分享一次失败的面试经历，以资后鉴。 有一次去面试，面试官问：如何定位系统性能瓶颈？当时没有深思，随口答道：看日志，找开发讨论。 面试完回来，反思这个问题，觉得自己当时回答的过于简单，应该并不是面试官希望听到的（特别是当时的面试官很看重理论知识 ），也许下面的这种回答思路更合适。 回答技巧 • “分段排除法“，或者按照以下顺序查找瓶颈。 服务器硬件瓶颈---〉网络瓶颈---〉服务器操作系统瓶颈（参数配置）---〉中间件瓶颈（参数配置，数据库，web服务器等）---〉应用瓶
在我们的日常开发过程中，遇到程序性能无法突破某一阈值是一件相当常见的事情。可能我们增加了系统的任务量，增加了Goroutine的并发，却发现程序的资源使用率始终未能提高到极限，似乎被某种难以确定的瓶颈所阻碍。本文就以一个用Go语言编写的系统运维集成程序为例，深入剖析可能存在的性能瓶颈，并提供相应的解决方案。
性能测试是通过测试工具模拟多种正常、峰值及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。验证软件系统是否能够达到用户提出的性能指标，发现系统中存在的性能瓶颈并加以优化。
本文介绍性能测试方案最后一部分性能分析与调优。性能测试结果分析与调优是性能测试中的一个重要部分，同时也是一个难点。不同的软件系统，不同的性能指标，结果分析方法都是不一样的。
可以推测，获取 top10 热点新闻请求会远大于关注某个新闻的请求。这些请求都不能直接压入数据库，数据库受不了。
有一些技术同学可能对于“读写分离”了解不多，认为数据库的负载问题都可以使用“读写分离”来解决。
额，数据库读写分离虽然不难，但并不是所有的“数据库扛不住”的场景，都应该用读写分离。今天花1分钟简单介绍下这个场景。
RD：单库数据量太大，数据库扛不住了，我要申请一个数据库从库，读写分离。 DBA：数据量多少？ RD：5000w左右。 DBA：读写吞吐量呢？ RD：读QPS约200，写QPS约30左右。 上周在公司
对于“读写分离”了解不多，认为数据库的负载问题都可以使用“读写分离”来解决。
搭建一套与pro环境相同配置的服务成本比较高，大多数公司会选择直接在线上压。 因为全链路的混合流量更接近实际的业务场景，同时，风险也高。 那么，既要不影响系统使用，也要找出性能瓶颈，需要
Hi，大家好，今天依然是金三银四面试系列，如果你想了解之前的面试相关文章可以在文末点击👉「阅读原文」查看更多或者点击以下👇「蓝色字」查看最近文章。 金三银四跳槽季，自动化面试题预热一波 金三银四求职季，接口自动化面试题助攻一波 金三银四季招聘季，APP测试面试题温新一遍 以下分享性能测试相关面试题，欢迎在文末留言补充评论✍️。 一 解释常用的性能指标名称与具体含义 性能测试是通过测试工具模拟多种正常、峰值及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。验证软件系统是否能够达到用户提出的性能指标，发现系统中
作为一名高级工程师，性能调优是必不可少的技能，本篇文章是性能调优系列文章的第一篇 导致性能瓶颈的几点原因 CPU：如果系统中存在视频分析、3D渲染、大量计算这样的应用时，大量的CPU资源的竞争就会引起性能瓶颈 内存：一般来说内存不会成为性能瓶颈，为啥人家redis快，就是因为是基于内存的。但是呢内存资源不够用确实是个很致命的问题，就像Java中的OOM大部分都是因为内存资源不够引起的 磁盘：我们都知道买一个256G的硬盘的价钱勉强才可以买一个8G的内存条，它们之间的价格差距如此之大主要就是因为内存的读写速
一般方式也是最基本的方法是按照一定的规则压并发，看日志。专业一点的说法可以说“分段排除法“，或者按照以下顺序查找瓶颈。
首先，我们性能优化一般都是追求更快的响应速度，通常最终目的是为了获得更好的用户体验。
在很多小型应用中都没真正使用分库分表，但是说起来并不陌生，因为我们在面试中经常会被问到，今天我们从从以下几个方面来聊聊分库分表：「是什么？解决什么？怎么做？为什么要这么做？即：」
MySQL数据库默认连接为100，我们可以通过配置initialSize、minIdle、maxActive等进行调优，但由于硬件资源的限制，数据库连接不可能无限制的增加，对大型单体应用单实例数据库可能会出现最大连接数不能满足实际需求的情况，这时就会系统业务阻塞。
前面一篇文章中我已经对项目的基本情况进行了简单的介绍，今天就开始动手针对系统进行性能调优。在性能调优上面说实话我算是个菜鸟，并没有太多的经验和扎实的基础，所以有错误的地方希望大家指出。
针对系统运行现状，建立性能基线。将业务指标与性能指标建立起对应关系。这里所说的性能指标包括CPU、MEM、DISK、NET等。在诸多资源中，肯定存在不均衡的情况，短板的资源最有可能成为业务增长后的瓶颈。在具体操作上，可首先确定一个业务高峰时间段，通过监控平台或监控工具收集系统各资源的使用情况。然后依据收集的信息，分析可能的性能短板在哪里。
