在之前的文章使用 wrk 完成简单的自定义动态请求[1], 我介绍了如何使用 wrk 制造随机请求, 也给出了 lua 脚本的使用方式, 这篇博客主要想介绍下在压测时如何利用 wrk 精细控制并发请求...return jsonify(result=result) 多种 qps 下, Ingress 的具体表现 我针对 Kubernetes 的 Ingress 机器进行了一次压力测试, 主要测试各个请求量下..., 尝试更大的并发 并发数量 cpu 利用率 mem 利用 应用响应情况 13.2K 490 % 2.4G 请求静态资源, 响应正常 ?...这个程序在达到 13~14k 之后已经到了瓶颈, 这个时候, 我只能保留这个程序的请求量, 加入另一个程序用于压测....如果 CPU 再好一点的话, 我觉得并发量可以更高. 如果觉得我压测方法不科学或者有其他想讲的, 可以在评论里面说, 我看看是不是过程有问题.
服务器的吞吐量和并发请求数量是两个相互关联但又有所不同的概念： 吞吐量（Throughput）：表示单位时间内服务器处理的请求数量。换句话说，它是服务器在一定时间内完成的工作量的度量。...并发请求数量（Concurrency）：表示在任何给定的时间点，服务器正在处理的请求数量。...这并不一定等于服务器实际完成的请求数量，因为在高并发下，服务器可能需要花费更多的时间来处理每个请求，这可能会降低吞吐量。...理解关系： 吞吐量和并发请求数量的关系可以通过下面的类比来理解：假设你有一家餐厅，"并发请求数量"就像是餐厅里的客人数量，而"吞吐量"就像是餐厅在一小时内能够服务的客人数量。...即使你的餐厅可以同时容纳100个客人，但如果你的厨师只能每小时做出50份餐点，那么你的"吞吐量"就是50，而不是100。 要找到服务器的最大吞吐量，你可以通过逐步增加并发请求数量的方式来进行性能测试。
Node.js 的非阻塞 I/O 模型是它处理高并发请求的关键特性之一。下面是它如何帮助处理高并发请求的工作原理： 1：单线程和事件循环：Node.js 是单线程的，它使用事件循环机制来处理请求。...2：非阻塞 I/O 操作：Node.js 使用非阻塞的方式执行 I/O 操作，例如读取文件、发送请求到外部服务或数据库。...3：事件驱动和回调函数：Node.js 基于事件驱动的模型，通过注册和监听事件来响应请求。当某个异步操作完成或触发了特定的事件，Node.js 会执行相应的回调函数来处理结果。...这种方式避免了线程阻塞，使得 Node.js 能够同时处理多个请求。 4：高效利用资源：由于非阻塞的特性，Node.js 能够在执行 I/O 操作时释放 CPU 资源，而不会空闲等待。...这使得单个 Node.js 进程能够处理更多的并发请求，提高了系统的吞吐量和性能。
前段时间写Node.js执行mysql的时候踩了个大坑，大概就是nodejs请求Mysql数据表中的数据，返回以后，如果匹配正确就向另一个数据表中写数据。...Node.js express框架的一个get请求接口，具体操作是从数据库中检索验证码，如果正确就往另一个数据表中写入数据 原始代码： app.get('/mailconfirm', function...result){ console.log('1'); }) } } console.log('2'); 上述代码运行以后在进入for以后，由于mysql请求是异步请求...，执行的时候控制台输出’2’会比mysql请求后输出‘1’提前执行，控制台会先输出2再输出1。...这意味着调用的函数会继续执行，而 promise 仍处于处理中直到解决为止，从而为调用的函数提供所请求的任何数据。
并发量 1.什么是并发量? 并发量，是指同时访问服务器站点的连接数[引用百度]。指同一时刻向服务器发送的请求数。 2.QPS是什么? QPS是指每秒查询率，一般用作单位时间内处理的并发数量。...主要的三个因素有QPS、响应时间和并发数，同时对硬件、带宽等也有影响。 吞出量和并发量有什么区别 并发量是指规定时间内的请求数量。吞吐量是某个时间内的数据总量。...同时在线用户数=每秒请求数RPS（吞吐量）+并发连接数+平均用户思考时间 平均并发用户数的计算：C=nL / T 其中C是平均的并发用户数，n是平均每天访问用户数（login session），L是一天内用户从登录到退出的平均时间...3、吞吐量的计算公式 指单位时间内系统处理用户的请求数 从业务角度看，吞吐量可以用：请求数/秒、页面数/秒、人数/天或处理业务数/小时等单位来衡量 从网络角度看，吞吐量可以用：字节/秒来衡量 对于交互式应用来说...：A、首先计算出系统的并发用户数 C=nL / T F=R×C B、统计出系统平均的吞吐量 F=VU * R / T R×C = VU * R / T C、统计出平均每个用户发出的请求数量 R=uCT/
Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction 源码解析 Eureka 和 Hystrix 源码解析 Java 并发源码...利用唯一请求编号去重 你可能会想到的是，只要请求有唯一的请求编号，那么就能借用Redis做这个去重——只要这个唯一请求编号在redis存在，证明处理过，那么就认为是重复的 代码大概如下： String...但是，很多的场景下，请求并不会带这样的唯一编号！那么我们能否针对请求的参数作为一个请求的标识呢？...原因是这些请求参数的字段里面，是带时间字段的 ，这个字段标记用户请求的时间，服务端可以借此丢弃掉一些老的请求（例如5秒前）。...如下面的例子，请求的其他参数是一样的，除了请求时间相差了一秒： //两个请求一样，但是请求时间差一秒 String req = "{\n" + "\"requestTime
一、debug模式运行项目 二、设置断点为多线程断点 方式一 代码打上断点后，在断点上右键，选择Thread。 [image] 方式二 Ctrl+Shift+F...
