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
PS（Transactions Per Second）：每秒事务数 QPS（Query Per Second）：每秒请求数，QPS其实是衡量吞吐量的一个常用指标，就是说服务器在一秒的时间内处理了多少个请求。 并发数：并发数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。 峰值QPS： 原理：每天80%的访问集中在20%的时间里，这
问题： 有一台机器做性能压测的时候，无论开多少个线程，QPS一直压不上去，而服务器和数据库的性能指标（主要是CPU和内存）一直维持在很低的水平。 希望帮忙排查一下原因。 过去看了下进行压测的接口代码，逻辑很简单，就是一个数据库查询，所以不存在耗时操作的问题。 首先观察服务器（4c32g）和数据库
hystrix，框架，提供了高可用相关的各种各样的功能，然后确保说在hystrix的保护下，整个系统可以长期处于高可用的状态，100%。 高可用系统架构： 资源隔离、限流、熔断、降级、运维监控 资源隔离：让你的系统里，某一块东西，在故障的情况下，不会耗尽系统所有的资源，比如线程资源。 限流：高并发的流量
公司的并发量很大,担心使用ranger-hdfs插件后 namenode扛不住压力 所以需要本人进行压测 没有在网上找到其他文档 资料太少了 决定自己写一份 介绍下压测环境 15个节点 集群高可用两个namenode 主备 其中node2 为活动的namenode 环境如下: Architecture: x86_64CPU op-m
1、汇总1.1、概述信息： 版本2.1.0 master版本，tidb实例3个，tikv机器4台（实例14个）问题：线上某tidb集群的tikv机器宕机后，QPS表现直接至0，且恢复时间较长，几十分钟级别，且需要宕机的机器起来后，才能快速恢复业务 处理：升级， 2.1.0 master 版本 至 3.0.2 版本测试： 进行TiKV宕机测试（上面
原文链接：https://github.com/xiaojiaqi/10billionhongbaos/wiki/%E6%89%9B%E4%BD%8F100%E4%BA%BF%E6%AC%A1%E8%AF%B7%E6%B1%82%EF%BC%9F%E6%88%91%E4%BB%AC%E6%9D%A5%E8%AF%95%E4%B8%80%E8%AF%95 扛住100亿次请求？我们来试一试 XiaoJIaQI edited this pag
1. 前言前几天，偶然看到了 《扛住100亿次请求——如何做一个“有把握”的春晚红包系统”》一文，看完以后，感慨良多，收益很多。正所谓他山之石，可以攻玉，虽然此文发表于2015年，我看到时已经过去良久，但是其中的思想仍然是可以为很多后端设计借鉴。同时作为一微信后端工程师，看完以后又会思考，
前一段时间进行jmeter压测时，一直报错，查看了下日志才发现报了一堆non http response code: org.apache.http.connectionclosedexception，直接jmeter就没发送到服务端 本想加个Constant Throughput Timer去进行控制qps从而避免错误率，可是那样qps就不是服务器的最大压力值了。 想
1.背景 最近看了阿里巴巴中间件写的一篇文章，讲述了关于并发，RPS，RT之间的关系。感觉收获颇丰。自己使用JMeter工具对公式进行了验证。 2.验证 我们先来看几个基础知识定义： TPS：每秒完成的事务数。 QPS：每秒发送的请求数（同RPS）。 RT:交易响应时间。 VU虚拟用户数（VU是LR中的叫法，对
主流的应用架构： Redis和Memcache区别，优缺点对比 Memcache:代码层次类似Hash 支持简单数据类型 不支持数据持久化存储 不支持主从 不支持分片 Redis 数据类型丰富 支持数据磁盘持久化存储 支持主从 支持分片 为什么Redis能这么快Redis的查询速度：100000+QPS(QPS即 query per sec
很多大的互联网公司数据量很大，都采用分库分表，那么分库后就需要统一的唯一ID进行存储。这个ID可以是数字递增的，也可以是UUID类型的。 如果是递增的话，那么拆分了数据库后，可以按照id的hash，均匀的分配到数据库中，并且mysql数据库如果将递增的字段作为主键存储的话会大大提高存储速度。但
