原文链接：https://planetscale.com/media/one-million-queries-per-second-with-mysql?...page=%2Fresources&widget=64945af4c489034721fd283c 译者： 明明如月 本文主要介绍 PlanetScale 是如何通过 MySQL 的水平分片支撑每秒一百万个查询...（QPS）的。...当我们拥有 16 个分片时，我们的最大 QPS 约为 42万。而当我们增加到 32 个分片时，我们达到了 84 万QPS。...考虑到我们在拥有 32 个分片时，QPS 刚好超过 80万，我们推算出，大约 40 个分片应该能满足我们 100万QPS 的需求。
IOPS的计算公式IOPS=1000ms/(寻道时间+旋转延迟时间) ---- QPS(Query Per Second,既每秒请求、查询次数) 说完IOPS在来说说数据库中非常重要的QPS,这个指标在所有数据库中都有...,只不过MySQL应该更加关注.获取这个指标值也很容易在MySQL中执行status命令就可以看到了.不过这个值是在MySQL生命周期内全局指标,可我们的系统不是每时每刻都在忙碌,那么在系统峰值时QPS...处于繁忙的状态,那么我们获取的值就可以视为MySQL QPS的峰值响应能力了....QPS计算公式:Questions/Uptime(Uptime换成自己定义的时间单位) mysql> show global status like "Questions"; +------------...、硬件服务器的iops配置，说白了就是换硬件比如机械磁盘换固态 在业务量级没有明显变化的时候主要排查1,2,可以通过优化sql或者对数据量较大的表进行分表处理，3就不说了就是花钱换速度 如果QPS过高，
在之前写过的文章固定QPS压测模式探索、固定QPS压测初试中，我用到了一个任务发生器和sleep()方法来达到固定QPS的请求实现。...主要思路就是在性能测试软启动完成后，根据设置QPS大小分配多个的线程来完成生成任务的功能。...这里引入一个常量： /** * 单个线程执行的最大QPS任务速率 */ public static int QPS_PER_THREAD = 250; 固定QPS测试用例启动方式改成如下...= baseThread.qps; executeThread = qps / Constant.QPS_PER_THREAD + 1; interval = 1_000..._000_000 / qps;//此处单位1s=1000ms,1ms=1000000ns int runupTotal = qps * PREFIX_RUN;//计算总的请求量
QPS (Query per second) （每秒查询量） TPS(Transaction per second) （每秒事务量，如果是InnoDB会显示，没有InnoDB就不会显示） Read.../Writes Ratio（数据库读写比率，对是否使用MySQL Replication还是使用MySQL Cluster很有参考价值。）
工件直径范围（mm）车外圆镗孔切断粗车精车主轴转速n(r/min)进给量f(mm/r)主轴转速n(r/min)进给量f(mm/r)主轴转速n(r/min)进给量...
QPS = req/sec = 请求数/秒 Q：如何根据日志查看一个服务的qps A： 一般access.log是记录请求的日志，tail -f XXX.access.log ，可发现格式如下： 前面是请求的时间...'{print $1}' | uniq -c 先grep getCart获取getCart服务 然后两次awk取出时分秒 然后uniq -c 去重统计 可以看到大致的QPS 【峰值QPS和机器计算公式】...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 公式：( 总PV数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS) 机器：峰值时间每秒QPS.../ 单台机器的QPS = 需要的机器 问：每天300w PV 的在单台机器上，这台机器需要多少QPS？...答：( 3000000 * 0.8 ) / (86400 * 0.2 ) = 139 (QPS) 问：如果一台机器的QPS是58，需要几台机器来支持？
**导读** > 作者：杨漆 > 16年关系型数据库管理，从oracle 9i 、10g、11g、12c到Mysql5.5、5.6、5.7、8.0 到TiDB获得3个OCP、2个OCM；运维路上不平坦...使用Mysql中如果CPU在95%及以上，Qps突然增到2万以上，这时Mysql随时有死去风险。 这时该怎么办？...RootCause分析： 思路： 1、确定高负载的类型 htop，dstat命令看负载高是CPU还是IO 2、监控具体的sql语句，是insert update 还是 delete导致高负载 3、检查mysql...29 13:22:42 2014 3. # Hostname: test 4. # Files: slow.log 5. # Overall: 776 total, 11 UNIQUE, 0.00 QPS...MySQL thread id 143249904, query id 1286731854 10.135.21.120 tybuser2014 update 10.
