在所有区块链项目中，主链是市值最高的，就跟房地产行业，开发商市值最高，因为它承载着其他相关建设。
最近在学习数据库相关知识，经常跟一个在某金融公司做DBA的大学朋友交流问题。听说他们公司最近在使用云数据库，我立马来了兴趣，以前只听说过云主机，没想到数据库这种产品也可以在云上买。正好最近在学习使用sysbench，索性我就买了腾讯云数据库（因为他们家的可以按量付费，用完了就释放掉哈哈），配合自己购买的腾讯云主机进行一个对比测试。下面就贴出测试过程和结果，仅供大家参考。
近日，由工业和信息化部电子一所（即“国家工业信息安全发展研究中心”，以下简称：电子一所）牵头制定的《电信行业数据库适配测试业务规范》、《电信行业数据库适配测试技术规范》正式获批立项。电子一所依据上述规范，聚焦核心应用场景，对众多国产数据库进行能力评测，亚信科技AntDB数据库的TPS（每秒事务处理量）测试成绩遥遥领先，多项指标入围前三甲，综合成绩排名第二。
MySQL 8.0.26发布差不多两个月了，一直还没对它进行测评，看到release notes中涉及到几个MGR相关的Bug fixed，最近抽空对其简单测试一番，下面说说结果吧。
近年来，在云计算、大数据和人工智能等技术的快速发展下，数据中心的计算能力也面临着越来越高的挑战。就数据中心的 CPU 处理器选择而言，AMD 因其最新一代 EYPC 处理器的强劲性能、低功耗以及低成本的优势逐渐赢得主流云厂商的青睐。
刚接触到LinkEye（LET）项目的时候，以先入为主的观念将LinkEye（LET）团队打上格局不够大的标签。仔细看了一遍白皮书等相关资料，发现他极有可能成为征信板块的龙头！
其实，某种程度上，我们就可以把这个产品理解成MySQL Plus或PostgreSQL Plus，也就是不用在关心，安装，性能，扩缩容，自动备份等复杂的配置性操作，这些将全部由腾讯云自动完成，我们只需要关注和业务的对接，就像办理手机套餐，只需月初月末关注下资费，真正做到即开即用。
● 稳定性、可靠性、持续性。因为它是一个分布式的网络架构，没有一个中心节点可以被打击或者攻击，所以在整体的技术布置方面有着更强的稳定性、可靠性和持续性。
随着业务规模的不断扩大，面临着服务数量不断膨胀、线上环境日益复杂、服务依赖错综复杂等运维痛点，服务依赖自动梳理、拓扑自动生成、调用实时追踪、异常明细分析、调用来源追踪、实时容量规划、问题根因分析等基本的运维诉求及解决方案就尤其重要。
本人本科就读于某普通院校。从毕业至今，有4年多的工作经验。先后待过两家公司，第一家属于甲方上市公司，第二家属于金融类外包公司。之所以从甲方到外包，是因为当时毕业不到一年啥也不懂，只听说过外包公司坑，具体怎么坑也不清楚。就这样就进去了。
应用性能直接影响到托管服务的成本，因此公司在开发应用时需要格外注意应用所使用的Web框架，初创公司尤其如此。此外，糟糕的应用性能也会影响到用户体验，甚至会因此受到相关搜索引擎的降级处罚。在选择框架时，又有许多因素需要考量，但原始性能无疑是其中最容易测评的。不同的框架性能差异极大，即使你充分利用了硬件的性能，错误的框架依然可能带来十倍的性能损耗，虽然不是每个人都会遇到如此极端的情况，但在某些情况下确实如此，因此你有必要了解各框架之间的性能差异。 TechEmpower 测试有源代码，硬件配置全部公开的测试，而
目的：对生产环境RocketMQ集群进行性能测试,该集群4主4从。 过程：线程数1、线程数10、线程数30、线程数60、线程数100、线程数150、线程数200对消息大小为1K、3K；队列为8个、16个分别进行测试。 结果：其中最大TPS为12.6万，最小TPS为3.6万。
在数据库遇到性能问题的时候，可能从io,cpu等角度能够下手找到性能瓶颈，日志的切换也是影响性能的一个因素，如果日志切换台频繁，等待时间就会在日志相关的事件上,从数据库的角度来说，肯定是io的瓶颈。
在我们的日常工作中，服务器的性能和稳定性至关重要。一个常见的问题是，当服务器接收到大量并发请求时，如果没有适当的控制机制，可能会导致服务器过载。为了解决这个问题，我们可以使用每秒事务数（TPS）限制，限制服务器在一秒内可以处理的请求数量。
$ psql -h 192.168.31.200 -d postgres -U postgres -p 5432
