你好,每秒查询率QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准,在因特网上,作为域名系统服务器的机器的性能经常用每秒查询率来衡量. 原理:每天80%的访问集中在20%的时间里,这20%时间叫做峰值时间 公式:( 总PV数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS) 机器:峰值时间每秒QPS / 单台机器的QPS = 需要的机器 问:每天300w PV 的在单台机器上,这台机器需要多少QPS? 答:( 3000000 * 0.8 ) /

朱晔的互联网架构实践心得S1E5:不断耕耘的基础中间件 [下载本文PDF进行阅读] 一般而言中间件和框架的区别是,中间件是独立运行的用于处理某项专门业务的CS程序,会有配套的客户端和服务端,框架虽然也是处理某个专门业务的但是它不是独立程序,是寄宿在宿主程序进程内的一套类库. 图上绿色部分代表了框架,红色部分代表了管理系统,紫色部分代表了中间件.本文会着重介绍管理系统和中间件部分. 配置管理 比较知名的分布式配置服务和管理系统有携程的https://github.com/ctripcorp/apo

原文链接:http://highscalability.com/blog/2013/7/8/the-architecture-twitter-uses-to-deal-with-150m-active-users.html 写于2013年7月8日,译文如下: “可以解决推特所面临的挑战”的玩具般的方案是一个常用在扩展性上的比喻.每个人都觉得推特很容易实现.稍微具备一些系统架构的知识我们就可以构建一个推特,就这么简单.但是根据推特软件开发部门的VP Raffi Krikorian在 Timelin

导读 很多人在实际的开发中害怕系统的QPS增高,因为觉得QPS太高会导致系统挂掉;基于这种心理会想着尽量的降低系统的请求量,甚至有人会将很多处理放置到服务中来处理,这样外部发一起请求,服务就把所有的业务处理完了. 这种方式降低了系统的请求量,但是降低了系统的QPS吗?这种做法系统更安全了还是更危险了? 首先来介绍一下基本概念. 1 .性能的关键指标 系统吞吐量(Throughput) 吞吐量指单位时间内系统处理的请求数量,体现系统的整体处理能力. 响应时间(系统延迟Latency) 请求的平均响

高并发应用中客户端等待.响应时间的推算,及RT/QPS概念辨析 对于一个网站,已知服务端的服务线程数和处理单个请求所需的时间时,该如何算出高并发时用户从点击链接到收到响应的时间?注意这个时间并不等于服务端处理单个请求的时间,因为高并发时,很多用户请求需要排队等待,你要把这个额外的等待时间算进去. 这个问题很重要,因为它的结果直接影响你的网站的用户体验.这篇文章就是来帮你算这个时间的.你可以使用本文附带的程序来算,也可以通过本文提炼出的公式来算. 另外还有一个问题:所谓RT(响应时间)和QPS,究

今天突然有个同事问题一个问题, mysqlTPS和QPS的计算公式是什么? 以前确实也没有关注过这个计算公式,所以查了下学习了下: 下面是参考内容.  在做db基准测试的时候,qps,tps 是衡量数据库性能的关键指标.本文比较了网上的两种计算方式.先来了解一下相关概念. 概念介绍: QPS:Queries Per Second         查询量/秒,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理查询量多少的衡量标准. TPS :  Transactions

 在做db基准测试的时候,qps,tps 是衡量数据库性能的关键指标.本文比较了网上的两种计算方式.先来了解一下相关概念. 概念介绍: QPS:Queries Per Second         查询量/秒,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理查询量多少的衡量标准. TPS :  Transactions Per Second   是事务数/秒,是一台数据库服务器在单位时间内处理的事务的个数.    如何计算: 从网上查看如果获取mysql 的qps,

本文来自知乎官方技术团队的“知乎技术专栏”,感谢原作者陈鹏的无私分享. 1.引言 知乎存储平台团队基于开源Redis 组件打造的知乎 Redis 平台,经过不断的研发迭代,目前已经形成了一整套完整自动化运维服务体系,提供很多强大的功能.本文作者陈鹏是该系统的负责人,本次文章深入介绍了该系统的方方面面,值得互联网后端程序员仔细研究.   (本文同步发布于:http://www.52im.net/thread-1968-1-1.html) 2.关于作者 陈鹏:现任知乎存储平台组 Redis 平台技术

QPS:Queries Per Second意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准. TPS:是TransactionsPerSecond的缩写,也就是事务数/秒.它是软件测试结果的测量单位.一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程.客户机在发送请求时开始计时,收到服务器响应后结束计时,以此来计算使用的时间和完成的事务个数. Tps即每秒处理事务数,包括了1)用户请求服务器2)服务器自己的内部处

github 项目地址: https://github.com/SilentCC/nginx_lua_qps_count nginx 是经常会用到的web 服务器,它有出色的并发性能,因此尝尝被用来当做负载均衡服务器,反向代理服务器. nginx 的安装很简单,我通常是使用docker 安装,在编写dockerfile 时加入自己想要的功能,这样的话就可以随时随地拿来用. 统计qps 功能的nginx 服务,我只是下面的将github上两个项目的内容组合在一起. 一个是:实时统计 nginx 状

