系统负载(System Load)是系统CPU繁忙程度的度量，即有多少进程在等待被CPU调度(进程等待队列的长度)。
画架构图是为了知道请求是从哪里到哪里，做性能分析一定先画个图，脑子里就会有路径的概念了。
应用程序的某个功能偶尔报"connect reset by peer" (我最初看见的现象就是这个......)
今天我来和大家一起对云视睿博的高性能流媒体服务器NTV Media Server G3做一次性能测试。 测试有一个小目标，那就是验证在一台普通的PC机上，NTV Media Server G3的并发能力是否能达到3000并发。
为了使用 memcached 方便就收集整理了一些有关 memcached 相关的常用命令和基本状态的中文说明，就当是个学习笔记了 启动 memcached 服务端程序 memcached -d -m 10 -u root -l localhost -p 11211 -c 256 -P /tmp/memcached.pid 各个参数的详解 -d 选项是启动一个守护进程， -m 是分配给 Memcached 使用的内存数量，单位是 MB, -u 是运行 Memcached 的用户，我这里是 root， -l
让我们设计一个像Youtube这样的视频共享服务，用户可以上传/查看/搜索视频。类似服务：netflix.com、vimeo.com、dailymotion.com、veoh.com
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
上次在服务器实战的时候出了问题一时要分析各种问题，还是非常需要把核心的命令和工具记录下来。
内存量，缓存大小，读取和写入磁盘的速度以及处理能力的速度和可用性都是影响基础架构性能的关键因素。在本教程中，我们将重点介绍CPU监控概念以及警报策略。我们将介绍如何使用两个常见的Linux实用程序，uptime命令和top命令了解CPU负载和利用率，以及如何设置腾讯云警报策略以通知您有关CVM CPU的高负载情况。
Apache JMeter的默认时间单位是毫秒（milliseconds）。无论是设置响应超时时间，还是配置各种计时器，都是以毫秒为单位的
11.32 sar 命令 11.32.1 命令详解 11.32.2 命令参数 11.32.3 常用参数 11.33 kSar 命令 11.33.1 命令详解 11.33.2 kSar使用 11.3
在集群上运行任何性能基准测试工具时，关键的决定始终是应该使用什么数据集大小进行性能测试，并且在这里我们演示了为什么在运行HBase性能时选择“合适的”数据集大小非常重要在您的集群上进行测试。
记得博主以前被问到 CPU 负载如何才算高的时候，出过一次糗，具体就不记录了。。。在网上找了一篇比较详细的 Linux 下的 CPU 负载算法教程，科普一下。不感兴趣，或看不懂的朋友无视即可，不必浪费时间哈。 ---- 昨天查看 Nagios 警报信息，发现其中一台服务器 CPU 负载过重，机器为 CentOS 系统。信息如下： 2011-2-15 (星期二) 17:50 WARNING - load average: 9.73, 10.67, 10.49 还有前两个小时发出的警报信息： 2011-2
进程是一个非常重要的概念，我们都知道，操作系统合理地组织、调度计算机的工作与资源。而在引入线程前，进程是操作系统进行资源分配和调度的基本单位。所以，探究Linux进程以及与进程有关的检测与控制是非常有意义的。这次内容如下。
不论是网站运维还是系统管理，服务器本身的运行状况都是我们需要掌控的基础资料。在《打造FaceBook》一书中，王淮介绍FaceBook的工程师文化中有一句“Move Fast and Monitor Closely”。这个"Closely"有两层意义，其一是“即时”的，要从系统开发初期，就有意识地设计好配套的监测，并逐步改善；其二是“深入”，监控不能仅仅停留在监测主机负载、网卡流量的表面层次，而要尽可能地细化，以贴近系统的业务特性。
网站性能压力测试是服务器网站性能调优过程中必不可缺少的一，测试环境准备好了后，如何对网站做压力测试？ 压力测试的工具很多，如：ab、http_load、webbench、siege、jmeter、lr、locust,本篇介绍一个轻量级的压力测试工具ab，上手非常容易。
性能测试工具目前最常见的有以下几种：ab、http_load、webbench、siege
系统负载：在Linux系统中表示，一段时间内正在执行进程数和CPU运行队列中就绪等待进程数，以及非常重要的休眠但不可中断的进程数的平均值（具体load值的计算方式，有兴趣可以自行深究，这里不深究）。说白了就是，系统负载与R(Linux系统之进程状态)和D(Linux系统之进程状态)状态的进程有关，这两个状态的进程越多，负载越高。
在实际的性能测试中，会遇到各种各样的问题，比如 TPS 压不上去等，导致这种现象的原因有很多，测试人员应配合开发人员进行分析，尽快找出瓶颈所在。
前三个数字分别表示：1、5、15分钟的系统负载（或者叫平均进程数）， 第四个类似分数形势的分别表示正在运行的进程数和系统当前总的进程数，最后一个数字表示的最近一个运行进程的ID。
在没有监控软件的情况下，只要服务器能上互联网，就可通过发邮件的方式来提醒管理员系统负载与CPU占用的使用情况。 一、安装linux下面的一个邮件客户端msmtp软件(类似于一个foxmail的工具)
一般来说，一个公司不可能只部署一个服务，如果是这个服务某些原因挂了，导致引起客诉。
说起数据中心的规模体量，有多个描述口径，比如：数据中心占地面积、数据中心建筑面积、数据中心机架数量、数据中心服务器数量、数据中心市电容量、数据中心能耗指标（标准煤）容量、数据中心IT总功率等等。各种描述口径，都抓住了数据中心的各自特点，也都有各自的局限。
