TPS(Transaction Per Second):每秒事务数,指服务器在单位时间内(秒)可以处理的事务数量,一般以request/second为单位. 压测中为什么TPS上不去的原因: .网络带宽 在压力测试中,有时候要模拟大量的用户请求,如果单位时间内传递的数据包过大,超过了带宽的传输能力,那么就会造成网络资源竞争,间接导致服务端接收到的请求数达不到服务端的处理能力上限. .连接池 可用的连接数太少,造成请求等待.连接池一般分为服务器连接池(比如Tomcat)和数据库连接池(或者理解为最

前言: nodejs提供了cluster集群(支持端口共享的多进程),cluster基于child_process,process二次封装,方便我们使用该功能实现单机nodejs的web集群. 1.cluster的处理机制 都知道单线程的nodejs遇到cpu密集型操作会很容易出现CPU满载,服务阻塞的问题:通过类似nginx的master-worker多进程负载处理方式进一步压榨硬件性能,提升nodejs单机服务处理性能. m a s t e r(主进程,分发请求) |           |

前言: 使用nodeJS原生API实现快速灵活路由,方便与其他库/框架进行整合: 1.原生API,简洁高效的轻度封装,加速路由解析,nodeJS本就应该这样轻快 2.不包含任何第三方库/框架,可以灵活的搭配其他库/框架进行web开发 github项目地址:https://github.com/eguid/eguidRouter 1.API介绍及使用说明 注:新版本新增一个修改/自定义静态路由处理方法和开启单机集群功能集群 nodejs单机多进程(集群)实现:http://blog.csdn.ne

测试环境: •测试机:PC •内存:8GB •CPU:Intel(R) Core(TM) i5-3450 3.10GHz •硬盘:HDD •数据量:20GB •测试工具:pgbench •PostgreSQL版本:9.5.1 •参数配置:默认配置 测试结果 PostgreSQL同步复制与PostgreSQL单机性能测试对比 terminals 10 20 30 40 50 PostgreSQL单机(tps) 54 54 61 68 71 PostgreSQL 同步复制(tps) 27 33 53

摘要: # 10+倍性能提升全过程--优酷账号绑定淘宝账号的TPS从500到5400的优化历程 ## 背景说明 > 2016年的双11在淘宝上买买买的时候,天猫和优酷土豆一起做了联合促销,在天猫双11当天购物满XXX元就赠送优酷会员,这个过程需要用户在优酷侧绑定淘宝账号(登录优酷.提供淘宝账号,优酷调用淘宝API实现两个账号绑定)和赠送会员并让会员权益生效(看收费影片.免广告等等) > 10+倍性能提升全过程--优酷账号绑定淘宝账号的TPS从500到5400的优化历程 背景说明 2016年的双

前言 Apache Dubbo 是由阿里开源的一个RPC框架,除了基本的 RPC 功能以外,还提供了一整套的服务治理相关功能.目前它已经是 Apache 基金会下的顶级项目. 而 dubbo-go 则是 Dubbo 的 Go 语言实现. 最近在 dubbo-go 的 todo list 上发现,它还没有实现 TPS Limit 的模块,于是就抽空实现了这个部分. TPS limit 实际上就是限流,比如说限制一分钟内某个接口只能访问 200 次,超过这个次数,则会被拒绝服务.在 Dubbo 的

<分布式消息队列XXL-MQ>     一.简介 1.1 概述 XXL-MQ是一款轻量级分布式消息队列,支持串行.并行和广播等多种消息模型.现已开放源代码,开箱即用. 支持三种消息模式: 消息模式 特征说明 适用场景 TOPIC(广播消息)模型 发布/订阅模式, 一条消息将会广播发送给对应Topic下所有在线的Consumer 如广播集群节点进行缓存更新.广播集群节点进行站点静态化等 QUEUE(并发队列)模型 点对点模式, 消息进去队列之后, 只会被消费一次.同一Topic下的多个Consu

一   机器部署 1.1  机器组成 1台nameserver 1台broker  异步刷盘 2台producer 2台consumer   1.2  硬件配置 CPU  两颗x86_64cpu,每颗cpu12核,共24核 内存 48G 网卡 千兆网卡 磁盘 除broker机器的磁盘是RAID10,共1.1T,其他都是普通磁盘约500G   1.3  部署结构 橙色箭头为数据流向,黑色连接线为网络连接     1.4  内核参数 broker是一个存储型的系统,针对磁盘读写有自己的刷盘策略,大量

原创文章,转载请注明出处:http://jameswxx.iteye.com/blog/2093785 一   机器部署 1.1  机器组成 1台nameserver 1台broker  异步刷盘 2台producer 2台consumer   1.2  硬件配置 CPU  两颗x86_64cpu,每颗cpu12核,共24核 内存 48G 网卡 千兆网卡 磁盘 除broker机器的磁盘是RAID10,共1.1T,其他都是普通磁盘约500G   1.3  部署结构 橙色箭头为数据流向,黑色连接线为

一.背景 CMS即内容管理系统,目的是用于快速进行网站建设或者网页开发. 对于京东网站部门来说,CMS核心目的是用来快速开发和上线各种页面,诸如各种垂直频道页. 二.CMS核心目的 进行数据和模板的统一管理.页面的统一发布,从而减少之前的很多重复工作. 三.CMS特点 1.搭建快速,统一发布,统一架构 2.前后端分离.后端不再负责页面渲染,只提供高性能.可复用的API 3.移动端页面支持 4.数据分析.智能投放的特点. 四.从基本功能及架构来看,可以分为三个阶段: 1.CMS 1.0——虚拟分类

