并发连接数 = pv / 统计时间 * 页面衍生连接次数 * http响应时间 * 因数 / 其他web服务器 数量 pv = 并发连接数 * 统计时间 * 其他web服务器 数量/ 页面衍生连接次数 / http响应时间 / 因数 解释:  统计时间 : pv统计的总时间,单位秒,要计算一天的pv就是86400秒  页面衍生连接次数: 一个html页面可能会请求好几次http连接,如外部的css, js ,图片等,可以估算一下,或者用10,可根据实际情况改变  http响应时间: 可以使用1秒

MongoDB Sharding架构下连接数很容易达到很高,这里连接数分为几个概念:tcp 连接数 netstat可以统计的,一般这个是最高.如果mongod/mongos在同一台服务器,更明显.参考命令:netstat -ant|awk '{print $5}' |awk -F: '{print $1}'|sort |uniq -c|sort -rnmongos/mongod 连接数 mongostat/db.serverStatus()/connPoolStats可统计.连接数多高算高呢?这

前言 这篇文章的主题是记录一次Python程序的性能优化,在优化的过程中遇到的问题,以及如何去解决的.为大家提供一个优化的思路,首先要声明的一点是,我的方式不是唯一的,大家在性能优化之路上遇到的问题都绝对不止一个解决方案. 如何优化 首先大家要明确的一点是,脱离需求谈优化都是耍流氓,所以有谁跟你说在xx机器上实现了百万并发,基本上可以认为是不懂装懂了,单纯的并发数完全是无意义的.其次,我们优化之前必须要有一个目标,需要优化到什么程度,没有明确目标的优化是不可控的.再然后,我们必须明确的找出性能瓶

推送服务 还记得一年半前,做的一个项目需要用到 Android 推送服务.和 iOS 不同,Android 生态中没有统一的推送服务.Google 虽然有 Google Cloud Messaging ,但是连国外都没统一,更别说国内了,直接被墙. 所以之前在 Android 上做推送大部分只能靠轮询.而我们之前在技术调研的时候,搜到了 jPush 的博客,上面介绍了一些他们的技术特点,他们主要做的其实就是移动网络下的长连接服务.单机 50W-100W 的连接的确是吓我一跳!后来我们也采用了他们

转自:https://www.dozer.cc/2014/12/netty-long-connection.html 推送服务 还记得一年半前,做的一个项目需要用到 Android 推送服务.和 iOS 不同,Android 生态中没有统一的推送服务.Google 虽然有 Google Cloud Messaging ,但是连国外都没统一,更别说国内了,直接被墙. 所以之前在 Android 上做推送大部分只能靠轮询.而我们之前在技术调研的时候,搜到了 jPush 的博客,上面介绍了一些他们的技

起因 6.1大促值班发现的一个问题,一个rpc接口在0~2点用户下单高峰的时候表现rt高(超过1s,实际上针对性优化过的接口rt超过这个值也是有问题的,通常rpc接口里面即使逻辑复杂,300ms应该也搞定了),可以理解,但是在4~5点的时候接口的tps已经不高了,耗时依然在600ms~700ms之间就不能理解了. 查了一下,里面有段调用支付宝http接口的逻辑,但是每次都new一个HttpClient出来发起调用,调用时长大概在300ms+,所以导致即使在非高峰期接口耗时依然非常高. 问题不难,

#!/bin/bash mysqladmin -uroot -p'root' extended-status -i1|awk 'BEGIN{local_switch=0;print "QPS Commit Rollback TPS Threads_con Threads_run \n------------------------------------------------------- "} $ ~ /Queries$/ {q=$-lq;lq=$;} $ ~ /Com_commi

1.应用程序会发起多少个请求连接?1)对于php程序,以短连接为主.redis的连接数等于:所有web server接口并发请求数/redis分片的个数.2)对于java应用程序,一般使用JedisPool(实现上是组合了apache common-pools),而连接池在jvm里面共享的(一个进程一个jvm).redis的连接数计算:应用程序的个数(tomcat) * 连接池的大小(假设pool都一样大)/ redis分片的个数.有时为了保证请求快速得到响应,保持一定的空闲连接(setMinI

导读 很多人在实际的开发中害怕系统的QPS增高,因为觉得QPS太高会导致系统挂掉;基于这种心理会想着尽量的降低系统的请求量,甚至有人会将很多处理放置到服务中来处理,这样外部发一起请求,服务就把所有的业务处理完了. 这种方式降低了系统的请求量,但是降低了系统的QPS吗?这种做法系统更安全了还是更危险了? 首先来介绍一下基本概念. 1 .性能的关键指标 系统吞吐量(Throughput) 吞吐量指单位时间内系统处理的请求数量,体现系统的整体处理能力. 响应时间(系统延迟Latency) 请求的平均响

一.背景 最近公司在做一些物联网产品,物物通信用的是MQTT协议,内部权限与内部关系等业务逻辑准备用HTTP实现.leader要求在本地测试中要模拟出百万用户同时在线的需求.虽然该产品最后不一定有这么多,但是既然要求到了就要模拟出来.MQTT用的是erlang的emqtt,这个已经有同事测试在本机可以百万用户在线了.不过HTTP服务器就一直很难. 所以这篇博客准备介绍如何在本地模拟一台支持百万qps的HTTP服务器.简单说一下,MQTT的百万在线是指支持百万TCP连接,连接后,只要保持心跳包就可

