Redis是一个高性能的内存键值数据库,广泛应用于各种高并发场景。在应用程序上线前,需要对Redis进行压力测试,以验证Redis的性能和稳定性。
没有那家卖瓜的会说自己家的不甜,同样,没有哪个开源项目愿意告诉你在对它条件最苛刻的时候压力情况是多少,一般官网号称给你看的性能指标都是在最理想环境下的,毫无参考意义。
Redis 之父 Salvatore 就说过:“通过执行GET/SET命令来测试Redis就像在雨天检测法拉利的雨刷清洁镜子的效果”。 很多时候人们跑到我这里,他们想知道为什么自己的Redis-Benchmark统计的结果低于最优结果 。 但我们必须要把各种不同的真实情况考虑进来,例如:
木桶理论又称短板理论,其核心思想是一只木桶盛水多少,并不取决于最高的木板,而取决于最短的那块木板。
Redis一般会用在高并发场景里。在实践中,一些项目组在上线高并发的系统前会先通过redis-benchmark命令对已部署好的Redis组件进行压力测试。该压力测试的命令格式如下:
之前在做业务应用系统压力测试项目的时候,发现大部分性能不达标的应用,问题都出在数据库上。数据库压力过大是每个业务经理都多多少少面临过的问题,那么解决的办法除了纵向提高数据库配置之外,是否还有其他更高效的途径呢?
前言:前面在本地的windows通过apache的ab工具测试了600并发下“查询指定手机是否存在再提交数据”的注册功能会出现重复提交的情况,并且在注册完成时还需要对邀请人进行奖励,记录邀请记录,对该新用户自动发布动态信息,发短信或发邮件等其他业务功能。所以这里当并发时,注册功能就变得低效且容易出现问题。
百科 Apache JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具。用于对软件做压力测试,它最初被设计用于Web应用测试,但后来扩展到其他测试领域。 它可以用于测试静态和动态资源,例如静态文件、Java 小服务程序、CGI 脚本、Java 对象、数据库、FTP 服务器, 等等。JMeter 可以用于对服务器、网络或对象模拟巨大的负载,来自不同压力类别下测试它们的强度和分析整体性能。另外,JMeter能够对应用程序做功能/回归测试,通过创建带有断言的脚本来验证你的程序返回了你期望的结果。为了最
经过 2 个月的直播,我的 定制化代码生成项目 所有的核心功能已经开发完成,用户可以在线制作、分享、使用代码生成器~
https://github.com/akopytov/sysbench
数据首先都写到数据库,之后更新redis(先写redis再写mysql,如果写入失败事务回滚会造成redis中存在脏数据)
本文主要记录了一次生产环境后台服务的性能分析过程,通过结合多种性能分析工具定位出系统的性能瓶颈并给出优化方案,将整个过程记录并总结如下。
负载测试和压力测试对于确保 web 应用的性能和可缩放性非常重要。 尽管它们的某些测试是相同的,但目标不同。
Redis性能测试工具 Redis-benchmark是一个官方自带的性能压力测试工具 参数列表(有点老了,但是参数都能用) 测试: 尝试100线程并发,每个十万请求(希望我电脑不会死机[捂脸]) r
网站的性能指标,既可以是开发人员客观的性能分析数据,测试指标。也可以是主观的终端用户体验感受。一般而言,我们用如下指一些标来衡定一个网站的性能水平:响应时间、并发数量、吞吐量、性能计数器。响应时间即从请求发出开始,到收到响应并解析成对应的可视化结果所花费的时间;并发数指系统能够同时处理的请求数量。吞吐量是指单位时间内系统能够处理的请求数量,常用的单位为TPS(每秒事务数)、HPS(每秒的 HTTP 请求数)、QPS(每秒数据库查询数);性能计数器为直观的数据指标,比如当前系统负载、对象与线程数、CPU /内存使用率、磁盘与网络IO等。理想的系统负载应该对应为系统的 CPU 数量,因为系统负载指当前正在排队被 CPU 处理的进程数量。
缓存穿透,是指查询一个数据库一定不存在的数据。正常的使用缓存流程大致是,数据查询先进行缓存查询,如果key不存在或者key已经过期,再对数据库进行查询,并把查询到的对象,放进缓存。如果数据库查询对象为空,则不放进缓存。
随着业务发展的需要,原单体单机部署的系统被演化成分布式集群系统后,由于分布式系统多线程、多进程并且分布在不同机器上,这将使原单机部署情况下的并发控制锁策略失效,单纯的Java API并不能提供分布式锁的能力。为了解决这个问题就需要一种跨JVM的互斥机制来控制共享资源的访问,这就是分布式锁要解决的问题!
