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

例子:一个高速路有10个入口,每个入口每秒钟只能进1辆车1.请问1秒钟最多能进几辆车?   TPS=102.每辆车需要多长时间进行响应?   reponse time = 13.改成20辆车,每秒能进几辆?每辆车的响应时间是多长?   TPS = 10,reponse time = 1  (10个为一等份,分成两等份,平均tps (10/1+10/2)/2=7.5 平均响应时间(2+1)/2=1.54.入口扩展到20个,每秒能进几辆?每辆车的响应时间是多长?   TPS = 20,reponse

例子:一个高速路有10个入口,每个入口每秒钟只能进1辆车 1.请问1秒钟最多能进几辆车?    TPS=10 2.每辆车需要多长时间进行响应?    reponse time = 1 3.改成20辆车,每秒能进几辆?每辆车的响应时间是多长?    TPS = 10,reponse time = 1  (10个为一等份,分成两等份,平均tps (10/1+10/2)/2=7.5 平均响应时间(2+1)/2=1.5 4.入口扩展到20个,每秒能进几辆?每辆车的响应时间是多长?    TPS = 20

例子:一个高速路有10个入口,每个入口每秒钟只能进1辆车 1.请问1秒钟最多能进几辆车?    TPS=10 2.每辆车需要多长时间进行响应?    reponse time = 1 3.改成20辆车,每秒能进几辆?每辆车的响应时间是多长?    TPS = 10,reponse time = 1  (10个为一等份,分成两等份,平均tps (10/1+10/2)/2=7.5 平均响应时间(2+1)/2=1.5 4.入口扩展到20个,每秒能进几辆?每辆车的响应时间是多长?    TPS = 20

1. QPS QPS Queries Per Second 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, 即每秒的响应请求数,也即是最大吞吐能力. 2. TPS TPS Transactions Per Second 也就是事务数/秒.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. 3. QPS和TPS区别 (1) T

转载:http://langgufu.iteye.com/blog/1974211 Problem Description:1.每个表的结构及主键索引情况2.每个表的count(*)记录是多少3.对于创建索引的列,索引的类型是什么?count(distinct indexcol)的值是多少?4.最后一次对表进行分析是在什么时间,分析后,是否又对相关表做过大的操作5.索引最后一次rebuild,是在什么时间,此后对表的操作类型又是什么状况?索引中浪费的空间是多少?6.这些表的存储情况,表的存储参数

最佳线程数: 性能压测的情况下,起初随着用户数的增加,QPS会上升,当到了一定的阀值之后,用户数量增加QPS并不会增加,或者增加不明显,同时请求的响应时间却大幅增加.这个阀值我们认为是最佳线程数. 为什么要找最佳线程数 1.过多的线程只会造成,更多的内存开销,更多的CPU开销,但是对提升QPS确毫无帮助 2.找到最佳线程数后通过简单的设置,可以让web系统更加稳定,得到最高,最稳定的QPS输出 最佳线程数的获取: 1.通过用户慢慢递增来进行性能压测,观察QPS,响应时间 2.根据公式计算:服务器

https://github.com/google/seesaw ------------------------ 在分布式系统中,负载均衡是非常重要的环节,通过负载均衡将请求派发到网络中的一个或多个节点上进行处理.通常来说,负载均衡分为硬件负载均衡及软件负载均衡.硬件负载均衡,顾名思义,在服务器节点之间安装专门的硬件进行负载均衡的工作,F5便为其中的佼佼者.软件负载均衡则是通过在服务器上安装的特定的负载均衡软件或是自带负载均衡模块完成对请求的分配派发. 一般而言,有以下几种常见的负载均衡策略:

一.Tomcat安装部署 一.安装jdk和Tomcat 1.上传jdk和Tomcat mkdir -p /opt/tools/ /application ##jdk:jdk-8u131 tomcat:9.0 cd /opt/tools/ rz apache-tomcat-.M17.tar.gz jdk-8u131-linux-x64.tar.gz 2.解压jdk和Tomcat .jdk部署 tar xf jdk-8u131-linux-x64.tar.gz -C /application .0_

Tomcat是我们经常使用的 servlet容器之一,甚至很多线上产品都使用 Tomcat充当服务器.而且优化后的Tomcat性能提升显著,本文从以下几方面进行分析优化. 一.内存优化 默认情况下Tomcat的相关内存配置较低,这对于一些大型项目显然是不够用的,这些项目运行就已经耗费了大部分内存空间,何况大规模访问的情况.即使是本文中的这个只有一个页面的超小项目,在并发达到一定程度后也会抛出以下类似异常: 严重: Exception invoking periodic operation: ja

