简单分析结果数.聚合报告以及图形结果 结果树 取样器结果:返回值报200,表示执行接口调试成功 请求:发送的数据 响应数据:返回的数据 Thread Name:线程组名称 Sample Start: 启动开始时间 Load time:加载时长 Latency:等待时长 Size in bytes:发送的数据总大小 Headers size in bytes:发送数据的其余部分大小 Sample Count:发送统计 Error Count:交互错误统计 Response code:返回码 Res

作者:鹿丸不会多项式  出处:http://www.cnblogs.com/hechao123   转载请先与我联系. 一.问题描述 前阵子我们因为B机房故障,将所有的流量切到了A机房,在经历了推送+自然高峰之后,A机房所有服务器都出现java线程数接近1000的情况(1000是设置的max值),在晚上7点多观察,java线程数略有下降,但还是有900+的样子,而此时,单台服务器的TPS维持在400/s,并不是一个特别大的量.然后将A机房一台机器下线,继续观察,到了晚上9点多,那台下线的机器,j

首先,看看什么是超线程概念 超线程技术就是利用特殊的硬件指令,把两个逻辑内核模拟成两个物理芯片,让单个处理器都能使用线程级并行计算,进而兼容多线程操作系统和软件,减少了CPU的闲置时间,提高的CPU的运行效率.超线程技术是在一颗CPU同时执行多个程序而共同分享一颗CPU内的资源,理论上要像两颗CPU一样在同一时间执行两个线程,虽然采用超线程技术能同时执行两个线程,但它并不象两个真正的CPU那样,每个CPU都具有独立的资源.当两个线程都同时需要某一个资源时,其中一个要暂时停止,并让出资源,直到这些

在Kafak中国社区的qq群中,这个问题被提及的比例是相当高的,这也是Kafka用户最常碰到的问题之一.本文结合Kafka源码试图对该问题相关的因素进行探讨.希望对大家有所帮助.   怎么确定分区数?     “我应该选择几个分区?”——如果你在Kafka中国社区的群里,这样的问题你会经常碰到的.不过有些遗憾的是,我们似乎并没有很权威的答案能够解答这样的问题.其实这也不奇怪,毕竟这样的问题通常都是没有固定答案的.Kafka官网上标榜自己是"high-throughput distributed

Nginx设置线程数为整机内核数的俩倍!

hThread = CreateThread( NULL,  0,  WorkerFunction,  &threadParm,  0, &dwThreadID  ); 这样的创建方法在32位系统中创建的线程上限大概是1500-2000,因为线程创建时默认栈的大小是1M: 如果限制线程栈的大小: hThread = CreateThread( NULL,  1024*128,  WorkerFunction, &threadParm,  STACK_SIZE_PARAM_IS_A_

一个 asp.net core 站点,之前运行在Linux 服务器上,运行一段时间后有时站点会挂掉,在日志中记录很多“EMFILE too many open files”的错误: Microsoft.AspNetCore.Server.Kestrel.Internal.Networking.UvException: Error -24 EMFILE too many open files 后来将这个 asp.net 站点部署到 Windows 服务器的 IIS 上.运行一段时间后,发现其中一台

查看最大线程数: cat /proc/sys/kernel/threads-max ulimit User limits - limit the use of system-wide resources. Syntaxulimit [-acdfHlmnpsStuv] [limit] Options -S Change and report the soft limit associated with a resource. -H Change and report the hard limit

IIS连接数 一般购买过虚拟主机的朋友都熟悉购买时,会限制IIS连接数,这边先从普通不懂代码用户角度理解IIS连接数 顾名思义即为IIS服务器可以同时容纳客户请求的最高连接数,准确的说应该叫"IIS限制连接数" 这边客户请求的连接内容包括: 1.网站html请求,html中的图片资源,html中的脚本资源,其他需要连接下载的资源等等,任何一个资源的请求即一次连接(虽然有的资源请求连接响应很快) 2.如果网页采用框架(框架内部嵌套网页请求),那么一个框架即一次连接 3.如果网页弹出窗口(

本文前半部分结论存在严重错误,请看最后2015-1-20更新部分. 最近一直在解决线上一个问题,表现是: Tomcat每到凌晨会有一个高峰,峰值的并发达到了3000以上,最后的结果是Tomcat线程池满了,日志看很多请求超过了1s. 服务器性能很好,Tomcat版本是7.0.54,配置如下: <Executor name="tomcatThreadPool" namePrefix="catalina-exec-" maxThreads="3000&q

1.查看物理cpu个数 grep 'physical id' /proc/cpuinfo | sort -u | wc -l 2.查看核心数量 grep 'core id' /proc/cpuinfo | sort -u | wc -l 3.查看线程数 grep 'processor' /proc/cpuinfo | sort -u | wc -l 4.查看cpu型号 dmidecode -s processor-version