QPS是一种特殊的TPS，TPS指的是服务器每秒处理事务数，而QPS是针对查询服务器的每秒事务处理数也即每秒查询数 一、TPS：Transactions Per Second（每秒传输的事物处理个数）...二、QPS：每秒查询率QPS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，在因特网上，作为域名系统服务器的机器的性能经常用每秒查询率来衡量。
什么是QPS? QPS（Query Per Second）：每秒请求数，就是说服务器在一秒的时间内处理了多少个请求。...145 HTTP/1.1" 200 10959 当我们访问articleId=145这个文章的时候这个日志文件就会产生对应一条记录，那样我们就可以根据这个日志文件来统计1s内有几个访问，就可以知道对应得QPS...这样就可以看出2019:09:09:31有两个访问量即可得 QPS=2 现在，来讲一下命令什么意思！
QPS (Query per second) （每秒查询量） TPS(Transaction per second) （每秒事务量，如果是InnoDB会显示，没有InnoDB就不会显示） 计算方法 QPS...Questions = SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Questions'; Uptime = SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Uptime'; QPS=Questions...'Com_rollback'; Uptime = SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Uptime'; TPS=(Com_commit + Com_rollback)/Seconds QPS...-p extended-status --relative --sleep=1|grep -w Com_rollback TPS = $Com_commit + $Com_rollback 统计QPS...mysqladmin -uroot -h192.168.160.43 -p'000000' extended-status -i1|awk 'BEGIN{local_switch=0;print "QPS
如何预估系统QPS 场景举例： 开屏广告，全天流量 = 12000CPM = 1200w PV 根据8/2原则，80%的流量在20%的时间段内产生 峰值QPS = (1200w * 0.8) /...(24 * 60 * 60 * 0.2) = 760 保险起见，预留20%的Buffer，因此可预估系统峰值QPS=920
今天，我们来学习下 JVM 的内存区域划分、对象内存布局、百万 QPS 优化实践。...优化效果：通过调整 TLAB 初始大小，**使 QPS 从初始爬升到稳定峰值时间缩短 50%，减少 GC 停顿约 30%**。...请求量：请求量级每天百万级，且存在流量高峰期，高峰期持续时间 1-2 小时，高峰 QPS3000，其余时间 QPS 为 30。 部署服务器：服务部署的容器内存为 8G，单节点部署。...非流量高峰期 QPS30，每秒约 45K。流量高峰时段 QPS3000，每秒约 4.5M。 假设 8G 机器，分配 4G 堆内存，其中新生代 2G。...逃逸分析辅助：通过-XX:+DoEscapeAnalysis（默认开启）优化 80%的临时对象分配路径 优化后系统 QPS 稳定在百万级，GC 频率降至 1 次/分钟以下，P99 延迟从 200ms 降至
官方文档： https://github.com/dianping/cat CAT提供以下几种报表： Transaction报表 一段代码运行时间、次数，比如URL、Cache、SQL执行次数，QPS和响应时间...tp95 和 tp99 95line表示95%的请求的响应时间比参考值要小，99line表示99.9%的响应时间比参考值要小。 QPS 我们会用每秒查询率来衡量服务器的性能，其即为QPS。...每台机子的QPS肯定是有限的，如果突然间机器的QPS上去了，代表是不是流量负载过多了；QPS突然下去了，是不是什么操作（如慢查询）拖慢了速度。...计算关系：QPS = 并发量 / 平均响应时间 std STD是标准偏差值（Standard Deviation），主要用来反应样本空间分布情况。
QPS 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。 公式：( 总 PV 数 80% ) / ( 每天秒数 20% ) = 峰值时间每秒请求数（QPS）。...再来看一个计算机器数量的公式： 需要的机器数量：峰值时间每秒 QPS / 单台机器的 QPS。 举个例子，每天 300w PV 打在单台机器上，这台机器需要多少 QPS？...( 3000000 0.8 ) / (86400 0.2 ) = 139 (QPS)。 一般需要达到 139 QPS，因为是峰值。...（200 万 PV 才有 100 峰值 QPS） TPS TPS：Transactions Per Second（每秒传输的事物处理个数），即服务器每秒处理的事务数。
