压测机器: 100台docker redis集群:16个分片 在开始压测的半个小时中,一直很稳定,ops稳定在20w左右.但是接下来突然ops断崖式下跌,ops降到了3w以下.然后持续一段时间,直至变为0. 问题排查: 1. 检查docker docker都很健康,cpu占用率,内存占用率都正常,不到30%.网络状况也很好. 2. 检查mq mq也正常,响应时间没有被可以拉长 3. 检查redis集群 redis集群中,发现所有分片内存基本上被打满 由于内存被打满,导致redis会强制进行键驱逐

事务处理系统:Transactionprocessingsystems(TPS) 提高事务处理效率与保证其正确性 在数据(信息)发生处将它们记录下来 通过OLTP产生新的信息 将信息保存到数据库中供其他信息系统使用 TPS是企业联系客户的纽带也是其他信息系统的基础 TPS存在于企业的各个职能部门 事务处理系统是进行日常业务处理,记录,汇总,综合,分类,并为组织的操作层次服务的基本商务系统. 事务处理系统可以帮助组织降低业务成本,提高信息准确度,提升业务服务水平. 在企业中主要表现了四种系统:市场

每次经历数据库性能调优,都是对性能优化的再次认识.对自己知识不足的有力验证,只有不断总结.学习才能少走弯路. 一.性能问题描述 应用端反应系统查询缓慢,长时间出不来结果.SQLServer数据库服务器吞吐量不足,CPU资源不足,经常飙到100%……. 二.监测分析 收集性能数据采用二种方式:连续一段时间收集和高峰期实时收集 连续一天收集性能指标(以下简称“连续监测”) 目的: 通过此方式得到CPU/内存/磁盘/SQLServer总体情况,宏观上分析当前服务器的主要的性能瓶颈. 工具: 性能计数器

<财经>2018年第15期 总第532期 旬刊 本期主题是AI.有多篇国内AI行业的比较深入的调查报告,比较有意思的有:电动飞机.无人小飞机.AI无人机.欧盟通用数据保护条例.Amazon Echo云端保存了听到的所有声音等.印度的Jio从免费低价4G网络开始,迅速抢占移动互联网市场,故事也比较有意思. 总体评价4星. 以下是书中一些内容的摘抄,#号后面是kindle电子版中的页码: 1:13家估值在10亿-50亿美元的AI独角兽公司中,有9家都已经被纳入巨头阵营中,除阿里.腾讯外,国外巨头也

今天的比赛很有感触,所以来写一下题解: T1可以发现一些规律是:面积扩大的速度显然比周长扩大的速度快,然后就可以枚举周长来看能为成的面积,其实最优的情况一定是六边型的情况,通过手膜我们可以发现对于边长是c的六边型,每增加一个周长,也就是增加6次就会变成c+1的六边型,这其中的六次增加每次所围成的面积的增加量分别是c-1,c,c,c,c,c+1,具体的画一下图就可以看出来了! 然而考试的时候我并没有画图,我来大概的说一下考试的思路,其实如果不想看可以直接看下一道T2,可以自动跳过,反正也不是啥正解

引言 时间如梭,娃都可以打酱油了. 转眼间第一个五年计划,已过了一半. 年终总结是个打脸的好地方,曾经夸下的海口,有的真的成了海口. 所幸,一切都在按好的方向发展.但乐观背后容易忽略潜在的问题,所以,在2020来临之际,是时候对2019做个具体的回顾,并对来年做个具体的展望. 谈成长 那就先从收获开始讲起吧. 成功续任微软最有价值专家. 离开工作4年的老东家金蝶,前往自己看好的物联网行业发展. 码字3万+,写博10篇. 开始尝试进行架构设计,并应用微服务技术栈 第一次

小议BBR算法 BBR全称Bottleneck Bandwidth and RTT,它是谷歌在2016年推出的全新的网络拥塞控制算法.要说明BBR算法,就不能不提TCP拥塞算法. 传统的TCP拥塞控制算法,是基于丢包反馈的协议.基于丢包反馈的协议是一种被动式的拥塞控制机制,其依据网络中的丢包事件来做网络拥塞判断.即便网络中的负载很高时,只要没有产生拥塞丢包,协议就不会主动降低自己的发送速度. TCP在发送端维护一个拥塞窗口cwnd,通过cwnd来控制发送量.采用AIMD,就是加性递增和乘性递减的

似乎突如其来,似乎合情合理,我们和巴菲特老先生一起亲见了一次,又一次,双一次,叒一次的美股熔断.身处历史的洪流,渺小的我们会不禁发问:那以后呢?还会有叕一次吗?于是就有了这篇记录:利用ARIMA模型来预测美股的走势. 1. Get Train Dataset and Test Dataset 本例子简单地以2020年第一季度的道指的收盘价为数据集(数据来源雅虎财经),将前面95%的数据用作本次预测的训练集,后面5%的数据用作本次预测的测试集. library(quantmod) stock <-

存储引擎 很多文章都是直接开始介绍有哪些存储引擎,并没有去介绍存储引擎本身.那么究竟什么是存储引擎?不知道大家有没有想过,MySQL是如何存储我们丢进去的数据的? 其实存储引擎也很简单,我认为就是一种存储解决方案,实现了新增数据.更新数据和建立索引等等功能. 有哪些已有的存储引擎可以让我们选择呢? InnoDB.MyISAM.Memory.CSV.Archive.Blackhole.Merge.Federated.Example 种类很多,但是常用的存储引擎目前就只有InnoDB和MyISAM,