利用唯一请求编号去重 你可能会想到，只要请求有唯一的请求编号，那么就能借用 Redis 做去重。只要这个唯一请求编号在 Redis 存在，证明处理过，那么就认为是重复的。...业务参数去重 上面的方案能解决具备唯一请求编号的场景，例如每次写请求之前都是服务端返回一个唯一编号给客户端，客户端带着这个请求号做请求，服务端即可完成去重拦截。...但是，很多的场景下，请求并不会带这样的唯一编号！那么我们能否针对请求的参数作为一个请求的标识呢？...原因是这些请求参数的字段里面，是带时间字段的，这个字段标记用户请求的时间，服务端可以借此丢弃掉一些老的请求（例如5秒前）。...如下面的例子，请求的其他参数是一样的，除了请求时间相差了一秒： //两个请求一样，但是请求时间差一秒 String req = "{\n" + "\"requestTime
PHP 一直以来都是以页面级别的生存方式直接, 上一次请求和下一次的变量无法公用 (不像常驻内存语言) 所以PHP的绝大部分代码都是从上到下执行, 没有回调的功能 curl_multi_*系列函数可以让...PHP过一把”多线程”的爽 使用此库方便进行操作https://github.com/php-curl-class/php-curl-class 官方并发请求 demo myTag = $tag; } // wait all request completed $multi_curl->start(); // tag 的顺序并不是一定的, 取决于 http 请求哪个先返回
在服务端的测试中，除了考虑服务端的业务功能和API的各个兼容性外，还需要考虑的就是服务端的稳定性以及高并发请求下服务端的承载能力。...所以关于这点还是得根据被测组件的架构设计，承载的量以及业务目标。本文章主要分享使用Python语言编写一个简单的并发请求的测试代码。...return self.result except BaseException as e: return e.args[0] 这里我们以测试百度首页作为案例，来并发请求后...，拿到并发请求后响应时间，状态码，然后依据响应时间拿到中位数以及其他的数据，具体完整案例代码如下： #!...90%Line':np.percentile(seconds,90) } return data def highConcurrent(count): ''' 对服务端发送高并发的请求
本文希望通过读 p-limit、pm2 和 worker_threads 的一些代码，来了解 Node.js 的并发能力。...版本说明 Node.js 15.4.0 Npm: 7.0.15 异步 Node.js 最常用的并发手段就是异步，不因为资源的消耗而阻塞程序的执行。...当性能的瓶颈是 I/O 操作，比如查询数据库、读取文件或者是访问网络，我们就可以使用异步的方式，来完成并发。而由于计算量比较小，所以不会过多的限制性能。...限制并发 一旦你习惯了 Promise.all，同时了解了 EventLoop 的机制，你会发现 I/O 请求的限制往往在下游。...因为对于 Node.js 来说，同时发送 10 个 RPC 请求和同时发送 100 个 RPC 请求的成本差别并不大，都是“发送-等待”的节奏，但是下游的“供应商”是会受不了的，这时你需要限制并发数。
对于一些用户请求，在某些情况下是可能重复发送的，如果是查询类操作并无大碍，但其中有些是涉及写入操作的，一旦重复了，可能会导致很严重的后果，例如交易的接口如果重复请求可能会重复下单。...重复的场景有可能是： 黑客拦截了请求，重放 前端/客户端因为某些原因请求重复发送了，或者用户在很短的时间内重复点击了 网关重发 ….
