你如果要对自己刚刚搭建好的redis做一个基准的压测，测一下你的redis的性能和QPS（query per second） redis自己提供的redis-benchmark压测工具，是最快捷最方便的，当然啦，这个工具比较简单，用一些简单的操作和场景去压测 1、对redis读写分离架构进行压测，单实例写QPS+单实例读QPS redis-3.2.
基础实战： 业务说明: 测试20个用户访问xx网站 在负载达到3QPS时平均响应时间。 QPS: Query Per Second 每秒查询（请求）率，一台服务器每秒能够处理的查询次数。 添加线程组》https请求 添加常用吞吐量定时器：方便控制给定的取样器发送请求的吞吐
QPS(Query Per Second) 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) 。 机器：峰值时间每秒QPS / 单台机器的QPS = 需要的机器 。 每天300w PV 的在单台机器上，这台机器需要多少QPS？ ( 3000000
题记：在用 loadrunner 的时候可以生成一个 HTML 的报告，并且里面包含各种图表，各种详细的数据。而在使用 Jmeter 测试完后并不能直接生成 Html 的报告（无论是用 GUI 还是命令行启动）。 经过查找资料发现 Jmeter 的 extras 目录下有生成 HTML 的 xsl 样式表，其实 Jenkins+ant+Jmeter 生
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) 。 机器：峰值时间每秒QPS / 单台机器的QPS = 需要的机器 。 每天300w PV 的在单台机器上，这台机器需要多少QPS？ ( 3000000 * 0.8 ) / (86400 *
jmeter是一个用于负载功能测试和性能测试的工具，该工具在使用过程中会出现一些问题，在此进行简单整理。 设置好qps后，执行jmx文件，压力达不到既定需求。 出现该问题的原因可能有以下两种： （1）对于qps的设置 或者 计算 存在问题 在jmeter中一般使用Constant Throughput Timer设置qps
1.1高并发介绍 1、高并发中一些概念 1. PV(访问量)： 页面访问量，页面刷新一次算一次。 2. UV(独立访客)： 即Unique Visitor，一个客户端（电脑，手机）为一个访客； 3. DAU(日活跃用户数)：登录或使用了某个产品的用户数，这与流量统计工具里的访客（UV）概念相似。 4.峰值QPS： 原理：每天80%的访问集中
QPS（Queries Per Second）: 每秒查询率，每秒钟处理完请求的次数；指发出请求到服务器处理完成功返回结果，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。例如在server中有个counter，每处理一个请求加1，1秒后counter=QPS。对于衡量单个
1、V 即 page view，页面浏览量 用户每一次对网站中的每个页面访问均被记录1次。用户对同一页面的多次刷新，访问量累计。 2、UV 即 Unique visitor，独立访客 通过客户端的cookies实现。即同一页面，客户端多次点击只计算一次，访问量不累计。 3、IP 即 Internet Protocol 本意本是指网
最近压测一项目，遇到的性能问题比较典型，过程记录下来，给大家做定位调优参考； 表象： 单接口负载测试，qps最高到300，响应时间200ms，应用cpu达到90%以上，8c机器，如下图，写到这里可能有部分同学就想说：处理能力还可以，不行就加机器,扩节点！ 当然这是一种解决方案，但我认为如果直接这么去做，这
MySQL 的QPS吞吐量或者说TPS与很多因素有关，例如CPU、内存以及硬盘等。 《高性能MySQL》第三版 1.5小节对各个版本的MySQL进行了测试，其结果如下。 测试机器 测试机器Cisco UCSC250 内存384GB 存储引擎是InnoDB 测试的数据集2.5GB MySQL的buffer pool设置为4GB 从上面的数据看，最
文章目录影响MySQL性能的几大因素大表带来的风险大事务带来的风险 影响MySQL性能的几大因素 通常来说 ，有以下几点 慢SQL（重点） 、 主机的硬件资源（CPU、内存、磁盘I/O等）、网卡流量等等 超高的QPS和 TPS QPS（Queries Per Second 每秒处理的查询量） ： 假设处理一个SQL 需要 10m
