码示例. =========================需要的 python 包有:=========================#basic packages    Werkzeug    itsdangerous    Jinja2       Flask    SQLAlchemy     argparse    MarkupSafe, Implements a XML/HTML/XHTM

1.并发量 并发量也就是同时运行的量.比如100个用户同时登录,那么并发量就是100.当然这100个用户可以进行参数化,也可以采用设置虚拟用户数(vuser). 2.迭代 迭代就是单个用户运行的次数.比如1个用户登录,迭代2次,那这个用户就是登录2遍.100个用户登录,迭代100次,就是运行100*100次. 并发量5,迭代1,5队同时进行,每队只有1个 并发量5,迭代5,5队同时进行,每队有5个 3.压力与并发和迭代的关系 压力和迭代没有关系,只和并发有关系. 1队用户同时进行,每队有100个

Created on 2013-8-5URL : http://blog.sina.com.cn/s/blog_a502f1a30101mi6t.html@author: zhxfl转载请说明出处 cudaDeviceProp prop; int count; ( cudaGetDeviceCount( &count ) ); ; i< count; i++) { ( cudaGetDeviceProperties( &prop, i ) ); printf( " ---

在实际做压力测试的过程中,我们有时不知道用怎样的并发量比较好,下面是几个用PV量去确定并发量的公式,这个在我们公司是比较适用的,大家可以根据自己的业务进行运算. 方法一:这个方法是我在网上查到的80-20原则,具体运算方法为: X*0.8/(8*60*60*0.2) 说明:X为要压测页面的PV量 方法二:这个是将PV量除以高峰时段小时(比如9:00-17:00,就是8个小时),再除以60*60细化到秒,然后乘以12倍,已获得想要的并发量 (X/8/60/60)*12 说明:X为要压测页面的PV量

本文目的是为了完成一个项目用到的flask基本知识,例子会逐渐加深.最好对着源码,一步一步走.下载源码,运行pip install -r requirements.txt 建立环境python db_create.py 创建自己数据库python db_migrate 迁移数据库————————————————————————————–flask 不仅简介小巧,同时运用的时候十分灵活.下面简单介绍一下如何编写一个 flask项目. 涉及调用开发服务器,数据库连接以及 ORM 映射,还有数据库的迁