为了应对高并发的服务器端开发,微软在2009年提出了一种更优雅地实现异步编程的方式Reactive Programming即反应式编程.随后其他技术紧随其后,比如ES6通过引入类似的异步编程方式等. 在高性能的I/O设计中,有两个比较著名的模式Reactor和Proactor模式,其中Reactor模式用于同步I/O,Proactor用于异步I/O操作. Reactor模式称之为响应器模式,通常用于NIO非阻塞IO的网络通信框架中. 在这之前,需要弄明白几个概念: 什么是阻塞和非阻塞? 阻塞和非

概述 最近,Amazon新推出了完全托管的时间序列数据库Timestream,可见,各大厂商对未来时间序列数据库的重视与日俱增.阿里云TSDB是阿里巴巴集团数据库事业部研发的一款高性能分布式时序时空数据库,在即将过去的2018年,我们对TSDB进行了多次的系统架构改进,引入了倒排索引.无限时间线支持.时序数据高压缩比算法.内存缓存.数据预处理.分布式并行聚合.GPU加速等多项核心技术,并且引入了新的计算引擎层和分布式SQL层,使得引擎核心能力有了质的提升,也基本上统一了集团内部的监控存储业务.2

CosId 通用.灵活.高性能的分布式 ID 生成器 介绍 CosId 旨在提供通用.灵活.高性能的分布式系统 ID 生成器. 目前提供了俩大类 ID 生成器:SnowflakeId (单机 TPS 性能:409W JMH 基准测试).RedisIdGenerator (单机 TPS 性能(步长 1000):1268W JMH 基准测试). SnowflakeId SnowflakeId 使用 Long (64 bits) 位分区来生成 ID 的一种分布式 ID 算法. 通用的位分配方案为:ti

CosId 通用.灵活.高性能的分布式 ID 生成器 介绍 CosId 旨在提供通用.灵活.高性能的分布式系统 ID 生成器. 目前提供了俩大类 ID 生成器:SnowflakeId (单机 TPS 性能:409W/s JMH 基准测试).RedisIdGenerator (单机 TPS 性能(步长 1000):3687W+/s JMH 基准测试). 更新内容(1.0.0) 增强:支持自定义配置 ClockBackwardsSynchronizer(spring-boot-starter-cos

CosId 通用.灵活.高性能的分布式 ID 生成器 介绍 CosId 旨在提供通用.灵活.高性能的分布式系统 ID 生成器. 目前提供了俩大类 ID 生成器:SnowflakeId (单机 TPS 性能:409W/s JMH 基准测试).RedisIdGenerator (单机 TPS 性能(步长 1000):3687W+/s JMH 基准测试). 更新内容(1.0.3) 变更:修改 cosid-redis 为可选依赖(spring-boot-starter-cosid). 修复:导出 Mac

CosId 通用.灵活.高性能的分布式 ID 生成器 介绍 CosId 旨在提供通用.灵活.高性能的分布式系统 ID 生成器. 目前提供了俩大类 ID 生成器:SnowflakeId (单机 TPS 性能:409W/s JMH 基准测试).SegmentId( RedisIdSegmentDistributor 单机 TPS 性能(步长 1000):3687W+/s JMH 基准测试). 更新内容(1.1.0) 增强:RedisIdGenerator 抽象升级为 SegmentId(号段模式).

CosId 通用.灵活.高性能的分布式 ID 生成器 介绍 CosId 旨在提供通用.灵活.高性能的分布式 ID 生成器. 目前提供了三类 ID 生成器: SnowflakeId : 单机 TPS 性能:409W/s JMH 基准测试 , 主要解决 时钟回拨问题 .机器号分配问题 并且提供更加友好.灵活的使用体验. SegmentId : RedisIdSegmentDistributor 单机 TPS 性能(步长 1000) :2950W+/s JMH 基准测试 , 每次获取一段(Step)

分布式ID生成器(CosId)设计与实现 CosId 简介 CosId 旨在提供通用.灵活.高性能的分布式 ID 生成器. 目前提供了俩类 ID 生成器: SnowflakeId : 单机 TPS 性能:409W/s JMH 基准测试 , 主要解决 时钟回拨问题 .机器号分配问题 并且提供更加友好.灵活的使用体验. SegmentId: 每次获取一段 (Step) ID,来降低号段分发器的网络IO请求频次提升性能. IdSegmentDistributor: 号段分发器(号段存储器) Redis

背景 在软件系统演进过程中,随着业务规模的增长 (TPS/存储容量),我们需要通过集群化部署来分摊计算.存储压力. 应用服务的无状态设计使其具备了伸缩性.在使用 Kubernetes 部署时我们只需要一行命令即可完成服务伸缩 (kubectl scale --replicas=5 deployment/order-service). 但对于有状态的数据库就不那么容易了,此时数据库变成系统的性能瓶颈是显而易见的. 分库分表 从微服务的角度来理解垂直拆分其实就是微服务拆分.以限界上下文来定义服务边界

NewLife.Net压力测试,峰值4.2Gbps,50万pps,消息大小24字节,消息处理速度1.88亿tps! 共集合20台高配ECS参与测试,主服务器带宽6Gbps.100万pps,16核心64G内存.另外19台共模拟400个用户连接,13*16+6*32=400,每用户发送2000万个消息,服务端收到后原样返回. 有些同学比较着急,觉得前面两篇有点小儿科,群友就说,上数字吧! 我们在2017.4.1做了一个极限并发测试,奔着单机100万并发,实际上只得到了84.5万,这次补一个吞吐量的压

Nodejs[单机]多进程模式集群实例: 1.安装:npm install -s cluster 2.服务代码: var debug = require('debug'); var express = require('express'); var path = require('path'); var favicon = require('serve-favicon'); var logger = require('morgan'); var cookieParser = require('c