在估算之前我们必须清楚这台数据库服务器的配置是什么情况,正常情况下我们需要摸清楚以下几点因素:
(一) 下载和安装 下载:(没账号的话得先注册一个账号) https://software.microfocus.com/en-us/products/loadrunner-load-testin
更换某个数据库进行各种前期的测试和比对是非常正常的事情,但是再正常的事情中,可以包含无数的你意料以外的事情,今天就所说最近遇到了一次有意思的数据库测试POC中的问题。
答:性能测试八大类包括:性能测试、负载测试、压力测试、配置测试、并发测试、容量测试、可靠性测试、失败测试。
image.png 常言道,人无千日好,花无百日红。在咱们这个变化快速且激烈的行业中,有人坚持的很久,有的人干几天就退出了,这是为什么呢? 有人说他不爱干了呗,也有人说太累干不下去了,还有人说就是能力不够技术不行。这些都对,也都有点表面化。明眼人都看得到,目前的中国互联网就是最火的行业,没有之一。能够在其中坚持长久的人,必须是最能承受挫折的人,他的实力不需要最强,他也不需要有前端高手的名号,更不是经常出席什么前端行业聚会。 这样的人就是技术水平在全行业的前三分之一,然后坚持或坚定的绝不退出互联网行业。那么天
②后半部分:解决方案 -> 目标 -> 计划【时间表、组织架构、预算等】(让听众认同“观点”)
作为国内最专业的游戏测试平台,腾讯WeTest平台在过去的几个月中,凭借着安全测试和适配测试帮助广大游戏开发者修正了无数游戏中的BUG。在新的一年到来之时,平台的游戏测试又有新的功能加入--压力测试。下面就跟着小编来看看压力测试是做什么的吧。
全备份的优点是备份保持最新备份,恢复的时候可以花费更少的时间;缺点是如果数据量大,将会花费很多的时间,并对系统造成较长时间的压力。增量备份相反,只需要备份每天的增量日志,备份时间少,对负载压力也小;缺点就是恢复的时候需要全备份加上次备份到故障前的所有日志,恢复时间长一些。
目前,对于互联网海量数据的存储以及处理,按使用场景,分为OLTP(联机事务处理,比如即时交易,强调快速响应与处理)与OLAP(联机分析处理,比如BI,强调多维数据分析)。对于这些数据的存储,主要有两种解决方案,即基于SQL的关系型数据库,和NoSQL的非关系型数据库。 非关系型数据库在某些特定场景下有奇效,比如键值存储(redis,ROMA,Memcached)数据库应用在排行更新,会话保存,面向文档的数据库(mongoDB、couchDB)应用在日志记录,面向列的数据库(Cassandra、HBase)在博客中的应用。关系型数据库最大的问题在于速度与可扩展性上,而这些NoSQL数据库一般部署简单,支持扩展,而且速度极高。 但是,NoSQL目前还是只能做为关系型数据库在某些特定应用场景的补充,不能完全替代严谨规范的关系型数据库。
90年代,一个基本的网站访问量一般不会太大,单个数据库完全足够! 那个时候,更多的去使用静态网页 Html ~ 服务器根本没有太大的压力! 思考一下,这种情况下:整个网站的瓶颈是什么? 1、数据量如果太大、一个机器放不下了! 2、数据的索引 (B+ Tree),一个机器内存也放不下 3、访问量(读写混合),一个服务器承受不了~ 只要你开始出现以上的三种情况之一,那么你就必须要晋级!
