之前文章《Linux服务器性能评估与优化(一)》太长，阅读不方便，因此拆分成系列博文：
首先我们要先了解到如何判断一个的性能上限是多少，这就为我们引入了压测工具的了解和使用，常用的压测工具当然就是Apache 开源基金会的 ab工具了。
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。
curl -o /dev/null -s -w '%{time_connect}:%{time_starttransfer}:%{time_total}\n' 'http://kisspeach.com'
wrk 是一个能够在单个多核 CPU 上产生显著负载的现代 HTTP 基准测试工具。它采用了多线程设计，并使用了像 epoll 和 kqueue 这样的可扩展事件通知机制。此外，用户可以指定 LuaJIT 脚本来完成 HTTP 请求生成、响应处理和自定义报告等功能。
neo之前分享过一款小巧玲珑工具软件：tcping，即在tcp层进行端口的ping。
Provider负载均衡：加权轮训，最小响应时间Tcp连接负载均衡：支持按最小请求选择Tcp连接Dubbo请求：批量encodeTcp参数优化：开启TCP_NODELAY(disable Nagle algorihm)，调整TCP发送和读写的缓冲区大小 Go有协程及高质量的网络库，协程切换代价较小，大部分场景Go推荐的网络玩法是每个连接都使用对应的协程来进行读写。
高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。
本文主要探讨了在网络游戏领域，从客户端到服务器的网络延迟对于玩家游戏体验的影响。针对MOBA、FPS、MMORPG等多种类型的游戏，分析了在弱网环境下，TCP协议和UDP协议的加速方案。最后，文章介绍了腾讯云智营网优产品，提供了免费试用入口。
Target Server：TCP采样器中填写服务器地址、端口。 Connect：设置连接超时时间。 Response：设置响应超时时间。 Re-use connection：表示重复使用该连接发送请求。 Close connection：表示每次发送完该条数据后，关闭连接。 End of line(EOL) byte value：终止符。
因为在性能测试过程中，我们经常会遇到响应时间长的情况。在我的性能工程逻辑中，一直在说的一个话题就是响应时间的拆分。但还是有很多人不理解响应时间应该如何拆分到具体的某个主机或某个节点上去。 响应时间的拆分有几个不同的角度。
响应时间(response time 简称RT)是从系统接收请求开始到返回响应之间的时间跨度，是一项极其重要的性能指标。它可以从侧面反映系统的整体吞吐量，也是业务请求(比如sql 请求)的性能好坏的判断依据。
关闭防火墙（重启生效）：chkconfig iptables off（关闭）/on(开启)
『不管项目大小，一旦上线，或多或少都会遇到性能问题』性能问题就像是魔咒一般藏绕着我们。 性能优化应该什么时候开始 有些性能问题是随着时间的积累慢慢产生的，比如系统一开始数据量很小的时候，没有什么问题，等到数据积累到一定程度，问题就暴露出来了；有些问题是由于访问量的过大造成的，比如系统平时没问题，一到搞活动时就挂；也有些问题是遗留系统经过太多人去维护修改，导致各种坏代码味道性能问题仿佛到处存在。性能问题就如同一颗定时炸弹，只要数据量访问量一上来，或者各个团队在开发迭代中没有注重性能的意识，早晚会炸。既然迟早会
看到标题中的几个关键字系统自适应限流是不是觉得高大上，这个自适应又是如何实现的呢？
kube-proxy 是 Kubernetes 中的关键组件。他的角色就是在服务（ClusterIP 和 NodePort）和其后端 Pod 之间进行负载均衡。kube-proxy 有三种运行模式，每种都有不同的实现技术：userspace、iptables 或者 IPVS。