Java代码安全规范 本文目的 故障分析 资源分析 安全条目 QPS CPU Memory 磁盘I/O Network 代码工程 Web安全 附录 Redis网卡打满参照表 参考 本文目的 向Nasa的《NASA的10条代码编写原则》学习，目的有二：一是约束Java代码的使用、规避较高危的代码，二是code review更易识别。
基本假定： 1）n2 <= n1，开多了也没用 2）qps1 <= qps2，否则下游服务冲垮 两种算法： 1 1.1 redis n2=n1，n=n1=n2=5，单线程响应时间=30+20=50ms，单线程qps=1/0.05=20，总qps=单线程qps*n=100 1.2 redis n2=1，n=n1=5，单线程响应时间=30+100=130ms，单线程qps=1/0.13=7.69，总qps=7.69*5=38.46
本文对比了几种分布式ID生成方案，目前暂时有三家厂商的方案被列入，它们分别是：百度的 UidGenerator，美团的 Leaf，滴滴（小橘）的 TinyId。 分布式ID生成，根据目前分析的方案总结下来，有两种模式： （1）类 snowflake 模式：ID 64 bit，解决 worker Id 的唯一性分发即可大幅提升此模式的性能。但通常要面
前段时间做了一个压测项目，对压测过程中学到的知识进行了总结，在此和大家分享下： 一、确定压测的目的 1. 通过不断加压，得到服务器峰值，找出系统瓶颈。 2. 验证系统的稳定性。 3. 确定系统各项指标是否满足上线预估目标。 4. 为后期性能优化提供参考依据。 二、解决环境问题 压测
转自：https://www.cnblogs.com/wyy123/p/9258513.html 用户在使用 MySQL 实例时，会遇到 CPU 使用率过高甚至达到 100% 的情况。本文将介绍造成该状况的常见原因以及解决方法，并通过 CPU 使用率为 100% 的典型场景，来分析引起该状况的原因及其相应的解决方案。 常见原因 系统执行应用提
热点规则热点就是经常访问的数据。很多时候我们希望争对某一些热点数据，然后来进行限制。比如说商品的信息这个服务，我们给它做一个限流，qps是100，某一天我想做一个秒杀活动，可能会有很大的流量，这个时候一个商品的qps就达到100了，这个时候就会把流量给他控制住。其他的商品就都看不了。
参考并做个记录。 高并发主要就是为了提高QPS,降低RT。并且同时保证数据的正确性、系统的可用性就OK了。 1、网站并发量上来了？啥都不要管，先扩容，堆机器。机器多了自然需要集群技术、负载均衡了。（提升QPS） 2、机器多了也扛不住了？服务拆分，把集中式部署改成分布式部署。（提升QPS） 3、分布
其实，高并发并不神秘，说白了就是想办法搞定两个指标：提升QPS（Query Per Second，每秒查询率 ,每秒的响应请求数，也即是最大吞吐能力）、降低RT（响应时间，系统对请求作出响应的时间（一次请求耗时））。并且同时保证数据的正确性、系统的可用性就OK了。 1、网站并发量上来了？啥都不要管，先扩容，
1、获得TPS插件 https://www.cnblogs.com/beginner-boy/p/7806220.html 参见，已保存百度云盘 2、添加后，记得使用调度器——每秒50个并发，持续60秒，观察TPS 3、TPS，执行一次事务（包括请求、请求服务器、等待服务器返回等等，比如一个TPS事务，可能触发3个QPS请求） PS：一秒钟处理
1服务器配置信息: 500M内存 centos nginx php7 开启opcache 2.yii2 Requests per second: 279.81 [#/sec] (mean) 3 ci Requests per second: 580.91 [#/sec] (mean) 4原生php Requests per second: 4834.89 [#/sec] (mean) 5 laravel Requests per second
Memcached可以利用多核优势，单实例吞吐量极高，可以达到几十万QPS（取决于key、value的字节大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在4-6w左右）。适用于最大程度扛量。 支持直接配置为session handle。Memcached可以利用多核优势，单实例吞吐量极高，可以达到几十万QPS（取决于ke
一、QPS/TPSQPS：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
