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

网上搜索发现多篇文章指出ocelot的性能有问题,可是在ocelot项目issue提问中,维护者指出,ocelot的性能问题不大.瓶颈在于.net的httpclient. 我参考文章 https://www.cnblogs.com/myzony/p/10401298.html 制作了一个测试项目,并将代码传到了github,供有需要的人自行测试. wrk我在ubuntu wsl中未能编译通过,所以改用了ab测试. 源码请见: https://github.com/wswind/Ocelot-Pe

一.背景 目前我们项目是采用的 Ocelot 作为 API 网关,并且在其基础上结合 IdentityServer4 开发了一套 API 开放平台.由于部分项目是基于 ABP 框架进行开发的,接口的平均 QPS 基本是在 2K~3K /S 左右 (E3 1231 16G).采用 Ocelot 进行请求转发之后,前端反馈接口调用速度变慢了,也没有太过在意,以为是项目接口的问题,一直在接口上面尝试进行优化. 极限优化接口后仍然没有显著改善,故针对 Ocelot 的性能进行压力测试,得到的结果也是让我

前言:随着.Net6的发布,Minimal API成了当下受人追捧的角儿.而这之前,程序之间通信效率的王者也许可以算得上是gRPC了.那么以下咱们先通过开发一个gRPC服务的教程,然后顺势而为,再接着比拼一下minimal api服务和gRPC服务在通信上的效率.以下,Enjoy: 1.创建一个gRPC服务项目.开发模板选项如下图所示. 2.新建项目MyFirstGRPCService,用来开发gRPC服务端使用. 3.选择.Net6 LTS版本. 4.初始项目,自动引用了包 Grpc.AspN

一.Skywalking介绍 Skywalking是一款分布式链路追踪组件,什么是链路追踪? 随着微服务架构的流行,服务按照不同的维度进行拆分,一次请求往往需要涉及到多个服务.互联网应用构建在不同的软件模块集上,这些软件模块,有可能是由不同的团队开发.可能使用不同的编程语言来实现.有可能布在了几千台服务器,横跨多个不同的数据中心. 然后微服务面临了这些问题: 某个核心服务挂了,导致大量报错,如何快速确定哪里出了问题? 用户请求响应延迟高,怎么确定是哪些服务导致的? 应用程序有性能瓶颈,怎样确定瓶

这两天在对一些ORM进行性能测试(涉及SqlSugar.FreeSql.Fast.Framework.Dapper.LiteSql),测试用的是Winform程序,别人第一眼看到我的程序,说,你这测试没意义! 可能我的测试程序的某些地方写的比较变态吧,但我认为有现实意义,并且网上有相关网站崩溃问题的文章,那什么"爆高分析","崩溃问题",WinDbg用的很6,那写程序阶段为什么没发现呢? 场景 假设WebApi(或者说网站后台服务)正在被高并发访问,一段时间后,服务

前言 上一篇<ORM增删改查并发性能测试>出现了点小失误,有的输出SQL日志的代码没有禁用,数据库连接字符串可能有问题.统一环境,统一代码后,重新写一篇. 这次重点是并发性能测试,真不是为了diss其它ORM,开始是因为我写的Dapper.LiteSql高并发场景下存在BUG,才写了这个测试,经过修改优化,最好Dapper.LiteSql通过了这个测试.然后Fast.Framework的作者对它的ORM非常自信,我就好奇,是否真的有他说的这么好,口说无凭,我就对它进程各种测试,包括这个高并发测

前言:突然想打算把Rust作为将来自己主要的副编程语言.当然,主语言还是C#,毕竟.NET平台这么强大,写起来就是爽.缘起:之前打算一些新的产品或者新的要开发的东西,由于没有历史包袱,就想重新选型一下,在.NET平台(C#语言).Golang.Rust里面进行选择一个.后面随着多方面的对比,最终打算选择Rust,理由是:卧槽,性能有点6!!!于是,就有了下面这个文章,自己搭建环境时候,以及后续的一些基础的操作.性能比较,写成了这个文章,供大家参考戏谑. 废话不多说,直接开撸.以下均是在Windo

测试方法 为了对Ignite做一个基本了解,做了一个性能测试,测试方法也比较简单主要是针对client模式,因为这种方法和使用redis的方式特别像.测试方法很简单主要是下面几点: 不作参数优化,默认配置进行测试 在一台linux服务器上部署Ignite服务端,然后自己的笔记本作客户端 按1,10,20,50,100,200线程进行测试 测试环境说明 服务器: [09:36:56] ver. 1.7.0#20160801-sha1:383273e3 [09:36:56] OS: Linux 2.