计算机的性能，其实和我们干体力劳动很像，好比是我们要搬东西。对于计算机的性能，我们需要有个标准来衡量。这个标准中主要有两个指标。第一个是响应时间（Response time）或者叫执行时间（Execution time）。想要提升响应时间这个性能指标，你可以理解为让计算机“跑得更快”
生产中经常遇到一些IO延时长导致的系统吞吐量下降、响应时间慢等问题，例如交换机故障、网线老化导致的丢包重传；存储阵列条带宽度不足、缓存不足、QoS限制、RAID级别设置不当等引起的IO延时。
偶然间看到了阿里中间件Dubbo的性能测试报告，我觉得这份性能测试报告让人觉得做这性能测试的人根本不懂性能测试，我觉得这份报告会把大众带沟里去，所以，想写下这篇文章，做一点科普。
blackbox_exporter是Prometheus 官方提供的 exporter，可通过HTTP、HTTPS、DNS、TCP、ICMP 对端点进行可用性等指标探测
有时候会遇到一些疑难杂症，并且监控插件并不能一眼立马发现问题的根源。这时候就需要登录服务器进一步深入分析问题的根源。那么分析问题需要有一定的技术经验积累，并且有些问题涉及到的领域非常广，才能定位到问题。所以，分析问题和踩坑是非常锻炼一个人的成长和提升自我能力。如果我们有一套好的分析工具，那将是事半功倍，能够帮助大家快速定位问题，节省大家很多时间做更深入的事情。
HTTP即为超文本传输协议（HyperText Transfer Protocol）。
负载均衡(Load Balancing)就是一种网络技术,是用来将工作负载分布到多个服务器上,提高资源利用率、最大化吞吐量、最小化响应时间、避免单个服务器过载，提高了系统的性能和可靠性。
在上篇网络篇中，我们已经介绍了几个 Linux 网络方向的性能分析工具，本文再补充几个。总结下来，余下的工具包括但不限于以下几个：
请求，从客户端-->网络-->服务器，中间的数据传递是需要时间的，所以10000个并发用户不一定同时到达服务器端，即每秒并发用户数 != 每秒并发请求数
昵称：院长 性别：男 爱好：羽毛球，乒乓球，嗨歌，钻研技术 技能：在下方 职位：落魄技术
2）响应时间没有和吞吐量TPS/QPS挂钩。而只是测试了低速率的情况，这是完全错误的。
如果你的Linux服务器突然负载暴增，告警短信快发爆你的手机，如何在最短时间内找出Linux性能问题所在？
对于运维工程师来说，需要对自己维护的服务器性能瓶颈了如指掌，比如我当前的架构每秒并发是多少，我服务器最大能接受的并发是多少，是什么导致我的性能有问题；如果当前架构快达到性能瓶颈了，是横向扩容性能提升大，还是纵向扩容性能提升大。
a. on-CPU：执行中，执行中的时间通常又分为用户态时间user和系统态时间sys。
TCP 应答延迟的概念 TCP 应答延迟是 TCP 传输层的一个优化策略，为了降低网络数据包压力，减少小数据包而进行的一个处理，称之为 Nagle 演算法。从本质上讲，几个 应答响应可能结合在一起，成一个响应，减少协议开销。然而，在某些情况下，该技术可以降低应用程序的性能。 通常情况下，在服务器之间收发数据包，依据 TCP 协议，节点 A 向节点 B 发送一个数据报文 , 节点 B 收到这个数据报文以后，会向节点 A 返回一个 acknowledge 信息。然后，对于 A 节点向 B 节点发送的数据报文，可
信息系统的性能是一种指标，表明信息系统对其及时性要求的符合程度。对于一个系统而言，包含并发用户数、响应时间、吞吐量、以及资源利用率等方面的信息。
做性能测试过程中遇到了一些问题，现总结下来，希望能给大家带来一些参考，写的不好请多包涵和指教。因为是公司的项目，为避免信息泄漏，所以把相关信息涂掉了。 问题一： 做接口性能测试时，单用户时响应时间是5
对事务进行综合分析是性能分析的第一步，通过分析测试时间内用户事务的成功与失败情况，可以直接判断出系统是否运行正常。
