先说下问题: 我在做性能測试时,使用JMeter搞了100个并发,以100TPS的压力压測十分钟,但压力一直出现波动.并且出现波动时JMeter十分卡,例如以下图: 周期性TPS波动 各种猜測: 所以開始找环境的各种原因,起初以为是JMeter的连接被"劫持"了,不然JMeter也不会卡的.所以,花了整整一下午时间.去排除压測机环境.被压測环境(TCP连接数.程序上的问题等等),但一直没找到原因. 后来.换成LR后,压測正常.所以開始怀疑是JMeter自身的问题. 原因找到: 后来想起

PV->TPS转换模型 由上一篇“性能测试学习之二 ——性能测试模型(PV计算模型)“ 得知 TPS = ( (80%*总PV)/(24*60*60*(T/24)))/服务器数量 转换需要注意: 1.性能测试脚本中,只保留与性能点相关的内容,异步处理的,保留多个请求:2.在执行场景中,不模拟浏览器缓存,确保每次请求都到达应用服务器:3.在执行场景中,每次迭代,都模拟一个新用户,而且清除用户缓存信息,确保每个用户每次发送请求都是全新的. TPS波动模型 TPS表现轨迹可以总结为两大类: 1. TP

var currSwiperIndex=0; function widthHandle(){ var level = widthLevel(); if(level==1){ //单个显示,滑动 if(mySwiper==null){ mySwiper = new Swiper('.swiper-container',{ initialSlide: currSwiperIndex, }); } }else{ //4个都显示 if(mySwiper!=null){ currSwiperIndex =

总结: 强一致的微服务 oceanbase里面的投票选举以及多中心多地部署 单元化市异地多活的基础.支付宝是异地多活和容灾结合,而容灾的基础也是单元化.基于单元化进行单元的调度.部署.容灾. 混合云架构 蚂蚁金服CTO程立:金融级分布式交易的技术路径 2017-01-11 阿里金融云 文 / 蚂蚁金服首席技术官 程立 移动互联网.大数据与云计算作为新的基础设施,催生了新的互联网经济,正在推动各行各业的升级.伴随蚂蚁金服在新金融领域的探索,蚂蚁金服技术团队也在金融技术与架构领域不断开拓.从2005

BOLL(布林线指标)策略 简介 BOLL(布林线)指标是技术分析的常用工具之一,由美国股市分析家约翰•布林根据统计学中的标准差原理设计出来的一种非常简单实用的技术分析指标.一般而言,价格的运动总是围绕某一价值中枢(如均线.成本线等)在一定的范围内变动,布林线指标正是在上述条件的基础上,引进了"价格通道"的概念,通过计算一段时间价格的"标准差",再由均线加/减某一倍数的标准差,求出价格的"信赖区间".该指标在图形上画出三条线,其中上下两条线可以分

[img]http://dn-filebox.qbox.me/8c218c119046b2a25df2d9c7b00c1e0fa6899bdd.png[/img]NO:01 交易策略 ≠ 交易系统. 一个完整交易系统,其实是交易者给自己定的各种规则,它包括了交易的各个方面,其中并没有给交易者留下一点主观想象的余地.大多数成功的交易者都是使用机械交易系统,这并非偶然. 一个正期望的交易系统可以自动运行整个交易程序.在交易中每项决策,交易系统都会给出答案.它至少应该包含策略选择.品种选择.资金管理.

最近在看以太坊(Ethereum)的源代码, 初初看出点眉目. 区块链是近年热点之一,面向大众读者介绍概念的文章无数,有兴趣的朋友可自行搜索.我会从源代码实现入手,较系统的介绍一下以太坊的系统设计和协议实现等,希望能提供有一定深度的内容,欢迎有兴趣的朋友多多讨论. 注:1.源代码在github上, 分C++和Golang两个版本,这里我选择的是Go语言版(github.com/ethereum/go-ethereum),以下文中提到的Ethereum 代码部分,如无特别说明,均指go-ether

https://blog.csdn.net/lzqinfen/article/details/46820673 tps抖动厉害的原因?突然增加成倍的用户,如果性能表现良好,TPS应该成倍增加,响应时间不变:如果性能表现一般,TPS增加一些,响应时间增加一些:如果性能表现不好,则TPS没啥变化,响应时间增加,而且可能出现抖动现象,因为用户太多,处理不过来.是正常现象1:观察资源抖不抖动,是否资源的抖动导致TPS抖动2:FULL GC太过频繁,查看JVM参数配置3:pacing设置过大4.java编

1 编写目的 进行性能测试时,测试服务器使用的操作系统是Linux或Unix时,我们一般会使用Nmon工具进行操作系统资源监控数据的收集.Nmon工具是一款非常优秀的性能监控和分析工具,它能够实时地收集系统资源的使用情况,并且能输出结果到文件中,然后通过Nmon_analyzer工具生成.xls格式的数据文件和图形化的监测结果.通过图形化界面分析,得出系统在一段时间内资源占用的变化趋势,有了这个分析结果就可以帮助我们更好定位性能问题. 但是在实际的使用过程中,特别是长时间稳定性测试时,当单个结果

来自:http://www.cnblogs.com/wenllsz/archive/2012/11/16/2774205.html 了解大数据带来的机遇: 透视架构与工具: 开源节流,获得竞争优势. 聚焦大数据 组织为了变得更高效,盈利能力更强,或生产率更高,对信息的渴求似乎永远也无法得到满足.为此它们一直在寻找更强大的数据存储技术,包括超大型数据库(VLDB),以满足他们对信息存储和获取的需求.最近几年数据的爆炸式增长催生了新的存储技术.用于保存和管理大数据的技术作为企业级数据库技术的补充出现