一.概述 "索引"一种数据结构,帮助我们快速定位.查询数据 前文我们梳理了消息在Commit Log文件的存储过程,讨论了消息的落盘策略,然而仅仅通过Commit Log存储消息是远远不够的,例如当我们需要消费某个topic的消息时,通过对Commit Log整体遍历寻找消息的方式无疑非常的低效.所以本章将引出2个很重要的概念:消费队列.IndexFile 二.消费队列 2.1 概念 什么是消费队列呢?其实在上一章的消息协议格式中,就有消息队列的体现,简单回顾一下协议的前6个字段: m

新入手服务器不会玩?抢占式实例服务器教程,从零搭建tomcat超简流程 相信很多新人入手Linux服务器后,一脸无奈,这黑框框究竟能干啥?忽觉巨亏血亏不是? 这里面门道可不是你想象中的那么点,简则服务开发,站点部署,繁则大云端环境部署,Redis,Sql,Tomcat,信令服务器,端口映射服务器,分布式环境等等等,数不胜数. 择其一,今天选最简单的,tomcat环境搭建. 部署时间2021,09,27 准备服务器,本次使用抢占式 阿里云云服务器ECS[抢占式实例],Centos8.4(1/1G)

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

一:最佳用户数.最大用户数 转:http://www.cnblogs.com/jackei/archive/2006/11/20/565527.html 二:  事务.TPS 1:事务:就是用户某一步或几步操作的集合.不过,我们要保证它有一个完整意义.比如用户对某一个页面的一次请求,用户对某系统的一次登录,淘宝用户对商品的一次确认支付过程.这些我们都可以看作一个事务.那么如何衡量服务器对事务的处理能力.又引出一个概念----TPS. 2:TPS :每秒钟系统能够处理事务或交易的数量,它是衡量系统

例子:一个高速路有10个入口,每个入口每秒钟只能进1辆车1.请问1秒钟最多能进几辆车?   TPS=102.每辆车需要多长时间进行响应?   reponse time = 13.改成20辆车,每秒能进几辆?每辆车的响应时间是多长?   TPS = 10,reponse time = 1  (10个为一等份,分成两等份,平均tps (10/1+10/2)/2=7.5 平均响应时间(2+1)/2=1.54.入口扩展到20个,每秒能进几辆?每辆车的响应时间是多长?   TPS = 20,reponse

性能测试关注指标-TPS概述 一.TPS(Transaction per Second)定义 TPS是Transactions Per Second 的缩写,也就是事务数/秒.它是软件测试结果的测量单位.一个事务是指一个客户端向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程.客户端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数. 二.TPS的作用 1. TPS反应了系统在单位时间内处理业务的能力,这个值的高低,说明了系统处理能力的高低.TPS随着时间的变化逐渐变化,

例子:一个高速路有10个入口,每个入口每秒钟只能进1辆车 1.请问1秒钟最多能进几辆车?    TPS=10 2.每辆车需要多长时间进行响应?    reponse time = 1 3.改成20辆车,每秒能进几辆?每辆车的响应时间是多长?    TPS = 10,reponse time = 1  (10个为一等份,分成两等份,平均tps (10/1+10/2)/2=7.5 平均响应时间(2+1)/2=1.5 4.入口扩展到20个,每秒能进几辆?每辆车的响应时间是多长?    TPS = 20

一.关闭IIS HTTPRERR日志功能 默认情况下,2003服务器会把所有IIS访问错误的记录写入 C:WINDOWSsystem32LogFilesHTTPERR 下的 log 文件中,如果访问量比较大,可能一段时间后 日志文件可能会占满C盘空间,导致服务器死机 同时因为要写入所有的IIS访问记录,如果访问量较大会大大增加服务器CPU占用率 关闭HTTPERR的方法 运行里输入 regedit 进入注册表编辑器 [HKEY_LOCAL_MACHINESYSTEMCurrentControlS

功能模块化带来可自由组装的便利: 使用python的mixin特性装配 class ThreadHTTPServer(ThreadingMixin, HTTPServer): pass 上面表示1个请求1个线程式的HTTP服务器 使用参数式形式进行装配 class CGIHTTPServer(HTTPServer): def __init__(self, CGIHTTPRequestHandler): pass 上面表示使用cgi协议进行处理请求的HTTP服务器

转自:http://www.mzone.cc/article/198.html 最近在用applet写文件上传控件的时候发现使用URLConnection来对服务器进行流式输出时的一些问题.我们通常要对服务器上的某个地址进行写流操作,那么我们一般的做法就是: URLConnection con = new URL("/test.do").openConnection(); con.setDoOutput(true); // 允许输出流,默认是false 这样我们就获取一个到/test.

介绍 我最近需要为一个.net项目准备一个内部线程通信机制. 项目有多个使用ASP.NET,Windows 表单和控制台应用程序的服务器和客户端构成. 考虑到实现的可能性,我下定决心要使用原生的socket,而不是许多.NET中已经提前为我们构建好的组件, 像是所谓的管道, NetTcpClient 还有 Azure 服务总线. 这篇文章中的服务器基于System.Net.Sockets类异步方法. 这些允许你支持大量的socket客户端, 而一个客户端的连接是唯一的阻塞机制. 阻塞的时间是可以