性能分析一直是性能实施项目中的一个难点。对于只做性能测试不做性能分析的团队来说，总是不能把问题非常显性地展示出来，不能给其他团队非常明确的引导。对于这种类型的测试实施，只能把问题抛出来，让其他相关团队去查。沟通成本很高。 而一个成熟的性能团队应该是要把问题点分析出来，给其他团队或责任人非常明确的瓶颈点，以加快问题的处理进度。 从完整的分析思路上考虑。有两个要点：分段和分层。
如果这个人正在做提交的动作，比如注册，登录这些有数据传向服务器。这样的话才会对服务器造成压力。
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）。
（下面很多指标术语在不同的语境下可能会有不同的含义，在评价性能指标时，通常是指他们能够达到的最优值。比如吞吐量是指服务能承受的最大吞吐量。）
实际运营时一般设置为很接近CPU的线程数，比如说CPU是8线程，一般设置为6、7。
作为网络管理员或网络工程师，时刻关注网络的交付速度至关重要。不仅需要确保自己有良好的响应时间，还需要确保网络的速度足以满足用户通信所需的每一条路径。而手动测试每个路径将占用你所有的时间。所以需要获得一个测试工具，以确保延迟不会影响网络的性能。
Hits Per Second graph显示了web服务器点击数(HTTP请求数).可与Transaction Response Time graph比较以便查看点击数怎么影响事务性能的。
高性能网站架构方案（二）——优化网站响应时间 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 优化网站响应时间是保证网站受用户关注的要点，主要方案有： 1、减少HTTP请求 当需要加载图片、css、js等内容时，尽量减少加载的次数。可以合并加载，另外当改动量很少时，尽量将内容进行缓存。 图片的缓存可以设定更新时间，定时去服务器查看是否有需要更新的内容。通常可以定时在1周甚至更久的时间。 CSS、JS的缓存，通常可以通过文件名的方式来判断是否需要重新加载。当网页确定需要加载某些js和c
测试说明：基准测试是指通过设计科学的测试方法、测试工具和测试系统，实现对一类测试对象的某项性能指标进行定量的和可对比的测试；云服务器基准测试主要是相同软件版本下不同硬件的性能对比测试。
一直以来，jmeter作为开源压测工具被广大测试工程师们所偏好，不仅仅其开源便于二次扩展，更在于其本身强大丰富的功能，让我们可以不用编写代码也能做好性能测试。但是，jmeter本身在报告这块做的差强人意，我们希望能够将数据更好的收集和展示以便分析，今天小编就给大家介绍Influxdb+Grafana+jmeter这套组合，实现jmeter报告的可视化展示。
在互联网的早期阶段，大型网站面临着巨大的挑战。随着用户数量的增长和数据量的爆发，单一的服务器往往难以承受如此巨大的压力。这就导致了性能瓶颈的出现，服务器的响应时间变长，用户体验下降。同时，单一服务器的可扩展性也受到了限制，随着业务的发展，流量可能会急剧增加，单个服务器很难通过增加硬件资源来满足需求。更为严重的是，所有请求都发送到同一台服务器，一旦该服务器出现故障，整个服务就会中断。
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。
下图是对几个主流的应用服务器使用比率的粗率统计结果做出的一个饼图。这个图的数据也许不够精确，但它还是可以在一定程度上反映我们web项目对各类应用服务器的一些选择趋势。我们可以看到，tomcat占据了主要的地位，但是它并不孤独，有超过一半以上的应用并没有使用tomcat作为web容器。这是针对每个项目自身特点做出的选择，也许我们无法比较出哪一款是最好的应用服务器，但是，我们可以在众多的应用服务器中，做出一些性能上的测试和比较，选择一款最适合自己的项目的应用服务器。
主张：IT组织认为服务器资源不足。服务器提供商说问题出再客户的网络上。双方都没有证据。
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