在编写一个网络服务的时候都比较关心这个服务能达到多少并发连接,而在这连接的基础上又能达到一个怎样的交互能力.编写服务已经是一件很花力气的事情,而还要去编写一个能够体现结果的测试工具就更加消耗工作时间.下面介绍一个测试工具只需要简单地设置一下就能对tcp/udp服务进行高并发和高吐吞的性能测试,并通过图形化的方式反映测试结果. 工具是采用用.NET编写,所以需要.NET FRAMEWORK才能运行.虽然.net在这方面的给人的感觉性能不怎么出色,但这个工作出色性能足够满足大部分服务端的压力测试.

译文在后面. State Threads for Internet Applications Introduction State Threads is an application library which provides a foundation for writing fast and highly scalable Internet Applications on UNIX-like platforms. It combines the simplicity of the multi

高并发,听起来高大上的一个词汇,在身处于互联网潮的社会大趋势下,高并发赋予了更多的传奇色彩.首先,我们可以看到很多招聘中,会提到有高并发项目者优先.高并发,意味着,你的前雇主,有很大的业务层面的需求,而且也能怎么你在整个项目中的一个处理逻辑的能力体现.那么,你真的知道什么是高并发吗?这不是一个很简单的话题.高并发,往往会牵扯到很多的问题,如何才能快速响应,如何处理各个线程之间的交互,如何完成逻辑之间的高负载运转,甚至,一个系统,如果没有做好前期高并发的合理配置,整个产品会遇到瓶颈,以及不可预期的

亿级流量电商详情页系统的大型高并发与高可用缓存架构实战 完整高清含源码,需要课程的联系QQ:2608609000 1[免费观看]课程介绍以及高并发高可用复杂系统中的缓存架构有哪些东西2[免费观看]基于大型电商网站中的商品详情页系统贯穿的授课思路介绍3小型电商网站的商品详情页的页面静态化架构以及其缺陷11分钟4大型电商网站的异步多级缓存构建+nginx数据本地化动态渲染的架构9分钟5能够支撑高并发+高可用+海量数据+备份恢复的redis的重要性5分钟6从零开始在虚拟机中一步一步搭建一个4个节点的C

在高并发.高负载的情况下,如何给表添加字段并设置DEFAULT值? 在Oracle 12c之前,当Oracle表数据量上亿时,对表执行“ALTER TABLE XXX ADD COLUMN_XX VARCHAR2(2) DEFAULT 'XXX';”操作时,效率及安全性是必须要考虑的因素.若直接执行,则会在该过程中给表加上6级表锁,也就是连查询都需要等待,这在生产库上是相当危险的操作.因为Oracle在执行上述操作过程中,不仅要更新数据字典,还会刷新全部的记录,并且会使得Undo表空间暴涨,所以

作者:中华石杉 面试题 如何保证 redis 的高并发和高可用?redis 的主从复制原理能介绍一下么?redis 的哨兵原理能介绍一下么? 面试官心理分析 其实问这个问题,主要是考考你,redis 单机能承载多高并发?如果单机扛不住如何扩容扛更多的并发?redis 会不会挂?既然 redis 会挂那怎么保证 redis 是高可用的? 其实针对的都是项目中你肯定要考虑的一些问题,如果你没考虑过,那确实你对生产系统中的问题思考太少. 面试题剖析 如果你用 redis 缓存技术的话,肯定要考虑如何用

一.DNS域名解析 二.大型网站系统应有的特点 三.网站架构演变过程 3.1 传统架构 3.2 分布式架构 3.3 SOA架构 3.4 微服务架构 四.高并发设计原则 4.1 拆分系统 4.2 服务化 4.3 消息队列 4.4 缓存技术 4.5 并发化 五.高可用设计原则 5.1 降级 5.2 限流 5.4 切流量 5.5 可回滚 六.业务设计原则 6.1 防重设计 6.2 幂等设计 6.3 流程定义 6.4 状态与状态机 6.5 后台系统操作可反馈 6.6 后台系统审批化 6.7 文档注释 6

就是如果你用redis缓存技术的话,肯定要考虑如何用redis来加多台机器,保证redis是高并发的,还有就是如何让Redis保证自己不是挂掉以后就直接死掉了,redis高可用 我这里会选用我之前讲解过这一块内容,redis高并发.高可用.缓存一致性 redis高并发:主从架构,一主多从,一般来说,很多项目其实就足够了,单主用来写入数据,单机几万QPS,多从用来查询数据,多个从实例可以提供每秒10万的QPS. redis高并发的同时,还需要容纳大量的数据:一主多从,每个实例都容纳了完整的数据,比

商品详情页的架构实现 缓存架构 第一块儿,要掌握的很好的,就是redis架构 高并发,高可用,海量数据,备份,随时可以恢复,缓存架构如果要支撑这些要点,首先呢,redis就得支撑 redis架构,每秒钟几十万的访问量QPS,99.99%的高可用性,TB级的海量的数据,备份和恢复,缓存架构就成功了一半了 最最简单的模式,无非就是存取redis,存数据,取数据 支撑你的缓存架构,最基础的就是redis架构 解决各种各样高并发场景下的缓存面临的难题,缓存架构中不断的引入各种解决方案和技术,解决高并发的

