面试官:知道你的接口QPS是多少么? 原创: 孤独烟 孤独烟 9月24日 引言 大家好,我是渣渣烟. 我又来水文章了.这篇文章我个人感觉含金量不是太大,大概5分钟左右就能看完!其实大家都知道,我不爱写这种操作型的文章,一顿截图写几个命令就搞定了,含金量不高. 然而,近期有一段聊天记录如下 看到这里,不要吃惊,不要惊讶! 那个很猥琐的,没有打码的头像,正是渣渣烟本人(此处应有反驳的声音,那个头像哪里猥琐了,分明帅气逼人好么)! 所以,牛皮都吹出去了.写个文章,自己给自己圆上! 正文 QPS是什么

前言: 原作:孤独烟.因修改不当之处欢迎指出! 大家好,我是小架架. 今天一大早就起来水文章了.这篇文章我个人感觉虽然含金量不是特别大,估计大家大概5分钟左右就能看完!到底是因为什么呢,因为平时干货文章分享得有点多,今天的话就一顿截图写几个命令就搞定了,所以含金量不高. 然后,我们来看一下近期有一段聊天记录 如下 看到这里,不要吃惊,不要惊讶!看下文哦! 所以,该吹的牛皮都吹出去了.所以写个文章,自己给自己圆上! 正文 QPS是什么 我们先回忆一下,QPS的概念如下所示: QPS(Query P

一.简介 APR(Apache portable Run-time libraries)模式:简单理解,就是从操作系统级别解决异步IO问题,大幅度的提高服务器的处理和响应性能, 也是Tomcat运行高并发应用的首选模式. 二.启用apr模式步聚 1.安装系统必要库和工具 yum install apr-devel yum install openssl-devel yum install gcc yum install make openssl库要求在0.9.7以上版本,APR要求在1.2以上版

http://toutiao.com/i6256894054273909249/ 熊猫 TV 是一家视频直播平台,先介绍下我们系统运行的环境,下面这 6 大服务只是我们几十个服务中的一部分,由于并发量与重要性比较高,所以成为 golang 小试牛刀的首批高性能高并发服务.Golang在视频直播平台的高性能实践(含PPT下载)把大服务拆细, 然后服务化独立部署,更容易简化部署,也容易单点细节优化与升级.多数服务的能力是通用的,如平滑重启.多机房部署等.Golang在视频直播平台的高性能实践(含PP

首次调整基线和配置修改 机器配置为 CPU: Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2630 v2 @ 2.6GHz 24core 内存: 128G JDK Ver: 1.7.0_80 Tomcat Ver: 8.5.6 OSP Client Interface Conf Param: CentOS5.8.Timeout 20ms 验测线程50并发 验测线程200并发 Redis Response Interface Conf Param: CentOS5.8.Connection R

文章首发自个人微信公众号:小哈学Java 个人网站地址:https://www.exception.site/wrk 被面试官经常问到之前开发的系统接口 QPS 能达到多少,经常给不出一个数值,支支吾吾,导致整体面试效果降低? 原因基本是一些公司中,做完功能测试就完了,压根不会有性能测试这一步,或者说并发量较少,没有必要进行性能测试,亦或者,交给测试人员后,只要整体问题不大,测试报告一般也是不会再给后端人员看的,这就导致我们在面试的时候,场面一度尴尬 !!! 其实,不单单是针对面试,作为一名后端

熊猫 TV 是一家视频直播平台,先介绍下我们系统运行的环境,下面这 6 大服务只是我们几十个服务中的一部分,由于并发量与重要性比较高,所以成为 golang 小试牛刀的首批高性能高并发服务. 把大服务拆细, 然后服务化独立部署,更容易简化部署,也容易单点细节优化与升级.多数服务的能力是通用的,如平滑重启.多机房部署等. 关于在线服务,如果 1000 万用户在线,即使每 30 秒一次在线 http 发送打点,那么也有每秒 30 万+的接口 qps. Golang 提供的 http server 性

有感于 myzony 发布的 针对 Ocelot 网关的性能测试 ,并且公司下一步也需要对.net和java的应用做一定的整合,于是对Ocelot网关.Spring Cloud Gateway网关做个了对比测试,使用了wrk进行测试 .net core + Spring Cloud Gateway 是使用 steeltoe 工具接入注册中心Spring Cloud Eureka,共Spring Cloud Gateway调用 应用服务器环境 windows server 2008  .net c

sentinel接入第1个应用A以及控制台,已经上线一段时间了,本周接入了第2个应用B: 因为测试同学只有几个,没有压测团队.测试平台.. 各接口能承载的最大qps不确定 ,接入的应用暂时都没有配置规则. sentinel控制台主要用到机器列表.实时监控,进行一些节点ip.状态,各接口qps.rt的查看. 应用A部署了4个节点,其中有2个最近了进行虚拟机迁移.有一天上游监控告警,看日志是调用A服务这2个节点的方法出现了大量dubbo线程满的异常: 查看A的日志,有很多Thread pool is

NoSQL数据库作为数据库市场最重要的组成之一,它的一举一动都影响着成千上万的企业.本专场邀请了行业顶级的NoSQL核心成员与大家共同展望NoSQL数据库的未来,阿里巴巴.MongoDB.Redisson.斗鱼等公司的技术大咖与大家共同分享了阿里云NoSQL数据库的企业级特性及行业解决方案. Redis & MongoDB云数据库技术剖析 阿里云智能事业群数据库产品事业部技术总监,MongoDB中国用户组杭州用户会主席杨成虎(叶翔)为大家深度剖析了Redis和MongoDB云数据库的技术. Re

