平均请求处理时间(Average Request Processing Time,ARPT)是指在处理一系列请求时,每个请求所需的平均处理时间。在计算机网络和软件开发领域,这是一个重要的性能指标,用于衡量服务器或应用程序处理请求的速度。
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本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service(ES)。
由于Web应用程序跑在Tomcat工作线程,因此Web应用对请求的处理时间也直接影响Tomcat性能,而Tomcat和Web应用在运行过程中所用到的资源都来自os,因此调优需要将服务端看作是一个整体来考虑。
服务器如何发送数据? 服务器程序将需要发送的数据写入该程序的内存空间中; 服务器程序通过操作系统的接口向内核发出系统调用; 系统内核将用户态内存空间中的数据复制到内核缓冲区中去,然后通知网卡过来取;此后CPU转而做其他处理; 网卡到CPU指定的内核缓冲区中将数据复制到网卡缓冲区中; 网卡将字节转换成二进制位,再以电信号的形式输出至网络。 注意:数据在计算机内部的复制是按照总线的宽度来复制的。比如在32位的操作系统中,数据每次都复制32位。 总线就像是一条32/64车道的马路,数据在计算机中是以0/1的形
1 新上线的测试系统没有明确的数字标准比对情况下,被测试系统已经被测试到了系统极限(系统的某些资源已经耗尽,cpu,句柄、内存,数据库出现大量的slow query,系统有些处理已经变慢),并且系统证明是可以水平扩展的,则可以上线。
实时数据采集时,最简单的方法就是在系统的入口、出口和关键位置设置埋点,然后将采集到的信息发送到实时监控平台或者存入到缓存和DB中做进一步的分析和展示。
以下内容为入门级介绍,意在对老技术作较全的总结而不是较深的研究。主要参考《构建高性能Web站点》一书。
随用户增加、业务迭代,系统面临各种挑战,如不及时优化,会诸多问题:系统越来越慢,流量一高系统就卡顿甚至宕机。性能优化贯穿软件生命周期。
罗茂林,携程国际机票后台研发总监,主要负责国际机票引擎的研发工作。致力于系统性能优化和研发效率提升。
Kafka Assistant下载地址:http://www.redisant.cn/ka
输入: cd C:\wamp\bin\apache\apache2.4.9\bin,进入ab.exe目录。
吞吐率:每秒事务处理数量,对应的是web的一个请求接口完成一起请求响应的时间;计算公式:总请求数 / 处理完成这些请求数所花费的时间
不论你是否关注,Java Web应用都或多或少的使用了线程池来处理请求。线程池的实现细节可能会被忽视,但是有关于线程池的使用和调优迟早是需要了解的。本文主要介绍Java线程池的使用和如何正确的配置线程池。
Apache附带的ab工具可以直接在Web服务器本地发起测试请求,这至关重要,因为有些时候我们需要测试的仅仅是服务器的处理性能,并不想掺杂着网络传输时间的影响。ab进行一切测试的本质都是基于HTTP的,所以可以说ab对于Web服务器软件的黑盒性能测试,获得的一切数据和计算结果,都是可以通过HTTP来解释的。
作为微服务架构系统的入口,毫无疑问,Zuul的并发性能直接决定了整个系统的并发性能。本文结合前几篇文章的内容,在云服务器中部署了包含Eureka Server,Zuul等组件的1.0版本的微服务架构,并进行单点部署Zuul的压力测试,对其并发性能一探究竟。
这时候,我们就要用到apache的压力测试工具了,apache bench简称ab。
Apache Kafka有许多针对其操作的度量,这些度量指标非常多,会让人混淆哪些是重要的,哪些是可以忽略的。这些度量的范围从关于通信量总体速率的简单度量,到针对每种请求类型的详细时间度量,再到每个topic和每个分区的度量。他们提供了broker中的每个操作的详细视图,但也可能使你成为负责管理监视系统的人员的缺点。 本节将详细介绍一直要监控的最关键的度量标准,以及如何响应他们。我们还将描述一些再调试问题的时候需要账务的更重要的度量标准,然而,这并不是可用的度量标准的详细列表,因为列表经常发生变化,而且其中有许多只对硬编码的kafka开放人员有用。
JDK9 后的版本你觉得没必要折腾,我也认可,但是JDK21有必要关注。因为 JDK21 引入全新的并发编程模式。
iostat命令是Linux系统上查看I/O性能最基本的工具,其全称为 I/O statistics。iostat能统计磁盘活动情况,也能统计CPU使用情况。 iostat属于sysstat软件包,可以通过命令进行安装:
--without-http_limit_conn_module disable ngx_http_limit_conn_module
ab是Apache超文本传输协议(HTTP)的性能测试工具。 其设计意图是描绘当前所安装的Apache的执行性能,主要是显示你安装的Apache每秒可以处理多少个请求.