Ocelot的中间代码是仿照国外编译器相关图书Modern Compiler Implementation 中所使用的名为Tree 的中间代码设计的.顾名思义,Tree 是一种树形结构,其特征是简单,而且方便转换为机器语言. 例如以下代码: int main(int argc, char** argv) { return ++argc; } 会被转换成如下的中间代码: <<IR>> (G:\编译原理\自制编译器\源码\test\hello_ir.cb:1) variables: f

关于"静态类型检查",想必使用C 或Java 的各位应该非常熟悉了.在此过程中将检查表达式的类型,发现类型不正确的操作时就会报错.例如结构体之间无法用+ 进行加法运算,指针和数值之间无法用* 进行乘法运算,将数组传递给参数类型为int 型的函数会出现莫名其妙的结果.在编译过程中检查是否符合这样的限制的处理就是静态类型检查. 在静态类型检查过程中也会实施隐式类型转换. /*入口 * */ public void check(AST ast) throws SemanticExceptio

从今天开始研究开发自己的编程语言Ocelot,从<自制编译器>出发,然后再自己不断完善功能并优化. 编译器前端简单,就不深入研究了,直接用现成的一款工具叫JavaCC,它可以生成抽象语法树,抽象语法树是生成中间代码的关键,而中间代码又是生成后端代码的关键. 整个编译器代码采用java语言编写,主要功能是对JavaCC生成的抽象语法树进行语义分析.优化,最后生成优化后的汇编代码,然后再用汇编器对汇编代码汇编生成机器码,最后再用命令链接生成Linux可执行文件,就可以直接在Linux上运行了. 整

介绍 今天给大家介绍一款开源的性能测试工具 wrk,简单易用,没有Load Runner那么复杂,他和 apache benchmark(ab)同属于性能测试工具,但是比 ab 功能更加强大,并且可以支持lua脚本来创建复杂的测试场景. wrk 的一个很好的特性就是能用很少的线程压出很大的并发量, 原因是它使用了一些操作系统特定的高性能 I/O 机制, 比如 select, epoll, kqueue 等. 其实它是复用了 redis 的 ae 异步事件驱动框架. 确切的说 ae 事件驱动框架并

.NET Core 超强性能测试组件BenchmarkDotNet 支持Full .NET Framework, .NET Core (RTM), Mono. BenchmarkDotNet支持 C#, F#, 和Visual Basic,可以跨平台运行. 而且支持各种报表导出,相当的方便. GitHub: https://github.com/PerfDotNet/BenchmarkDotNet 下面我们来实际使用及体验. 本篇主要讲解在.NET Core 应用中使用 BenchmarkDot

C#中实现并发的几种方法的性能测试 0x00 起因 去年写的一个程序因为需要在局域网发送消息支持一些命令和简单数据的传输,所以写了一个C/S的通信模块.当时的做法很简单,服务端等待链接,有用户接入后开启一个线程,在线程中运行一个while循环接收数据,接收到数据就处理.用户退出(收到QUIT命令)后线程结束.程序一直运行正常(当然还要处理“TCP粘包”.消息格式封装等问题,在此不作讨论),不过随着使用的人越来越多,而且考虑到线程开销比较大,如果有100个用户链接那么服务端就要多创建100个线程,

​关于直播的技术文章不少,成体系的不多.我们将用七篇文章,更系统化地介绍当下大热的视频直播各环节的关键技术,帮助视频直播创业者们更全面.深入地了解视频直播技术,更好地技术选型. 本系列文章大纲如下: (一)采集 (二)处理 (三)编码和封装 (四)推流和传输 (五)延迟优化 (六)现代播放器原理 (七)SDK 性能测试模型 本篇是<视频直播技术详解>系列的最后一篇直播云 SDK 性能测试模型,SDK 的性能对最终 App 的影响非常大.SDK 版本迭代快速,每次发布前都要进行系统的测试,测试要

# PostgreSql性能测试 ## 1. 环境+ 版本:9.4.9+ 系统:OS X 10.11.5+ CPU:Core i5 2.7G+ 内存:16G+ 硬盘:256G SSD ## 2. 测试情况 ### 2.1 测试表结构 ```sql/* Navicat Premium Data Transfer Source Server : postgresql Source Server Type : PostgreSQL Source Server Version : 90409 Sourc

并发用户 并发一般分为两种情况.一种是严格意义上的并发,即所有的用户在同一时刻做同一件事情或者操作.这种操作一般指做同一类型的业务,比如在信用卡审批业务中,一定数目的用户在同一时刻对已经完成的审批业务进行提交.还有一种特例,即所有用户进行完全一样的操作,例如在信用卡审批业务中,所有的用户可以一起申请业务,或者修改同一条记录.另外一种并发是广义范围的并发.这种并发与前一种并发的区别是,尽管多个用户对系统发出了请求或者进行了操作,但是这些请求或者操作可以是相同的,也可以是不同的.对整个系统而言,仍然

针对目前接手的web前端的性能,一时间不知道从什么地方入手,然后经过查找资料,发现其实还是蛮简单的. 前端性能测试对象: HTML.CSS.JS.AJAX等前端技术开发的Web页面 影响用户浏览网页速度的因素: 服务端数据返回.网络传输.页面渲染等 前端性能测试目的: 计算出包含页面渲染.网络传输以及服务器端解析等综合因素在内的加载时间等指标,对该页面性能进行评估分析,找出影响性能的主要因素和瓶颈,并在此结果的基础上,给出一定的优化建议和解决方案,从而提升用户体验 页面结构分析工具: YSlow

续接--基于webdriver的jmeter性能测试-Eclipse+Selenium+JUnit生成jar包 在进行测试前先将用于支持selenium录制脚本运行所需的类包jar文件放到jmeter安装路径下的lib文件夹中,如下图所示: selenium录制脚本运行所需的类包jar文件可通过官网下载或者下载本人已整理好的lib. 配置完lib后将eclipse编辑成功后导出的jar文件拷贝到lib文件夹下的Junit子文件夹中,双击jmeter安装路径中bin文件夹下的jmeter.bat文