其实就是把缓存数据存储在内存中(Map <String,Object>).在单体架构中肯定没有问题。
选自pyimagesearch 作者:Adrian Rosebrock 机器之心编译 参与:Jane W、黄小天 本文介绍了如何使用 Keras、Redis、Flask 和 Apache 将自己的深度学习模型迁移到生产环境。文中的大多数工具可以互换,比如 Keras 可替换成 TensorFlow 或 PyTorch,Django 可代替 Flask,Nginx 可代替 Apache。作者唯一不推荐替换的工具是 Redis。同时本文还对深度学习 REST API 进行了压力测试,这种方法可以轻松扩展到添加的
wrk 是一个非常棒的 HTTP 压力测试工具,构建在 Redis、NGINX、Node.js 和 LuaJIT 这几个开源项目的基础之上,充分利用了他们在事件驱动、HTTP 解析、高性能和灵活性方面的优点,并且可以自己写 Lua 脚本来生成测试请求。
是一个开源的使用ANSI ,C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。
Redis-benchmark是官方自带的Redis性能测试工具,可以有效的测试Redis服务的性能。
解决高并发问题是一个综合性的挑战,涉及多个方面的优化和策略。以下是一些常见的方法和建议来应对高并发场景:
1、前端使用 Twemproxy 做代理,后端的 Redis 数据能基本上根据 key 来进行比较均衡的分布。后端一台 Redis 挂掉后,Twemproxy 能够自动摘除。恢复后,Twemproxy 能够自动识别、恢复并重新加入到 Redis 组中重新使用。
redis-benchmark 是一个压力测试工具! 官方自带的性能测试工具! redis-benchmark 命令参数!
首先,稳定的大厦始于坚固的基础。一个可扩展的架构设计能让你的网站在用户激增时,像添砖加瓦一样,轻松增加服务器资源。微服务的思想也正是如此,它允许我们将不同的服务拆分,独立管理,这样一来,就算是流量洪峰,也只是小波浪而已。 总结一下:
实际上NewLife.Redis是一个完整的Redis协议功能的实现,但是Redis的核心功能并没有在这里面,而是在NewLife.Core里面。
本文实例讲述了PHP结合Redis+MySQL实现冷热数据交换应用案例。分享给大家供大家参考,具体如下:
借助于redis中的命令setnx(key, value),key不存在就新增,存在就什么都不做。同时有多个客户端发 送setnx命令,只有一个客户端可以成功,返回1(true);其他的客户端返回0(false)。
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Redis 在当前的技术社区里是非常热门的。从来自 Antirez 一个小小的个人项目到成为内存数据存储行业的标准,Redis已经走过了很长的一段路。
Redis 在当前的技术社区里是非常热门的。从来自 Antirez 一个小小的个人项目到成为内存数据存储行业的标准,Redis已经走过了很长的一段路。随之而来的一系列最佳实践,使得大多数人可以正确地使用 Redis。
压力测试是给软件不断加压,强制其在极限的情况下运行,观察它可以运行到何种程度,从而发现性能缺陷,是通过搭建与实际环境相似的测试环境,通过测试程序在同一时间内或某一段时间内,向系统发送预期数量的交易请求、测试系统在不同压力情况下的效率状况,以及系统可以承受的压力情况。然后做针对性的测试与分析,找到影响系统性能的瓶颈,评估系统在实际使用环境下的效率情况,评价系统性能以及判断是否需要对应用系统进行优化处理或结构调整。并对系统资源进行优化。
基于实际的生产业务场景、系统环境,模拟海量的用户请求和数据对整个业务链进行压力测试,并持续调优的过程
因业务需要,需要将redis换成ssdb,我们需要做一次压测,对两个数据库做一个简单的性能测试对比。
【虚拟用户】模拟真实业务逻辑步骤的虚拟用户,其模拟的操作步骤都被记录再虚拟用户脚本中。
原始方案(失败):在每次下订单前我们判断促销商品的数量够不够,不够不允许下订单,更改库存量时加上一个条件,只更改商品库存大于0的商品的库存,当时我们使用ab进行压力测试,当并发超过500,访问量超过2000时,还是会出现超卖现象。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 难题与方案 1、亿级流量电商网站的商品详情页系统架构 面临难题:对于每天上亿流量,拥有上亿页面的大型电商网站来说,能够支撑高并发访问,同时能够秒级让最
在如今高并发、分布式大行其道的今天,如果你还只会单体项目,那未免也太落伍了。撇开技术落伍、受人耻笑外(脸皮厚的人根本不在乎耻笑),更为现实的问题是:如果你是刚进入职场的新人,即将面临找工作,估计连面试机会都没有;如果你是已经在职的人士,不知晓分布式的各种成人姿势,那你也只有在公司任人玩弄的份。说到分布式这么重要,那今天我作为一个潜伏IT圈多年的老将,跟大家分享下分布式下的分布式锁的各种成人姿势,注意是成人哦,未成年人勿入。
最近在工作使用了yac,所以比较了下Memcache和Yac的高并发读写性能测试,发现Yac要比Memcache快很多(这里没有比较Yac和Apc的性能情况, 不过据说Yac要比Apc快很多,Apc比Memcache快一倍)。
每个人都会根据自己的经验和总结去回答,今天小面就和大家谈一谈redis单点的问题,处理思路,这样大家在面试的时候又多了一个能讲的案例,拿去和面试官吹逼不过分吧!废话不多说,我们开始今天的话题。
在本主题上节当中,我们讲了esrally工具的部署、安装,那么本节我们来讲一下这个工具的应用、使用技巧。
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