首先对吞吐量().QPS.并发数.响应时间(RT)几个概念一直比较模糊,也不知道哪些指标可以较好的衡量系统的性能.今天特意查了些资料做一些记录:首先看一些概念(来自百度百科) 1. 响应时间(RT) 响应时间是指系统对请求作出响应的时间.直观上看,这个指标与人对软件性能的主观感受是非常一致的,因为它完整地记录了整个计算机系统处理请求的时 间.由于一个系统通常会提供许多功能,而不同功能的处理逻辑也千差万别,因而不同功能的响应时间也不尽相同,甚至同一功能在不同输入数据的情况下响应时间 也不相同.所以

1.Region数量的影响 通常较少的region数量可使群集运行的更加平稳,官方指出每个RegionServer大约100个regions的时候效果最好,理由如下: 1)Hbase的一个特性MSLAB,它有助于防止堆内存的碎片化,减轻垃圾回收Full GC的问题,默认是开启的.但是每个MemStore需要2MB(一个列簇对应一个写缓存memstore).所以如果每个region有2个family列簇,总有1000个region,就算不存储数据也要3.95G内存空间. 2)如果很多region,

tps随着时间增加,吞吐量增加,但到达一定时间,吞吐不变,出现瓶颈,可能是以下原因 1/反应宽带问题 2/连接数释放问题 3/cpu占有率超出问题 4/内存不够问题 5/数据库连接屏蔽 用jmeter解析的吞吐量不准确,用lr更准确,主要可以从acesslog 中查看请求数,响应时间和请求结果状态

1 How to build maven project without version? 工程pom中增加 <project> ... <build> ... <finalName>${project.artifactId}</finalName> ... </build> ... </project> 模块pom中不需要增加 不会影响推送maven仓库 参考: 1 https://stackoverflow.com/questio

MOOC是网络开放教育创新发展的产物,也是备受人们欢迎的网络学习途径.当前制约MOOC能否可持续深入发展的问题聚焦于MOOC学习成果能否得到合理的认证.MOOC学习成果认证分为非学分认证和学分认证.MOOC非学分认证包括课程证书认证.项目证书认证和学习者自我认证,由于其未触及大学教学制度的内核--学分,因而遭致不少非议:而MOOC学分认证由于受到教学测评.学习者身份识别.大学文化传统和学分管理制度等多种因素的限制,运作起来也并不顺畅.MOOC的发展使大学具有越来越鲜明的虚拟结构特性,但不会出现将

NoSQL数据库笔谈 databases , appdir , node , paper颜开 , v0.2 , 2010.2 序 思想篇 CAP 最终一致性 变体 BASE 其他 I/O的五分钟法则 不要删除数据 RAM是硬盘,硬盘是磁带 Amdahl定律和Gustafson定律 万兆以太网 手段篇 一致性哈希 亚马逊的现状 算法的选择 Quorum NRW Vector clock Virtual node gossip Gossip (State Transfer Model) Gossip

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高性能Web架构 转自 架构文摘 2017-02-07 王杰  引言 最新中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的<第38次中国互联网络发展状况统计报告>,2016年6月,我国网民规模达7.1亿.全球互联网网站数量超过10亿个.如此多的设备,如此吸引用户的在线服务,如何做到脱颖而出,除了产品本身的设计外,你的产品能不能比其他产品更快的响应的用户也是非常关键的因素.有数据表明,移动互联网下用户越来越没有耐心,用户越来越重视速度方面的用户体验,很多互联网公司的业绩已经证实:网站越快,用户的粘性越高

前几天刚刚注册了博客园,我想写一些技巧性的教程,今天给大家分享一个MySQL同步常见问题解答. Q:如果主服务器正在运行并且不想停止主服务器,怎样配置一个从服务器? A:有多种方法.如果你在某时间点做过主服务器备份并且记录了相应快照的二进制日志名和偏移量(通过SHOW MASTER STATUS命令的输出),采用下面的步骤: 1.确保从服务器分配了一个唯一的服务器ID号. 2.在从服务器上执行下面的语句,为每个选项填入适当的值:mysql> CHANGE MASTER TO -> MASTER

原文:<Advanced Location-Based Technologies and Services>--chapter 2 WiFi Location Fingerprint 作者: Prashant Krishnamurthy [TOC] 摘要 GPS难以解决室内环境下的一些定位问题,大部分室内环境下都存在WiFi,因此利用WiFi进行定位无需额外部署硬件设备,是一个非常节省成本的方法.然而WiFi并不是专门为定位而设计的,传统的基于时间和角度的定位方法并不适用于WiFi.近十年来,

2011 年,当初选择 Redis 作为主要的内存数据存储,主要吸引我的是它提供多样的基础数据结构可以很方便的实现业务需求.另一方面又比较担心它的性能是否足以支撑,毕竟当时 Redis 还属于比较新的开源产品.但 Redis 官网宣称其是提供多数据结构的高性能存储,我们对其还是抱有幻想的. 幻想 要了解 Redis 的性能,我们先看看官方的基准性能测试数据,心里有个底. 测试前提 Redis version 2.4.2 Using the TCP loopback Payload size =

