原文: https://www.zhihu.com/question/41110088 https://www.google.com.hk/#safe=strict&q=tp50+tp90 The tp90 is a minimum time under which 90% of requests have been served. tp90 = top percentile 90 Imagine you have response times: 10s1000s100s2s Calculati

TP=Top Percentile,Top百分数,是一个统计学里的术语,与平均数.中位数都是一类. TP50.TP90和TP99等指标常用于系统性能监控场景,指高于50%.90%.99%等百分线的情况. 首先给出Google到的答案: The tp90 is a minimum time under which 90% of requests have been served. tp90 = top percentile 90 Imagine you have response times: 1

TP=Top Percentile,Top百分数,是一个统计学里的术语,与平均数.中位数都是一类.TP50.TP90和TP99等指标常用于系统性能监控场景,指高于50%.90%.99%等百分线的情况.首先给出Google到的答案:The tp90 is a minimum time under which 90% of requests have been served.tp90 = top percentile 90Imagine you have response times:10s1000

首先给出Google到的答案: The tp90 is a minimum time under which 90% of requests have been served. tp90 = top percentile 90 Imagine you have response times: 10s1000s100s2s Calculating TP is very simple: 1. Sort all times in ascending order: [2s, 10s, 100s, 100

互联网应用特点三高:高并发.高可用.高性能,要达到这几个目标,好的方法方式是建立相应指标, 来进行准确描述,有了准确指标进行监控,方能易于实现我们设定目标. 先将指标介绍下,方便下面相关术语使用,qps即每秒处理请求数,是一个机器性能重要描述指标,通 过它我们知道单个容器能处理最大请求数.目前JD所有线上服务均在Docker容器中运行. tp99.tp999性能监控指标,TP=Top Percentile,Top百分数,是一个统计学里的术语,与平均数.中 位数都是一类.TP50.TP90和TP9

快速启动MyPerf4J MyPerf4J 采用 JavaAgent 配置方式,透明化接入应用,对应用代码完全没有侵入. 打包 项目地址: https://github.com/LinShunKang/MyPerf4J git项目到本地: git clone git@github.com:LinShunKang/MyPerf4J.git 打包项目: mvn clean package 配置 在 JVM 启动参数里加上以下两个参数 -javaagent:D:/workspqce/MyPerf4J/

原始Benchmark做法 在设计新框架的时候,往往需要评估待接入的组件的性能,这个时候我们可能会利用UnitTest来进行,写一个方法,然后在循环里面跑,利用System.CurrentTimeMillis()来评估组件性能.然而这种机制,只是跑在了主线程中,无法将组件的性能全部测算出来.当单线程测算的性能已经到达极限的瑟吉欧鸡皮,无论怎么增加循环次数,OPS都不会有显著的提升. 上面的方案不怎么靠谱后,我们转向了多线程测算.一般都是在本地开几个线程,然后循环处理.之后再利用System.Cu

1.概述 大家经常对一个系统的容量进行评估时,会参考cpu.idle和cpu.load指标,但是这两个指标到底在什么区间,表示系统是正常或者异常呢,业内有不同的说法.因此本文搜集一些资料,并对一个系统进行压测,最终来获得一个比较客观的观点,如有不对,可以在评论区进行交流. 在开始之前,我们必须对系统运转有一个整体的认识.在Linux内核中,每个进程都会被分配一个固定的时间片,默认为10ms,在这10ms中,该进程享有cpu的所有权.10ms看上去很短,但以2.6GHz的Intel处理器为例,10

TP指标: TP50:指在一个时间段内(如5分钟),统计该方法每次调用所消耗的时间,并将这些时间按从小到大的顺序进行排序,取第50%的那个值作为TP50 值:配置此监控指标对应的报警阀值后,需要保证在这个时间段内该方法所有调用的消耗时间至少有50%的值要小于此阀值,否则系统将会报警. TP90,TP99,TP999与TP50值计算方式一致,它们分别代表着对方法的不同性能要求,TP50相对较低,TP90则比较高,TP99,TP999则对方法性能要求很高 转:https://www.zhihu.co

某系统反馈『性能抖动,响应时间会突然飙高,TP999 MAX会到3000+』,初步怀疑是JVM FULL GC导致的 STW,观察FULL GC日志默认的JVM参数: -Xms4096m -Xmx4096m -XX:PermSize=512M -XX:MaxPermSize=512M -XX:ReservedCodeCacheSize=1024M -XX:+UseCodeCacheFlushing 从线上down下来的GC LOG如下: 1768.617: [GC [PSYoungGen: 13

摘要:全链路压测是应对电商大促容量规划最有效的手段,如何有效进行容量规划是其中的架构关键问题.京东在全链路压测方面做过多年尝试,本文转载京东商城基础平台技术专家文章,介绍其最新的自动化压测 ForceBot 体系. ForceBot愿景 1.诞生背景 伴随着京东业务的不断扩张,研发体系的系统也随之增加,各核心系统环环相扣,尤其是强依赖系统,上下游关系等紧密结合,其中一个系统出现瓶颈问题,会影响整个系统链路的处理性能,直接影响用户购物体验. 往年的 618.双 11 大促备战至少提前 3 个月时间