一.导读 爱奇艺的社交业务“泡泡”,拥有日活用户6千万+,后台系统每日高峰期间接口QPS可以达到80K+,与视频业务的主要区别是泡泡业务更多地引入了与用户互动相关的数据,读.写的量均很大.无论是庞大的数据量,还是相对较高的QPS,使得我们在绝大多数场景下都依赖于高可靠.高性能.以及存储量巨大的在线缓存系统.本文介绍了一些我们在使用缓存方面的经验以及优化的方法,希望对大家有所帮助. 二.Couchbase简介 Couchbase(下文简称CB)是由CouchOne(创办人包括CouchDB的设计者

一.什么是Sentinel Sentinel,中文翻译为哨兵,是为微服务提供流量控制.熔断降级的功能,它和Hystrix提供的功能一样,可以有效的解决微服务调用产生的“雪崩效应”,为微服务系统提供了稳定性的解决方案.随着Hystrix进入了维护期,不再提供新功能,Sentinel是一个不错的替代方案.通常情况下,Hystrix采用线程池对服务的调用进行隔离,Sentinel采用了用户线程对接口进行隔离,二者相比,Hystrix是服务级别的隔离,Sentinel提供了接口级别的隔离,Sentine

引子 TMC 是什么 TMC,即"透明多级缓存(Transparent Multilevel Cache)",是有赞 PaaS 团队给公司内应用提供的整体缓存解决方案. TMC 在通用"分布式缓存解决方案(如 CodisProxy + Redis,如有赞自研分布式缓存系统 zanKV)"基础上,增加了以下功能: 应用层热点探测 应用层本地缓存 应用层缓存命中统计 以帮助应用层解决缓存使用过程中出现的热点访问问题. 为什么要做 TMC 使用有赞服务的电商商家数量和类型

sentinel流量控制 Sentinel流量控制&服务熔断降级介绍 流量控制介绍 在这里我用景区的例子解释一下 一个旅游景点日接待游客数量为8K,8K以后的游客就无法买票进去景区. 对应编程来说就是,一个接口QPS(每秒请求数)最大为100,在QPS100之后的请求我们就要限制其访问,并给出友好提示. 不限制QPS无限的次数就会造成服务器的宕机. 服务熔断降级 在调用系统的时候,如果调用链路中的某个资源出现了不稳定,最终会导致请求发生堆积,进而导致级联错误 而熔断降级就可以解决这个问题,所谓的

话说一个美滋滋的上午, 突然就出现大量报警, 接口大量请求都响应超时了. 排查过程 查看服务器的监控系统, CPU, 内存, 负载等指标正常 排查日志, 日志能够响应的结果也正常. request.log 中响应时长高达数秒 查看数据库, codis 监控, 各项指标正常 不得已, 只能打开线上 pprof 查看 Go 相关参数是否正常. 果真一下子就找到问题发生的原因 这是当时线上 pprof 的截图, 发现 40 多万 goroutine 都阻塞在 go-cache 的 Set 函数上. 更

在上文Sentinel流量防卫兵中讲到了Sentinel入门以及流控规则一小部分,而Sentinel还有以下规则: 熔断降级规则 热点参数规则 系统规则 黑白名单规则 本文要讲的是流控规则 流量控制规则 原理 监控应用流量的 QPS 或并发线程数等指标,当达到指定的阈值时对流量进行控制,以避免被瞬时的流量高峰冲垮,从而保障应用的高可用性. QPS限流 这里我们访问一下/foo/test接口,触发Sentinel控制台初始化,就可以看到在簇点链路中刷新出了该接口的资源 然后我们点击+流控添加流控规

有赞透明多级缓存解决方案(TMC) 一.引子 1-1. TMC 是什么 TMC ,即"透明多级缓存( Transparent Multilevel Cache )",是有赞 PaaS 团队给公司内应用提供的整体缓存解决方案. TMC 在通用"分布式缓存解决方案(如 CodisProxy + Redis ,如有赞自研分布式缓存系统 zanKV )"基础上,增加了以下功能: 应用层热点探测 应用层本地缓存 应用层缓存命中统计 以帮助应用层解决缓存使用过程中出现的热点访问

序言 我们通过一个系列文章跟大家详细展示一个 go-zero 微服务示例,整个系列分十篇文章,目录结构如下: 环境搭建 服务拆分 用户服务 产品服务 订单服务 支付服务 RPC 服务 Auth 验证 服务监控(本文) 链路追踪 分布式事务 期望通过本系列带你在本机利用 Docker 环境利用 go-zero 快速开发一个商城系统,让你快速上手微服务. 完整示例代码:https://github.com/nivin-studio/go-zero-mall 首先,我们来看一下整体的服务拆分图: 8.

一次接口压力测试qps极低原因分析及解决过程 9-2日在做内部的性能测试相关培训时,发现注册接口压力测试qps极低(20左右),这个性能指标远不能达到上线标准 ,经过一系列调试,最后定位 98%的时间都花在对 用户 表 做update更新 (时间达100ms以上). 涉及sql语句: update User set loginName='q'where userId='ec171d27-f4a8-478c-b557-dffec8f00826' 分析问题思路: 1) userId字段没有加索引 验

这一阵子在面试,连续遇到好几家(大小厂都有)问我的项目线上qps的情况了,说实话,我作为一个大头兵,本来没关注过这个数据,只能含混地给个"大概.也许"的回答. 回来之后,我决定对业务线上请求进行一下qps统计. 统计用到的基本命令: sed 切分出关键词 awk 按统计要求的维度组织数据,并计数 sort 对统计结果进行排序 统计要求: 精确到秒(或分钟) 区分不同接口 找出前n个请求量最高的 日志格式 [20210525 17:00:00 733149][INFO][xxx.xxx.