本人转载:http://www.cnblogs.com/scottckt/archive/2010/09/15/1826925.html
首先要知道,答案要从下面6个方向考虑: 功能测试、 界面测试、 易用性测试、 兼容性测试、 安全性测试、 性能测试
在5G领域无论是5G运营商层面的技术积累,还是在终端芯片的研发进度,华为都走在世界的前面去了,目前具备集成基带5G芯片的两家厂家除了华为公司还有韩国的三星,华为是第一个真正投产的厂家,以往的霸主高通公司明显在这块有点跟不上节奏了,从行业的角度来看高通的速度不是后退了,而是几个主要竞争对手的步伐太快,特别是华为公司率先推出了双模基带集成芯片,相当于给行业立起来标杆,紧接着三星也发布了同类的产品,现在对于5G更多还是在概念上,毕竟5G全球范围的运营商只是在局部测试了数据,真正意义上的大量使用还是需要很长的一段时间。
在数据库中数据极速增长的情况下,数据库的瓶颈不在于存储,而是计算,即查询。数据量越大,查询的效率越低,对于越复杂的查询语句,其消耗服务器的资源越强,有时甚至不输于死循环。
现在的编程概念已经普及化非常多了,国内程序员已经有百万之众了,在这些程序员中男生居多,当然其中也不乏女士豪杰,女生做程序员在思维上显得更加细腻,女生在程序员领域做得非常出色也大有人在,不是女生不适合做编程普遍来讲很多家庭不希望女生去做编程,相对来讲编程的行业加班程度都比较大,在年轻的时候可能感觉不出来,但在有了孩子之后精力牵扯的就会比较多了,所以很多年龄大点的女程序员都转行做测试别的行业了。
又快到一年一度的金三银四了,大家在面试的时候一定被问到过Redis缓存问题吧。可能有些初学者对“缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩”这几个名词感到陌生,或者了解过但是一时半会没办法理解。没关系,希望通过本文可以让你轻松理解这些概念并掌握其解决方案,然后在即将到来的金三银四面试中对你有所帮助。
根据上图可以看到QPS:10.73k,实际上真实的并发大量数据到达的时候,我这里最高的QPS是将近15k.而目前单个数据库分片(实例)4CPU8G内存的配置下,最高的性能是7k的QPS。
人到了一个阶段,生活开始给你做减法。当灵魂升起,看着疲于奔波的自己,成为自己生活的旁观者,你才能找到自己的节奏。 两个人,因为外在决定是否在一起,因为内在而决定在一起多久。 虽然我们一再强调,不要过分
这个题目我一直在考虑要不要写,因为有一天也许我们彼此会坐在一方小桌的两端,聊聊系统设计,而我这么做有泄题兜底之嫌。不过,考虑到不是所有的读者都会来 TubiTV 这座小庙面试,而这个方面的确是很多朋友的弱项,我就略说几句。 请听题:一个使用 rail(或者 django,或者 express,...)和 MySQL 做的 API 系统,最近流量从 6,000 RPM 激增至 20,000 RPM,整个系统的压力骤升,现在需要在应用层设计一套缓存方案来降低整个系统的负荷。要求是:缓存方案不能在 web 层(包
不熟悉问题是怎么回事的同学可以参考,上周发送的文字,为什么叫后续,因为真的有后续。
转载|雷锋网 作者|梁奕冰ivan 其实穿戴产品,并不新鲜,从远古开始人类就开始使用穿戴产品,最早的非衣服莫属了。后来随着文明的发展,人们需要装饰美,开始有了首饰。接着就是手表,手表应该是第一种具有“第三方”功能的穿戴产品了,就是它的主要功能不是通过整个手表物体实现,而是内部运作后才传达出来,与目前穿戴产品的形式有点类似。所以人类对于穿戴产品并不陌生,甚至十分熟悉。大家不熟悉的只是不断出现的“第三方”新功能而已。 那么,人类既然对穿戴产品有这么长的历史,其中一定已经形成一系列成熟的穿戴要求与规范。我们来
公司最近大量的MYSQL要上线,不做压力测试时说不过去的,所以拿出一直使用的sysbench 来压测一下MYSQL ,问题就开始了,最早用的是0.5 version.
一主一从 是最基础的复制结构,用来分担之前单台数据库服务器的压力,可以进行读写分离 一主多从 一台 Slave 承受不住读请求压力时,可以添加多台,进行负载均衡,分散读压力 还可以对多台 Slave
我们发现磁盘 IO 并没有饱和,那么磁盘 IO 的正常延迟, 会对这组 MySQL 的性能造成多大影响呢?
