一、redis常用数据结构 做容量评估之前，有必要对redis常用数据结构有大概了解。...二、jemalloc内存分配规则 jemalloc是一种通用的内存管理方法，着重于减少内存碎片和支持可伸缩的并发性，我们部门的redis版本中就引入了jemalloc，做redis容量评估前必须对jemalloc...对于64位系统，一般chunk大小为4M，页大小为4K，内存分配的具体规则如下： 三、redis容量评估 redis容量评估模型根据key类型而有所不同。...大小 + val_SDS大小）×key个数 + bucket个数 ×指针大小 测试验证 string类型容量评估测试脚本如下： #!...zset类型内部同样包含两个dict结构，所以最终会有产生两种rehash，一种rehash基准是成员个数，另一种rehash基准是key个数，zset类型的容量评估模型为： 总内存消耗 = [（val_SDS
容量规划目标 在没有目标之前，不要进行容量规划，也没有办法进行容量规划。...Grafana只是一个指标观测工具，不能完全靠它去做容量评估，我们知道当你查询最近半小时的 QPS 时，分钟展示；但是你进行容量评估可能会查看连续多天的数据指标，这样的话单位就变成了天，如果里面有一个短暂的峰值...2、计算所需资源 既然资源评估，那就需要计算自己需要的资源，CPU、内存、磁盘；其中内存和磁盘使用都会存在一个固定趋势，根据现有指标相对更容易的计算出来。...下面我以计算 CPU 为例，说明下如何进行计算资源的评估。...3、采购硬件 硬件资源是软件运行过程中不可忽略的成本，只有根据上述数据评估清楚，到底需要购买多少硬件，才应该开始硬件的采购和安装过程。
但系统最终的承载能力，还是取决于它的容量。这篇文章，我想为大家介绍下容量评估和容量规划的相关知识。 理解容量 如何定义容量？...API； 订单服务的服务器配置是4C8G； 容量测试脚本要综合考虑4个API的流量配比和流量模型； CPU%≤40%，核心链路RT≤50ms下，测试结果就是单机容量； 容量评估 容量评估我在之前的文章《...性能测试从零开始实施指南——容量评估篇》中已做过详细介绍，这里不多做赘述。...关于容量评估，参考下面两张思维导图，更容易理解。...容量评估九步走流程图 容量评估职责内容划分 容量规划 容量规划的价值 互联网公司成本 人力成本； 硬件成本； 运营成本； 容量规划的价值 为性能优化提供参考； 提高资源使用率， 降低成本； 不断促进基础技术设施的建设和优化
压测目的： CDB复制模型选型 CDB容量规划参考 CDB现在支持类型复制类型比较多，我这里选择以下几种复制类型压测对比： MySQL 5.6[异步|半同步|增强半同步]复制，5.7异步复制（当时...基于这个测试，基本让我消除了CDB性能问题，对于容量规划只用考虑磁盘大小就行。所以不在继续压测。 5. 总结： 1. 对于复制选型： ?...容量规划 先考虑空间就行， 网卡流量，IO先不用考虑。 觉的有时想想腾讯做游戏基因在这里也是性能为王的一惯作风。 6.
集群能力评估 参考： 由于Ceph存储结构不同于物理硬件，所以影响其IOPS的因素主要有网络、副本数量、日志、OSD(硬盘)数量、OSD服务器数量、OSD IOPS等。
系统生产容量评估主要是指模拟生产业务场景，通过性能测试获取系统在生产环境下的容量情况，评估系统在高峰时候能否稳定运行。此时涉及的主要指标包括用户数、响应时间、系统处理能力、成功率，资源占用率等。...通过容量的性能指标进行业务换算，可评估系统生产能够支撑的最大业务容量。...系统生产容量性能评估的主要目的是验证生产环境能够支持的最大容量情况，避免系统在峰值时出现性能事故，保证系统能够稳定运行，同时基于生产环境容量情况采取一定的保护措施。...针对系统生产容量评估，只能选择生产环境，没有其他可选择的方案。在企业地生产容量测试的过程中，针对不同的行业和业务系统，对环境的选择存在一定的差异，具体如下。...性能测试生产环境容量评估方案注意事项？真实模拟生产环境环境一致性：尽量让测试环境与生产环境保持一致，包括硬件配置、软件版本、网络条件等。
出现明显的性能拐点时，就找到了系统的性能瓶颈，摸到最大容量。 性能拐点的表现： 增大压力后，接口的QPS没有同比上升，但响应时间显著增大，譬如增大1倍+。
其中流量模型如何评估？涉及到缓存的场景如何压测？压测场景的流量配比该如何配置？线上的容量评估规划又该如何进行？ 1、流量模型 未上线的系统因为没有真实的用户业务数据，因此无法得到较为准确的流量模型。...但如果没有流量模型，则压测得到的系统性能指标又不具备太大的参考价值，因此流量模型还是需要进行评估的，如何评估呢？ 首先看系统的上线计划，比如上线后是全量推送还是灰度。...4、容量评估规划 很多测试同学对容量评估规划的理解有一定误区，实际上容量评估和容量规划，是两件事。 在实际的性能测试场景中，容量评估规划的步骤是：容量评估-压测验证-线上监控-调整优化。...其中最后一步，才是所谓的线上容量规划。 所谓容量评估，就是ABCD不同业务以及对应的应用和中间件(Redis/MQ)的大致数值。...这样才算是完成了容量规划。 容量规划是一个持续性渐进的过程，而非一锤子买卖。
