今天小普和大家分享下，在最近的学习过程中，关于几个负载均衡技术的理解，以及几个实现的原理和关键点，希望对各位读者朋友有收获。...原理图如下图所示： 优点：实现比较简单 2 dns域名解析负载均衡 如下图所示： 缺点：dns服务器存在缓存效应，如果真实的后端服务器宕机，客户端的请求也有可能依然被调度到有问题的服务器上。...在网络中存在一个负载均衡调度器，负责将来自客户端的请求报文，通过修改mac地址，转送到后端的服务器，然后让后端的服务器直接响应客户端的请求。...目前连路程负载均衡是特别常见的一种手段，典型的一种技术是LVS。...小普也在这里预告下一次的干货，将会和大家分享，关于web cache的一些个人理解以及简单的实现方式。
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。...但是在最近的工作中，在高QPS场景下，这种方式就会显示出其缺点：单线程任务生成器性能不足，由此带来的副作用就是误差较大。为此，我引入了多线程任务生成器的功能。...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..._000_000 / qps;//此处单位1s=1000ms,1ms=1000000ns int runupTotal = qps * PREFIX_RUN;//计算总的请求量
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...，后面有接请求的方法名字，那么我们要统计getCart的qps cat osp-cart.api.vip.com_access.log | grep getCart | awk '{print $2}'...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？
这是王福强的第177篇原创 首先要肯定，整篇文章挺好的，也挺详尽，但我总觉得最后的改进措施可能没那么到位。 其实没必要过多强调多活的问题，如果真的是接入层的问题，多少个活着的接入点都没用，不是吗？...至于消防演习，这个是没问题的，早训练，早准备嘛！ 我倒是觉得，更应该重视的是研发流程管理，尤其是关键基础设施的测试与上线。...这次的SLB出问题，更多应该是新增根据权重做Load Balance的功能没有经过充分的测试，尤其是precheck。...0和“0”这种情况，我觉得作为典型的边际条件，不应该测试不到啊… 所以，加强研发流程的管理，加强日常的Code Review，加强关键基础设施上线前的测试，可以极大降低SLB（以及其它关键基础设施）出这种问题的概率...从被动到主动， 以进攻做防御，这才是终极的稳定性测试 ^_- 所以，简单总结下，整个事情，我觉得更应该做的三件事的优先级和顺序应该是： 加强研发流程管理，尤其是关键基础中间件的新增、测试与上线； 消防演习
介绍 在之前的文章我介绍了下 Custom Metric 怎么实现自动扩容的。...External Metric就是针对云场景的了，比方说通过获取slb最大连接数来实现自动扩容。 下面我来说下具体怎么实现的。...❝slb_l4_traffic_rx 每秒流入 slb_l4_packet_tx 每秒流入的数据包数 slb_l4_active_connection 活动连接 slb_l4_max_connection...最大连接数 slb_l7_qps QPS slb_l7_status_2xx 2xx个请求（每秒） slb_l7_upstream_4xx 上游服务4xx请求（每秒） sls_ingress_qps...特定入口路由的QPS sls_ingress_inflow 入口流入带宽 k8s_workload_memory_usage 内存使用情况 k8s_workload_memory_rss
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...Key buffer write ratio Slow queries per minute （平均一分钟多少慢查询） Slow full join queries per minute（慢查询的比率...） Temp tables to Disk ratio （写到硬盘的临时表与所有临时表的比率，对性能有较大影响，说明有SQL使用了大量临时表）
SLB和django runserver结合报错问题 Posted April 24, 2018 SLB 检测流量会使服务器报[Errno 104] Connection reset by peer Raw
QPS：响应请求数/秒。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。也即是最大吞吐能力。...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。...什么是事务：指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，要么完全地执行，要么完全地不执行。（百度百科）
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。.../blog.csdn.net/a787031584/article/details/64907389 apache负载均衡策略有三种: 第一种：轮询策略:即根据http请求数(requests)来均衡的分配给所代理的服务器...balancer://cluster/test ProxyPassReverse /test balancer://cluster/test 第三种：请求响应策略:即根据流量，调整分配比例(说明:第二种是以请求数量的权重进行分配...，而第三种是以流量的权重进行分配)。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
, 它在四层SLB基础上实现七层负载均衡所以它也支持四层负载均衡中的一些协议； 2) 适用的协议区别 四层SLB: TCP/UDP/IP 适用于任何基于tcp/ip协议的软件的负载均衡，较为灵活可以作为多种软件的负载均衡器...(haproxy、LVS) 七层SLB: HTTP/FTP/MySQL/Redis 等等,适用于web服务器的负载均衡，可以对客户端的请求和服务器的响应进行任意意义上的修改，极大的提升了应用系统在网络层的灵活性...四层SLB: 无 七层SLB: 压缩技术 缓存技术 防盗链技术 5) 安全性区别说明，例如网络中最常见的SYN Flood攻击，使用虚假IP地址对同一目标发送SYN攻击，通常这种攻击会大量发送SYN报文...，耗尽服务器上的相关资源，以达到Denial of Service(DoS)的目的； 四层SLB: 四层模式下这些SYN攻击都会被转发到后端的服务器上 七层SLB: 七层模式下这些SYN攻击自然在负载均衡设备上就截止...,从下面图中简单的总结上面的知识； WeiyiGeek.L4vsL7 4.负载均衡技术方案说明 Q:如何实现SLB进行应用流量分发?