一.预备知识 最近开始尝试做一些tornado商城项目,在开始之前需要引入一些项目设计知识,如接口,抽象方法抽象类,组合,程序设计原则等,个人理解项目的合理设计可增加其灵活性,降低数据之间的耦合性,提高稳定性,下面介绍一些预备知识 1.接口 其实py中没有接口这个概念.要想实现接口的功能,可以通过主动抛出异常来实现 接口作用:对派生类起到限制的作用 例: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ 接口,python中的

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/xiaodf/ 1.测试环境 该benchmark用到了六台机器,机器配置如下 l  IntelXeon 2.5 GHz processor with six cores l  Six7200 RPM SATA drives l  32GB ofRAM l  1GbEthernet 这6台机器其中3台用来搭建Kafka broker集群,另外3台用来安装Zookeeper及生成测试数据.6个drive都直接以非RAID方式挂载.实际上

本文转自hbase.收藏学习下. 随着大数据的越来越普及,HBase也变得越来越流行.会用HBase现在已经变的并不困难,然而,怎么把它用的更好却并不简单.那怎么定义'用的好'呢?很简单,在保证系统稳定性.可用性的基础上能够用最少的系统资源(CPU,IO等)获得最好的性能(吞吐量,读写延迟)就是'用的好'.HBase是一个庞大的体系,涉及到很多方面,很多因素都会影响到系统性能和系统资源使用率,根据场景对这些配置进行优化会很大程度上提升系统的性能.笔者总结至少有如下几个方面:HDFS相关配置优化,

预备知识 在之前tornado商城项目中,在开始之前需要引入一些项目设计知识,如接口,抽象方法抽象类,组合,程序设计原则等,个人理解项目的合理设计可增加其灵活性, 降低数据之间的耦合性,提高稳定性,下面介绍一些预备知识 1.接口 其实py中没有接口这个概念.要想实现接口的功能,可以通过主动抛出异常来实现 接口作用:对派生类起到限制的作用 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ 接口,python中的接口,通过在父类中

目前,对系统进行性能调试的工具有很多,这些可以两大类:一类是标准的分析工具,即所有的UNIX都会带的分析工具: 另一类是不同厂商的UNIX所特有的性能分析工具,比如HP-UX就有自己的增值性能分析工具. 标准的分析工具,即所有的UNIX都会带的分析工具: sar iostat vmstat time ps bdf top ipcs uptime HP-UX自己的增值性能分析工具: glance/gpm puma xps 按性能分析工具的用途来说,它可以分为: CPU的使用情况:sar,time,

提示:本系列只是一个学习笔记系列,大部分内容都可以从微软官方网站找到,本人只是按照自己的学习路径来学习和呈现这些知识. 有些内容是自己的经验和积 累,如果有不当之处,请指正. 咨询师更多的时候是解决方案提供者,那么他们如何能够提供有效的SharePoint解决方案呢?他们做出解决方案的依据是哪些呢?这就是我们需要了解的设计之前的那些事. 它通常包括: 容量管理 规模 体系结构 其它 规模的定义 规模就是事物的大小,对于SharePoint Server 2013来说,规模指的是SharePoin

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一.说一说 本来打算将前期项目里面出现的问题的分析思路与解决方法写出来,第一.疏导一下自己的思路,第二.分析并找出自身在技术层面所存在欠缺.但由于每个人都有一根懒经所以迟迟未动.今天突然发现51CTO在做VMware[展现虚拟化商业价值]解决方案的征文活动,看着那丰厚的奖品,让我这根懒经顿时兴奋!决定将前期的一个分析思路与解决方法写下来,一来供朋友们参考,二来借助专业大师帮忙分析分析思路是否正确.由于其中涉及公司的一个相关机密所以相应的资料信息会明确的更少一些还请见谅!由于我们的服务器虚拟化.桌

http://mysql.taobao.org/monthly/2015/12/01/ 前言 在前面几期关于 InnoDB Redo 和 Undo 实现的铺垫后,本节我们从上层的角度来阐述 InnoDB 的事务子系统是如何实现的,涉及的内容包括:InnoDB的事务相关模块.如何实现MVCC及ACID.如何进行事务的并发控制.事务系统如何进行管理等相关知识.本文的目的是让读者对事务系统有一个较全面的理解. 由于不同版本对事务系统都有改变,本文的所有分析基于当前GA的最新版本MySQL5.7.9,但

ZooKeeper是近期比较热门的一个类Paxos实现.也是一个逐渐得到广泛应用的开源的分布式锁服务实现.被认为是Chubby的开源版,虽然具体实现有很多差异.ZooKeeper概要的介绍可以看官方文档:http://hadoop.apache.org/zookeeper 这里我们重点来看下它的内部实现. ZooKeeper集群中的每个server都要知道其他成员,通过在配置文件zoo.cfg中作如下配置实现: tickTime=2000 dataDir=/var/zookeeper/ clie