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

github 项目地址: https://github.com/SilentCC/nginx_lua_qps_count nginx 是经常会用到的web 服务器,它有出色的并发性能,因此尝尝被用来当做负载均衡服务器,反向代理服务器. nginx 的安装很简单,我通常是使用docker 安装,在编写dockerfile 时加入自己想要的功能,这样的话就可以随时随地拿来用. 统计qps 功能的nginx 服务,我只是下面的将github上两个项目的内容组合在一起. 一个是:实时统计 nginx 状

增量统计日志行数(只统计上一秒) dns_qps.py #!/usr/bin/env python #_*_coding:utf-8_*_ import datetime import re import os log_files = './dns_logs' #填写要分析的源日志 seek_files = './seek_log.tmp' #生成的临时文件,只用于保存位置seek信息,建议放/tmp/下 last_second = datetime.datetime.now() - datet

单位时间的请求数就是QPS,那么在nginx服务的网站下,如果要统计QPS并且按从高到低排列,需要使用awk配合sort进行处理awk做的主要工作是把access每行日志按分隔符分开,然后循环每一行,存到一个数组里,如果只按时间不区分脚本路径,数组里存的数据是比如arr['[28/Nov/2019:14:12:23']=20 key是时间,value是次数 使用下面这个shell可以统计到只按时间的QPScat /var/log/nginx/access.log|awk '{a[$4]+=1;}

QPS:每秒查询率(Query Per Second) ,每秒的响应请求数,也即是最大吞吐能力.QPS = req/sec = 请求数/秒QPS统计方式 [一般使用 http_load 进行统计]QPS = 总请求数 / ( 进程总数 * 请求时间 )QPS: 单个进程每秒请求服务器的成功次数峰值QPS:原理:每天80%的访问集中在20%的时间里,这20%时间叫做峰值时间公式:( 总PV数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS)PV:访问量即Page

术语说明: QPS = req/sec = 请求数/秒 [QPS计算PV和机器的方式] QPS统计方式 [一般使用 http_load 进行统计] QPS = 总请求数 / ( 进程总数 *   请求时间 ) QPS: 单个进程每秒请求服务器的成功次数 单台服务器每天PV计算 公式1:每天总PV = QPS * 3600 * 6 公式2:每天总PV = QPS * 3600 * 8 服务器计算 服务器数量 =   ceil( 每天总PV / 单台服务器每天总PV ) [峰值QPS和机器计算公式]

QPS(Query Per Second)意思为"每秒查询率",是一台服务器每秒能够相应的查询次数,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.同时也代表一种计算机编程语言,用于数据分析和表报产出. 计算方法 QPS统计方式 [一般使用 http_load 进行统计] QPS = 总请求数 / ( 进程总数 * 请求时间 ) 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.

英文解释: PV=page viewTPS=transactions per secondQPS=queries per secondRPS=requests per second RPS=并发数/平均响应时间 术语说明: QPS = req/sec = 请求数/秒 [QPS计算PV和机器的方式] QPS统计方式 [一般使用 http_load 进行统计]QPS = 总请求数 / ( 进程总数 * 请求时间 )QPS: 单个进程每秒请求服务器的成功次数 单台服务器每天PV计算公式1:每天总PV

QPS:每秒查询率(Query Per Second) ,每秒的响应请求数,也即是最大吞吐能力.QPS = req/sec = 请求数/秒QPS统计方式 [一般使用 http_load 进行统计]QPS = 总请求数 / ( 进程总数 * 请求时间 )QPS: 单个进程每秒请求服务器的成功次数峰值QPS:原理:每天80%的访问集中在20%的时间里,这20%时间叫做峰值时间公式:( 总PV数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS)PV:访问量即Page

PV.TPS.QPS是怎么计算出来的?   QPS = req/sec = 请求数/秒 [QPS计算PV和机器的方式] QPS统计方式 [一般使用 http_load 进行统计]QPS = 总请求数 / ( 进程总数 * 请求时间 )QPS: 单个进程每秒请求服务器的成功次数 单台服务器每天PV计算公式1:每天总PV = QPS * 3600 * 6公式2:每天总PV = QPS * 3600 * 8 服务器计算服务器数量 = ceil( 每天总PV / 单台服务器每天总PV ) [峰值QPS和

