ARMS是一款阿里云应用性能管理（APM）类监控产品。一共提供三种监控，应用监控，前端监控，自定义监控。
1、PV（Page View）： 页面访问量，即页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次
QPS 是一台服务器每秒能够相应的查询次数，即1秒内完成的请求数量，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准
关于异步的定义，网上有很多不同的形式，但是归根结底中心思想是不变的。无论是在http请求调用的层面，还是在cpu内核态和用户态传输数据的层面，异步这个行为针对的是调用方：
但是第2种方式，当调用的接口响应时间大于1s时，得到的响应时间是不准确的。下面来看示例
易波动或者对波动比较敏感；容易影响整体的；不能预测上游行为，或者不能预测下游行为，依赖的上下游有不可预测的行为体。要不要做熔断降级的核心点在于是否可控，有没有不可控因素。
Hasura Storage 是一项开源服务，在 hasura 和任何 s3 兼容的存储服务之上增加了一个存储服务。其目的是能够利用云存储服务，同时也利用 hasura 的功能，如它的 graphql API、权限、行动、预设等。
Via: http://blog.jobbole.com/84433/ 前言 在前一篇随笔《大型网站系统架构的演化》中，介绍了大型网站的演化过程，期间穿插了一些技术和手段，我们可以从中看出一个大型网站的轮廓，但想要掌握设计开发维护大型网站的技术，需要我们一步一步去研究实践。所以我打算写一个系列，从理论到实践讲述大型网站的点滴，这也是一个共同学习的过程，希望自己能坚持下去。系列大概会分为两部分，理论和实践，理论部分尽量通俗易懂，也要讲一些细节。实践部分会抽取一些技术做实践，将方法、解决问题过程分享出来。 本
SSR 顾名思义就是 Server-Side Render, 即服务端渲染。原理很简单，就是服务端直接渲染出 HTML 字符串模板，浏览器可以直接解析该字符串模版显示页面，因此首屏的内容不再依赖 Javascript 的渲染（CSR - 客户端渲染）。
在上一篇文章性能专题：一文搞懂性能测试常见指标中，已经介绍了，在开展性能测试时，各个维度的常见性能指标项有哪些。
大型网站打造并不是件容易的事情，即使是从小开始慢慢迭代。从本期《问底》开始，我们将为大家带来李平的大型网站打造系列，从理论和实践两个方面进行讲解。 在前一篇随笔大型网站系统架构的演化中，介绍了大型网站的演化过程，期间穿插了一些技术和手段，我们可以从中看出一个大型网站的轮廓，但想要掌握设计开发维护大型网站的技术，需要我们一步一步去研究实践。所以我打算写一个系列，从理论到实践讲述大型网站的点滴，这也是一个共同学习的过程，希望自己能坚持下去。系列大概会分为两部分，理论和实践，理论部分尽量通俗易懂，也要讲一些细节。
2022年1 月 4 日9 时，西安一码通又崩溃了。这是半个月内，一码通第二次出现故障。 一方面，软件开发方有责任，开发的系统可用性太差。而另一方面，软件的需求方也需写清楚要求，这也往往是产品经理的工作，具体而言就是定义清楚产品需求、验收标准、违约责任。 否则研发只需一句话——“是产品经理没有定义清楚需求，所以责任不在我”，这就可将责任推掉。而我们如做好这些工作，就能分清责任，明确义务，避免背锅。 这些工作涉及面很广，本文仅探讨其中的非功能需求的部分，也就是产品经理如何定义清楚一码通的非功能需求。 一码通
导读：本文来自RedisGraph团队，RedisGraph是一个Redis内嵌高性能内存图数据库。本文介绍了RedisGraph v1.0正式版本的一些实现特性，以及使用基准测试工具TigerGraph对RedisGraph进行测试的过程和结果。 全文约2800字，阅读需20分钟。 原文地址：https://redislabs.com/blog/new-redisgraph-1-0-achieves-600x-faster-performance-graph-databases/ ---- 今天我们很高