正文 性能容量评估 分析线上业务场景 评估数据库服务器所需性能指标 预估可能成为瓶颈的服务器资源 帮助数据库性能调优 数据库服务器硬件性能指标 磁盘IO性能 内存容量...CPU 网络吞吐量 磁盘容量 数据库业务特点关键词 OLTP/OLAP类型 并发请求 读写比例 数据量 冷热数据比 数据分级存储 OLTP与OLAP T = Transaction 面向广大用户，高并发...多写场景相关资源：磁盘IO 数据量-总量 数据库服务器存储设备可扩容能力上限 根据估算的业务量，写入模式，分析数据增长量 预估一个硬件升级周期内数据库可存放数据的总量，上线时要留好余量 数据总量相关资源：磁盘容量
与之相对的，想正确的进行容量测试，对线上容量规划提供重要的参考依据，容量评估，就是我们在准备阶段需要做好的事情。如何做呢？？？...这篇文章简述下我在准备阶段，是如何开展容量评估工作以及遇到的一些问题，以及解决方案。 容量评估九步走——流程图 ?...SOA类型，则需要根据业务拆分的不同服务，进行容量统计（需考虑到服务依赖的情况）； 敲黑板：服务容量的评估（指标还是QPS），还需要统计单机服务实例的配置、目前生产环境的机器数量！...敲黑板：容量评估时，需考虑到Redis的实例配置、模式（哨兵/集群）、峰值QPS、存储容量、机器数量、可用区（容灾）！...八、执行容量测试 执行容量测试，应该是执行阶段要做的事情，由于容量测试测定的单机水位对容量评估和容量规划是承上启下的连接点，因此这里顺带提及一下。
不要因为遇到了问题，才考虑到容量评估的这个手段。所以，赵老师建议，可以先回到问题本身，优先把问题解决掉才是最重要，这样也最立竿见影。 第二，容量评估。冰冻三尺非一日之寒。...比如，电商做一次压测，大致的步骤会涉及模型评估，核心链路梳理，模型数据制作，单应用单机压测，单链路压测，资源扩容，全链路压测。然后再优化，这中间还要考虑压测时如果对生产环境造成影响。...里面还涉及工具、数据、模型评估等等，这些东西的是需要大量的经验、时间和实践积累起来的。 这样来看，回到第一条可能，会更切合实际得多。 第三，可以把容量评估作为长期建设目标去规划。...@右军： 容量评估：背后是找短板，提前预防，配置合适的机器数。 1: 先从各系统的性能短板走一波优化； 2: 全局认识主链路系统依赖，有条件的做线上压测，或者从模拟线上流量压测也行。...因为容量极限，容量不足，容量突增这些异常场景本身就是稳定性组要关注的，两者联合，各自工作量减半，目标一致，这事做成的概率更大。 终上，我最大的感受是震撼，赵老师10来分钟就能洋洋洒洒写下几大千字。
今天老师特意讲了异常处理，所以这题加入try except语句 首先要摸清楚Python里的常见异常，以该题为例，如果用户输入的身高体重不合法时，对用户进行提示 NameError 异常抛出语句用法...try: #运行别的代码 except ： #抛除NameError异常 else: #没有异常则执行这里 下面是BMI评估
在性能测试中，需要根据具体的性能需求和系统架构等情况，采用不同的测试策略，其中最常见的策略就有容量测试。这篇文章，就来聊聊容量测试以及容量规划的一些内容。。。 一、什么是容量？如何理解？...2、如何理解 ①、系统的容量（处理能力）是有限的； ②、容量是可度量的； 二、如何统计容量指标？...三、容量测试 容量测试是性能测试里的一种测试方法，它的目的就是测量系统的最大容量，为系统扩容，性能优化提供参考，节省成本投入，提高资源利用率。...，一般吞吐量和IO是比较关注的指标； 四、容量规划 1、为什么需要容量规划？...2、容量规划四步走 ①、业务流量预估阶段：通过分析历史数据以及实时的线上监控，预估未来某个时间点或者某个业务可能会有多少多少的流量冲击； ②、系统容量评估阶段：根据具体的业务场景，分析每个业务场景的流量配比
Python 交叉验证模型评估 大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。...今天说一说Python 交叉验证模型评估,希望能够帮助大家进步!!! ...Python 交叉验证模型评估 1 声明 本文的数据来自网络，部分代码也有所参照，这里做了注释和延伸，旨在技术交流，如有冒犯之处请联系博主及时处理。...2 交叉验证模型评估简介 交叉验证（Cross Validation）是机器学习里模型评估的常见方法，它用于检查模型的泛化能力。...(n_splits即训练集被分的份数) cv = KFold(n_splits=3, shuffle=True, random_state=1) # 评估模型(按照accuracy排序) result