本篇文章内容来自2016年TOP100summitWalmartLabs实验室广告平台首席工程师.架构师粟迪夫的案例分享. 编辑:Cynthia 粟迪夫:WalmartLabs实验室广告平台首席工程师.架构师 在大数据平台架构设计.消息中间件.分布式系统等领域有丰富经验. 作为技术负责人,帮助多家企业搭建了大数据平台和分布式系统. 目前主导WMX大数据平台.广告效益分析系统和实时数据管道的开发. 导读:作为世界上最大的商品零售商,沃尔玛每天都投放大量的广告.产生大量的商品交易,生成大量数据,需要

0.背景: 需要对一个千万行数据的表新增字段,具体操作: a.dump 数据 b.delete 数据 c.alter 表 MySQL  版本为5.5,alter表时MySQL会锁表:表行数虽多,当数据较少,每行数据平均2KB. 1.dump 数据 注意: 默认会锁表,需要增加参数 --skip-opt -q 单个dump文件太大需要调整配置: max_allowed_packet(单次最大传输量) -w 后可添加dump 筛选条件 mysqldump --skip-opt -q -uroot -

大数据风控目前应该是前沿技术在金融领域的最成熟应用,相对于智能投顾.区块链等还在初期的金融科技应用,大数据风控目前已经在业界逐步普及,从BATJ这样的大企业,到交易规模比较大的网贷平台,再到做现金贷.消费金融的创业公司,都在通过大数据风控技术来控制贷款规模扩张中的风险. 现在提到互联网金融.Fintech,首先想到的就是大数据风控.随着网易北斗大数据风控平台的上线,业内包括BAT.网易在内的主要国内互联网巨头都开始在大数据和金融衍生应用领域进入了金融科技化阶段,和互联网金融第一阶段相比,目前产生

分布式全局唯一ID生成策略​ https://www.cnblogs.com/vandusty/p/11462585.html 一.背景 分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆,如:用户表,订单表.因为数据量巨大一张表无法承接,就会对其进行分库分表.但一旦涉及到分库分表,就会引申出分布式系统中唯一主键ID的生成问题. 1.1 唯一ID的特性 整个系统ID唯一; ID是数字类型,而且是趋势递增; ID简短,查询效率快. 1.2 递增与趋势递增 递增 趋势递增 第一次生成的ID为12,下一次

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/84 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/172 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 1.大数据与数据库 1) 从Hadoop到数据库 大家知道在计算机领域,关系数据库大量用于数据存储和维护的场景.大数据的出现后,很多公司转而选择像 Hadoop/Spark 的大数据解决方案. Hadoop使用分布式文件系统,用于存储大

01 引言 随着用户的增长.业务的发展,大型企业用户的业务系统的数据量越来越大,超大数据表的性能问题成为阻碍业务功能实现的一大障碍.其中,流水表作为最常见的一类超大表,是企业级用户经常碰到的性能瓶颈. 本文就以流水类的超大表,探讨基于SequoiaDB巨杉数据库存储的超大表进行的性能调优.SequoiaDB 巨杉数据库,作为新一代 OLTP 的分布式数据库,被广泛使用于海量数据存储与高并发操作场景中.对于海量数据的存储和高并发操作,分布式数据库相较于传统数据库有着天然的优势,合理利用Sequoi

1.背景 前段时间,性能测试团队经历了一个规模较大的门户网站的性能优化工作,该网站的开发和合作涉及多个组织和部门,而且网站的重要性不言而喻,同时上线时间非常紧迫,关注度也很高,所以对于整个团队的压力也非常大. 在此,把整个经历过程给大家分享一下,包括了主要包括了如何使用性能测试的压测工具,压测前的性能问题评估,以及压测执行后的性能问题分析.瓶颈定位. 该门户网站的服务器是放在华通和阿里云的平台上的,所以对华通和阿里共建的云平台安全及应急措施方面要求非常高,需要团队给予全力的保障和配合. 性能测试

命令总结: 1. top/vmstat 发现 wa%过高,vmstat b >1: 参考文章: 1. 关于Linux系统指令 top 之 %wa 占用高,用`iostat`探个究竟 最近测试一项目,性能非常不理想.老版本逻辑和功能都简单时,性能是相当的好!接口点击率是万级的.谁知修改后上不了百. 架设Jboss服务器,业务逻辑用Java处理,核心模块使用C++处理,使用JNI衔接. 本应用对CPU和硬盘第三非常敏感,因为有压缩解压和大量数据交互.起初作压力测试时,发现服务器各资源使用都有剩余,而

转至:http://www.51testing.com/html/48/202848-242043.html 命令总结: 1. top/vmstat 发现 wa%过高,vmstat b >1: 参考文章: 1. 关于Linux系统指令 top 之 %wa 占用高,用`iostat`探个究竟 最近测试一项目,性能非常不理想.老版本逻辑和功能都简单时,性能是相当的好!接口点击率是万级的.谁知修改后上不了百. 架设Jboss服务器,业务逻辑用Java处理,核心模块使用C++处理,使用JNI衔接. 本应

一.Controller的基本工作原理:通过1.2.3设置来模拟用户的操作,收集出4的各种信息 二.场景设置一般步骤 1.新建场景(Controller) 2.添加脚本 3.设置Schedule(设置场景运行的策略,主要设置Globle Schedule 这一项) 4.添加压力机(可以指定多台windows或者linux压力机产生压力) 1)添加压力机方法:Scenario - Load Generators 2)添加的压力机于Controller所在机器在同一网段,把防火墙关了 5.设置run