常见的互联网架构中，一般都能看到spring+mybatis+mysql+redis搭配的身影，在我所服务的公司亦是如此。一般来说，应用内部的接口都是直接调用的，所谓的面向接口编程，应用间的调用直接调或者通过类似dubbo之类的服务框架来执行，数据格式往往采用json，即统一也方便各数据间做转换和取值，缓存一般使用redis或memcached，存储一些对象或json格式的字符串。对外提供的接口，一般都需要进行压力测试，以便估算其性能，并为后续的调优提供指导方向，以下接口便是在压测过程中出现的各种“奇怪现象”，所谓奇怪，指的是从表象上看与我们正常的逻辑思路不符，但其本质还是我们对压力下程序的表现出来的特征不熟悉，用惯用的知识结构试图去解释，这根本是行不通的。下文是我在一次全面压测过程后对数据进行的分析汇总，其中的现象是很多压测常见的，里面的分析过程及改进措施我认为有很大的参考意义。具体内容如下：（部分接口为了安全我省略了其名称，但不影响我们的分析，另外形如1N3T之类的表示的是1台nginx，3台tomcat,具体的tps数值只是为了说明优化前后的比照，没有实际意义）
TPS = ( (80%*总PV)/(24*60*60*(T/24)))/服务器数量
TPS5430DDAR，作为一款高输出电流PWM转换器，集成了低电阻高侧N沟道MOS，为现代电子设备的高效能源管理提供了强大的支持。它以其卓越的性能和广泛的应用领域，成为电子工程师和设计师在电源设计方面的得力助手。
在考虑压力工具中的用户数（有些工具中称为线程数，本文后续都用“用户数”来说明）、响应时间、TPS三者之间的关系时，想到之前也有人问起过这样的问题，就是他们三者之间的共生的关系到底是什么样呢。
TPC:Transactionprocessing Performance Council事务处理性能委员会
本文将重点分析一下dubbo限流的另外一个方式，tps过滤器。 @Activate(group = Constants.PROVIDER, value = Constants.TPS_LIMIT_RATE_KEY)
TPS73xx系列（TPS7301,25,30,33,48,50等）是一款低压差串联型降压稳压芯片，可以提供500mA的稳压电流，在输出100mA电流的情况下，输入输出电压压差可以最多不超过35mV，这可以大大提高稳压电源的效率，或者提供大的电源稳压范围。
prometheus现在是主流的监控k8s方案，各大云厂商也都有托管的k8s服务，为了更好的对托管k8s集群监控，也推出了托管的prometheus监控服务，腾讯云上就推出了腾讯云云原生监控服务（Tencent Prometheus Service，TPS）下面简称TPS，TPS
无论 TPS、QPS、HPS,此指标是衡量系统处理能力非常重要的指标，越大越好，根据经验，一般情况下：
输入文件名高级性能测试系列第36章节-01.jtl，点击打开，出现报错弹框没关系，因为不存在这个文件，直接点击ok就行。
dubbo-go-v1.4.2/filter/filter_impl/tps_limit_filter.go
最近遇到了两个关于性能测试的场景，发现有三个很多人理不清楚的概念：TPS、并发数及线程数。这三者到底有什么关系呢？其实概念是相对简单的，但是在使用的时候，往往会有很多混淆的情况出现。
在数据库相关的问题中，经常会遇到并发过高的现象，引发这个现象的原因很多，比如慢查询堆积，业务流量突增等等。通常在面对这一类问题的时候，DBA 会比较被动，常规的手段只有定期批量的 kill 低效查询，直到开发的同学临时调整业务查询或者前端业务限流。
我在性能综述的那三篇文章中，描述了各种指标，比如 TPS、RPS、QPS、HPS、CPM 等。我也强调了，我们在实际工作的时候，应该对这些概念有统一的认识。
由于用户进来后先要登录并且绑定账号，实际压力先到Passport部分，在这个过程中最开始单机TPS只能到500，经过N轮优化后基本能达到5400 TPS，下面主要是阐述这个优化过程
“腾讯云 TDSQL-C 产品测评活动”是由腾讯云联合 CSDN 推出的针对数据库产品测评及产品体验活动，本次活动主要面向 TDSQL-C Serverless版本，初步的产品体验或针对TDSQL-C产品的自动弹性能力、自动启停能力、兼容性、安全、并发、可靠性等多方面的产品测评。
Transactions Per Second，意思是每秒事务数。一个事务是指客户端向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程，具体的事务定义，可以是一个接口、多个接口、一个业务流程等等。以单接口定义为事务举例，每个事务包括了如下3个过程：