在前一篇随笔《大型网站系统架构的演化》中，介绍了大型网站的演化过程，期间穿插了一些技术和手段，我们可以从中看出一个大型网站的轮廓，但想要掌握设计开发维护大型网站的技术，需要我们一步一步去研究实践。所以我打算写一个系列，从理论到实践讲述大型网站的点滴，这也是一个共同学习的过程，希望自己能坚持下去。系列大概会分为两部分，理论和实践，理论部分尽量通俗易懂，也要讲一些细节。实践部分会抽取一些技术做实践，将方法、解决问题过程分享出来。
网站响应时间是指系统对请求作出响应的时间。通俗来讲就是我们把网址输入进浏览器然后敲回车键开始一直到浏览器把网站的内容呈现给用户的这段时间。网站响应时间是越短越好，因为网站页面打开速度越快，就意味着我们的用户可以更快的访问站点或者我们的服务器。一般我们网站的响应时间保持在100~1000ms即可。1m=1000ms，打开速度越快对用户体验度越好。据说响应时间还会影响到网站SEO效果（请行业专家留言告诉我）。
大家都知道性能是API的流行语。而相应时间则是API性能的一个重要并且可测量的参数。在本文中，我们将了解如何使用代码来测量API的响应时间，然后将响应时间数据返回到客户端。
原理：每天 80% 的访问集中在 20% 的时间里，这 20% 时间叫做峰值时间。
在考虑压力工具中的用户数（有些工具中称为线程数，本文后续都用“用户数”来说明）、响应时间、TPS三者之间的关系时，想到之前也有人问起过这样的问题，就是他们三者之间的共生的关系到底是什么样呢。
据统计，有80%的最终用户响应时间是花在前端程序上，而其大部分时间则花在各种页面元素，如图像、样式表、脚本和Flash等的下载上，减少页面元素将会减少HTTP请求次数，这是快速显示页面的关键所在。 CSS Sprites方法可以组合页面中的图片到单个文件中，并使用CSS的background-image和background-position属性来现实所需的部分图片。 Inline images使用data:URL scheme在页面中内嵌图片，这将增大HTML文件的大小，组合inline images到用户的（缓存）样式表既能较少HTTP请求，又能避免加大HTML文件大小。 Combined files通过组合多个脚本文件到单一文件来减少HTTP请求次数，样式表也可采用类似方法处理，这个方法虽然简单，但没有得到大规模的使用。当页面之间脚本和样式表变化很大时，该方式将遇到很大的挑战，但如果做到的话，将能加快响应时间。
Serverless 数据库作为近几年云原生数据库领域的重要发展方向，自 2018 年 AWS 率先推出 Aurora Serverless MySQL 服务，打响 Serverless 数据库之战的第一枪以来，各大云平台厂商一直在该领域不断深耕探索。9 月 7 日，在 2023 腾讯全球数字生态大会云原生数据库技术演进与实践专场上，腾讯云数据库团队重磅发布了云原生数据库 TDSQL- C Serverless 2.0 版本。在这场分享中，腾讯云数据库产品经理陈昊老师介绍了腾讯云 TDSQL-C Serverless 独有的弹性伸缩方案，本文就以此为引，深度探索一下 TDSQL-C Serverless 的纵向弹性伸缩策略及稳定性。
在做压力测试时，新手测试人员常常在看报告时倍感压力：这么多性能测试指标分别是什么意思，应该达到什么标准？
业务价值->承载高并发->性能优化。 一切的前提是业务价值需要。如果没有足够价值，那可读性才是第一，性能在需要的地方是no.1，但不需要的地方可能就是倒数第一。当下技术框架出来的软件差不到哪去，没有这种及时响应诉求的地方，削峰下慢慢跑就是了。（但工作中常需要在缺少价值的地方着手性能优化。异步，并发编程，逻辑缓存，算法真的会加剧系统的复杂度，得不偿失。如果没那个价值，简单才是王道）。
可以使用工具来进行性能测试，例如使用Apache JMeter等工具模拟并发请求，测量系统的吞吐量和响应时间。
