现在这个年代,你要是不懂高并发,你都不好意思说自己是搞互联网的! 一.什么是并发,什么是高并发 并发,两个及以上的行为一起发生,比如你一边吃饭一边看电视 高并发,多个行为(至于是多少,这个没有定数,你可以认为是100,1000)一起发生 二.要多久才能处理完这些请求 首先,我们需要明确两个基本点 1.处理每个请求需要耗费时间,哪怕时间很短 2.服务资源是有限的,不能一次性处理全部请求 我们可以假定总并发请求数量为10000,每个请求的处理时间为t秒,服务器一次性可以处理的请求数量为n个,那么处理

前言 无论我们做什么系统,95%的系统都离不开注册,登录: 而游戏更加关键,频繁登录,并发登录,导量登录:如果登录承载不起来,那么游戏做的再好,都是徒然,进不去啊: 序言 登录所需要的承载,包含程序和数据存储瓶颈,统一都可以看成io瓶颈: 我的登录服务器,操作只是做登录注册和返回服务器列表功能(只要其他负载均衡不讲解,软负载,硬负载): 登录服务器,分不同渠道登录验证,本地渠道验证,如果登录账户不存在,直接注册账户,然后返回token码: 其他服务器只认token登录需求:减少其他服务器的数据库

基本概念: 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:Transaction Per Second意思是“事务数/秒”,是软件测试结果的衡量单位.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,最终利用这些信息来估计得分.客户机使用加权协函数平均方法来计算客

TPS是指每秒处理事务的个数,处理的载体可以是单台服务器,也可以是一个服务器集群. 例如:下单接口,一秒内,下单完成次数为1000,则下单接口总 tps = 1000,共有10台服务器提供下单服务,单台服务器的TPS = 1000/10. QPS是指每秒查询的次数 例如:一个页面包含了服务器3次请求,一秒内,请求页面次数为1000,则该页面总 QPS = 3*1000 ,共有10台服务器提供页面查询服务,单台服务器的 QPS = 3*1000/10. GMV = 销售额 + 取消订单金额 + 拒

1 通过一些算术题了解系统发生错误的概率 我们一般用每秒查询率(Query Per Second,简称QPS)来衡量一个网站的流量,QPS是指一台服务器在一秒里能处理的查询次数,它可以被用来衡量服务器的性能. 假设一个Web应用有20个基于微服务的子模块,比如某电商系统里有订单.合同管理和会员管理等子模块,该系统的平均QPS是1000,也就是说平均每秒有1000个访问量,这个数值属于中等水平,并不高. 算术题一,请计算每天的访问总量?注:一般网站在凌晨1点到上午9点的访问量比较少,所以计算时按每

前不久公司进行了一次大促,晚上值班.大促是从晚上8点多开始的,一开始流量慢慢的进来,观察了应用的各项指标,一切都是正常的,因为这是双11过后的第一次大促,想着用户的购买欲应该不会太强,所以我们的运维同事9点多就回家了在家里面远程支持,留下交易组和其它后端的技术值班,楼主就是交易组的.谁知10点整的时候我们的前置服务器突然告警,报资源占用过高.如下图: 说实话,load超过10还是第一次见.... 我是第一个发现情况的,所以我第一时间把告警信息发到群上之后,然后通知运维jstack当时的线程堆栈.

原文链接:http://www.51testing.com/html/49/n-3721249.html 前言 当你想做性能测试的时候,你会选择什么样的测试工具呢?是会选择wrk?jmeter?locust?还是loadrunner呢? 今天,笔者将根据自己使用经验,针对jmeter.locust.wrk和loadrunner常用的性能测试工具进行简单介绍和对比.首先,四者基本对比图: . loadrunner jmeter locust wrk 分布式压力 支持 支持 支持 不支持 单机并发能

false的七种情况 整型0 浮点0.0 布尔false 空字符串'',"" 字符串'0' 空数组[] NULL 超全局数组 $GLOBALS,包含下面8个超全局数组的值 $_GET $_POST $_REQUERT,包含$_GET,$_POST,$_COOKIE $_SEESION $_COOKIE $_SERVER $_SERVER['SERVER_ADDR'] //服务器地址$_SERVER['SERVER_NAME'] //服务名称$_SERVER['REQUEST_TIME'