QPS.PV .RT(响应时间)之间的关系 在进行系统性能压测和系统性能优化的时候,会涉及到QPS,PV,RT相关的概念,本文总结一下QPS,PV,RT之间的关系,放在博客备忘,本文参考了之前在淘宝工作时候的一些资料. QPS是什么? QPS:单个进程每秒请求服务器的成功次数QPS = req/sec = 请求数/秒 QPS如何统计? QPS统计方式 [一般使用 http_load 进行统计] QPS = 总请求数 / ( 进程总数 * 请求时间 ) 根据QPS推算PV: 单台服务器每天PV计算

术语说明: QPS = req/sec = 请求数/秒 [QPS计算PV和机器的方式] QPS统计方式 [一般使用 http_load 进行统计] QPS = 总请求数 / ( 进程总数 * 请求时间 ) QPS: 单个进程每秒请求服务器的成功次数 单台服务器每天PV计算 公式1:每天总PV = QPS * 3600 * 6 公式2:每天总PV = QPS * 3600 * 8 服务器计算 服务器数量 = ceil( 每天总PV / 单台服务器每天总PV ) [峰值QPS和机器计算公式] 原理:

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

QPS: 每秒查询率(Query Per Second) ,每秒的响应请求数,也即是最大吞吐能力. QPS = req/sec = 请求数/秒 QPS统计方式 [一般使用 http_load 进行统计] QPS = 总请求数 / ( 进程总数 * 请求时间 ) QPS: 单个进程每秒请求server的成功次数 峰值QPS: 原理:每天80%的訪问集中在20%的时间里,这20%时间叫做峰值时间 公式:( 总pv数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS)

PV=page viewTPS=transactions per secondQPS=queries per secondRPS=requests per second RPS=并发数/平均响应时间   pv 是指页面被浏览的次数,比如你打开一网页,那么这个网站的pv就算加了一次:tps是每秒内的事务数,比如执行了dml操作,那么相应的tps会增加:qps是指每秒内查询次数,比如执行了select操作,相应的qps会增加. 不同的应用系统tps,qps是没有可对比性的. QPS = req/se

QPS = req/sec = 请求数/秒 [QPS计算PV和机器的方式] QPS统计方式 [一般使用 http_load 进行统计]QPS = 总请求数 / ( 进程总数 *   请求时间 )QPS: 单个进程每秒请求服务器的成功次数 单台服务器每天PV计算公式1:每天总PV = QPS * 3600 * 6公式2:每天总PV = QPS * 3600 * 8 服务器计算服务器数量 =   ceil( 每天总PV / 单台服务器每天总PV ) [峰值QPS和机器计算公式] 原理:每天80%的访

一.概念: 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,在讨论一个系统的响应时间时,人们通常是指该系统所有功能的平均时间或者所有功能的最大响应时间.当然,往往也需要对每个或每组功能讨论其平均响应时间和最大响应时间. 对于单机

QPS:Queries Per Second意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,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. TPS是 TransactionsPerSecond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,最终利用这些信息来估计得分.客户机使 用加权协函数平均方法来计算客户机

QPS = req/sec = 请求数/秒 [QPS计算PV和机器的方式] QPS统计方式 [一般使用 http_load 进行统计] QPS = 总请求数 / ( 进程总数 * 请求时间 ) QPS: 单个进程每秒请求服务器的成功次数 单台服务器每天PV计算 公式1:每天总PV = QPS * 3600 * 6 公式2:每天总PV = QPS * 3600 * 8 服务器计算 服务器数量 = ceil( 每天总PV / 单台服务器每天总PV ) [峰值QPS和机器计算公式] 原理:每天80%的

每天有300W的pv,我们单台机器的QPS为58,大概需要部署几台这样机器? 一.总结 一句话总结: ( 3000000 * 0.8 ) / (86400 * 0.2 ) = 139 (QPS) 139 / 58 = 3 1.每天300w PV 的在单台机器上,这台机器需要多少QPS? ( 3000000 * 0.8 ) / (86400 * 0.2 ) = 139 (QPS) 二.假设一天中80%的访问都集中在20%的时间内(峰值), 每天有300W的pv,我们单台机器的QPS为58,大概需要