在运维工作中经常要提前测试 VPS 服务器的承压能力,比如在网站上线之前,通过一些测试去检查 VPS 能承受多大访问量及在大访问量情况下性能表现如何,因为这些数据指标将会直接影响到后面的网站用户体验。所以就有了今天介绍的 webbench 这个压力测试软件。 大家注意压力测试最好在网站上线之前进行,有了压力测试数据,我们就能对自己做维护的平台做到心中有数。这个软件一般用在比较正规的项目当中,是用在大型服务器上面的;对于我们广大站长来说,测试空间性价比的意义远大于测试结果本身,或者说测试结果仅仅用来向小伙伴们
网站80%的情况都是读数据,每次都要查询数据库的话就十分麻烦,为了减轻数据库服务器的压力,用缓存来保证效率。
缓存同一时间大面积失效,所以,后面的请求都会落到数据库上,造成数据库短时间内承受大量的请求而崩掉。
缓存雪崩是指缓存中key大批量到过期时间,而这时大量请求同时打过来,引起数据库压力过大甚至down机
一个水杯的测试 满有意思,如果你愿意,可以发挥一下你的想象先,然后再看看别人例子,你会更加有收获噢!
在系统初期,整体的并发了相对较小,因此一般都是将所有的数据信息存储在单库中进行读/写操作。但是随着用户规模不断提升,单库逐渐力不从心,TPS/QPS越来越低。因此到了这个时候,dba会将数据库设置为读写分离状态(生产环境一般会采用一主一从或者一主多从),Master负责写操作,Slave作为备库,不开放写操作,但是允许读操作,主从之间保持数据同步即可。 读写分离之后,可以大大提升单库无法支撑的负载压力 需要注意的是:如果Master存在TPS存在较高的情况,Master之前最好将同一份数据落到缓存中,以避免高并发情况下,从Slave中获取不到指定数据的情况发生 [MySQL 主从同步延迟的原因及解决办法(https://blog.csdn.net/soar_away/article/details/72615012)
在去面试的时候经常会遇到技术面试官问到这样的问题:聊一下你对MySQL性能优化的方案。那么这篇文章就来聊一下MySQL优化的个人见解
你的项目最大能承受多少请求 经常见到有人问:我的项目出现了 XXX 的错误(如崩溃,502)等等,是不是机器撑不住了?是不是该做负载均衡了?是不是需要优化 php-fpm?如果我根据他的问题再深一步问,几乎都对自己的项目到底能支撑多大的负载没什么概念。不能定位问题又怎么能解决问题呢?现在说一下怎么简单计算你的项目最大能支撑的访问(以 nginx+php-fpm 为例)。 常见单位 qps:每秒请求数(一秒内多少次请求) rpm:每分钟请求数(一分钟内承受多少次请求) 公式 项目最大负载量(假设单位是 qps
最近在测试阿里的POLARDB ,并针对数据库进行压力测试,在上周六,进行压测的过程中,数据库报警。
题目比较特殊,最近过完年工作量和问题爆发的方式增长,DBA的工作量增长只能说明如下的几个问题
PorxySQL 作为使用MYSQL的一种中间件,为什么是目前比较流行的中间件之一,个人总结有以下几点。
redis是一个非关系型数据库,相对于其他数据库而言,它的查询速度极快,且能承受的瞬时并发量非常的高。所以常常被用来存放网站的缓存,以减少主要数据库(如mysql)的服务器压力。
近几年,为了促进消费,政府会发放一些消费券。有的会通过类似支付宝这样的合作商发放,也有直接使用政府APP发放。 发消费券是开心的事情,只不过没抢到的话就略有遗憾了。特别是碰到某些服务器不给力的情况,有的人就会觉得系统不太靠谱了。
一个无数工程师的女朋友钦定的男朋友,公开恋情的直接受害者居然还是工程师,宿命的轮回啊……这是上市公司私有化引发的股民恐慌,更是娱乐圈向技术圈的悍然入侵。网络洪峰如此可怕,抗洪抢险责任重大,让我们近距离观摩一下,技术圈复联如何筑起高可用大堤。 微博如何应对流量“暴击” 现在有越来越多的人选择用微博这一社交网络平台来公布消息,那么微博要如何应对众多的流量“暴击”呢?下面让我们一起来看一下。 1.对大规模、高负载系统问题的排查方法 微博主要面对的是高并发、大数据量、高负载的业务压力,并且伴随着热点事件会有突发
