目录: 1.建表优化 2.二级索引 3.并行处理 1．建表优化 Salting 翻译成中文是加盐的意思,本质是在hbase的rowkey的byte数组的第一个字节位置设定一个系统生成的byte值, 这个byte值是由主键生成rowkey的byte数组做一个哈希算法,计算得来的.Salting之后可以把数据分布到不同的region上,这样有利于phoenix并发的读写操作. 示例:CREATE TABLE TEST (HOST VARCHAR NOT NULL PRIMARY KEY, DESCR

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

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

add by zhj: 在Benchmark of Python WSGI Servers一文中,作者进行详细分析,得出的结论是gevent在所有WSGI Server(包括Tornado.Uwsgi等)中性能最好. 另外,我想说gevent适合socket IO,其它类型的IO,如磁盘IO是否适合就不清楚了. 原文:https://co-ding.com/?p=356#comment-6036 我的一个线上web服务在生产中遇到一个性能问题:当初为了方便选择了wsgi(众所周知wsgi协议,不

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

redis是什么? mysql是一个软件,帮助开发者对一台机器的硬盘进行操作. redis是一个软件,帮助开发者对一台机器的内存进行操作. redis缓存 可达到瞬间并发量10W+ 高并发架构系列:Redis为什么是单线程.及高并发快的3大原因详解 http://m.sohu.com/a/282430394_99994950?qq-pf-to=pcqq.group https://www.cnblogs.com/liuqingzheng/p/9833534.html 特点 - 可以做持久化: -

AB(ApacheBench) 是 Apache 自带的超文本传输协议 (HTTP) 性能测试工具. 其设计意图是描绘当前所安装的 Apache 的执行性能, 主要是显示 Apache 每秒可以处理多少个请求. 打开Apache服务器的安装路径(以xampp为例来说明),在bin目录中有一个ab.exe的可执行程序,它就是要介绍的网站并发量测试工具. 一, 工具使用方法: 首先需要注意的是,直接双击是无法正确运行的.在Windows系统的命令行下,进入ab.exe程序所在的目录,执行改程序. d

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

#coding:utf-8 import time,asyncio a=time.time() id=1 async def hello(id,semaphore): async with semaphore: await asyncio.sleep(1) print('working id:'+str(id)) async def run(): semaphore = asyncio.Semaphore(5) # 限制并发量为5 to_get = [hello(id,semaphore) fo

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.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: QPS: 每秒钟处理完请求的次数:注意这里是处理完.具体是指发出请求到服务器处理完成功返回结果.可以理解在server中有个counter,每处理一个请求加1,1秒后counter=QPS. TPS:每秒钟处理完的事务次数,一般TPS是对整个系统来讲的.一个应用系统1s能完成多少事务处理,一个事务在分布式

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

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

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

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    

nginx简介(轻量级开源高并发web服务器:大陆使用者百度.京东.新浪.网易.腾讯.淘宝等)(并发量5w)(一般网站apache够用了,而且稳定) 一.总结 1.在连接高并发的情况下,Nginx是Apache服务器不错的替代品,apache并发量大概3000+,nginx并发量2w+ 二.nginx简介(轻量级开源高并发web服务器:大陆使用者百度.京东.新浪.网易.腾讯.淘宝等) Nginx (engine x) 是一个高性能的HTTP和反向代理服务器,也是一个IMAP/POP3/SMTP服

原文:聊聊QPS/TPS/并发量/系统吞吐量的概念 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/cainiao_user/article/details/77146049   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.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:   QPS: 每秒钟处理完请求的次数:注意这里是处理完.具体是指发出请求到服

mysql并发量过大造成 update语句更新错误 在同一字段的时候更新的时候 如果并发量太大 就会更新错误 这个时候只能用 swoole 消息队列更新

并发数,线程数,吞吐量,每秒事务数(TPS)都是性能测试领域非常关键的数据和指标. 那么他们之间究竟是怎样的一个对应关系和内在联系? 测试时,我们经常容易将线程数等同于表述为并发数,这一表述正确吗? 本文就将对性能领域的这些关键概念做一次探讨. 文章可能会比较长,希望您保持耐心看完. 1. 走进开封菜,了解性能 ①老王开了家餐厅 我们的主角老王,在M市投资新开业了一家,前来用餐的顾客络绎不绝: 餐厅里有4种不同身份的人员: 用户一次完整的用餐流程如下: 顾客到店小二处付款点餐 => 小二将订单转