微服务保护 1.初识Sentinel 1.1.雪崩问题及解决方案 1.1.1.雪崩问题 微服务中，服务间调用关系错综复杂，一个微服务往往依赖于多个其它微服务。 如图，如果服务提供者I发生了故障，当前的应用的部分业务因为依赖于服务I，因此也会被阻塞。此时，其它不依赖于服务I的业务似乎不受影响。 但是
并发数表示同时请求的用户/线程数。 QPS表示每秒执行的请求数。 例如在预估秒杀系统需要支持的QPS时： 并发数表示可能参与秒杀的线程数(约等于用户数，但是也要考虑是否有爬虫流量)。 要求秒杀接口响应时间在50ms内。 QPS = 并发数 * (50 / 1000) 所以 QPS是通过并发数和接口平
压测术语 负载 对被测系统不断施加某种特征的压力，直到性能指标超过预期或某项资源使用达到饱和，以验证系统的处理极限，为系统性能调优提供依据； RPS 每秒发送请求数/吞吐率 RPS：Requests Per Second 意思是 每秒发送请求数/吞吐率。指客户端每秒发出的请求数。在不单独讨论“事务”的
【问题1】 华为推送是否有条数限制？ 【解决方案】 推送次数限制：每天向某个设备上某个应用发送消息数量不超过3000条，超过3000条进行限流（限流24小时后恢复）。 推送速率限制：华为推送对推送速度的分配，主要依据应用在华为终端上的月活和应用类型进行计算分配。 应用QPS=应用MAU 㗠应用
稳定的数据库和服务器环境 平常网站运行正常 双十一的时候，web服务器压力增大（多买几个服务器也能解决）、数据库服务器压力增大（数据库服务器强调一致性和完整性，所以不能复制多个），所以重点解决数据库服务压力。 常见的数据库架构：一个主服务器架构+多个从服务器架构 带来的问题： 一个主服
sed -ri "s/(QPS_FOR_REPLACE\">)(.*)(<.*)/\148\3/g" beebot_baseline_ANA.jmx sed -ri "s/(QPS_FOR_REPLACE\">)(.*)(<.*)/\1${qps}\3/g" beebot_baseline_ANA.jmx
2. 背景知识 QPS：Queries per second 每秒的请求数目 PPS：Packets per second 每秒数据包数目 摇红包：客户端发出一个摇红包的请求，如果系统有红包就会返回，用户获得红包 发红包：产生一个红包里面含有一定金额，红包指定数个用户，每个用户会收到红包信息，用户可以发送拆红
1.名词解释 资源名：唯一名称，默认请求路径 针对来源：Sentinel可以针对调用者进行限流，填写微服务名，默认default（不区分来源） 阈值类型/单机阈值： QPS（每秒钟的请求数量）：当调用该API的QPS达到阈值的时候，进行限流 线程数：当调用该API的线程数量达到阈值的时候，进行限流 是否集群：当
1.系统规则 Sentinel 系统自适应限流从整体维度对应用入口流量进行控制，结合应用的 Load、CPU 使用率、总体平均 RT、入口 QPS 和并发线程数等几个维度的监控指标，通过自适应的流控策略，让系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡，让系统尽可能跑在最大吞吐量的同时保证系统整体的稳
一：向关系型数据库sayno 一个真正的大型互联网面向c端的服务都不会直接使用数据库作为自己的存储系统,无论你是采用的是分库分表还是底层用了各种优秀的连接池等,mysql/oracle在面对大型在线服务是存在天然的劣势,再如何优化,也难以抵挡qps大于50万流量带来的冲击。所以
微服务保护 今日内容介绍 初识Sentinel 流量控制 隔离和降级 授权规则 规则持久化 1.初识Sentinel 1.1.雪崩问题及解决方案[理解] 1.1.1.雪崩问题 微服务中，服务间调用关系错综复杂，一个微服务往往依赖于多个其它微服务。 如图，如果服务提供者I发生了故障，当前的应用的部分业务因
1. 前言 上面我们已经做到了接口以及场景压测，通过控制台输出结果，我们只需要将结果收集整理下来，最后汇总到excel上，此次压测报告就可以完成了，但收集报告也挺麻烦的，交给谁呢…… 找了一圈、没找到愿意接手的人，该怎么办呢……思考了会儿还是决定看看能否通过程序解决我们的难题吧，毕竟
jmeter进行固定吞吐量（QPS）测试 一般我们使用jmeter进行测试时，多考虑的是不同并发数下服务的性能，这些性能指标包括吞吐量、响应时间等。但在某些场景下，服务其实对于并发数并不是很敏感，反倒是平常作为性能指标的吞吐量会对服务性能产生影响，比如不同吞吐量下，服务的响应时间和错误率会