改善性能意味着用更少的资源做更多的事情。为了利用并发来提高系统性能，我们需要更有效的利用现有的处理器资源，这意味着我们期望使 CPU 尽可能出于忙碌状态（当然，并不是让 CPU 周期出于应付无用计算，而是让 CPU 做有用的事情而忙）。如果程序受限于当前的 CPU 计算能力，那么我们通过增加更多的处理器或者通过集群就能提高总的性能。总的来说，性能提高，需要且仅需要解决当前的受限资源，当前受限资源可能是： CPU： 如果当前 CPU 已经能够接近 100% 的利用率，并且代码业务逻辑无法再简化，那么说明该系统
对于数据库，大多数表可以根据用户ID进行水平划分。切分不同用户的相关数据并存储在不同的数据库中。例如，通过2取模将所有用户ID存储在两个不同的数据库中。每一个与用户ID相关的表都可以这样切分。这样，基本上每个用户的相关数据都在同一个数据库中，即使需要关联，也可以很简单的关联。
最近有金融客户使用 TiDB 适配批处理场景，数据量在数亿级。对于相同的数据量的处理耗时，TiDB 有 35 分钟，Oracle 有 15 分钟，足足相差 20 分钟。从之前的经验来看，在批处理场景上 TiDB 的性能是要好过 Oracle 的，这让我们感到困惑。经过一番排查最终定位是批处理程序问题。调整后，在应用服务器有性能瓶颈、数据库压力依然不高且没有进行参数优化的情况下，TiDB 处理时间缩短到 16 分钟，与 Oracle 几乎持平。
在系统初期，整体的并发了相对较小，因此一般都是将所有的数据信息存储在单库中进行读/写操作。但是随着用户规模不断提升，单库逐渐力不从心，TPS/QPS越来越低。因此到了这个时候，dba会将数据库设置为读写分离状态（生产环境一般会采用一主一从或者一主多从），Master负责写操作，Slave作为备库，不开放写操作，但是允许读操作，主从之间保持数据同步即可。 读写分离之后，可以大大提升单库无法支撑的负载压力 需要注意的是：如果Master存在TPS存在较高的情况，Master之前最好将同一份数据落到缓存中，以避免高并发情况下，从Slave中获取不到指定数据的情况发生 [MySQL 主从同步延迟的原因及解决办法(https://blog.csdn.net/soar_away/article/details/72615012)
对于一般公司普通测试工程师来说，可能性能测试做的并不是很复杂，可能只是编写下脚本，做个压测，然后输出报告结果，瓶颈分析和调优的事都丢给开发去做。
最近，有金融客户使用 TiDB 适网贷核算场批处理场景，合同表数量在数亿级。对于相同数据量，TiDB 处理耗时 35 分钟，Oracle 处理耗时只有 15 分钟，足足相差 20 分钟。从之前的经验来看，在批处理场景上 TiDB 的性能是要好过 Oracle 的，这让我们感到困惑。
上周六是我们TestOps性能进阶课程第六天——性能瓶颈与分析的学习。这一天的课程依旧是干货满满，云层老师从构建性能测试分析思路、性能瓶颈定位、常见性能分析模型、性能调优方案、性能测试报告等几个方面进行讲解。这里芒果一如既往的抽出其中一部分内容跟大家介绍~
1）找出系统性能瓶颈（包括硬件瓶颈和软件瓶颈）； 2）提供性能优化的方案（升级硬件？改进系统系统结构？）； 3）达到合理的硬件和软件配置； 4）使系统资源使用达到最大的平衡。（一般情况下系统良好运行的时候恰恰各项资源达到了一个平衡体，任何一项资源的过渡使用都会造成平衡体系破坏，从而造成系统负载极高或者响应迟缓。比如CPU过渡使用会造成大量进程等待CPU资源，系统响应变慢，等待会造成进程数增加，进程增加又会造成内存使用增加，内存耗尽又会造成虚拟内存使用，使用虚拟内存又会造成磁盘IO增加和CPU开销增加）
当数据库的数据量过大，大到一定的程度，我们就可以进行分库分表。那么基于什么原则，什么方法进行拆分，这就是本篇所要讲的。
性能测试中，稳定性测试是必不可少的，最主要目的是为了发现程序崩溃问题，关键在测试设计过程中依据代码逻辑分析直接或间接使用的参数，构造各种异常case；例：
最近对一个golang的server项目做了性能测试，针对发现的问题做了简单的总结，供大家参考
本文介绍了MySQL DROP TABLE操作可能存在的性能瓶颈，包括InnoDB引擎表、MyISAM引擎表、以及操作系统层面的限制。针对这些瓶颈，本文提出了相应的优化方案，包括增大InnoDB缓冲池、使用MyISAM存储引擎、以及调整操作系统相关参数。通过这些优化方案，可以有效地提升MySQL数据库的性能，减少DROP TABLE操作对数据库性能的影响。
