1、PV(Page View): 页面访问量,即页面浏览量或点击量,用户每次刷新即被计算一次
单位每年都会举行运动会,有一个2000m长跑的项目,大约每年报名人员为男选手40人,女选手20人,只有一条橡胶跑道。一次比赛10人齐跑,所以至少需要6场比赛。
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
一,需求缘起 互联网公司,这样的场景是否似曾相识: 场景一:pm要做一个很大的运营活动,技术老大杀过来,问了两个问题: (1)机器能抗住么? (2)如果扛不住,需要加多少台机器? 场景二:系统设计阶段,技术老大杀过来,又问了两个问题: (1)数据库需要分库么? (2)如果需要分库,需要分几个库? 技术上来说,这些都是系统容量预估的问题,容量设计是架构师必备的技能之一。常见的容量评估包括数据量、并发量、带宽、CPU/MEM/DISK等,今天分享的内容,就以【并发量】为例,看看如何回答好这两个问题。 二,容量评
技术上来说,这些都是系统容量预估的问题,容量设计是架构师必备的技能之一。常见的容量评估包括数据量、并发量、带宽、CPU/MEM/DISK等,今天分享的内容,就以【并发量】为例,看看如何回答好这两个问题。
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
根据 DAU 估算流量和容量的一般思路 以 DAU = 1000w 为例: PV 按照日访问量为日活的10倍计算,PV = 1000w * 10 = 1亿 均值QPS 均值 QPS = 访问量/时长 = 1亿/(246060) = 1160 峰值 QPS 峰值 QPS 按照均值的10倍预估 = 11600。考虑到静态资源流量的放大效应,按照放大10倍计算,系统峰值 QPS = 116000 容量 考虑高可用、异地多活等策略,容量x2,QPS = 232000 未来发展 按照未来半年业务增长1.5倍
在这之前想必大家对ab(http)与abs(https)也有一些了解,我们今天不去看ab和abs,SuperBenchmarker(sb.exe)是一个压测工具,他是一个受Apache Benchmark的启发,他会在终端窗口为我们显示最终的结果,同时也会在web界面生成一个动态结果。SuperBenchmarker(sb.exe)可以在Windows或者Mac上运行(尚未在Linux上进行测试),他可以安装.NET4.52+或者.NET Core2.0+。
前段时间小编做了一个压测项目,对压测过程中学到的知识进行了总结,在此和大家分享下:
TPS:是TransactionsPerSecond的缩写,也就是事务数/秒。它是软件测试结果的测量单位。一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程。客户机在发送请求时开始计时,收到服务器响应后结束计时,以此来计算使用的时间和完成的事务个数。
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。
每秒查询数率,系统每秒能够处理的查询请求次数,即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。
导语 随着版本升级,关系型数据库和缓存数据库整体性能比之前都有大幅度的提升,衡量数据库性能的三个重要指标是:数据库吞吐量(QPS)、延迟时长(Latency)和稳定性,以下从这三个方面对几种数据库进行
QPS 是一台服务器每秒能够相应的查询次数,即1秒内完成的请求数量,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
首先是无状态前端机器不足以承载请求流量,需要进行水平扩展,一般QPS是千级。 然后是关系型数据库无法承载读取或写入峰值,需要数据库横向扩展或引入nosql,一般是千到万级。 之后是单机nosql无法承载,需要nosql横向扩展,一般是十万到百万QPS。 最后是难以单纯横向扩展nosql,比如微博就引入多级缓存架构,这种架构一般可以应对百万到千万对nosql的访问QPS。 当然面向用户的接口请求一般到不了这个量级,QPS递增大多是由于读放大造成的压力,单也属于高并发架构考虑的范畴。
Second意思是“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。
如 http://www.javaedge.com => http://bit.ly/1ULoQB6
总有不少读者私下与我讨论,面试总被面试官问倒在 QPS、TPS、RT、吞吐量等这些高并发性能指标的理解上。所以,今天干脆来一个全面的科普详解。
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
在日常工作中,经常会遇到一些大促场景,需要评估系统的资源是否充足,是否需要增加资源,增加多少。
在开始做压测计划之前,一定要先明确压测的目标是什么,虽然最终的目标肯定都是优化系统的性能,但是不同的出发点,可能需要采取不同的方法。
在上一篇文章性能专题:一文搞懂性能测试常见指标中,已经介绍了,在开展性能测试时,各个维度的常见性能指标项有哪些。
通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。负载测试和压力测试都属于性能测试,两者可以结合进行。