性能测试工具目前最常见的有以下几种:ab、http_load、webbench、siege
web 服务器 nginx 以其高性能与抗并发能力越来越多的被用户使用。 作为一款服务器产品,其运行状态是我们密切关注的,因此,对 nginx 的实时监控就成为必须要关注的了。 nginx 提供了 ngx_http_stub_status_module 模块,这个模块提供了基本的监控功能。 作为官方企业版的 nginx plus 通过 ngx_http_status_module 提供了更加完善的监控功能: http://demo.nginx.com/status.html。
本文主要介绍线程池是解决了哪些问题以及线程池中 的corePoolSize(核心线程数),queueCapacity(等待队列的长度),maximumPoolSize(最大核心线程数)。本文不会对线程池各个参数介绍,假定你已经了解了线程池各个参数的含义。
ab是Apache自带的压力测试工具。ab非常实用,它不仅可以对Apache服务器进行网站访问压力测试,也可以对其它类型的服务器进行压力测试。比如Nginx、Tomcat、IIS等。
Tomcat 的关键指标有吞吐量、响应时间、错误数、线程池、CPU 以及 JVM 内存 线程池中的线程数量不足会影响吞吐量和响应时间; 但是线程数太多会耗费大量 CPU; 当内存不足时会触发频繁地 GC,耗费 CPU;
在假期某个夜黑风高的晚上,商家正在直播间如火如荼的做着直播,突然间屏幕卡顿,随后屏幕上出现大大的“404”,紧接着大量的客诉、告警扑面而来。好在有赞教育的技术团队响应及时,再经过很短时间的问题分析后,迅速的恢复了系统,保障了商家直播顺利进行。这故障到底是怎么产生的呢?经排查是因为在流量高峰时,系统在性能、可用性方面存在不足导致的。那当时你们是怎么处理的呢?接下来,我会重点从性能优化这块出发,先普及下性能优化的基本概念,然后再简述下常用的性能优化手段,最后给出这个故障我们当时的应对之道。
TechEmpower 框架性能大比拼平台从 2013 年 3 月开始以来已经历经了 18 轮测试,参与这个平台的框架平台产品也从一开始的 24 种增加到今天的 659 种! 可以说这个平台已经是业界的标准性能测试平台,在 Web 框架性能测试领域的地位大概能和 PassMark 在 CPU 性能测试领域的地位相当.
Redis 和 Memcached 有什么区别?Redis 的线程模型是什么?为什么 Redis 单线程却能支撑高并发?
进入apache官网 http://httpd.apache.org/ 下载apache即可
除了使用成本外,网站性能也是我们在部署个人网站时考虑的另一个重要因素。当用户不再维护服务器层,我们的网站性能又能否可以有效保证?用户对于网站性能的最直观感知就来源于网站速度,当网站的架构 Serverless 化,对网站性能是否有提升?本篇教程将为大家解答这些疑惑。 性能压测 我们通过 Serverless WordPress 部署了一个个人网站,同时在一个普通 1 核 1 GB 的服务器里也部署了一个相同的站点,接下来,我们通过 Apache 自带的工具来进行压测。因为测试场景为个人博客,因此设置了 1
引言 对数据进行处理的同学,经常会遇到排序需求,无论是内存数据还是磁盘数据。 对于单点的数据,我们的处理比较简单,比如: select field_a from table_b order by fi
OpenFeign 是 Spring 官方推出的一种声明式服务调用和负载均衡组件。它的出现就是为了替代已经进入停更维护状态的 Feign(Netflix Feign),同时它也是 Spring 官方的顶级开源项目。我们在日常的开发中使用它的频率也很高,而 OpenFeign 有一些实用的小技巧,配置之后可以让 OpenFeign 更好的运行,所以本文我们就来盘点一下(也欢迎各位老铁评论区留言补充)。
redis 相比 memcached 来说,拥有更多的数据结构,能支持更丰富的数据操作。如果需要缓存能够支持更复杂的结构和操作, redis 会是不错的选择。
来源:ifeve.com/how-to-calculate-threadpool-size/
作者:alexccdong,腾讯 WXG 后开开发工程师 一、背景 最近在研究过载保护,微信是一个国民级的应用,月活用户过 10 亿,而且经常过年过节消息量暴增,服务很容易出现过载,但微信的服务一直比较稳定,他们是怎么做的呢? 本文以微信 2018 年发表于 Socc 会议上的文章,《Overload Control for Scaling Wechat Microservices》 为基础,介绍了微信大规模微服务的过载保护策略,其中很多方法很有借鉴意义。 下面是对这篇文章做的一些解读。 二、过载保护基本概