背景 微服务是什么 • 服务之间有轻量级的通讯机制,通常为REST API • 去中心化的管理机制 • 每个服务可以使用不同的编程语言实现,使用不同的数据存储技术 • 应用按业务拆分成服务,一个大型应用系统可以由多个独立的服务组成 • 各个服务均可独立部署,都有自己的业务逻辑 • 服务可被多个应用共享,其他服务可复用一些公共的资源服务 微服务的优势 • 模块化开发,以单个服务为组件进行更新升级,提升系统整体异常稳定性 • 模块化开发管理方便,单独团队开发维护,职责分明 • 模块服用,公共服务模块

1.背景 前段时间,性能测试团队经历了一个规模较大的门户网站的性能优化工作,该网站的开发和合作涉及多个组织和部门,而且网站的重要性不言而喻,同时上线时间非常紧迫,关注度也很高,所以对于整个团队的压力也非常大. 在此,把整个经历过程给大家分享一下,包括了主要包括了如何使用性能测试的压测工具,压测前的性能问题评估,以及压测执行后的性能问题分析.瓶颈定位. 该门户网站的服务器是放在华通和阿里云的平台上的,所以对华通和阿里共建的云平台安全及应急措施方面要求非常高,需要团队给予全力的保障和配合. 性能测试

最近在研究node,都说node单线程.事件环机制,高并发效率高,亲测一下,一探究竟 apache ab 安装 进入:http://httpd.apache.org/download.cgi#apache24 选择 ApacheHaus 下载. 使用:解压后,使用cmd进入..\apache\httpd-2.4.27-x64\Apache\bin(加压目录的bin目录下). 执行 ab -c 100(并发数) -n 100(发送请求数) localhost:8080/index.html(请求地

一  高并发的概念在互联网时代,并发,高并发通常是指并发访问.也就是在某个时间点,有多少个访问同时到来. 二  高并发架构相关概念1.QPS (每秒查询率) : 每秒钟请求或者查询的数量,在互联网领域,指每秒响应请求数(指HTTP请求) 2.PV(Page View):综合浏览量,即页面浏览量或者点击量,一个访客在24小时内访问的页面数量 --注:同一个人浏览你的网站的同一页面,只记做一次pv 3.吞吐量(fetches/sec) :单位时间内处理的请求数量 (通常由QPS和并发数决定) 4.响

基础知识 TFS : 吞吐量 (吞吐量是指系统在单位时间内处理请求的数量) RT : 响应时间 (从请求发出到收到响应时间) 并发数 : 在一段时间内同时访问站点的用户数 QPS : 每秒查询率 (每秒请求或者相应数,在互联网领域,值每秒相应请求数(值HTTP请求)) PV : page view 页面访问量 UV : user view 用户访问量 一般来说,日pv(访问量)大于1000万就可以算做高并发 日网站带宽 = PV / 统计时间 (秒) * 页面平均大小(KB) * 8 压力测试

转载地址:http://www.10tiao.com/html/473/201606/2651473094/1.html   程序的CPU问题是另外一类典型的程序性能问题,很多开发人员都受到过程序CPU占用过高的困扰.本次我们收集了14个CPU类的问题,和大家一起分析下这些问题的种类和原因.另外,对于C/C++程序而言,目前已经有了很多CPU问题定位的工具,本文也会进行比较分析. CPU问题分析   程序CPU类问题的主要现象是:程序占用的CPU过高,比程序升级前有很大的升高.导致程序CPU占用

