前段时间,在对系统进行改版后,经常会有用户投诉说页面响应较慢,我们看了看监控数据,发现从接口响应时间的平均值来看在500ms左右,也算符合要求,不至于像用户说的那么慢,岁很费解,后来观察其它的一些指标发现确实是有问题,这个指标就是P95,P99.9,我们发现虽然平均响应时间并不高,但P95和P99.9却达到了2s以上,说明我们的接口确实存在慢查询.于是捞取了一些慢查询的请求日志终于发现问题.那么P95.P99又代表什么意思呢? 通常,我们对服务响应时间的衡量指标有Min(最小响应时间).Max(

坦白说也是机缘巧合,在硕士生阶段进入分布式系统领域学习.无论是大规模存储或计算,其核心也是运用分布式技术利用并行性来解决数据密集型应用的需求.最近开始在啃这本<Designing Data-Intensive Applications>大部头,作者Martin Kleppmann在分布式数据系统领域有着很深的功底,并在这本书中完整的梳理各类纷繁复杂设计背后的技术逻辑,不同架构之间的妥协与超越,很值得开发人员与架构设计者阅读. 很可惜的是国内目前并没有对应的中文版本,这个系列算是一个读书感悟,同

0x00 概述 Prometheus 是一个开源监控系统,它本身已经成为了云原生中指标监控的事实标准,几乎所有 k8s 的核心组件以及其它云原生系统都以 Prometheus 的指标格式输出自己的运行时监控信息.我在工作中也比较深入地使用过 Prometheus,最大的感受就是它非常容易维护,突出一个简单省心成本低.当然,这当中也免不了踩过一些坑,下面就总结一下. # 假如你没有用过 Prometheus,建议先看一遍 官方文档 0x01 接受准确性与可靠性的权衡 Prometheus 作为一个

https://mysqlserverteam.com/whats-new-in-mysql-8-0-generally-available/ 我们自豪地宣布MySQL 8.0的一般可用性. 现在下载! MySQL 8.0是世界上最受欢迎的开源数据库中令人兴奋的新版本,并且全面改进.一些关键的增强功能包括: SQL 窗口函数,公用表表达式,NOWAIT和SKIP LOCKED,降序索引,分组,正则表达式,字符集,成本模型和直方图. JSON 扩展语法,新功能,改进的排序和部分更新.使用JSON表

Metrics 主要有五大基本组件1:Counter  记录执行次数2:Gauge  获取某个值3:Meter  用来计算事件的速率4:Histogram  可以为数据流提供统计数据. 除了最大值,最小值,平均值外,它还可以测量 中值(median),百分比比如XX%这样的Quantile数据 5:Timer  用来测量一段代码被调用的速率和用时.等于Meter+Hitogram,既算TPS,也算执行时间. 这篇博文主要实现: 1.这五种指标的基本实现,写到控制台 2.指标实现队列长度监控 3.

MySQL 8.0 正式版 8.0.11 已发布,官方表示 MySQL 8 要比 MySQL 5.7 快 2 倍,还带来了大量的改进和更快的性能! 注意:从 MySQL 5.7 升级到 MySQL 8.0 仅支持通过使用 in-place 方式进行升级,并且不支持从 MySQL 8.0 降级到 MySQL 5.7(或从某个 MySQL 8.0 版本降级到任意一个更早的 MySQL 8.0 版本).唯一受支持的替代方案是在升级之前对数据进行备份. MySQL 8.0是全球最受欢迎的开源数据库的一个

https://docs.bonsai.io/article/123-capacity-planning Capacity Planning Capacity planning is the process of estimating the resources you’ll need over short and medium term timeframes. The result is used to size a cluster and avoid the pitfalls of inad

转自:https://medium.com/better-programming/load-testing-socket-io-web-applications-and-infrastructure-3e96011898e0 关于artillery的一个实践 Are you shipping a scalable real-time back end? This article provides a tutorial for load testing your Socket.IO-based W

本文由葡萄城技术团队翻译并首发 转载请注明出处:葡萄城官网,葡萄城为开发者提供专业的开发工具.解决方案和服务,赋能开发者. 我们很高兴今天.NET5.0正式发布.这是一个重要的版本-其中也包括了C# 9和F# 5大量新特性和优秀的改进.微软和其他公司的团队已经在生产和性能测试环境中开始使用了.这些团队向我们反馈的结果比较令人满意,它证明了对性能提升及降低Web应用托管成本的机会有积极的表现.从预览版1开始,我们一直在5.0上运行我们自己的网站.从我们目前的所见所闻来看,.NET5.0无需在升级上