QPS = req/sec = 请求数/秒 QPS = 总请求数 / ( 进程总数 * 请求时间 )QPS: 单个进程每秒请求服务器的成功次数 原理:每天80%的访问集中在20%的时间里,这20%时间叫做峰值时间公式:( 总PV数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS)机器:峰值时间每秒QPS / 单台机器的QPS = 需要的机器 问:每天300w PV 的在单台机器上,这台机器需要多少峰值QPS?答:( 3000000 * 0.8 ) / (8640

术语说明: QPS = req/sec = 请求数/秒 [QPS计算PV和机器的方式] QPS统计方式 [一般使用 http_load 进行统计] QPS = 总请求数 / ( 进程总数 * 请求时间 ) QPS: 单个进程每秒请求服务器的成功次数 单台服务器每天PV计算 公式1:每天总PV = QPS * 3600 * 6 公式2:每天总PV = QPS * 3600 * 8 服务器计算 服务器数量 = ceil( 每天总PV / 单台服务器每天总PV ) [峰值QPS和机器计算公式] 原理:

本帖最后由 LUK 于 2014-9-21 22:39 编辑 思路: 1 关注MYSQL三个方面的性能指标,分别为query数,transaction数,io请求数 2 在某个时间范围内(例如20秒),统计MYSQL中上面的三个指标的总量,以及每一秒的量 ,同时每隔一秒种打印一个当前的指标量,在最后再计算并打印时间段内总量及每秒量 3 在IO的统计公式如下:Key_reads  * 2 +  Key_writes * 2 + Key_read_requests + Innodb_data_rea

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

首先连接上mysql: $ mysql -h .x -P3306 -uusername -p123456 进入Mysql之后,查询general_log: mysql> SHOW VARIABLES LIKE "general_log%"; +------------------+----------------------------+ | Variable_name | Value | +------------------+-------------------------

一.微服务网关Spring Cloud Gateway 1.1 导引 文中内容包含:微服务网关限流10万QPS.跨域.过滤器.令牌桶算法. 在构建微服务系统中,必不可少的技术就是网关了,从早期的Zuul,到现在的Spring Cloud Gateway,网关我们用的不可少. 今天我就将沉淀下来的所有与网关相关的知识,用一篇文章总结清楚,希望对爱学习的小伙伴们有所帮助. 本篇文章主要介绍网关跨域配置,网关过滤器编写,网关的令牌桶算法限流[每秒10万QPS] 首先我们来看什么是网关 1.2 什么是微

随着网络性能提升,云端计算架构逐步向存算分离转变,AWS Aurora 率先在数据库领域实现了这个转变,大数据计算领域也迅速朝此方向演化. 存算分离在云端有明显优势,不但可以充分发挥弹性计算的灵活,同时集中的托管存储可以提供更大的容量和更低的成本,避免了云端大量自建存储集群的维护代价. 一.问题和挑战 对象存储是广泛使用的云端非结构化数据存储解决方案,越来越多的非结构化数据聚集于对象存储的数据湖中,随之而来的是对这些海量数据的分析需求. 然而对大数据分析的存储系统来说,HDFS 接口是事实标准,

大家好,我们最近业务量暴涨,导致我最近一直 TM 人傻了.前几天晚上,发现由于业务压力激增,某个核心微服务新扩容起来的几个实例,在不同程度上,出现了 Redis 连接失败的异常: org.springframework.data.redis.RedisConnectionFailureException: Unable to connect to Redis; nested exception is io.lettuce.core.RedisConnectionException: Unable

int main() { // 算牌器 ]; ; do { printf("请输入牌名: \n"); scanf("%2s",char_name); ; ]) { case 'J': case 'Q': case 'K': value = ; break; case 'A': value = ; break; case 'X': continue; default: value = atoi(char_name); break; } || value > )

今天下午我们将生产环境中一个单台服务器 QPS(每秒请求数)在100左右的 ASP.NET Core 站点部署到了 Linux 服务器上,这是我们解决了在 .NET Core 上使用 EnyimMemcached(memcached客户端)的问题之后,.NET 跨平台之旅迈出的重要一步.这个 ASP.NET Core 站点,既用了缓存,也有数据库访问操作,是一个典型的 Web 站点,如果它能持续稳定运行,将为我们全站迁移至 ASP.NET Core + Linux 扫清障碍. 这个 ASP.NE

想了一段时间,给出代码Demo #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <pthread.h> typedef struct qps_s{ int count; unsigned int second; }qps_t; pthread_key_t tdata; qps_t qps_data; int push_timestamp() { time_t tt; return time(&tt); } void