http://blog.csdn.net/derekjiang/article/details/9053863 分布式发布订阅消息系统 Kafka 架构设计 - 目前见到的最好的Kafka中文文章 Map<String, Integer> topicCountMap = new HashMap<String, Integer>(); // 设置每个topic开几个线程 topicCountMap.put(KafkaProperties.TOPIC, threadPerTopic);

Nginx设置线程数为整机内核数的俩倍!

1.设置线程数: 表示10秒内启动50个线程, 运行结果如下:10秒内启动了50个线程 2.设置集合点: Number of Simulated Users to Group by:50,表示集合50个线程后再并发(该数值不能大于线程组的最大数字) Timeout in milliseconds:30000,表示集合等待时间为30秒(该时间要大于线程组的启动时间,否则超时后就不再等待,直接并发.) 运行结果

在使用JMeter进行性能测试时,以下情况经常出现: 1.测试过程中,指定运行的线程数.指定运行循环次数不断改变: 2.访问的目标地址发生改变,端口发生改变,需要改写脚本. 上面的问题在GUI中,直接在脚本上进行修改即可,但很繁琐. 而且性能测试自动化是以非GUI方式运行的,若要修改测试计划非常麻烦. 解决方法: 1.运行线程数 JMeter测试计划在运行Sampler之前先加载配置文件(jmeter.properties,system.properties等),读取属性,所以那么我们可以借助属

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

最佳线程数: 性能压测的情况下,起初随着用户数的增加,QPS会上升,当到了一定的阀值之后,用户数量增加QPS并不会增加,或者增加不明显,同时请求的响应时间却大幅增加.这个阀值我们认为是最佳线程数. 为什么要找最佳线程数 1.过多的线程只会造成,更多的内存开销,更多的CPU开销,但是对提升QPS确毫无帮助 2.找到最佳线程数后通过简单的设置,可以让web系统更加稳定,得到最高,最稳定的QPS输出 最佳线程数的获取: 1.通过用户慢慢递增来进行性能压测,观察QPS,响应时间 2.根据公式计算:服务器

关于JMeter线程组中线程数,Ramp-Up Period,循环次数之间的设置概念 笔者是个刚刚踏入压力测试领域不到2个月的小菜,这里分享一下线程组中3个参数之间关系的个人见解,不喜请!喷!,望大家给出宝贵的想法. 假设: 线程数:n Ramp-Up Period:T (有人称之为启动时间,有人说是准备时长,看个人喜好) 循环次数:a 若每个循环运行时间是 t 当时间到 S = (T- T/n)时,最后一个线程启动,若要使所有线程同时运作,则需要在最后一个线程启动的时候第一个线程仍未关闭,为达

关于JMeter线程组中线程数,Ramp-Up Period,循环次数之间的设置概念 笔者是个刚刚踏入压力测试领域不到2个月的小菜,这里分享一下线程组中3个参数之间关系的个人见解,不喜请!喷!,望大家给出宝贵的想法. 假设: 线程数:n Ramp-Up Period:T (有人称之为启动时间,有人说是准备时长,看个人喜好) 循环次数:a 若每个循环运行时间是 t 当时间到 S = (T- T/n)时,最后一个线程启动,若要使所有线程同时运作,则需要在最后一个线程启动的时候第一个线程仍未关闭,为达

http://blog.csdn.net/selingchen/article/details/48106517 在使用JMeter进行性能测试自动化时,可能会有如下需求: 1.指定运行多少线程,指定运行多少次: 2.访问的目标地址变化了,端口也变化了,需要重新指定. 上面的需求如果有GUI方式运行,这都不是问题,直接在脚本上进行修改即可以了. 但是性能测试自动化是以非GUI方式运行的,如果要修改测试计划就比较麻烦了. 下面来说说如何简单的搞定这些问题: 1.指定运行多少线程 我们知道JMete