当一个JMeter客户端因网络限制等因素，无法模拟足够的用户对服务器施压时，需要用到JMeter分布式测试：用一台控制机，控制多台远程负载机，同时对服务器施压。
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。
随着软件行业的快速发展，现代的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，其实这是不对的。LR只是性能测试的一个工具，但性能测试不仅仅是LR。本文会从以下几个方面介绍基础的性能测试理论，后续也会持续更新相关文章，尽量理论结合实践，让性能测试学习不在是工具的学习。
网站性能压力测试是服务器网站性能调优过程中必不可缺少的一环。只有让服务器处在高压情况下，才能真正体现出软件、硬件等各种设置不当所暴露出的问题。
当我们使用top命令查看系统的资源使用情况时会看到load average，如下图所示，它表示系统在1,5,15分钟的平均工作负载。 那么什么是负载(load)呢？它和CPU的利用率又有什么关系呢
讲解 如何查看负载 和 并发之前，简单与各位聊几句，这不发现后来群内活跃度有所降低呀。是不是社群没小姐姐都不能吸引各位英雄好汉了，哈哈哈。
jmeter分布式压测时，选择其中一台作为控制机，其余的机器做为负载机，执行时，控制机会把脚本发送到每个负载机上，负载机获取到脚本就执行脚本（负载机只需要启动jmeter-server.bat或者jmeter-server），执行后，负载机回传执行结果给控制机，控制机会进行汇总。值得注意的是：如果请求执行成功，不会回传请求的响应信息，所以在查看结果树中， 响应结果看到是空的。
最近经常在线上排查一些问题，在大多数情况下，都是代码写的业务逻辑有问题；还有一些情况是内存上导致的问题，如 OOM 或者由于数据量大导致的一些问题；但是很少会关注，但常常又会瞟一眼的，这个关注点就是 CPU。
Apache JMeter 是一个用于负载测试和性能测试的强大开源工具。逻辑控制器（Logic Controllers）是 JMeter 的重要组成部分，帮助用户定义请求的执行逻辑。吞吐量控制器（Throughput Controller）是其中一种，用于控制采样器执行的频率，以实现特定的吞吐量目标。本指南将详细介绍如何配置和使用 JMeter 的吞吐量控制器。
原文https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
关键业务的考核指标，重点关注业务价值评价的标准指标，电商类的下单量、支付量等，股票交易类关注买入、卖出以及账户中资金和持有股票的资金的关系等指标。这部分最好是和团队内BA一起确定，建立一套基于业务价值的监控指标。
原文:https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
https://item.m.jd.com/product/10023427978355.html
提到CPU利用率，就必须理解时间片。什么是CPU时间片？我们现在所使用的Windows、Linux、Mac OS都是“多任务操作系统”，就是说他们可以“同时”运行多个程序，比如一边打开Chrome浏览器浏览网页还能一边听音乐。
Uber 一开始是单体架构，后来逐渐演化为面向服务的架构。Uber 最早只为旧金山提供服务，他们称之为 UberBlack。后来随着核心领域模型的增长以及引入了越来越多的新特性，组件的耦合非常严重，持续集成变成了沉重的负担，每次部署都意味着需要一次性部署所有的东西。在单一代码库中添加新功能、修复 bug、解决技术债务变得非常困难，这也是为什么 Uber 后来采用面向服务的架构的原因，这也促使 Uber 工程团队重构了新的 Uber 应用。
来源：https://xie.infoq.cn/article/19e95a78e2f5389588debfb1c
Spring Cloud Ribbon是基于Netflix Ribbon实现的一套客户端负载均衡的工具。
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。
最近在维护公司线上的服务器，排查了一些问题，所以做一个总结。有一段时间，线上环境变得很卡，客户端请求很多都报超时，因为线上没有良好的apm监控，所以只能通过流量高峰期和日志去排查问题。通过排查，发现数据库的慢查询日志在比之间的暴涨了十倍，然后发现，memcache服务器（8核）负载很高，cpu一直在50%的左右，原因就是memcache服务器内存用完，导致内存的淘汰十分频繁，这样就导致很多请求落到数据库。下面说下主要的排查思路和用到的工具
性能调优是找出系统瓶颈并消除这些瓶颈的过程。 很多系统管理员认为性能调优仅仅是调整一下内核的参数即可解决问题， 事实上情况并不是这样。 性能调优是实现操作系统的各个子系统之间的平衡性，这些子系统包括：
Ingress 英文翻译 进入;进入权;进食，更准确的讲就是入口，即外部流量进入k8s集群必经之口。这到大门到底有什么作用？我们如何使用Ingress？k8s又是如何进行服务发现的呢？先看一张图：
墨墨导读：本文出自墨天轮“每日一练”专栏，此专栏已连更84天，欢迎关注https://www.modb.pro/topic/26446(复制到浏览器中打开或者点击“阅读原文”直达)，本文主要描述实例优化中内存的管理。
尤其是春节期间，大家不仅使用 12306，还会考虑“智行”和其他的抢票软件，全国上下几亿人在这段时间都在抢票。
来源：https://juejin.im/post/5d84e21f6fb9a06ac8248149
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