很多工作两三年的同行都跟我说,认为性能调优没什么用。刚工作的时候我也这样以为,但后来我才知道我当时想法多么的天真。
如果把深圳交通当做一个应用系统,从软件研发的角度来看,洪水就是意外攻击,深圳水库泄洪事件其实就是维持系统稳定进行批量数据删除。
接口是Java语言中的一种引用类型,是方法的”集合”,所以接口的内部主要就是定义方法,包含常量,抽象方法(JDK 7及以前),额外增加默认方法和静态方法(JDK 8),额外增加私有方法(jdk9)。 接口的定义,它与定义类方式相似,但是使用 interface 关键字。它也会被编译成.class文件,但一定要明确它并不是类,而是另外一种引用数据类型。 public class 类名.java–>.class public interface 接口名.java–>.class 接口的使用,它不能创建对象,但是可以被实现(implements ,类似于被继承)。一个实现接口的类(可以看做是接口的子类),需要实现接口中所有的抽象方法,创建该类对象,就可以调用方法了,否则它必须是一个抽象类。
Redis基于内存,读写速度快,也可做持久化,但是内存空间有限,当数据量超过内存空间时,需扩充内存,但内存价格贵。
在这个瞬息万变的时代,每个人都或多或少会面临职场生涯中的焦虑与迷茫。这种焦虑具有时代性特质,既源于对自我的疑惑,也对这个变化太快的世界感到不安。
当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万,甚至超过1亿的过程中,Web系统承受的压力会越来越大,在这个过程中,我们会遇到很多的问题。为了解决这些性能压力带来问题,我们需要在Web系统架构层
大规模流量的网站架构,从来都是慢慢“成长”而来。而这个过程中,会遇到很多问题,在不断解决问题的过程中,Web系统变得越来越大。并且,新的挑战又往往出现在旧的解决方案之上。希望这篇文章能够为技术人员提供一定的参考和帮助。 以下为原文 当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万,甚至超过1亿的过程中,Web系统承受的压力会越来越大,在这个过程中,我们会遇到很多的问题。为了解决这些性能压力带来问题,我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制。在不同的压力阶段,我们会遇到不同的问题,通过搭建不
当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万,甚至超过1亿的过程中,Web系统承受的压力会越来越大,在这个过程中,我们会遇到很多的问题。为了解决这些性能压力带来问题,我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制。在不同的压力阶段,我们会遇到不同的问题,通过搭建不同的服务和架构来解决。
1. 达达系统架构升级经验总结 1.1. 概述 达达是全国领先的最后三公里物流配送平台。达达业务主要包含两部分:商家发单,配送员接单配送。 达达的业务规模增长极大,在1年左右的时间从零增长到每天近
Mysql为了解决这个风险并提高复制的性能,将Slave端的复制改为两个进程来完成。提出这个改进方案的人是Yahoo!的一位工程师“Jeremy Zawodny”。这样既解决了性能问题,又缩短了异步的延时时间,同时也减少了可能存在的数据丢失量。当然,即使是换成了现在这样两个线程处理以后,同样也还是存在slave数据延时以及数据丢失的可能性的,毕竟这个复制是异步的。只要数据的更改不是在一个事物中,这些问题都是会存在的。如果要完全避免这些问题,就只能用mysql的cluster来解决了。不过mysql的cluster是内存数据库的解决方案,需要将所有数据都load到内存中,这样就对内存的要求就非常大了,对于一般的应用来说可实施性不是太大。
首先应用程序框架,随你自己业务需求而定,可以选择SSH或者SSM,或者看自己业务量大小。
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