在进行压测的时候就会遇到问题，因为很难隔离掉其他服务和第三方接口的性能变化情况，虽然单独维护一套压测环境可以解决服务调用的问题，但是这需要很多资源和精力投入，并不一定适合每个团队。...为此我们需要用到mock一个固定QPS的接口这样的功能。...采取的方案是JDK中的Semaphore类控制流量，然后通过创建自定义ResponseHandler来完成接口的限流，思路是拿到令牌的请求线程休眠一段时间再去释放令牌完成响应。...的ResponseHandler,默认QPS=1 * @param handler * @return */ static ResponseHandler qps(ResponseHandler...handler) { QPSHandler.newSeq(handler, 1000) } /** * 创建固定QPS的ResponseHandler * @param
找到人脸识别计费概述 https://cloud.tencent.com/document/product/867/17640 image.png 注意： 只有将计费模式切换成 QPS 计费后，您购买的...QPS 配额才生效（即此时对应的服务名/接口组不限制调用次数）。...QPS 计费模式，QPS 配额按照服务名/接口组维度生效。...支持部分服务名/接口组使用调用次数计费，部分使用 QPS 计费。 每个服务名/接口组最多只可购买 300QPS 配额，如需更多 QPS，请 提交工单 与我们联系。...但是为什么人脸的QPS有1qps的呢？这是在做降价处理吗？
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）...，即服务器每秒处理的事务数。...（业务TPS = CAPS × 每个呼叫平均TPS） TPS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。 一般的，评价系统性能均以每秒钟完成的技术交易的数量来衡量。...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。...tomcat的accesslog的格式 119.250.238.218 - - [09/Oct/2019:03:32:46 +0800] "GET /article/view.do?...，就可以知道对应得QPS [root@iZwz9278r1bks3b80puk6fZ logs]# cat localhost_access_log.2019-10-09.txt | grep 'articleId...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！...uniq -c:每列旁边显示该行重复出现的次数 sort -n -r:依照数值的大小排序 注意 上面的统计是单机版的，那假设我们的集群部署了4台机器，并且刚好是轮询的，这样乘4就行了。
[TOC]如何评估、预测系统的QPS容量评估按照5倍冗余计算系统架构设计背景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。...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...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。
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...、TPS的脚本 #!
会自动计算路由接口上的 Cost 值，但也可以通过手工指定该接口的 Cost 值，手工指定的优先于自动计算的值。...调度器具有很好的吞吐率，将请求均衡地转移到不同的服务器上执行，且调度器自动屏蔽掉服务器的故障，从而将一组服务器构成一个高性能的、高可用的虚拟服务器。...从上面的介绍我们知道用户秒杀流量通过层层的负载均衡，均匀到了不同的服务器上，即使如此，集群中的单机所承受的 QPS 也是非常高的。如何将单机性能优化到极致呢？...我们采用 Redis 存储统一库存，因为 Redis 的性能非常高，号称单机 QPS 能抗 10W 的并发。...我们实现了高并发抢票的核心逻辑，可以说系统设计的非常的巧妙，巧妙的避开了对 DB 数据库 IO 的操作。
单位时间的请求数就是QPS,那么在nginx服务的网站下,如果要统计QPS并且按从高到低排列,需要使用awk配合sort进行处理 awk做的主要工作是把access每行日志按分隔符分开,然后循环每一行,...存到一个数组里,如果只按时间不区分脚本路径,数组里存的数据是比如arr['[28/Nov/2019:14:12:23']=20 key是时间,value是次数 使用下面这个shell可以统计到只按时间的...QPS cat /var/log/nginx/access.log|awk '{a[$4]+=1;}END{for (i in a) { printf("%s\t%i\n",i,a[i])}}'|sort...,awk的分割规则需要根据自己的日志格式进行 sort -g是按数字排 -r是从高到低 -k2是排第二列 下面这个是把当前时间和脚本的地址也一块作为key,这样计算出来的是,单位时间的某个接口地址下的...QPS,具体的分割规则需要根据自己的业务自行分割 cat /var/log/nginx/access.log|awk '{print $4 $8}'|awk -F '?'
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
标题有些吸引眼球了，但并不浮夸，甚至还会远远超过百万，现在的平均响应时间在1ms内，0.08ms左右 如此高的QPS，如此低的AVG,为什么会有如此效果，关键点可能就在多级缓存上 在开发高并发系统时有三把利器用来保护系统...对于我们的实践是不是放之四海而皆准，肯定是不行的。...不以业务为基础的设计都是无根之木 先看下业界常见的操作缓存模式 更新缓存的的Design Pattern有四种：Cache aside, Read through, Write through, Write...可以理解为，应用认为后端就是一个单一的存储，而存储自己维护自己的Cache。...这个设计的好处就是让数据的I/O操作飞快无比（因为直接操作内存嘛 ），因为异步，write backg还可以合并对同一个数据的多次操作，所以性能的提高是相当可观的。
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