碰巧，老杨前两天发了一篇文章《【精品篇】_如何在不影响Oracle生产库性能的评估整库大小》，就介绍了一个数据泵非常方便的参数。...【引言】 最近碰到一个小问题：一TB级的Oracle生产库，因为要走数据迁移，需要先行评估整个库的迁移数据量大小，但又不得影响生产库运行性能。如何搞？...指定计算每张表使用磁盘空间的方法 ESTIMATE=[BLOCKS | STATISTICS] 1.BLOCKS - 通过块数和块大小计算 2.STATISTICS -每张表的统计信息计算 Expdp可计算导出数据大小容量...通过expdp的参数ESTIMATE_ONLY和ESTIMATE来评估导出的性能，ESTIMATE_ONLY仅作评估不会导出数据，通过ESTIMATE参数指定statistics和blocks参数来测试两者的差异...使用expdp评估库大小时，推荐使用ESTIMATE的默认方式blocks进行估算，原因很简单，估值按最大值估算申请空间更靠谱。
背景 系统上线后，要评估下系统容量+业务流量，可以避免系统资源浪费、防止系统资源不足导致系统不可用。...Tomcat流量模型概览 Tomcat的工作模式概览 Tomcat中Service的连接器工作模式概览 WHAT:如何评估Tomcat的最大容量 Tomcat同时处理的HTTP请求数： MIN
隆冬强： 我之前做大数据领域的，对于性能压测领域不熟悉，双十一活动扩容这个事情找各个应用的负责人评估一下容量就可以了吧，为什么还需要我们来做这个事情？...但是在分布式时代，情况往往不同，容量评估变得很难，解答这个问题之前，让我用曾经在阿里的经历讲一下容量规划这个事情，主要经历了以下四个重要阶段： image.png 01、经验+拍脑袋阶段 最开始Denali...于是开始引入商业的压测工具，想达到评估线上容量的目标：即通过性能环境的测试数据，来准确评估线上的容量情况。...收集线上访问日志汇总分析，在短时间回放访问请求，通过响应时间和线上机器负载，准确的评估线上的容量情况。...04、全链路压测阶段 第三阶段的线上只读压测能力虽说已经有了很大的提升，但是仍不能彻底的解决双十一容量精准评估问题。
虚拟存储的容量受到下列哪一个因素的限制影响最大?D A. 磁盘空间大小 B. 物理内存大小 C. 数据存放的实际地址 D. 计算机地址位数 分析：这题应该是计算机地址位数才对。...同时，用户编程的时候也摆脱了一定要编写小于主存容量的作业的限制。也就是说，用户的逻辑地址空间可以比主存的绝对地址空间要大。...对用户来说，好像计算机系统具有一个容量很大的主存储器，称为“虚拟存储器”。...这个虚拟逻辑存储单元的存储容量是它所集中管理的各物理存储体的存储量的总和，而它具有的访问带宽则在一定程度上接近各个物理存储体的访问带宽之和。...虚存容量不是无限的，最大容量受内存和外存可利用的总容量限制, 虚存搜索实际容量受计算机总线地址结构限制。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
---- 必看前言 不知道你是否已经看完了我之前讲过的有关机器学习的文章，如果没看过也没关系，因为本篇文章介绍的内容适用于所有分类模型（包括神经网络），主要就是介绍分类模型的评估指标。...其次，模型评估指标会失去意义。...2 混淆矩阵 从上面内容可以看出，如果我们的目标是希望尽量捕获少数类，那准确率这个模型评估逐渐失效，所以我们需要新的模型评估指标来帮助我们。...为了评估这样的能力，我们将引入新的模型评估指标：混淆矩阵来帮助我们。 混淆矩阵是二分类问题的多维衡量指标体系，在样本不平衡时极其有用。 在混淆矩阵中，我们将少数类认为是正例，多数类认为是负例。...，这些评估指标的范围都在[0,1]之间，所有以 11 和00 为分子的指标都是越接近 1 越好，所以以 01 和 10 为分子的指标都是越接近 0 越好。
最大容量是一种类似弹性的容量，它允许队列利用未用于填充其他队列中的最小容量需求的资源。 上图中的子队列继承其父队列的资源。...不太可能需要真正的 1:1 的内核与容器比率，但最好留给这方面的调优监控历史系统指标来评估，然后增加或减少调度器可用的 NodeManager 的VCore 数量，以允许给定服务器组上的更多或更少的容器...如果单个队列已经接管了所有集群容量，并且另一个应用程序在需要返回其最小容量的队列中启动，则只有最小容量将被抢占，并且其他队列正在使用的所有最大容量将一直保留到容器自然释放。...使用 FIFO 策略，应用程序按从旧到新的顺序评估资源分配。如果应用程序有未完成的资源请求，它们会立即得到满足，先到先得。...当在叶子队列上使用 FAIR 排序策略时，应用程序首先评估资源分配请求，应用程序首先使用最少的资源，最后使用最多的资源。这样，进入队列且没有资源进行处理的新应用程序将首先被要求为其所需的分配开始。
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