很多大的互联网公司数据量很大，都采用分库分表，那么分库后就需要统一的唯一ID进行存储。这个ID可以是数字递增的，也可以是UUID类型的。 如果是递增的话，那么拆分了数据库后，可以按照id的hash，均匀的分配到数据库中，并且mysql数据库如果将递增的字段作为主键存储的话会大大提高存储
QPS（https://blog.csdn.net/luozhonghua2014/article/details/80404386）我们遇到jmeter被假死死了，这里有2个原因，一是jmeter原本是java写的，heap受硬件限制需要调优，二是单机无法分解超大并发比如100万+并发压测，因此，我们分二部走，首先我们需要进行jmeter分布式部署和调配，二是我们
OPS 百度示意: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。 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（page view）即页面浏览量，通常是衡量一个网
高并发问题，需要了解 QPS：每秒请求或者查询的数量，在互联网领域指每秒响应请求数（HTTP请求） 吞吐量：单位时间内处理的请求数量（通常由QPS与并发数决定） 响应时间：从请求发出到收到响应花费的时间 PV：综合浏览量，即页面浏览点击量 UV：独立访客，即一定时间内相同访客，多次访问网站，只计算为一个
系统支持全所6W职工同时访问系统 PV计算带宽假设网站的平均日PV：10w 的访问量，页面平均大小0.4 M网站带宽 = 10w / （24 *60 * 60）* 0.4M * 8 =3.7 Mbps PV与并发假设网站的日平均PV：10w 的访问量，页面平均大小0.4 M，50个派生连接数并发连接数 = (100000PV / 86400秒 * 50个派生连接数 * 1
目录 概念 场景 分析 概念 高并发通常是指我们提供的系统服务能够同时处理很多请求。 了解下概念： QPS（TPS）：每秒钟reques/事务 数量，指每秒应对的请求数（http请求）； 吞吐量：单位时间内处理的请求数量（通常由QPS与并发数决定）； 响应时间：系统对一个请求做出响应的平均时间。例如系统处理
需求分析 目前的业务全站使用ThinkPHP 3.2.3，前台、后台、Cli、Api等。目前的业务API访问量数千万，后端7台PHP 5.6，平均CPU使用率20%。 测试数据 真实业务 php5.6:500 QPS php7.0:850 QPS 真实业务中减少一次Mysql查询业务或者减少一次Redis读写 php5.6:800 QPS php7.0:1250 QPS
每秒查询率 QPS Query Per Second 某个查询服务器 在 规定时间内 处理了多少流量 对应的fetches/sec，即每秒响应请求数，就是最大吞吐量 原理：每天80%的访问集中在20%的时间中，这20%的时间叫做峰值时间公式：(总pv * 80%) / (每天秒数 * 20%) = 峰值时间每秒请求数(QPS)机
并发数 = QPS*平均响应时间 QPS（TPS）：每秒钟request 每秒查询率QPS：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，即每秒请求数，即最大谈吐能力。 并发数：并发数和QPS是不同的概念，一般说QPS会说多少并发用户下QPS，当QPS相同时，并发用户数越大，网站并发处理能力越好。当
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。 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
概述 我们在用jmeter做性能测试的时候，有一些关键性的性能指标需要去分析。但是由于开源工具本身的局限性，这些指标在工具中的命名极易对我们造成混淆。所以我们需要对这些指标一一进行剖析。 指标分析 响应时间： 假设我们把响应时间分为如下几段： 用户通过客户端向服务端发出请求的时
影响数据库性能的因素：很多sql性能是慢查询造成的目前的mysql版本中，并不能支持多cpu并发运算，就是说一个sql只能用到一个cpu。常用qps、tps衡量cpu处理效率 qps/tps：每秒处理的查询量max_connections可以根据情况设置大一些。如果实际超出这个数，会造成要用的服务器无法
一 高并发的概念在互联网时代，并发，高并发通常是指并发访问。也就是在某个时间点，有多少个访问同时到来。 二 高并发架构相关概念1、QPS (每秒查询率) : 每秒钟请求或者查询的数量，在互联网领域，指每秒响应请求数(指HTTP请求) 2、PV（Page View）：综合浏览量，即页面浏览量或者点击量，一
