这次本文围绕Kafka优异的吞吐性能，逐个介绍一下其设计与实现当中所使用的各项“黑科技”。
公式 吞吐量 = 运行代码时间 / (运行代码时间 + 垃圾收集时间) 示例 虚拟机总共运行了100分钟 1）运行代码：99分钟 2）垃圾收集：1分钟 吞吐量 = 99/100 = 99%...参数 -XX:GCRatio 设置吞吐量的大小 -XX:MaxGCPauseMillis 控制最大的垃圾收集停顿时间 分析 互联网交互式项目：需要在停顿时间范围内（100~200ms），保证最大吞吐量...（96%以上） 传统项目：需要在保证最大吞吐量范围内，尽可能的降低停顿时间 吞吐量越大，代表着垃圾收集时间越短，那么用户代码可以充分利用CPU资源，尽快完成程序的运算任务 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献
我们需要先明确一下"吞吐量"（Throughput）的定义。在 JMeter 中，吞吐量是指单位时间内服务器处理的请求数量。...具体来说，如果你的测试在10秒内完成了100个请求，那么吞吐量就是10 req/sec。 然而，我们在测试计划中配置的线程数（也就是"进程数"）并不直接等于吞吐量。...影响服务器吞吐量的因素有以下几点： 服务器的处理能力：如果服务器无法快速处理请求，那么即使有很多线程同时发送请求，吞吐量也不会增加。...换句话说，如果服务器需要花费很长时间来处理每个请求，那么在单位时间内完成的请求数量就会降低，这会导致吞吐量低于线程数。 网络延迟：如果我们的测试机器和服务器之间的网络延迟较高，那么这也可能影响吞吐量。...例如，如果JMeter无法快速地启动线程，或者无法快速地处理服务器的响应，那么这都可能影响吞吐量。
1 命令行直接输入：iptraf（如果没有，使用yum install iptraf安装）
五、吞吐量 系统的吞吐量（承压能力）与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。单个request 对CPU消耗越高，外部系统接口、IO速度越慢，系统吞吐能力越低，反之越高。...系统吞吐量几个重要参数：QPS（TPS）、并发数、响应时间。
把网络比作一条水管，虹吸原理把水从一个池塘A抽到另一个池塘B，当然是水管越粗越好，水管粗细就是不同能力的网卡，一秒钟能从水管流出多少水就是吞吐，假如从水管入口滴一滴墨水，那墨水从入口到出口的时间就是单向时延...，水管壁粗糙弯曲不直，水流就慢，时延就大，水在水管里流得越快单位时间从水管口流出来的水就越多，时延影响吞吐。...ovs实现vxlan性能存在瓶颈，单cpu的ksoftirq很容易就100%了，吞吐上不去。...vxlan处理后，vxlan对物理cpu占用基本没了，vxlan性能会大幅提高，单流kvm就更承受不住，时延会更大，性能瓶颈会转移到kvm，但多条流分散到不同的虚拟机会有部分收益，但肯定不会成线性的，linux
关于吞吐量的一些思考 写入消息队列吞吐量取决于以下两个方面 * 网络带宽 * 消息队列（比如Kafka）写入速度 最佳吞吐量是让其中之一打满，而一般情况下内网带宽都会非常高，不太可能被打满，所以自然就是讲消息队列的写入速度打满...这就就有两个点需要平衡 * 批量写入的消息量大小或者字节数多少 * 延迟多久写入 go-zero 的 PeriodicalExecutor 和 ChunkExecutor 就是为了这种情况设计的 从消息队列里消费消息的吞吐量取决于以下两个方面...启动 queue，有了这些我们就可以通过控制 producer/consumer 的数量来达到吞吐量的调优了 func (q *Queue) Start() { q.startProducers
你可能从来不关心一个系统的吞吐量，但吞吐量对一个系统来说却非常重要。 吞吐量 指在一次性能测试过程中网络上传输的数据量的总和。 ...对于交互式应用来说，吞吐量指标反映的是服务器承受的压力，在容量规划的测试中，吞吐量是一个重点关注的指标，因为它能够说明系统级别的负载能力，另外，在性能调优过程中，吞吐量指标也有重要的价值。...这就是吞吐率。 吞吐率 单位时间内网络上传输的数据量，也可以指单位时间内处理客户请求数量。...吞吐量指标的作用： 再次将话题回归到吞吐量上，在我们的性能测试中查看吞吐量对我们的测试有什么意义呢。 1. ...发现的80%系统的性能瓶颈都由吞吐量制约； 2. 并发用户数和吞吐量瓶颈之间存在一定的关联； 3. 采用吞吐量测试可以更快速定位问题。
“性能”这个词过于含糊，更准确的说应该是：延迟（latency）和吞吐量（throughput）。本文举几个简单的例子来解释在固定线程池大小的情况下，不同的并行程度与延迟和吞吐量的关系。...吞吐量对比 吞吐量的计算公式：吞吐量 = task数量 / 最慢的task所花费的时间。 下面是吞吐量对比图： ? 图中吞吐量线条的锯齿不用在意，因为这和是否用足了线程池中的线程有关。...拿不拆分task举例，当工作集=1时，吞吐量 = 1 / 2 = 0.5 tasks/sec，当工作集=6时 吞吐量 = 6 / 2 = 3 tasks/sec。...在如何估算吞吐量以及线程池大小提到计算吞吐量的公式： ? 在我们这个场景中，Tw=0，所以公式就变成了 C / Tc，我们的C=6，而Tc=2s，所以吞吐量就是3 tasks/sec。...同时可以看到，当6个CPU用满的情况下，无论任务如何做并行化处理，其吞吐量峰值维持不变。 当然你也不可能通过扩大线程池来提高吞吐量，因为CPU的数量是固定的。
吞吐量控制器 场景: 在同一个线程组里, 有10个并发, 7个做A业务, 3个做B业务,要模拟这种场景,可以通过吞吐量模拟器来实现. 添加吞吐量控制器 ?...用法1: Percent Executions 在一个线程组内分别建立两个吞吐量控制器, 分别放业务A和业务B 吞吐量控制器采用percent Executions 百分比控制, Throughput设为...同时添加业务百度搜索 表示此吞吐量控制器按线程组线程总数的80% 第二个吞吐量控制器同样选择百分比控制 ?...同时添加业务csdn的一个接口 Throughput设为20, 表示此吞吐量控制器按线程组线程总数的20% 设置线程组并发数10个 ?