摘要： 1.3.1新增 httpTimeout 配置选项，支持监控 HTTP 慢请求，同时修复了记录的 HTTP 响应时间偏小的 BUG。
作为一个半吊子全栈工匠，在20多年的职业生涯里遇到过太多关于软件性能的问题。论证或者证明性能的问题往往很关键，能否通过一次一个小而有逻辑的可证明可审核的步骤来解决性能问题呢？
十个人百个人同时做登陆的事情的时候，能不能快速得响应，其中80个人失败了，只有20个人成功。
这本书是很久之前买的，今天回顾了一下，顺便记录一下笔记。 本书的副标题是“前端工程师技能精髓”可见这本书的牛逼之处。这本书也很薄，只有147页，但是每一章都是精髓。由于这本书每章提出了一个性能优化的方法，我们也就按照每张的具体内容给出吧。
概念：服务器并发处理能力的量化描述，单位是reqs/s，指的是某个并发用户数下单位时间内处理的请求数。某个并发用户数下单位时间内能处理的最大请求数，称之为最大吞吐率。
如果有人问，这个系统的性能到底好不好？有什么指标，能够说明系统的性能？且看老杨的这篇文章《如何判断一个应用系统性能好不好？》。
目的 找出是哪些请求长期影响了系统性能 方法 web服务器的日志会记录每个请求的响应时间，分析访问日志，对相同请求的响应时间进行累加，响应时间的和 除以 这个请求的访问次数，就得到此请求的平均访问时间
本篇文章属于计算机组成原理的开篇之作，主讲影响计算机性能的因素与提升的计算机性能的路径。 关键词: 性能，CPU，响应时间，主频，功耗，电压，并行…
假设有两个架构设计方案：方案A 和 方案B 方案A 并发请求 < 200 时，响应时间为 0.5秒 并发请求 > 1000 时，响应时间为 10秒 方案B 响应时间比较均衡，维持在 0.5 - 4 秒 这两个方案哪个更好？ Apdex指数 要判别哪个方案更好，最好有一个标准 性能指数 Apdex(Application Performance Index)是一个国际通用标准，是用户对应用性能满意度的量化值 Apdex 提供了一个统一的测量和报告用户体验的方法，把最终用户的体验和应用性能作
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PV (Page View) 页面浏览量 用户每一次对网站中的每个页面访问均被记录1次。
a）定义：从用户发送一个请求到用户接收到服务器返回的响应数据这段时间就是响应时间。直观上看，这个指标与人对软件性能的主观感受是非常一致的，因为它完整地记录了整个计算机系统处理请求的时间。由于一个系统通常会提供许多功能，而不同功能的处理逻辑也千差万别，因而不同功能的响应时间也不尽相同，甚至同一功能在不同输入数据的情况下响应时间也不相同。所以，在讨论一个系统的响应时间时，人们通常是指该系统所有功能的平均时间或者所有功能的最大响应时间。当然，往往也需要对每个或每组功能讨论其平均响应时间和最大响应时间。
在jmeter中设置端口，你可以打开 HTTP(S) Test Script Recorder：比如设定 Port = 8088与此同时，你也可以指定录制保存到哪个controller 比如设定 Target Controller = Test Plan > Tread Group > Recording Controller
今天我们来讲讲什么是云服务，云计算的三种服务模式有哪三种，我们经常评估服务的性能指标都有哪些，分别是什么意思，平时“那些人”说的QPS是什么，TP是什么，日活又是什么呢？我们下面来一一揭晓。
DataFactory是一种强大的数据产生器，它允许开发人员和QA很容易产生百万行有意义的正确的测试数据库,该工具支持DB2、Oracle
性能测试的难点之一是如何阅读和理解报告。如何从报告中得出准确的统计结论？在 JMeter 中，有许多种类的报表，比如图表或带有统计信息的表。本文中向您展示 JMeter 中聚合报告的每个数据的详细信息。另外，我们将快速分析被测试系统的状态。
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