文章来源:http://www.cnblogs.com/huxi2b/p/4583249.html ----------------------------------------------------------------------------------------- 在Kafak中国社区的qq群中,这个问题被提及的比例是相当高的,这也是Kafka用户最常碰到的问题之一.本文结合Kafka源码试图对该问题相关的因素进行探讨.希望对大家有所帮助.   怎么确定分区数?     “我应该选

转载:http://blog.sina.com.cn/s/blog_605f5b4f01012ljj.html tomcat 的Connector配置如下 <Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443"maxThreads="800" acceptCount="1

摘自 http://blog.csdn.net/xyls12345/article/details/26482387 JVM最大线程数 (2012-07-04 23:20:15) 转载▼ 标签: jvm 最大线程数 it 分类: java分布式总结 摘自:http://sesame.iteye.com/blog/622670 工作中碰到过这个问题好几次了,觉得有必要总结一下,所以有了这篇文章,这篇文章分为三个部分:认识问题.分析问题.解决问题. 一.认识问题: 首先我们通过下面这个 测试程序 来

现象 今天在做一个项目时, 将 tomcat 的 maxThreads 加大, 加到了 1024, tomcat 提供的服务主要是做一些运算, 然后插入 redis, 查询 redis, 最后将任务返回给客户端 在做压测时, 同时开了 1000 个线程, 并发发起 http 请求去访问 tomcat 的服务, 结果在第一次访问 tomcat 时出现了一系列的 redis 查询超时, 例如 1000 个并发发起 10W 次请求, 可能头 1W 次请求会有 2000 次左右的 redis 超时造成服

转自:http://www.jianshu.com/p/8445645b3aff 引言 这段时间折腾了哈java web应用的压力测试,部署容器是tomcat 7.期间学到了蛮多散碎的知识点,及时梳理总结,构建良好且易理解的知识架构把它们组织起来,以备忘.对web应用开发者来说,我们很关心应用可同时处理的请求数,以及响应时间.应用本身和它运行在其中的web容器是两个很重要的影响因素.对tomcat来说,每一个进来的请求(request)都需要一个线程,直到该请求结束.如果同时进来的请求多于当前可

最近一直在解决线上一个问题,表现是: Tomcat每到凌晨会有一个高峰,峰值的并发达到了3000以上,最后的结果是Tomcat线程池满了,日志看很多请求超过了1s. 服务器性能很好,Tomcat版本是7.0.54,配置如下: <Executor name="tomcatThreadPool" namePrefix="catalina-exec-" maxThreads="3000" minSpareThreads="800&quo

GPU线程以网格(grid)的方式组织,而每个网格中又包含若干个线程块,在G80/GT200系列中,每一个线程块最多可包含512个线程,Fermi架构中每个线程块支持高达1536个线程.同一线程块中的众多线程拥有相同的指令地址,不仅能够并行执行,而且能够通过共享存储器(Shared memory)和栅栏(barrier)实现块内通信.这样,同一网格内的不同块之间存在不需要通信的粗粒度并行,而一个块内的线程之间又形成了允许通信的细粒度并行.这些就是CUDA的关键特性:线程按照粗粒度的线程块和细粒度

1.cat /proc/${pid}/status 2.pstree -p ${pid} 3.top -p ${pid} 再按H,或者直接输入 top -bH -d 3 -p  ${pid} top -H手册中说:-H : Threads toggle加上这个选项启动top,top一行显示一个线程.否则,它一行显示一个进程. 4.ps xH手册中说:H Show threads as if they were processes这样可以查看所有存在的线程. 5.ps -mp <PID>手册中说

原文:http://ifeve.com/concurrency-semaphore/#more-14753 简介 Semaphore(信号量)是用来控制同时访问特定资源的线程数量,它通过协调各个线程,以保证合理的使用公共资源.很多年以来,我都觉得从字面上很难理解Semaphore所表达的含义,只能把它比作是控制流量的红绿灯,比如XX马路要限制流量,只允许同时有一百辆车在这条路上行使,其他的都必须在路口等待,所以前一百辆车会看到绿灯,可以开进这条马路,后面的车会看到红灯,不能驶入XX马路,但是如果

jmeter参数化部分参考上一篇 shell参数说明:$1线程数,$2:全部并发数rampup时间,$3:脚本持续运行时间,$4:每次脚本循环持续时间 $5:所以循环持续时间 #!/bin/bash REPORT_TIME=`date '+%Y%m%d%H%M%S'` jmeter_basedir=/Users/lyh/Desktop/dubbo-performance-testing/apache-jmeter-2.13 report_icon=$jmeter_basedir/extras/c