背景 生产环境偶尔会有一些慢请求导致系统性能下降，吞吐量下降，下面介绍几种优化建议。...taskExecutor.initialize(); return taskExecutor; } } 4、业务拆分 可以将比较耗时或者不同的业务拆分出来提供单节点的吞吐量
CAP原则，kafka提供了充分的参数让用户选择，数据一致性越强吞吐量越低，需要根据业务场景评估。 3.数据可以重复消费 不同于传统的消息队列，队列中的数据只能消费一次。...Integer.toString(i), Integer.toString(i))); producer.close(); 这里acks指定了all，即需要等待所有的ISR拉取到record之后再返回，是kafka吞吐量最低但是数据一致性最高的做法
JMeter吞吐量可能是个假数据，因为它计算的是本机而不是服务端。...593ms，100并发，计算得到的吞吐量为：168.63，JMeter给出的吞吐量为166.4，误差几乎可以忽略。...再看第三个案例：100并发，平均响应时间791ms，计算得到的吞吐量为126.422，JMeter给出的吞吐量为92.3，误差已经很大了。...看结果，平均响应时间193ms，跟第一次结果差不多，JMeter给出的吞吐量值为1.5，误差巨大。 那么1.5的吞吐量是怎么来的呢？...如果JMeter在整个请求过程中平均响应时间是正常统计请求发出到接收到响应的时间，但是吞吐量缺失用本机的整个线程一次循环的时间作为吞吐量计算的依据。
原回答： https://www.zhihu.com/question/279164955/answer/405448070 所谓的“性能”一般指的是吞吐和延迟这两件事。...所以整体看来，付出了你需要多等一点点时间的代价，换来的是整个“吞吐”的提高。长时间看下来，店员可以接待完毕的顾客数量比上一种要大得多。并且，这里说的等待是说从你到了队首到拿到东西的时间。...相信通过这个例子你可以大概明白一个排队系统里吞吐和延迟的关系，大概就是： 当吞吐量小时，延迟比较低，但是延迟低到一定成都受限于网络延迟、磁盘IO延迟的物理限制，无法进一步降低； 通过batch/并发等方式...，可以有效提高系统的吞吐，此时延迟会着上涨，但不会像吞吐量那样长的那么快。...当压力超过了系统的某个临界值，吞吐不升反降，并且延迟会急剧上升 然而，现实会更加的复杂。上面假设店员每次拿东西时的时间差不多，这已经是非常理想的情况了。
Midlog中间件 node服务端开发中少不了日志打点，而在koa框架下的日志打点在多进程环境中日志信息往往无法对应上下文，而且在高并发下直接进行写buffer...
官方的性能测试用例 1.1 JDK BlockingQueue的吞吐测试, 先来个一个生产者, 一个消费者用例 https://github.com/zealzeng/fabric-samples/blob...在老的四代I5貌似每秒吞吐也蛮高, 百万级。...test.testImplementations(); } } 用例没用完整封装的Disruptor类, 而直接用了RingBuffer和BatchEventProcessor处理, 一样的处理逻辑，吞吐是千万级别...WorkHandler... workHandlers) { return createWorkerPool(new Sequence[0], workHandlers); } 官方也有若干个例子,百万级别吞吐
下面，我将结合生产环境的真实案例，以SpringBoot技术框架为基础，向大家介绍 kafka 的使用以及如何实现数据高吞吐！...三、小结 本文主要以SpringBoot技术框架为背景，结合实际业务需求，采用 kafka 进行数据消费，实现数据量的高吞吐，在下篇文章中，我们会介绍消费失败的处理流程。
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圈子里几个常玩的伙伴，聚在一起吃火锅，或者喝咖啡，通常都会问些特技术范儿的问题。上面这个，就是常问的问题之一。
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