最近一个项目,最开始使用IdTcpServer,在大压力测试的时候,只连接了800个多一点的客户端(每个客户端连接上之后每秒钟发送一个几十字节的报文,服务器应答).但是持续的时间不会超过10分钟,服务器就会挂掉(经常是服务器突然关闭消失,任何提示都没有).后来优化了互斥量之后,可以连接到1000多个客户端.但是服务器消失的问题依然存在.    今天再一台双CPU,4G内存的服务器上试验了下,居然最也只能连接到2000多个客户端.然后换了Indy10.1.5服务器只做简单的连接和应答,客户端连接之

一.前提: 1.最近在做一下压测,但是单台服务器的CPU,内存可能不够支撑压测的项目,这时候,我们可以使用Jmeter分布式压测. 2.本次使用的环境: 1台服务器做master(调度器) 5台服务器做slave (执行器) 二.原理 1.Jmeter分布式测试时,选择其中一台作为调度机(master),其它机器做为执行机(slave)可以理解成压力机. 2.执行时,master会把脚本发送到每台slave上,slave 拿到脚本后就开始执行,slave执行时不需要启动GUI,启动jmeter-

错误代码示例 package main import ( "sync" "strconv" "fmt" ) type Node struct { sync.Mutex Data map[string]string } var Cache []Node; func main() { Cache = make([]Node, 2); Cache[0] = Node{Data : make(map[string]string)} Cache[1] =

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_89 在之前的一篇文章中,我们在1g1核的惨淡硬件环境下,对 uwsgi + django 和 gunicorn+ django 的后端服务进行性能测试,得出结论单台django在简单读库操作下只能抗住大约200左右的并发:在Centos下使用Siege对Django服务进行压力测试 这一次,我们在相同的背景下,对三大框架中,以性能著称于世的Tornado进行并发测试,看看它的性能到底有多高. Tornado是一个用Python

导读 Codis 是一个分布式 Redis 解决方案, 对于上层的应用来说, 连接到 Codis Proxy 和连接原生的 Redis Server 没有明显的区别 (不支持的命令列表), 上层应用可以像使用单机的 Redis 一样使用, Codis 底层会处理请求的转发, 不停机的数据迁移等工作, 所有后边的一切事情, 对于前面的客户端来说是透明的, 可以简单的认为后边连接的是一个内存无限大的 Redis 服务. 一.Codis简介 Codis 是 Wandoujia Infrastructu

性能改善:PHP 7高达两倍快的PHP 5.6 显著减少内存使用 抽象语法树 一致的64位支持 改进的异常层次结构 许多转化为异常致命错误 安全随机数发生器 删除旧的和不支持的SAPIs和扩展 空合并运算符(?) 返回和标量类型声明 匿名类 零成本断言 1 .测试用例一: 生成五十万个数组,并查询五十万次 key 是否存在 <?php $a = array(); for($i=0;$i<500000;$i++){ $a[$i] = $i; } foreach($a as $i) { array

[阿里云产品评测]小站长眼中的巅峰云PK 阿里云论坛用户:昵称-a5lianmeng 笔者是一名小站长,因狂热互联网,而在毕业后由宅男逐渐进入站长队伍,在毕业后的几年间,经营6个流量类网站,身为站长,从注册域名到网站的第一笔收入,其间的酸甜苦辣是经历了数不清的通宵努力,才让那些此起彼伏的流量线条节节攀升,当然也对阿里云主机有着深刻的认知,以前笔者在国外的虚拟机面临到期,而国外的访问速度相对较差,当网站每次出现无法打开网页等类似故障时,等同于末日来临般难熬,因此待阿里云产品上线之后,似乎很多人都对

转载自 Linux epoll模型 ,这篇文章讲的非常详细! 定义: epoll是Linux内核为处理大批句柄而作改进的poll,是Linux下多路复用IO接口select/poll的增强版本,它能显著的减少程序在大量并发连接中只有少量活跃的情况下的系统CPU利用率.因为它会复用文件描述符集合来传递结果而不是迫使开发者每次等待事件之前都必须重新准备要被侦听的文件描述符集合,另一个原因就是获取事件的时候,它无须遍历整个被侦听的描述符集,只要遍历那些被内核IO事件异步唤醒而加入Ready队列的描述符

转载自 Linux epoll模型 ,这篇文章讲的非常详细! 定义: epoll是Linux内核为处理大批句柄而作改进的poll,是Linux下多路复用IO接口select/poll的增强版本,它能显著的减少程序在大量并发连接中只有少量活跃的情况下的系统CPU利用率.因为它会复用文件描述符集合来传递结果而不是迫使开发者每次等待事件之前都必须重新准备要被侦听的文件描述符集合,另一个原因就是获取事件的时候,它无须遍历整个被侦听的描述符集,只要遍历那些被内核IO事件异步唤醒而加入Ready队列的描述符

测试系统liunx centos6.5 代码如下 #include <string.h> #include <sstream> #include <list> #include <sys/time.h> #include <unordered_map> #include <cstdlib> #include <stdio.h> #include "unistd.h" using namespace st