通过上面redis官网的说明可以看出,redis是一个可以对内存数据结构进行存储的东西,它可以用作数据库、缓存和消息代理。它支持数据结构,如字符串,散列,列表,集合,带有范围查询的排序集,位图,超级日志,具有半径查询和流的地理空间索引。Redis具有内置复制,Lua脚本,LRU驱逐,事务和不同级别的磁盘持久性,并通过Redis Sentinel提供高可用性并使用Redis Cluster自动分区。 在项目中主要用来用作数据的缓存,将数据缓存在redis中,减轻对底层数据库的访问压力,获得更高的并发和更快的请求响应速度。
导读 | 微信作为月活过10亿的国民级应用,经常面临特殊节点消息量暴增的问题,服务很容易出现过载。但微信的服务一直比较稳定,是如何做到的呢?本文邀请到了腾讯WXG后开开发工程师alexccdong
bulk 即集群索引写入,bulk 拒绝表示集群当前节点的 bulk 请求超出了节点的默认 queue 容量,默认容量为1024。出现 bulk 拒绝时,说明集群已经达到了 bulk 操作处理能力的上限,或集群出现异常,应及时排查出现 bulk 拒绝的原因并解决,否则会影响业务的 bulk 操作,甚至出现数据丢失情况。
缓冲I/O是指通过标准库缓存来加速文件的访问,而标准库内部再通过系统调度访问文件。带缓存I/O也叫标准I/O,它符合ANSI C的标准I/O处理,是不依赖系统内核的,所以移植性是比较强的,在使用标准I/O操作的时候为了减少对read()、write()系统调用次数,带缓存I/O就是在用户层再建立一个缓存区,这个缓存区的分配和优化长度等细节都是标准I/O库处理好的,用户不用去关心。
限流的技术现在用的比较普遍了,网上一搜应该有大把的文章,为什么还来凑这个热闹呢,因为最近我们公司也在做限流,限流参考是以并发请求数作为限流参考的,即来一个请求计数器加1,请求结束对应计数器减1,如果计数器超过限流值则拒绝请求。
ab是Apache开发的性能测试工具。在Ubuntu 中使用要通过apt-get install -yapache2-utils命令来安装。
扩容机器时需要注意什么? 数据库连接:某服务集群一共有 10 个容器实例,每个实例会建立约 100 个数据库连接,加起来就是约 1000 个连接,假设数据库总共支持的连接数为 1200 个,这是能够支撑现状的。但如果考虑到近期业务增长较快,会导致服务负载较大,需要扩容 5 个实例,那么总的数据库连接数大约会达到 1500 个,这就肯定支撑不住的,所以对服务进行扩容时,对数据库也需要同步扩容。 扩容机器时容易忽略的地方? 系统有四个服务 A、B、C、D,A 调用 B,B 调用 C 和 D。其中,A、B、D
redis 和 memcached 有什么区别?redis 的线程模型是什么?为什么 redis 单线程却能支撑高并发?
REmote DIctionary Server(Redis) 是一个由Salvatore Sanfilippo写的key-value存储系统。 Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。 它通常被称为数据结构服务器,因为值(value)可以是 字符串(String), 哈希(Map), 列表(list), 集合(sets) 和 有序集合(sorted sets)等类型。
Redis 作为一个内存服务器,它需要处理很多来自外部的网络请求,它使用I/O多路复用机制同时监听多个文件描述符的可读和可写状态,一旦受到网络请求就会在内存中快速处理,由于绝大多数的操作都是纯内存的,所以处理的速度会非常地快。Redis在4.0后的版本中引入多线程,但仅在部分命令上引入,比如非阻塞的删除操作,在整体的架构设计上,主处理程序还是单线程模型的。无论是使用单线程模型还是多线程模型,都是为了更好地提升Redis的开发效率和运行性能。
随着功能和数据的不断发展,面向服务的分布式系统越来越复杂,将总延迟保持在最小不仅是一项具有挑战性的任务,而且是一个持续的问题。由于代码和部署的变化,以及流量模式的变化,系统会不断地变化。无论是跨服务边界还是在单个服务内部,并行执行都是必不可少的,不同的流量切片也具有不同的延迟特性,而一般的延迟分析工具很难在实践中理解系统。
导语 腾讯云云监控于近日发布了两款产品:应用性能观测(APM)、前端性能监控(RUM),帮助用户解决调用链追踪问题,减少 MTTR(平均修复时间),以及帮助提升用户在 Web、小程序端的使用体验。 APM 集成微服务团队丰富的业务场景沉淀以及云监控打磨多年的高性能数据处理中台,云监控 - 应用性能观测平台(APM)正式开放测试。如果您的团队还在苦于日益复杂的后台服务架构、日渐增长的故障排查时间,我们诚邀您试用云监控 APM ,开启一体化、自动化的后台服务监控体验。 点击文末"阅读原文" 立即申请体验APM
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