转载:https://blog.csdn.net/wj610671226/article/details/78426698 正则表达式 作用:分割.查找.匹配.替换字符串 分割符:正斜线(/).hash符号(#)以及取反符号(~) 通用原子: \d: 匹配一个数字字符.等价于 [0-9]. \D: 匹配一个非数字字符.等价于 [^0-9]. \w: 匹配包括下划线的任何单词字符.等价于'[A-Za-z0-9_]'. \W: 匹配任何非单词字符.等价于 '[^A-Za-z0-9_]'. \s: 匹

背景 DSP系统是互联网广告需求方平台,用于承接媒体流量,投放广告.业务特点是并发度高,平均响应低(百毫秒). 为了能够有效提高DSP系统的性能,美团平台引入了一种带有清退机制的缓存结构LruCache(Least Recently Used Cache),在目前的DSP系统中,使用LruCache + 键值存储数据库的机制将远端数据变为本地缓存数据,不仅能够降低平均获取信息的耗时,而且通过一定的清退机制,也可以维持服务内存占用在安全区间. 本文将会结合实际应用场景,阐述引入LruCache的原

原文:http://chuansongme.com/n/797172 背景 据XX部门兄弟反应, 其在将PHP从5.3.8 升级到5.5.13 时, 开始运行正常, 运行一段时间后, 系统负载变高,达到200%以上, 从netstat看到大量连接处在CLOSE_WAIT状态. 最终导致系统不可用, 将PHP 回滚到5.3. 8 后, 一切正常. php-fpm 配置文件除了由版本引起的差异外, 没做任何改变. 猜想 根据TCP关闭连接的流程图: 可以看到, 一个处于连通状态(ESTABLISHE

原文:http://chuansongme.com/n/797172 背景 据XX部门兄弟反应, 其在将PHP从5.3.8 升级到5.5.13 时, 开始运行正常, 运行一段时间后, 系统负载变高,达到200%以上, 从netstat看到大量连接处在CLOSE_WAIT状态. 最终导致系统不可用, 将PHP 回滚到5.3. 8 后, 一切正常. php-fpm 配置文件除了由版本引起的差异外, 没做任何改变. 猜想 根据TCP关闭连接的流程图: 可以看到, 一个处于连通状态(ESTABLISHE

基础篇 高并发架构基础概念和优化思路 高并发架构相关概念 并发,在操作系统中,是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间,且这几个程序都是在同一个处理机上运行,但任一个时刻点上只有一个程序在处理机上运行 通常我们所定义的高并发并非上述解释,简单的来说就是在某个时间点.有多少个访问同时到来. 高并发:通常如果一个日PV在千万以上,就有可能是一个高并发的系统 QPS:每秒钟请求或查询的数量,在互联网领域,指每秒响应请求数(HTTP请求) 吞吐量:单位时间内处理的请求数量(通常由QPS和

1 背景   前段时间,性能测试团队经历了一个规模较大的门户网站的性能优化工作,该网站的开发和合作涉及多个组织和部门,而且网站的重要性不言而喻,同时上线时间非常紧迫,关注度也很高,所以对于整个团队的压力也非常大.  在此,把整个经历过程给大家分享一下,包括了主要包括了如何使用性能测试的压测工具,压测前的性能问题评估,以及压测执行后的性能问题分析.瓶颈定位.  该门户网站的服务器是放在华通和阿里云的平台上的,所以对华通和阿里共建的云平台安全及应急措施方面要求非常高,需要团队给予全力的保障和配合. 

如果我们要写一个监控系统,要注意哪些问题和需求? [1] agent收集数据的时候需要通过系统调用少的方法收集到我们需要数据,一般来说我们优先使用python自带的系统方法,然后是读取/proc 文件 最差情况是 通过执行linux命令获取. [2] 网络传输问题:需要使用自己写网络库来完成传输,需要注意的时候一定要计算qps,比如5000台机器 每5s上传一次,qps就是1000.最起码也要用线程复用的模式,最佳要使用异步io的网络框架. [3] 存储数据问题:我们一般才用直接存到数据库的方式