之前写过一篇固定QPS压测模式探索文章，个人认为这个模型相比「固定线程数」并发请求压测服务的模型更加贴近实际情况，比较适合做负载测试。...) / 1000 * qps; if (expect > actual + qps) { logger.info("期望执行数:{...},实际执行数:{},设置QPS:{}", expect, actual, qps); range((int) expect - actual).forEach(...) / 1000 * qps; if (expect > actual + qps) { logger.info(..."期望执行数:{},实际执行数:{},设置QPS:{}", expect, actual, qps); range((int) expect - actual
要测试 http 应用的 QPS（每秒请求数）和并发性能，你可以使用 wrk、ab（Apache Benchmark）、或 hey 等工具。下面介绍如何使用这些工具来测试 Flask 应用的性能。...使用 wrk 进行 QPS 和并发测试 wrk 是一个现代的 HTTP 基准测试工具，支持高并发。...你可以通过 Homebrew 安装它： brew install wrk 运行 wrk 测试 假设你的 Flask 应用运行在 http://localhost:8001，你可以通过以下命令测试并发请求和 QPS...使用 ab（Apache Benchmark）测试 ab 是 Apache 自带的一个简单的基准测试工具，你可以使用它来测试 Flask 应用的 QPS 和并发。...总结 使用 wrk、ab 或 hey 测试 Flask 应用的 QPS 和并发性能。 根据测试结果，优化 Gunicorn 的工作进程和线程数，以提高应用的并发和处理能力。
image.png 有效提升QPS 有助于我们提高服务器的性能的以及性能利用率，减少不必要的性能开支 什么是QPS？...QPS ：Queries Per Second 从字面意思就可以理解：是每秒查询率 ,是一台服务器每秒能够相应的查询次数，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, 即每秒的响应请求数...讲白了：每秒中 用户请求与服务器响应回去 的数量 怎么理解 QPS 与 TPS？ 场景：用户访问一个页面 这个页面发送了N个请求。...更进一步理解：服务器如果只处理这个用户的情况：那么服务器在刚才的场景（如果都在1秒内响应了）TPS 就是1 ，QPS就是N 其他知识 QPS(TPS) = 并发数 / 平均响应时间 服务器响应的快慢，用户是第一时间感知的...常见软件的并发量 Nginx： Tomcat：默认配置的最大请求数是 150 Redis： Mysql： MongoDB： 特殊说明： 解决问题的光鲜，藏着磕Bug的痛苦。
在生产环境压测时，可能存在并发设置过高，导致把生产环境资源占满或者服务器打挂，从而影响系统正常使用；或是导致系统触发限频，出现大量报错，从而影响压测结果；于是针...
同样，性能技术指标是一个滞后的参考值，它只有在有测试结果之后才能发挥真正的作用。至于性能测试的结果和性能指标之间的关系，我认为性能指标是一个参考值。...预估大促时的支付转化率为60%，则可得：大促峰值订单支付QPS为（200/40%）*60%*（200W/50W）=1200QPS。...假设首页→商品详情转化率为40%，商品详情→创建订单转化率为40%，创建订单→订单支付转化率为40%，那么可得：创建订单QPS为1500/40%=3750，商品详情QPS为3750/40%=9375，首页...QPS为9375/40%=23437；按照核心链路之间的依赖调用关系，借助trace追踪，可得到大促期间所有核心应用及核心链路的QPS数值。...确认流量模型后，根据业务特性和场景评估出对应的业务可接受RT，再从稳定性的角度给出服务器的安全水位参考值，沟通确认达成一致。很多时候，并不存在明确的需求。
因为不同的QPS，所带来的挑战是不同的，架构设计也是不一样的如何评估系统的QPS如何评估系统的QPS，指的是我们的系统支撑的业务场景需要满足的一个最大承压，对于一个新项目而言，一般来说，有这样几个方式：...写：1000W / 24 h = 115.7 QPS读：115.7 * 10 = 1157 QPS按照上面的推论，峰值为平均QPS的3-4倍，那么实际的QPS应该是：写：1000W / 24 h * 4...= 463 QPS读：115.7 * 10 * 4 = 4630 QPS同时为了应对高峰，和后续的增长，我们的QPS肯定要在现有基础上再进行一些扩充，一般还是3-4倍余量。...因此，最终我们预估：写：1000W / 24 h * 4 * 4 = 1852 QPS读：115.7 * 10 * 4 * 4 = 18520 QPS这里的3-4倍不是一定的，但是是根据实际经验的一个参考值...如何预测系统的QPS在预测系统的QPS前，我们需要有一些已知的经验型数据，如日志QPS在6-10w、 RPC的QPS在 10W ，Redis的QPS是8-10w，MySQL大致6k-1W。
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