前面我们演示分析了100+个wireshark TCP实例,拥塞控制部分也介绍常见的拥塞处理场景以及4种拥塞撤销机制,但是我们一直使用的都是reno拥塞控制算法.实际上拥塞控制发展到今天已经有了各种各样的拥塞控制算法,而且普遍认为单纯基于丢包的reno拥塞控制算法已经不适应当前internet网络了,最近谷歌又折腾出了一个BBR拥塞控制算法,对比国内,还没有一个在TCP领域有突出贡献的公司,谷歌在TCP领域真是甩了其他公司好几条街.闲言少叙吧,拥塞控制关注的Scalability.RTT fai

Tomcat是我们经常使用的 servlet容器之一,甚至很多线上产品都使用 Tomcat充当服务器.而且优化后的Tomcat性能提升显著,本文从以下几方面进行分析优化. 一.内存优化 默认情况下Tomcat的相关内存配置较低,这对于一些大型项目显然是不够用的,这些项目运行就已经耗费了大部分内存空间,何况大规模访问的情况.即使是本文中的这个只有一个页面的超小项目,在并发达到一定程度后也会抛出以下类似异常: 严重: Exception invoking periodic operation: ja

默认参数 注: Connector 通常在%HOME_TOMCAT%/conf/servser.xml 文件内 # 正常参数 <Connector port=" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout=" redirectPort=" /> 配置参数调试 # 优化参数 <Connector port=" protocol="HTTP/1.1" maxThreads=&quo

一.事物,思考时间,检查点,集合点 1.事务 lr里面的事物是lr运行脚本的基础.lr里面 要测试的三个维度都以事物为单位,所以一定要有事物.事务的概念贯穿loadrunner的使用,比如我们说的响应时间其实是事务的的相应时间;tps,每秒中处理的事务数.当脚本跑完之后没有响应时间,导致此种情况之一就是没定义事务. 而在录脚本时: 1.在录脚本是要添加事务 2.添加事务是为了准确的测出相应请求的响应时间,尽量保证每一个事务中只有一个请求.但当录制脚本的时候,在录制HTML脚本时,由于一个HTML

jstack $PID #查看java进程的状态,分析tomcat卡死原因,定位java进程卡死的函数,调整代码 #RUNNABLE,在虚拟机内执行的.运行中状态,可能里面还能看到locked字样,表明它获得了某把锁. #BLOCKED,受阻塞并等待监视器锁.被某个锁(synchronizers)給block住了. #WATING,无限期等待另一个线程执行特定操作.等待某个condition或monitor发生,一般停留在park(), wait(), sleep(),join() 等语句里.

在Java中,内存泄露和其它内存相关问题在性能和可扩展性方面表现的最为突出.我们有充分的理由去具体地讨论他们. Java内存模型--或者更确切的说垃圾回收器--已经攻克了很多内存问题. 然而同一时候,也带来了新的问题.特别是在有着大量并行用户的J2EE运行环境下,内存越来越成为一种至关重要的资源. 乍看之下.这似乎有些奇怪,因为当前内存已经足够便宜,而且我们也有了64位的JVM和更先进的垃圾回收算法. 接下来.我们将会细致的讨论一下关于Java内存的问题.这些问题可以分为四组: 在Java中,内

  

前言 作为Java程序员,你有没有被JVM伤害过?面试的时候是否碰到过对JVM的灵魂拷问?   一.JVM 内存区域划分 1.程序计数器(线程私有) 程序计数器(Program Counter Register),也有称作为 PC 寄存器.保存的是程序当前执行的指令的地址(也可以说保存下一条指令的所在存储单元的地址),当 CPU 需要执行指令时,需要从程序计数器中得到当前需要执行的指令所在存储单元的地址,然后根据得到的地址获取到指令,在得到指令之后,程序计数器便自动加 1 或者根据转移指针得到下

分析问题的方法论 What-现象是什么样的 When-什么时候发生 Why-为什么会发生 Where-哪个地方发生的问 How much-耗费了多少资源 How to do-怎么解决问题 4. cpu 4.1 说明 针对应用程序,我们通常关注的是内核CPU调度器功能和性能. 线程的状态分析主要是分析线程的时间用在什么地方,而线程状态的分类一般分为: a.>b. off-CPU:等待下一轮上CPU,或者等待I/O.锁.换页等等,其状态可以细分为可执行.匿名换页.睡眠.锁.空闲等状态. 如果大量时间

1.        LoadRunner之-Block l  如何在一个脚本中实现不同事务不同次数的循环呢? l  案例:假如你想在一个脚本中,实现登录执行1次,查询执行2次,插入执行3次,怎么办?录3个脚本?每个事务分别在脚本中复制N次? l  当然不用,LR早就想到了你的需求,下面让我们隆重推出Block. l  位置:Run-time Settings--General--Run Logic l  操作: l  将你所要考察的事务设置在不同的Action内. l  在Run Logic中的

https://skyapm.github.io/document-cn-translation-of-skywalking/zh/6.2.0/concepts-and-designs/scope-definitions.html 定义了上面的字段之后,为了计算数据,skywalking定义了一种OAL脚本来进行聚合运算 https://skyapm.github.io/document-cn-translation-of-skywalking/zh/6.2.0/concepts-and-des