利用唯一请求编号去重 你可能会想到的是，只要请求有唯一的请求编号，那么就能借用Redis做这个去重——只要这个唯一请求编号在redis存在，证明处理过，那么就认为是重复的 代码大概如下： String...，例如每次写请求之前都是服务端返回一个唯一编号给客户端，客户端带着这个请求号做请求，服务端即可完成去重拦截。...但是，很多的场景下，请求并不会带这样的唯一编号！那么我们能否针对请求的参数作为一个请求的标识呢？...原因是这些请求参数的字段里面，是带时间字段的，这个字段标记用户请求的时间，服务端可以借此丢弃掉一些老的请求（例如5秒前）。...如下面的例子，请求的其他参数是一样的，除了请求时间相差了一秒： //两个请求一样，但是请求时间差一秒 String req = "{\n" + "\"requestTime
利用唯一请求编号去重 可能会想到的是，只要请求有唯一的请求编号，那么就能借用Redis做这个去重——只要这个唯一请求编号在redis存在，证明处理过，那么就认为是重复的 代码大概如下： String...，例如每次写请求之前都是服务端返回一个唯一编号给客户端，客户端带着这个请求号做请求，服务端即可完成去重拦截。...但是，很多的场景下，请求并不会带这样的唯一编号！那么我们能否针对请求的参数作为一个请求的标识呢？...原因是这些请求参数的字段里面，是带时间字段的，这个字段标记用户请求的时间，服务端可以借此丢弃掉一些老的请求（例如5秒前）。...如下面的例子，请求的其他参数是一样的，除了请求时间相差了一秒： //两个请求一样，但是请求时间差一秒 String req = "{\n" + "\"requestTime
等库来并发执行这些请求。...这里，我将为我们展示使用 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 和requests库并发执行HTTP请求的示例。...这个示例展示了如何使用Python的 concurrent.futures 模块来并发地发送HTTP请求。...requests库并发发送HTTP GET请求的完整Python代码示例 以下是一个使用 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 和requests库并发发送HTTP...然而，对于I/O密集型任务（如网络请求），多线程仍然可以通过并发地等待I/O操作来提高性能。
在Python之并发请求(上)中详细了介绍了使用多线程的方式来编写一个测试服务端程序的高并发请求的性能测试工具。...在这个测试的工具中，依据高并发的请求之后，我们得到很全面的响应时间，吞吐量，错误率，以及其他的相关信息。...当然，这只是一种思想，在服务端的测试中，我们需要更多考虑的是服务在高并发下以及连续请求的前提下，是否会出现OOM以及SockedTimeOut以及TimeOut等其他的程序信息，如MQ的消息积压，服务的崩溃以及其他的异常情况...下面我们对具体的被测试的API进行封装，这里就以测试淘宝首页为案例，我们的目的是我们在PostMan的测试工具中，我只需要输入并发数以及被测试的地址（这里是淘宝），点击发送请求后，就可以得到响应时间等其他的性能测试数据...:param count: 并发数 :param requestData:请求参数 :param requestUrl: 请求地址 :return: ''' startTime
一道前端经典面试题，前端异步请求并发限流，主要需求是：一次最多有 max 个请求发出，如果有超出的请求待有请求响应完成后再开始继续请求，始终保持仅有 max 个，假设 max=10个，代码如下： 主要原理为...：令牌桶原理 // 原理，使用令牌桶 // 指 一次允许同时发出 max 个请求，这max个请求按执行时间返回具体结果，这 max 个有一个返回结果后，再开始执行一个 // 创建一个异步执行任务 function...// 获取任务列表中的第一个任务，并将第一个任务从列表中删除 const task = this.taskList.shift(); // 以下为异步请求...// 释放一个任务空间，所以可执行的总任务数要加一 this.max++; // 一个请求执行结束
node是单线程，为什么支持高并发呢？ 每个Node.js进程只有一个主线程在执行程序代码，形成一个执行栈（execution context stack)。...当用户的网络请求或者其它的异步操作到来时，node都会把它放到Event Queue之中，此时并不会立即执行它，代码也不会被阻塞，继续往下走，直到主线程代码执行完毕。...nodejs之所以单线程可以处理高并发的原因，在于libuv层的事件循环机制，和底层线程池的实现。 在事件循环机制上，新版本的Node和浏览器类似
System-V的信号量是老古董，除非万不得已，否则我们一般用POSIX信号量，好用、简单、靠谱。...拓展： POSIX信号量分为两种，分别是POSIX无名信号量和POSIX有名信号量，这两种信号量比之前介绍的system-V的信号量机制要简洁，虽然没有后者的应用范围那么广泛（尤其在一些老系统中，因为system-V...的信号量机制要更古老一些），但是POSIX良好的设计使得他们更具吸引力。...POSIX有名信号量的一般使用步骤是： 1，使用sem_open( )来创建或者打开一个有名信号量。 2，使用sem_wait( )和sem_post( )来分别进行P操作和V操作。...POSIX无名信号量的一般使用步骤是： 1，在这些线程都能访问到的区域定义这种变量（比如全局变量），类型是sem_t。 2，在任何线程使用它之前，用sem_init( )初始化他。
并发编程之信号量 详解 1、Semaphore可以控同时访问的线程个数 2、Semaphore类位于java.util.concurrent包下，它提供了2个构造器： 12345678 //参数permits...) throws InterruptedException { }; 通过availablePermits()方法得到可用的许可数目 举例 我们知道读锁可以允许多个线程同时进行读取，我们可以使用信号量来限制线程个数...(); } //读方法 public void reader(){ rLock.lock(); //获取读锁 try { semaphore.acquire(); //获取信号量，...信号量-1，如果没有成功获取，那么阻塞 System.out.println(this.getName()+"正在读文件"); Thread.sleep(1000); } catch (...Exception e) { e.printStackTrace(); }finally{ semaphore.release(); //释放信号量 rLock.unlock()
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