源码:https://github.com/liubw320/10billionhongbaos
当我们在设计一套系统的时候,我们要考虑好系统的架构设计、模块划分、技术方案选型、还有系统性能如能够承受的QPS。当我们线上系统能够支撑10W QPS的时候,我们要考虑100W QPS的架构优化、当我们系统能够支撑100W的时候,我们要思考1000W的架构优化和改进。同时,经验告诉我们,从10W到100W再到1000W一定不是理所当然的线性增长。
注意:for-each循环在java 5中被引入所以该方法只能应用于java 5或更高的版本中。如果你遍历的是一个空的map对象,for-each循环将抛出NullPointerException,因此在遍历前你总是应该检查空引用。
限流策略通常是用来在高qps下进行流量限制的,常见的方式有计数器、令牌桶、漏桶。在这次活动中我负责的模块是控制的对下游的流量,我们可以让那些请求选择丢弃、等待或者降级这些限流算法可以自行实现也可以利用现有的限流工具,比如说Guava的令牌桶,具体看场景需求吧,下面来看一下这几种限流策略,再说说我写的限流方式。
容量规划的本质就是在「没有足够硬件资源」和「花钱买了太多硬件资源」之间的一种权衡;在同时,容量规划也是一门玄学,因为没人能清楚未来会发生什么,所以通常来说是数据和直觉相结合的过程。
在互联网时代,并发,高并发通常是指并发访问。也就是在某个时间点,有多少个访问同时到来。
梳理核心链路的一个重要目的是获得流量模型。但在全链路压测中,除了流量模型,业务模型和数据模型一样重要。这篇文章,为大家介绍如何构建这三大模型。
前几天,偶然看到了 《扛住100亿次请求——如何做一个“有把握”的春晚红包系统”》一文,看完以后,感慨良多,收益很多。正所谓他山之石,可以攻玉,虽然此文发表于2015年,我看到时已经过去良久,但是其中的思想仍然是可以为很多后端设计借鉴。
大概去年这时候,写过一篇文章:浅谈容量测试与容量规划:https://www.cnblogs.com/imyalost/p/9630846.html
前几天,偶然看到了 《扛住100亿次请求——如何做一个“有把握”的春晚红包系统”》(url)一文,看完以后,感慨良多,收益很多。正所谓他山之石,可以攻玉,虽然此文发表于2015年,我看到时已经是2016年末,但是其中的思想仍然是可以为很多后端设计借鉴,。同时作为一个工程师,看完以后又会思考,学习了这样的文章以后,是否能给自己的工作带来一些实际的经验呢?所谓纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行,能否自己实践一下100亿次红包请求呢?否则读完以后脑子里能剩下的东西 不过就是100亿 1400万QPS整流 这样的字眼,剩下的文章将展示作者是如何以此过程为目标,在本地环境的模拟了此过程。
来源:github.com/xiaojiaqi/10billionhongbaos/
性能计数器,指的是服务器或者操作系统性能的一些指标数据,包括系统负载 System Load、对象和线程数、内存使用、CPU 使用、磁盘和网络 I/O 使用等指标。这些指标是系统监控的重要参数,反映系统负载和处理能力的一些关键指标,通常这些指标和性能是强相关的。这些指标很高,成为瓶颈,通常也预示着性能可能会出现问题。
由于线程的创建和销毁对操作系统来说都是比较重量级的操作,所以线程的池化在各种语言内都有实践,当然在 Java 语言中线程池是也非常重要的一部分,有 Doug Lea 大神对线程池的封装,我们使用的时候是非常方便,但也可能会因为不了解其具体实现,对线程池的配置参数存在误解。
各种企业里面用的管理系统(ERP、HR、OA、CRM、物流管理系统。。。。。。。)
本文描述一个python实现的多进程压测工具,这个压测工具的特点如下: 多进程 在大多数情况下,压测一般适用于IO密集型场景(如访问接口并等待返回),在这种场景下多线程多进程的区分并不明显(详情请参见GIL相关)。不过一旦出现词表参数加密、返回内容校验等事情的话,多进程对发送效率的提升还是很明显的。 可以指定发送QPS 可以指定发压的QPS,根据并行度和请求相应时间,可以估算出可发送QPS峰值。例如并行度是10,响应时间是100ms,那么QPS峰值应该是(1s/100ms * 10)=100,此工具可以将Q
IOPS:(Input/Output operations Per Second,既每秒处理I/O的请求次数)
前面的文章介绍了全链路压测的落地实施全流程,其中有个环节我特别提到了它的重要性,同时这也是本篇文章的主题:核心链路梳理。那什么是核心链路?为什么要确定核心链路?如何进行核心链路梳理?梳理核心链路的目的又是什么?这篇文章,我会给你答案。
QPS(query per second) 指每秒向服务发送的请求数量峰值,相当于每个API接口每秒可以允许请求的并发上限量。 举例: 百度语音 API 就有 QPS 限制。 如果你有多个客户端一起调用语音识别的接口,一秒钟内的请求数多于 10 个,第 11 个以后就会给你返回一个状态,提示你超过 QPS 限制,请求不予处理。
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