压测相关术语响应时间(RT) ：指系统对请求作出响应的时间.吞吐量(Throughput) ：指系统在单位时间内处理请求的数量QPS每秒查询率(Query Per Second) ：“每秒查询率”，是一台服务器每秒能够响应的查询次数，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(Transactio
我们在性能测试的过程中，有产品经理或技术总监 经常会问：我们的系统 支持多少并发用户数？ 为什么我们要关注 并发用户数这个指标呢？ 首先来谈谈 为啥 要关注 用户数 这个指标： 在性能测试的过程中，一个线程代表一个 VU（虚拟用户）， 随着 并发用户数的增加 理论上被测系统接收到的并发请
Axios请求并发限制 - 简书 https://www.jianshu.com/p/d3529d18cf59 0.2352020.07.29 18:41:34字数 845阅读 6,213 标签 NodeJS并发请求，并行请求，QPS限制，Axios并发限制，Axios并发请求 背景 由于调用第三方服务的API的时候，第三方对请求的QPS会有一定的限制，如百度的人脸识别接
ES实践 实现旅游网站的酒店搜索功能，完成关键字搜索和分页 @Override public PageResult search(RequestParams params) { try { // 1.准备Request SearchRequest request = new SearchRequest("hotel"); // 2.准备DSL // 2.1.query S
QPS: 请求进入的速度 并发数: 系统中同时存在的请求数 根据Little's Law，我们能得到如下的关系式： 并发数 = QPS * 耗时 以大学招生为例：大一新生的招收速度是5000人/年，每个学生在大学停留4年，整个大学的人数是20000，于是(下面的QPS改为以年为单位)： QPS 耗时 并发数
前言 性能测试指标是评估一个软件系统是否满足预期的一个标准。 常用的网站性能测试指标有：QPS、TPS、吞吐量、并发数、响应时间、性能计数器等。 并发数（Concurrent） 并发数（Concurrent）是指系统同时能处理的请求数量，这个也是反应了系统的负载能力。
简介 总结一些在开发中常见的名词。 名词 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。 TPS Transactions Per Second 也就是事务数/秒。一
背景 单位每年都会举行运动会，有一个2000m长跑的项目，大约每年报名人员为男选手40人，女选手20人，只有一条橡胶跑道。一次比赛10人齐跑，所以至少需要6场比赛。 2000米的完成时间要求是20分钟，超过20分钟不计数，所以比赛耗时我们计算为20分钟，加上比赛前的动员组织，比赛后的清场，我们假定每
简述 kong笔记 目录导航 前面介绍了kong的基本使用以及相关原理，那么接下来，我们需要对kong的性能做一个简单的了解。 性能压测 测试环境 机器类别及IP地址硬件配置操作系统软件配置网络环境kong服务1核2G/2核2G/2核4G/4核2G/4核4GAlpine Linux 3.13kong:2.5.0阿里云ack环境测
前言： 如何优化高并发服务,这里指的是qps在20万以上的在线服务,注意不是离线服务,在线服务会存在哪些挑战呢？①无法做离线缓存,所有的数据都是实时读的 ②大量的请求会打到线上服务,对于服务的响应时间要求较高,一般都是限制要求在300ms以内,如果超过这个时间那么对用户造成的
性能测试大致分以下几个步骤： 需求分析 脚本准备 测试执行 结果整理 问题分析 今天要说的是最后一个步骤——“问题分析”； 需求描述 有一个服务，启动时会加载一个1G的词表文件到内存，请求来了之后，会把请求词去词表里做模糊匹配，如果匹配到了就向一个后端服务发送一条ht
QPS （QPS，Queries-per-second）QPS即每秒查询率，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。 每秒查询率 因特网上，经常用每秒查询率来衡量域名系统服务器的机器的性能，即为QPS。 对应fetches/sec，即每秒的响应请求数，也即是最大吞吐能力。 计算关系： QPS = 并发