随着智能手机近年来的快速增长,从游戏娱乐到移动办公的各式各样的手机APP软件渗透到我们的生活中,对于大型的手机APP测试不仅要关注它的功能性.易用性还要关注它的性能,最近发现LoadRunner12可以对手机APP做性能测试,但由于LoadRunner12还没有破解版最多只有50个并发用户,所以我用LoadRunner12录制手机APP的脚本后放到LoadRunner8.0里进行压测,LoadRunner8.0可并发10000个用户. 1.下载CCProxy代理服务器,安装运行该软件用来检测本机

http://www.cnblogs.com/venow/archive/2012/11/30/2790031.html http://blog.csdn.net/denkensk/article/details/41978015 定义: epoll是Linux内核为处理大批句柄而作改进的poll,是Linux下多路复用IO接口select/poll的增强版本号.它能显著的降低程序在大量并发连接中仅仅有少量活跃的情况下的系统CPU利用率. 由于它会复用文件描写叙述符集合来传递结果而不是迫使开发人

前言 当你觉得你过得很舒服的时候,你肯定没有在进步.所以我想学习新的东西,然后选择了Tornado.因为我觉得Tornado更匹配目前的我的综合素质. Tornado学习笔记系列主要参考<introduction to Tornado>一书,网上有中文版,地址为 http://demo.pythoner.com/itt2zh/index.html 当然也参考了大量博客,在此鸣谢! 本系列不适合完全的0基础小白. 简介 Tornado全称Tornado Web Server,是一个用Python

引言 回想Django的部署方式 以Django为代表的python web应用部署时采用wsgi协议与服务器对接(被服务器托管),而这类服务器通常都是基于多线程的,也就是说每一个网络请求服务器都会有一个对应的线程来用web应用(如Django)进行处理. 考虑两类应用场景 用户量大,高并发 如秒杀抢购.双十一某宝购物.春节抢火车票 大量的HTTP持久连接 使用同一个TCP连接来发送和接收多个HTTP请求/应答,而不是为每一个新的请求/应答打开新的连接的方法. 对于HTTP 1.0,可以在请求的

优化那些事儿 生产环境下网站做前期的优化肯定是比不可少的,简单来说就是用同等条件的硬件资源,处理更多的网站业务,大程度提供网站业务处理能力:前辈留下的实战经验可都是财富,好多坑只有踩过才知道痛,下面就来漫谈下优化的那些事儿 修改系统Ulimit 网站优化,首先要做的是先对系统进行优化,上线的服务器经常是用Linux系统做的:而在Linux下面部署应用的时候,有时候会遇上Socket/File: Can’t open so many files的问题:这是因为Linux是有文件句柄限制的,而且Li

.Net下Redis使用注意事项 注:Redis的安装方法和桌面端工具很多,不在本文讨论范围内. 一:不结合适用场景的技术都是耍流氓,Redis主要适用场景: 简单字符串缓存 简单队列 简单发布订阅 简单计数器 排行榜 简单字符串悲观锁 简单事务的乐观锁 精准计算过期时间 Uniq 操作,排重 注:由于类似的讲解太多了,这里只列出场景标题,具体小伙伴可以查询,使用前切记场景合适,对症下药,否则可能事倍功半. 二:Redis 目前在公司主要用于以下几点: 1:用户信息缓存(简单字符串缓存) 2:部

codis Codis 是一个分布式 Redis 解决方案, 对于上层的应用来说, 连接到 Codis Proxy 和连接原生的 Redis Server 没有明显的区别,有部分命令支持 Codis 上层会处理请求的转发, 不停机的数据迁移等ٗ作, 所有后边的一切事情, 对于前面的客户端来说是透明的, 可以简单的认为后边连接的是一个内存无限大的 Redis 服务Codis由四部ӣ组成 • Codis-proxy:实࣫redis协议,由于本身是无状态的,因此可以部署很多个节点 • Codis-co

目录 http 基础与通讯原理 Internet 与中国 1990年10月 注册CN顶级域名 1993年3月2日 接入第一根专线 1994年4月20日 实现与互联网的全功能连接 1994年5月21日 设置CN域名服务器 1996年1月 正式进入Internet TCP/IP协议 socket 套接字 套接字转发过程 套接字连接过程 套接字相关系统函数 HTTP 服务 通讯过程 相关术语 工作机制 HTTP的多种连接模式 URL URL的组成 网站访问量 IP PV UV QPS PV,QPS,并

一.初识tornado 1.什么是tornado 全称Tornado Web Server,是一种Web服务器软件的开源版本. 2.特点 作为Web框架,它是一个轻量级的Web框架,类似于另一个Python Web框架Web.py,其拥有异步非阻塞IO的处理方式. 作为Web服务器,Tornado有较为出色的抗负载能力,官方用nginx反向代理的方式部署Tornado和其它Python Web应用框架进行对比,结果最大浏览量超过第二名近40%. 3.使用场景 1)用户量大,高并发. 2)大量的H

一.环境准备 1.安装软件包 终端1 机器配置:2 CPU,8GB 内存 预先安装 docker.sysstat.perf等工具 [root@luoahong ~]# docker -v Docker version 18.09.1, build 4c52b90 [root@luoahong ~]# rpm -qa|grep sysstat sysstat-12.1.2-1.x86_64 终端2 机器配置:1 CPU,2GB 内存 预先安装ab 等工具 [root@nfs ~]#yum -y i

Jmeter做分布式测试的原因: 测试机器的配置低,对服务器进行压测时,造成不了压力. jmeter并发10000后,测试机就已经卡顿了,而且测试结果有大量失败(忽略了jmeter自身问题=.=|||)~ 此现象又称:Jmeter内存溢出 可以对jmeter的内存进行修改,参考网址:https://www.cnblogs.com/imyalost/p/7901064.html 由于我用的是jmeter4.0版本,没找到需修改的语句. 猜测改了改,反而导致Jmeter分布式部署出现问题. 依据这个