某月黑风高之夜，某打车平台上线了一大波（G+）优惠活动，众人纷纷下单。于是乎，该打车平台使用的智能提示服务扛不住直接趴窝了（如下图）。事后，负责智能提示服务开发和运维的有关部门开会后决定：必须对智能提示服务进行一次全面深入的性能摸底，立刻！现在！马上！ 那么一大坨问题就迎面而来：对于智能提示这样的后台服务，性能测试过程中应该关心那些指标？这些指标代表什么含义？这些指标的通过标准是什么？下面将为您一一解答。 概述 不同人群关注的性能指标各有侧重。后台服务接口的调用者一般只关心吞吐量、响应时间等外部指标。
本文介绍的监控解决方案由高性能时序数据库InfluxDB、时序分析监控工具Grafana及Agentless自动化工具Ansible构成：Ansible负责不间断抓取服务器硬件指标数据，并将数据存储在数据库InfluxDB中；时序分析监控工具Grafana负责从InfluxDB中读取并展示指标数据，设定阈值，配置预警。
Redis监视器是用于监控和管理Redis数据库的工具，它能够提供关键性能指标和实时监控，帮助运维人员及时发现和解决问题。Redis监视器具有以下功能：
之前做的压测性能标准、产品说明书的性能需求部分、运营人员提出的性能指标、通过生产环境换算出的性能指标等
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。
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
摘要：针对购物旺季网站流量会对数据库造成的压力，作者给出了MySQL性能调优的一些技巧，这些技巧极具参考价值，通过这些调优，可以有效避免因为流量过大造成服务器宕机，从而给企业造成经济损失。以下是译文： 万圣节已经过去很久了，该是把注意力集中在即将到来的假日季节的时候了。首先是感恩节，接着就是黑色星期五和网络星期一，最终在圣诞节/节礼周（从12月26日的节礼日开始，到12月31日的除夕结束为期六天或更长时间。这个词是由零售业在2000年代中期左右发明的，试图延长他们的节礼日销售）达到购物高潮。对于企业主来说，
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。
公司业务的不断发展，紧接而来的是业务种类的增加、服务器数量的增长、网络环境的越发复杂以及发布更加频繁，从而不可避免地带来了线上事故的增多，因此需要对服务器到应用的全方位监控，提前预警。
如出现指标异常要及时停止压测，，则说明流量达到当前的瓶颈，需要停止压测分析并排查原因。待排查和解决问题后再进行下一步压测。
在性能测试中最重要有两个指标，一个是资源指标，是指应用服务对服务器系统资源占用，包括服务器资源的cpu、内存、IO、宽带。系统指标是指应用服务或者应用系统具体的表现，如并发用户数、响应时间、事物成功率、超时时间。
我们开发的软件服务需要在服务器上运行，所以服务器性能代表了软件的性能上限，因此服务器性能调优是个十分重要的环节，然而大部分同学对服务器性能调优关注的较少，今天从3个部分对服务器性能调优进行介绍，分别是：服务器配置选择，服务器负载分析，服务器内核参数调优。
日常工作中，业务端会反馈给后端一个在线用户数/活跃用户数，要求做架构规划时，需要用多少台服务器，这个问题如何下手？同样，要部署一个WEB应用类或数据库类，具体要用什么样的服务器和带宽，我们是凭感觉进行，还是有根据的规划？下面就学习《运维架构实践》过程中的知识点进行总结。
本文总结接口性能测试中,常见的性能指标概念,查看及通用通过标准 注: 本文只考虑B/S架构
模拟用户在同一时间对服务器发送大量请求，以此查看服务器性能指标，尤其关注大业务量情况下运行系统性能的变化（反应变慢、是否会内存泄漏导致系统逐渐崩溃、是否能恢复），测试系统的限制和故障恢复能力，找系统瓶颈
以unix为例 free、vmstat、sar、iostat等命令监控内存、CPU、磁盘IO等的使用情况, 第三方工具有nmon, spotlight等
1.性能测试： 通过工具，模拟一定量的并发用户数，向服务器发起请求，获得性能指标。
Redis是一种流行的NoSQL内存数据库，广泛应用于数据缓存、消息队列、实时数据处理等场景。
服务器性能监控是监控系统资源的过程，例如 CPU 使用率、内存消耗、存储容量、I/O 性能、网络正常运行时间等。
性能压测场景 1、本次需要对查询接口进行100、200、500并发逐渐递增方式进行性能压测 2、在压测过程中，100、200并发响应时间、吞吐量、报错率为0，满足性能需求 3、当并发用户为500时，报错率达到22%，此时经过监控服务器，发现服务器cpu、内存、硬盘、网络、应用服务gc情况未出现异常，满足指标 4、经过排查，本次应用服务使用的是Dubbo服务，通过修改jmeter断言，返回响应结果提示threadpool is exhausted ,detail msg:Thread poo
买了一台数据库，最大连接数的参数是 4000，看起来很棒！但是 cpu 和内存并不咋好！是 2c4g的超低配制。
提到压力测试，我们想到的是服务端压力测试，其实这是片面的，完整的压力测试包含服务端压力测试和前端压力测试。
我们通常会使用 load average 了解服务器的健康状况，检查服务器的负载是否正常。但 load average 有几个缺点：