[线上问题] "Redis客户端连接数一直降不下来"的问题解决 前段时间,上线了新的 Redis缓存(Cache)服务,准备替换掉 Memcached. 为什么要将 Memcached 替换掉? 原因是 业务数据是压缩后的列表型数据,缓存中保存最新的3000条数据.对于新数据追加操作,需要拆解成[get + unzip + append + zip + set]这5步操作.若列表长度在O(1k)级别的,其耗时至少在50ms+.而在并发环境下,这样会存在“数据更新覆盖问题”,因为追加操作

ab,qps,服务器性能压力   作者及来源: 陳聽溪 - 博客园    收藏到→_→:   摘要: ab,qps,服务器性能压力    http://www.makaidong.com/%E5%8D%9A%E5%AE%A2%E5%9B%AD%E7%9F%A5%E9%81%93/17732.shtml     "ab,qps,服务器性能压力":关键词:ab qps 服务器 性能 压力 http://www.makaidong.com/program/641799.html 转载:并发用

批提交mysql 单线程的批提交 nohup  python fromRedisoToMysqlSingleThreadOneConnBatchInsert.py 100 10.24.192.192 > 100-Single.3434.nohup cursor.executemany(sql['sql'], sql['args']) def mysql_write(conn, sql, mysql_key=mysql_key, executemany=False, charset_='utf8'

一.TPS:Transactions Per Second(每秒传输的事物处理个数),即服务器每秒处理的事务数.TPS包括一条消息入和一条消息出,加上一次用户数据库访问.(业务TPS = CAPS × 每个呼叫平均TPS) TPS是软件测试结果的测量单位.一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程.客户机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个数. 一般的,评价系统性能均以每秒钟完成的技术交易的数量来衡量.系统整体处理能力取决于处理能

1.计算qps: 1)redis发布版本中自带了redis-benchmark性能测试工具,可以使用它计算qps.示例:使用50个并发连接,发出100000个请求,每个请求的数据为2kb,测试host为127.0.0.1端口为6379的redis服务器性能: ./redis-benchmark -h127.0.0.1 -p 6379 -c 50 -n 100000 -d 2 ... ====== SADD ====== 100000 requests completed in 2.27 seco

[线上问题] "Redis客户端连接数一直降不下来"的问题解决 前段时间,上线了新的 Redis缓存(Cache)服务,准备替换掉 Memcached. 为什么要将 Memcached 替换掉? 原因是 业务数据是压缩后的列表型数据,缓存中保存最新的3000条数据.对于新数据追加操作,需要拆解成[get + unzip + append + zip + set]这5步操作.若列表长度在O(1k)级别的,其耗时至少在50ms+.而在并发环境下,这样会存在“数据更新覆盖问题”,因为追加操作

先说标准概念: TPS:Transactions Per Second(每秒传输的事物处理个数),即服务器每秒处理的事务数.TPS包括一条消息入和一条消息出,加上一次用户数据库访问.(业务TPS = CAPS × 每个呼叫平均TPS) QPS:每秒查询率QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准,在因特网上,作为域名系统服务器的机器的性能经常用每秒查询率来衡量 区别: Qps基本类似于Tps,但是不同的是,对于一个页面的一次访问,形成一个Tps:但一次页面请求,可能产生多

QPS(q) :每秒处理的请求数量 并发量 (c):同时支持多少个用户在线.与服务器的请求处理模型有关,如果是BIO模型,则并发量就受限于最大能支持多少个线程,如果是NIO模型,则并发量与socket连接数相关 平均响应时间(t):单位为毫秒 他们之间的关系是 q = (1000/t)* c

常用方案 1.异步化+MQ 即非阻塞,化繁为简,拿到你需要处理的资源后尽快回复.适用于事务处理场景,且无需对上游返回数据场景. 2.无锁设计 本质上是要降低锁冲突,基于数据版本的乐观锁 有效的减少了互斥资源的范围,优点不言而喻. 3.batch处理 批量查询.批量commit,基本上操作慢速设备或者不能并行化的对象或者资源时,使用batch 永远是最好的手段. 4.副本设计 使用cache.静态化等手段,其核心思想在于 提前将结果准备好,实现的难点数据的更新. 5.集群+负载均衡 多个相同功能的

名词解释 PV Page View,网页浏览量.网页被读者调用浏览的次数.网页每次打开或刷新一次页面,记录一次.用户对同一页面的多次访问,访问量累计. UV Unique Visitor,独立访问者.是指通过互联网访问.浏览这个网页的自然人.在一定时间内,访问网站的不同访客的数量,且每个访客只被统计一次.同一个客户端的电脑,00:00~24:00访问页面多次,只计算1次.例如,假设用户周三访问3次,周四访问1次,则周三记为1次PV,周四也记为1次PV.一般通过Cookies进行计算. TPS T

大家好,我们最近业务量暴涨,导致我最近一直 TM 人傻了.前几天晚上,发现由于业务压力激增,某个核心微服务新扩容起来的几个实例,在不同程度上,出现了 Redis 连接失败的异常: org.springframework.data.redis.RedisConnectionFailureException: Unable to connect to Redis; nested exception is io.lettuce.core.RedisConnectionException: Unable