背景 在复杂分布式系统中,往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识.如在美团点评的金融.支付.餐饮.酒店.猫眼电影等产品的系统中,数据日渐增长,对数据分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息,数据库的自增ID显然不能满足需求:特别一点的如订单.骑手.优惠券也都需要有唯一ID做标识.此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的.概括下来,那业务系统对ID号的要求有哪些呢? 全局唯一性:不能出现重复的ID号,既然是唯一标识,这是最基本的要求. 趋势递增:在MySQL InnoDB引擎中使用的

传统的单体架构的时候,我们基本是单库然后业务单表的结构.每个业务表的ID一般我们都是从1增,通过AUTO_INCREMENT=1设置自增起始值,但是在分布式服务架构模式下分库分表的设计,使得多个库或多个表存储相同的业务数据.这种情况根据数据库的自增ID就会产生相同ID的情况,不能保证主键的唯一性. 如上图,如果第一个订单存储在 DB1 上则订单 ID 为1,当一个新订单又入库了存储在 DB2 上订单 ID 也为1.我们系统的架构虽然是分布式的,但是在用户层应是无感知的,重复的订单主键显而易见是不

目录 分布式系统中唯一ID生成方案 1. 唯一ID简介 2. 全局ID常见生成方案 2.1 UUID生成 2.2 数据库生成 2.3 Redis生成 2.4 利用zookeeper生成 2.5 雪花算法生成 2.6 其他生成方式 分布式系统中唯一ID生成方案 在系统设计中,我们经常需要一个全局唯一的ID来标识一条数据,比如订单表,商品表的主键ID.这个ID往往能影响到数据存储.索引和查询等操作的效率.因此这个全局唯一的ID对系统的可用性和性能至关重要. 1. 唯一ID简介 在系统设计中,我们经常

本文记录在jimdb压测过程中遇到的各种小坑,望能够抛砖引玉. 1.压测流量起来后,过了5分钟左右,发现ops突降,大概降了三分之一,然后稳定了下来 大概原因:此种情况,jimdb极有可能某个分片的连接数打满,从而导致分片的cpu达到100%. 调优方案:首先,默认分片连接数为1w,此时可以根据自己的需求,如果自己的docker数量很少,可以调整成2w,反之则3w. 然后,看程序中的操作,是不是有pipeline或者mget等操作,如果有,且程序日志中输出了大量的can't get jedis

本文来自美团技术团队“照东”的分享,原题<Leaf——美团点评分布式ID生成系统>,收录时有勘误.修订并重新排版,感谢原作者的分享. 1.引言 鉴于IM系统中聊天消息ID生成算法和生成策略的重要性(因为某种意义上来说:聊天消息ID的优劣决定了IM应用层某些功能实现的难易度),所以即时通讯网近期正在着重整理有关IM中的聊天消息ID算法方面的文章,包括微信团队的这篇<微信技术分享:微信的海量IM聊天消息序列号生成实践(算法原理篇)>,以及融云分享的<融云技术分享:解密融云IM产品

分布式系统全局唯一ID的生成 一 .什么是分布式系统唯一ID ​ 在复杂分布式系统中,往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识. ​ 如在金融.电商.支付.等产品的系统中,数据日渐增长,对数据分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息,数据库的自增ID显然不能满足需求,此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的. 二.分布式系统唯一ID的特点 全局唯一性:不能出现重复的ID号,既然是唯一标识,这是最基本的要求. 趋势递增:在MySQL InnoDB引擎中使用的是聚集索引,由于多数RDBM

一 什么是分布式系统唯一ID 在复杂分布式系统中,往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识. 如在金融.电商.支付.等产品的系统中,数据日渐增长,对数据分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息,数据库的自增ID显然不能满足需求,此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的. 二.分布式系统唯一ID的特点 全局唯一性:不能出现重复的ID号,既然是唯一标识,这是最基本的要求. 趋势递增:在MySQL InnoDB引擎中使用的是聚集索引,由于多数RDBMS使用B-tree的数据结构来存储索引数

背景介绍 饿了么监控系统EMonitor:是一款服务于饿了么所有技术部门的一站式监控系统,覆盖了系统监控.容器监控.网络监控.中间件监控.业务监控.接入层监控以及前端监控的数据存储与查询.每日处理总数据量近PB,每日写入指标数据量百T,每日指标查询量几千万,配置图表个数上万,看板个数上千. CAT:是基于Java 开发的实时应用监控平台,为美团点评提供了全面的实时监控告警服务 本文通过对比分析下2者所做的事情为契机讨论监控系统或许该有的面貌,以及浅谈下监控系统发展的各个阶段 CAT做的事情(开源

为什么分布式系统需要用到ID生成系统 在复杂分布式系统中,往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识.如在美团点评的金融.支付.餐饮.酒店.猫眼电影等产品的系统中,数据日渐增长,对数据库的分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息,数据库的自增ID显然不能满足需求:特别一点的如订单.骑手.优惠券也都需要有唯一ID做标识.此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的. 概括下来,业务系统对ID号的要求有哪些呢? ID生成系统的需求 1.全局唯一性:不能出现重复的ID,最基本的要求. 2.趋势递