当活跃连接数量接近或者达到数据库可以承载的连接数量阈值时将会出现IO瓶颈和CPU性能瓶颈，进而导致上层业务系统的并发量、吞吐量出现问题，甚至导致系统崩溃。下面我先来说一下造成IO瓶颈和CPU性能瓶颈的原因。
1. 响应时间:一般采用平均响应时间和最大响应时间来评价系统性能,响应时间越低越好。
在MGR架构中，可能存在众多可能会影响整体性能，包括本地节点中常见的一些性能瓶颈点，也可能包括MGR层产生的。
在当今这个时代，人们对互联网的依赖程度非常高，也因此产生了大量的数据，企业视这些数据为瑰宝。而这些被视为瑰宝的数据为我们的系统带来了很大的烦恼。这些海量数据的存储与访问成为了系统设计与使用的瓶颈，而这些数据往往存储在数据库中，传统的数据库存在着先天的不足，即单机（单库）性能瓶颈，并且扩展起来非常的困难。在当今的这个大数据时代，我们急需解决这个问题。如果单机数据库易于扩展，数据可切分，就可以避免这些问题，但是当前的这些数据库厂商，包括开源的数据库MySQL在内，提供这些服务都是需要收费的，所以我们转向一些第三方的软件，使用这些软件做数据的切分，将原本在一台数据库上的数据，分散到多台数据库当中，降低每一个单体数据库的负载。那么我们如何做数据切分呢？
ASP.NET Core由于其更整洁、更轻的架构和跨平台的支持而开始流行于开发web应用程序。还有很多这样的ASP.NET Core应用程序是高流量的，并且在负载均衡的多服务器部署中运行。事实上，经常看到10-20个服务器集群，而一些比这个数量大得多的服务器也集群是很常见的。 拥有多服务器负载均衡部署使您的应用程序级别非常具有伸缩性，因为随着事务负载的增加，您可以添加更多的服务器。这让你的ASP.NET Core应用程序可以轻松处理非常大的数据负载。但是，这里仍然存在一个性能瓶颈，这会严重影响ASP.NET
首先回答一下为什么要分库分表，答案很简单：数据库出现性能瓶颈。用大白话来说就是数据库快扛不住了。
某网站一网友说:"今天去面试阿里p6，面试官问我消费kafka转存到mysql数据，吞吐量很差，一秒才几十条，如何优化提高写入量。我说加个高速cache批量写，他说我回去等消息吧，我说错了吗？"
腾讯云TD-SQL是一款高性能、可扩展的关系型数据库，广泛应用于各类业务场景中。然而，随着数据量的增长和访问量的增加，数据库性能可能会受到影响。为了提升数据库性能，我们需要对数据库进行调优。本文将通过一个示例，介绍腾讯云TD-SQL数据库性能调优的方法和代码实现。
因为关注我的目前还是以转行和初级测试为主，而性能测试算是功能，自动化这三者当中水最深的一部分，相对比较高阶。
事务是数据库管理中的一个基本概念，可确保跨多个数据库操作的数据一致性。Spring 提供了 @Transactional 注解来简化应用程序内的事务管理，但要有效地运用这种能力，需要了解其细微差别。就像任何强大的工具一样，误用 @Transactional 可能会导致意外行为和数据完整性问题。
一款线上产品如果没有经过性能测试，那它就好比是一颗定时炸弹，你不知道它什么时候会出现问题，你也不清楚它能承受的极限在哪儿。
本文主要讲述了如何定位 MySQL 的性能瓶颈，使用慢查询日志、explain 命令、MySQLdumpslow 工具等方法。首先介绍了慢查询日志的格式，以及通过慢查询日志定位性能问题的方法。其次，讲解了 explain 命令的使用方式，包括查看索引情况、查看查询计划等。最后，介绍了如何使用 MySQLdumpslow 工具来分析慢查询日志，并给出了一些优化建议。
当一张表的数据达到几千万时，查询一次所花的时间会变长。业界公认MySQL单表容量在 1千万 以下是最佳状态，因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间。
随着互联网及移动互联网的发展，应用系统的数据量也是成指数式增长，若采用单数据库进行数据存储，存在以下性能瓶颈：
Takin是基于Java的开源系统，可以在无业务代码侵入的情况下，嵌入到各个应用程序节点，实现生产环境的全链路性能测试，适用于复杂的微服务架构系统。
点击上方蓝字关注我们吧 作者简介：董泽锋，腾讯云数据库研发工程师，主要负责腾讯云TDSQL研发工作。 ---- 【导语】随着业务的增长，mysql中保存的数据会越来越多。此时，数据库很容易成为系统性能的一个瓶颈，单机存储容量、IO、CPU处理能力都有限，当单表的数据量达到1000W或100G以后，库表的增删改查操作面临着性能大幅下降的问题。分库分表是一种解决办法。 分库分表实际上就是对数据进行切分。我们一般可以将数据切分分为两种方式：垂直（纵向）切分和水平（横向）切分。 垂直切分 垂直切分常见有垂直分
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