1. TPS、并发量是什么关系？为什么有的地⽅要⽤TPS？有的地⽅要⽤并发？ ⾸先，TPS是⼀个吞吐速度的概念，就是每秒处理多少请求。是衡量系统处理能⼒的指标，⽽往往TPS的最⼤值，并⾮系统资源耗尽的时点，因为TPS和系统资源是⼀个抛物线的关系，就是当资源最优配置时往往是TPS最⾼的时间，当资源耗尽时，往往TPS也是⾮常低的。每个TPS指标都会对应当时的并发量。然后说说并发量，并发量往往是对⼀个系统同时操作的⼈数的，或者说同时产⽣的请求数的预估，来衡量系统的承载能⼒。⾔外之意，这个指标⽬的在于看能否同时承载500个⽤户同时操作？或者 1000个⽤户同时操作？ ⼀般来说，内部系统特别喜欢⽤并发量来作为衡量参数，原因是操作⽤户是恒定的，或者说是⽐较确定的⽤户群体，所以并发量特别好预估。但是⽬前互联 ⽹业务或是其他外部系统对接的业务，实际是⽆法确定并发量，所以，⼀般来说 ⽐较容易确定并发数的，使⽤并发数来压测是最能体现系统承载能⼒的。如果不能确定并发数，⼀般来说⽤TPS来衡量，特别是外部系统对接
现在很多人为了能够更好的监控腾讯云上的tke集群，都会直接使用腾讯云托管的prometheus服务云原生监控来监控集群。腾讯云云原生监控服务（Tencent Prometheus Service，TPS）是针对云原生服务场景进行优化的监控和报警解决方案，全面支持开源 Prometheus 的监控能力，为用户提供轻量、稳定、高可用的云原生 Prometheus 监控服务。借助 TPS，您无需自行搭建 Prometheus 监控系统，也无需关心数据存储、数据展示、系统运维等问题，只需简单配置即可享受支持多集群的高性能云原生监控服务。
业务处理系统（Transaction Processing System，简称TPS）是一种信息处理系统，主要用于处理企业日常操作中的交易。它是企业信息系统架构中非常重要的一个组成部分，主要负责处理业务事务，如销唀订单、支付处理、库存管理等。TPS 系统的目标是提高交易处理的效率和准确性，确保数据的完整性和一致性。
这是一篇个人认为非常非常厉害的文章，取自这里。讲述了如何提升UDP流的处理速率，但实际涉及的技术点不仅仅限于UDP。这篇文章中涉及的技术正好可以把前段时间了解的知识串联起来。作者：Toshiaki Makita
目录 六、消费客户端监控项 一、系统监控项 1.CPU CPU使用率、CPU Load 2.内存 内存使用率 3.磁盘 磁盘使用率、磁盘IO、磁盘IOWAIT 4.带宽 带宽检测 5.实例存活 集群实例是否存活、实例端口是否可达 6.JVM监控 堆内存、Full GC时间等 二、集群监控项 1.集群节点数量 注：比如RocketMQ集群中有4主4从；当Master节点数量小于4时 2.集群节点可用性 注：检测集群节点是否可达以及RT Time 3.集群写入TPS 注：例如集群写入TPS压测值的40% 4.
本篇使用tpcc-mysql压测工具对实验环境的三节点Galera集群进行一系列性能测试。
基准场景是为找到系统中明显配置及软件Bug，也为容量场景提供可对比的基准数据。基准场景要有确定结论。
客户数据库出现假死，导致探测语句下发不下去，出现切换。后来经过排查发现是一个大表drop 导致的数据库产生假死，也参考过类似的数据库假死的案例，这里将测试一下不同版本drop table的影响
在做性能测试的时候，很多人都用并发用户数来衡量系统的性能，觉得系统能支撑的并发用户数越多，系统的性能就越好；对TPS不是非常理解，也根本不知道它们之间的关系，因此非常有必要进行解释。
mysqladmin是mysql官方的一款执行管理端的客户端程序，可以利用它对MySQL数据库服务进行操作，在MySQL5.5及以前的版本中，最常用的方法是用它来关闭mysql实例:
这个问题网上的答案其实很多，但是大多不靠谱。 比如推荐使用仅一次控制器，但是仅一次控制器对线程组无效；比如推荐跨线程组调用，但是这样比较繁琐，新人也搞不定； 其实只要各位对元件熟悉，这个问题很简单。。。。
在国内的很多企业推行TPS并不成功的原因是多方面的，如何正确理解TPS是关键问题，概括地说，在国内对TPS理解不完善的地方大致在如下几个方面：
作为一名测试工程师，理解并能够准确测量每秒事务数（Transactions Per Second, TPS）是确保系统性能的关键指标之一。本文将详细介绍如何使用 Apache JMeter 进行 TPS 测试，包括理论基础、配置步骤和结果分析。
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