随便测了青岛OJ的docker，好不容易跑完压力测试，一看Analysis给我整晕了。就这？
作者 | Lukasz Mierzwa 译者 | 平川 策划 | 褚杏娟 我们使用 Prometheus 来监控构成我们全球网络的所有不同的硬件和软件。Prometheus 让我们可以随时度量其健康状况和性能，如果任何服务有任何问题，那么我们的团队在其成为问题之前就可以知道。 在写这篇文章的时候，我们运行着 916 个 Prometheus 实例，总共大约 49 亿个时间序列。下面的截图展示了确切的数值： 平均每个实例大约有 500 万个时间序列，但实际上，我们的实例有的非常小，有的非常大，最大的
原文:https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
在网络运行中，为了到达对网络的有效管理，必须有一套评定网络运行情况的端到端网络性能指标，从而使网络管理人员及时知道并确定当前网络中哪个部分的性能正在下降或已经超负荷运行，并采取相应的措施来提高网络的运行质量和效率，确保网络高效、安全、畅通的运行。
本文档是完成***压力测试的指导性文件。本文档给出了对测试需求、测试环境、测试过程及测试结果的总体要求, 这也是本测试项目中其他文档编写及结果评价的基础。
原文https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
前面介绍了 RabbitMQ 流控、镜像队列、网络分区、多机集群部署、高可用集群部署、集群运维管理、Java 调用的三种方式等相关的知识点，今天我将详细的为大家介绍 RabbitMQ 监控相关知识，希望大家能够从中收获多多！如有帮助，请点在看、转发支持一波！！！
作为一个前端工程师，大家日常也会维护一些 Node.js 服务，对于一个服务我们首先要关注的就是它的稳定性，可能大部分同学对服务端的很多概念不会理解的特别深刻，所以在稳定性上面也不知道去关注什么。
性能测试已经是一个老生常谈的话题了，不同的项目或多或少都会涉及到，但是每个人的经验肯定有所不同。今天我想从以下几个方面分享一下我认为关于性能测试需要重视的要点。
Hi，大家好。随着行业的快速发展，软件系统越来越复杂，功能越来越多，测试人员除了需要保证基本的功能测试质量，性能也随越来越受到人们的关注。但是一提到性能测试，很多人就直接连想到Loadrunner，认为LR就等于性能测试。LR只是性能测试的一个工具，但性能测试不仅仅是LR，本文就给大家逐步开展Web端性能测试。
前面介绍了如何运用Python获取Oracle数据库的信息以及将数据存入MySQL数据库中
今天分享的主题是微博数据库资源调度平台的架构实践，是我们内部启动的⼀个项⽬。主要实现的功能有两个：⼀个是资源的智能调度，⼀个是成本优化。都是⾮常实⽤的场景。
一般每个服务都有对外承诺的服务质量，那么我们就需要根据这个目标来做容量规划及硬件方面的投入。
1.请求数量较高，大量的请求过来之后都需要去从缓存中获取数据，但是缓存中又没有，此时从数据库中查找数据然后将数据再存入缓存，造成了短期内对redis的高强度操作从而导致问题
一般，我们做性能测试的目标是，在大用户量、数据量的超负荷下，获得服务器运行时的相关数据，从而分析出系统瓶颈，提高系统的稳定性。
- `SHOW VARIABLES`：查看 MySQL 服务器的系统变量，了解服务器的配置信息。
性能指标有许多项，真正的性能测试也分很多种类，如负载测试，压力测试，稳定性测试等。但对于我们程序员来说，需要清晰无误的理解的指标主要是以下一些指标：
相比于普通的功能测试，性能测试对测试工程师的技能要求更高，一般来说，也只有中高级测试工程师才会有机会做性能测试。
通过前几章内容的学习，我们已经可以很容易地进入云服务器及从 github 拉取代码。本章内容将会为你介绍如何查看云服务的基本配置。
从 Kubernetes 1.8 开始，资源使用指标（如容器 CPU 和内存使用率）通过 Metrics API 在 Kubernetes 中获取。 这些指标可以直接被用户访问(例如通过使用 kubectl top 命令)，或由集群中的控制器使用(例如，Horizontal Pod Autoscale 可以使用这些指标作出决策)。
性能测试服务（Performance Test Service，简称PTS）是全球领先SAAS化性能测试平台，具有强大的分布式压测能力，可模拟海量用户真实的业务操作场景，让应用的性能问题无所遁形。
了解系统状态对于确保应用程序和服务的可靠性和稳定性至关重要。有关部署运行状况和性能的信息不仅可以帮助您的团队对问题做出反应，还可以让他们放心地进行更改。获得这种洞察力的最佳方法之一是使用强大的监控系统，该系统可以收集指标、可视化数据并在出现问题时提醒操作员。
软件性能测试过程中经常要对服务器性能指标（比如CPU、内存、磁盘IO及网络IO等等）进行监控以分析出软件在此服务器上的性能瓶颈以便进行后续的服务器调优及软件性能优化。下面为大家介绍一款小编认为比较好用的Linux系统服务器性能监控分析工具：nmon for Linux。 从nmon工具包中选择监控服务器匹配的nmon监控可执行文件（如下图所示:小编使用的是nmon_linux_x86_64）
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