1.介绍 以机电之家网站为例 经过初步分析,机电之家的数据量较大,并且数据组织规则较为统一,适合以代码方式进行全量爬取. 企业列表URL统一为http://www.jdzj.com/yp_vlist_1_1.html 的模式,变化的仅为其中的数字,而且企业的黄页均为 :http://xxxx.jdzj.com/的模式. 因此,我们的爬取思路采用遍历企业列表,正则匹配获取企业黄页地址,然后逐次从黄页上获取企业相关信息. 2.批量获取黄页地址: #!/bin/bash #trap,捕捉到信号,2表示

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

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

[原创]如何确定Kafka的分区数.key和consumer线程数   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

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一.需求缘起 Web-Server通常有个配置,最大工作线程数,后端服务一般也有个配置,工作线程池的线程数量,这个线程数的配置不同的业务架构师有不同的经验值,有些业务设置为CPU核数的2倍,有些业务设置为CPU核数的8倍,有些业务设置为CPU核数的32倍. “工作线程数”的设置依据是什么,到底设置为多少能够最大化CPU性能,是本文要讨论的问题. 二.共性认知 在进行进一步深入讨论之前,先以提问的方式就一些共性认知达成一致. 问:工作线程数是不是设置的越大越好? 答:肯定不是的 服务器CPU核数有

1.Tomcat的server.xml中连接器设置如下 <Connector port="8080" maxThreads="150" minSpareThreads="25" maxSpareThreads="75" enableLookups="false" redirectPort="8443" acceptCount="100" debug="

http://www.cnblogs.com/Charltsing/p/taskpoolthread.html task默认对线程的调度是逐步增加的,连续多次运行并发线程,会提高占用的线程数,而等若干秒不运行,线程数又会降低.这样,会影响程序多次运行的效率. 即使使用了TaskCreationOptions.LongRunning参数,依然效率偏低.对于一些固定执行时间的线程,我们可以提高线程池的最小线程数,来显著提高task多线程的效率. ThreadPool.SetMinThreads(10

线程池应该设置多少线程合适,怎么样估算出来.最近接触到一些相关资料,现作如下总结. 最开始接触线程池的时候,没有想到就仅仅是设置一个线程池的大小居然还有这么多的学问,汗颜啊. 首先,需要考虑到线程池所进行的工作的性质: IO密集型 CPU密集型 简单的分析来看,如果是CPU密集型的任务,我们应该设置数目较小的线程数,比如CPU数目加1.如果是IO密集型的任务,则应该设置可能多的线程数,由于IO操作不占用CPU,所以,不能让CPU闲下来.当然,如果线程数目太多,那么线程切换所带来的开销又会对系统的

Tomcat的server.xml中连接器设置如下 <Connector port="8080" maxThreads="150" minSpareThreads="25" maxSpareThreads="75" enableLookups="false" redirectPort="8443" acceptCount="100" debug="0&

(1)Customer和Customer Group (1)两种常用的消息模型 队列模型(queuing)和发布-订阅模型(publish-subscribe). 队列的处理方式是一组消费者从服务器读取消息,一条消息只由其中的一个消费者来处理. 发布-订阅模型中,消息被广播给所有的消费者,接收到消息的消费者都可以处理此消息. (2)Kafka的消费者和消费者组 Kafka为这两种模型提供了单一的消费者抽象模型: 消费者组 (consumer group). 消费者用一个消费者组名标记自己. 一个

KafkaConsumer概念 消费者和消费者群组 Kafka 消费者从属于消费者群组.一个群组里的消费者订阅的是同一个主题,每个消费者接收主题一部分分区的消息. 往群组里增加消费者是横向伸缩消费能力的主要方式. 我们有必要为主题创建大量的分区,在负载增长时可以加入更多的消费者.不要让消费者的数量超过主题分区的数量,多余的消费者只会被闲置.  除了通过增加消费者来横向伸缩单个应用程序外,还经常出现多个应用程序从同一个主题读取数据的情况. Kafka 设计的主要目标之一 ,就是要让 Kafka 主