QPS:每秒查询率(Query Per Second) ,每秒的响应请求数,也即是最大吞吐能力.QPS = req/sec = 请求数/秒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峰值QPS: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)PV:访问量即Page

什么是Nginx  什么是Tengine 看看国内大公司在用Nginx和Tengine吗? 步骤一:进入 https://www.taobao.com/,按F12.可看到 有很多APP对淘宝进行请求.随便点击一个, 步骤二:当然,可以看到,并不都在nginx里.比如还有Tengine...等其他.这个自行去看吧! 所以,学会一个知识,淘宝网站里,用到了很多,并非nginx一家.  Nginx和Apache的优缺点  进入Tengine官网 自行去看吧! 什么是高并发和负载均衡 如何解决高并发和负

QPS:每秒查询率(Query Per Second) ,每秒的响应请求数,也即是最大吞吐能力.QPS = req/sec = 请求数/秒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峰值QPS: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)PV:访问量即Page

基于SOA的分布式高可用架构和微服务架构,是时下如日中天的互联网企业级系统开发架构选择方案.在核心思想上,两者都主张对系统的横向细分和扩展,按不同的业务功能模块来对系统进行分割并且使用一定的手段实现服务之间的通信,并且基于弹性云服务搭建高可用的分布式解决方案. 但它们之间的区别可能比相似的地方要多,特别是体现在对服务的使用和与云服务的深度结合上.在具体实践中,微服务的架构也可以与其它互联网中间件组合在一起,组成规模更为庞大的SOA分布式系统.本文主要对一个典型的SOA分布式应用的架构和组件做详细

如果你用redis缓存技术的话,肯定要考虑如何用redis来加多台机器,保证redis是高并发的,还有就是如何让Redis保证自己不是挂掉以后就直接死掉了. redis高并发:主从架构,一主多从,一般来说,很多项目其实就足够了,单主用来写入数据,单机几万QPS,多从用来查询数据,多个从实例可以提供每秒10万的QPS. redis高并发的同时,还需要容纳大量的数据:一主多从,每个实例都容纳了完整的数据,比如redis主就10G的内存量,其实你就最对只能容纳10g的数据量.如果你的缓存要容纳的数据量

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redis不支持高并发的瓶颈在哪里? 单机.单机版的redis支持上万到几万的QPS不等. 主要根据你的业务操作的复杂性,redis提供了很多复杂的操作,lua脚本. 2.如果redis要支撑超过10万+()怎么解决? 单机版的redis几乎不可能说QPS超过10万+,除非一些特殊情况,比如说你的机器性能特别好,配置特别高,物理机,维护做的特别好,而且你的整体的操作不是太复杂.可能有超过10万+/ 一般情况下的redis都是在几万. 使用读写分离的架构来进行redis支撑10万+的模式. 读写分

一.Nginx是如何实现高并发的 service nginx start之后,然后输入#ps -ef|grep nginx,会发现Nginx有一个master进程和若干个worker进程,这些worker进程是平等的,都是被master fork过来的.在master里面,先建立需要listen的socket(listenfd),然后再fork出多个worker进程.当用户进入nginx服务的时候,每个worker的listenfd变的可读,并且这些worker会抢一个叫accept_mutex

如果你用redis缓存技术的话,肯定要考虑如何用redis来加多台机器,保证redis是高并发的,还有就是如何让Redis保证自己不是挂掉以后就直接死掉了,redis高可用 redis高并发:主从架构,一主多从,一般来说,很多项目其实就足够了,单主用来写入数据,单机几万QPS,多从用来查询数据,多个从实例可以提供每秒10万的QPS. redis高并发的同时,还需要容纳大量的数据:一主多从,每个实例都容纳了完整的数据,比如redis主就10G的内存量,其实你就最对只能容纳10g的数据量.如果你的缓

写在前面 Tomcat作为最常用的Java Web服务器,随着并发量越来越高,Tomcat的性能会急剧下降,那有没有什么方法来优化Tomcat在高并发环境下的性能呢? Tomcat运行模式 Tomcat的运行模式有3种. 1.bio模式 默认的模式,性能非常低下,没有经过任何优化处理和支持. 2.nio模式 利用java的异步io护理技术,noblocking IO技术.要想运行在该模式下,则直接修改server.xml里的Connector节点,修改protocol为如下配置. protoco

写在前面 随着系统并发量越来越高,Tomcat所占用的内存就会越来越大,如果对Tomcat的内存管理不当,则可能会引发Tomcat内存溢出的问题,那么,如何防止Tomcat内存溢出呢?我们今天就来一起探讨下这个问题. 防止Tomcat内存溢出可以总结为两个方案:一个是设置Tomcat启动的初始内存,一个是防止Tomcat所用的JVM内存溢出.接下来,我们就分别对这两种方案作出简单的介绍. 设置启动初始内存 其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)是物理内存的1/4.可以