小结: 1.内存消耗分析 list peek  定位到函数   https://mp.weixin.qq.com/s/_LovnIqJYAuDpTm2QmUgrA 使用pprof和go-torch排查golang的性能问题 原创 felix021 felix021 2019-09-22 最近线上服务压力很大,api的p99有点扛不住.广告业务对延时的要求普遍比较严格,有些adx设置的超时时间低至100ms,因此亟需找出性能热点.根据对目前系统情况的估计(和metrics埋点数据),大致估计问题出

Go vs C#, part 2: Garbage Collection | by Alex Yakunin | ServiceTitan - Titan Tech | Medium 目录 译者注 什么是垃圾回收? 什么是GCBurn? 峰值分配吞吐量("速度测试") GCBurn 测试 GC Burn测试结果 结论 .NET Core Go 两者的相同点 免责声明和后记 译者注 本文90%通过机器翻译,另外10%译者按照自己的理解进行翻译,和原文相比有所删减,可能与原文并不是一一对应

OAL简介 在流模式(Streaming mode)下,SkyWalking 提供了 观测分析语言(Observability Analysis Language,OAL) 来分析流入的数据. OAL 聚焦于服务,服务实例以及端点的度量指标,因此 OAL 非常易于学习和使用. 6.3版本以后,OAL引擎嵌入在OAP服务器运行时中,称为oal-rt(OAL运行时). OAL脚本现在位于/config文件夹,用户可以简单地改变和重新启动服务器,使其有效. 但是,OAL脚本仍然是编译语言,OAL运行时

系列 1 分钟快速使用 Docker 上手最新版 Sentry-CLI - 创建版本 快速使用 Docker 上手 Sentry-CLI - 30 秒上手 Source Maps Sentry For React 完整接入详解 Sentry For Vue 完整接入详解 Sentry-CLI 使用详解 Sentry Web 性能监控 - Web Vitals 目录 Apdex 失败率 吞吐量 (Total, TPM, TPS) 延迟 平均事务持续时间 P50 阈值 P75 阈值 P95 阈值 P

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大家好,我是来自阿里云的李煌东,今天由我为大家分享 Kubernetes 监控公开课的第二节内容:如何发现 Kubernetes 中服务和工作负载的异常. 本次分享由三个部分组成: 一.Kubernetes 异常定位存在痛点: 二.针对这些痛点,Kubernetes 监控如何更快.更准.更全的发现异常: 三.网络性能监控.中间件监控等典型案例解析. Kubernetes 异常定位存在痛点 当下的互联网架构中,越来越多的公司采用微服务 + Kubernetes 这样的架构,这样的架构有如下特点:

一.背景 2021年2月,收到反馈,视频APP某核心接口高峰期响应慢,影响用户体验. 通过监控发现,接口响应慢主要是P99耗时高引起的,怀疑与该服务的GC有关,该服务典型的一个实例GC表现如下图: 可以看出,在观察周期里: 平均每10分钟Young GC次数66次,峰值为470次: 平均每10分钟Full GC次数0.25次,峰值5次: 可见Full GC非常频繁,Young GC在特定的时段也比较频繁,存在较大的优化空间.由于对GC停顿的优化是降低接口的P99时延一个有效的手段,所以决定对该核

简介 在上一篇.NET性能优化-推荐使用Collections.Pooled一文中,提到了使用Pooled类型的各种好处,但是在群里也有小伙伴讨论了很多,提出了很多使用上的疑问. 所以特此写了这篇文章,补充回答小伙伴们问到的一些问题,和遇到某些场景如何处理. 问题分析 以下就是这两天收集到比较常见的问题,我都收集到一起,统一给大家回复一下. ArrayPool会不会无限扩大? 遇到的第一个问题就是我们Pooled类型依赖于ArrayPool进行底层数组的分配,那么我们一直使用Pooled类型会不

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

题目:给定单向链表的头指针和一个结点指针,定义一个函数在o(1)时间删除该结点.链表结点与函数的定义如下:struct ListNode{       int m_nValue;       ListNode *m_pNext;    }void DeleteNode(Listnode** pListHead, ListNode* pToBeDeleted); 思路:将要删除的结点的下一个结点的值复制到要删除的结点,删除下一个结点.如果是要删除最后一个结点,则要从头开始搜索.   测试用例: 1

3.5  有一农夫带一条狼,一只羊和一筐菜欲从河的左岸乘船到右岸,但受下列条件限制:(1)船太小,农夫每次只能带一样东西过河:(2)如果没有农夫看管,则狼要吃羊,羊要吃菜.请设计一个过河方案,是的农夫,狼,羊都能不受损失地过河,画出相应的状态空间图.   解: 由于状态变量有4个,每个状态变量都有2种取值,因此有以下16种可能的状态: S0=(1,1,1,1),S1=(1,1,1,0),S2=(1,1,0,1),S3=(1,1,0,0) S4=(1,0,1,1),S5=(1,0,1,0),S6=