Kafka 支持百万级 TPS 的秘密： （1）顺序写入数据，在 Partition 末尾追加，所以速度最优。 （2）使用 MMAP 技术将磁盘文件与内存映射，Kafka 可以像操作磁盘一样操作内存。 （3）通过 DMA 技术实现零拷贝，减少数据传输次数。 （4）读取数据时配合sendfile直接暴力输出，批量压缩把所有消息变成一个批量文
一、场景理解 在企业中，做性能测试会经常遇到，通过确定定义的某个预期性能指标值，要你验证实际的性能情况是否能够超过预期期。比如：期望某个接口系统的处理能力不低于 200 次/秒，问你，这样的场景，你如何设计？ 比如： 某个接口，做性能测试要求TPS满足50 某个接口，做性能测试要求支持1000个并
本文 GitHub https://github.com/SmileLionCoder/JavaFullStack 已收录，有程序员进阶技术栈全系列规划以及我的系列文章。 谈到大数据传输都会想到 Kafka，Kafka 号称大数据的杀手锏，在业界有很多成熟的应用场景并且被主流公司认可。这款为大数据而生的消息中间件，以其百万级TP
运维场景 我搭建了一个3m-3s的rocketmq集群（参考：3m-3s的rocketmq搭建），假设限制有一套master节点的机器发生了故障，需要摘除机器，该如何进行平滑运维？ 例如我搭建了一个3m-3s的broker集群，架构如下： 如果我要摘除集群中的broker-a节点，该如何操作？ 首先要明确的有三点： 第一点：首先要将
一、QPS，每秒查询QPS：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。互联网中，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。二、TPS，每秒事务TPS：是TransactionsPerSecond的缩
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1.进入apache官网https://www.apache.org/dist/jmeter/binaries下载Windows版本JMeter； 2.进入下载插件网页：https://jmeter-plugins.org/install/Install/ 下载plugin-manager.jar 并放在jmeter 的lib/ext文件夹 3.打开jmeter，打开选项菜单底部的plugins-manager
搭建好了RocketMQ的console之后，直接在浏览器打开http://{你的ip}:8080 默认会进入到驾驶舱（dashboard）。 总览 整体横向菜单分为八个部分： 运维：主要是设置nameserver和配置vipchannel 驾驶舱：控制台的dashboard，可以分别按broker和主题来查看消息的数量和趋势。 集群：整个RocketMq的集
一、线上问题：消息经常堆积起来，不能消费了，重启服务就能继续消费了。 消息堆积可能原因如下： 1. 生产速度大于消费速度，这样可以适当增加分区，增加consumer数量，提升消费TPS； 2. consumer消费性能低，查一下是否有很重的消费逻辑（比如拿到消息后写HDFS或HBASE这种逻辑就挺重的），看看是否可以优
首先第一题 并发指标分析的指标下列有哪些？ A：吞吐量 B：QPS C：TPS D：RT 正确答案是ABCD 根据大家的答题情况，可以看到有近30%的同学 没有选择RT哈~，其实RT，也就是Response Time，响应时间哈，下面我把每一个选项给大家挨个进行解析 吞吐量： 首先我们应该明确一个系统的吞吐量到底代表什么含义，一
上一期我讲了设计备选方案，在完成备选方案设计后，如何挑选出最终的方案也是一个很大的挑战，主要原因有： 每个方案都是可行的，如果方案不可行就根本不应该作为备选方案。 没有哪个方案是完美的。例如，A方案有性能的缺点，B方案有成本的缺点，C方案有新技术不成熟的风险。 评价标准主观
IOPS (Input/Output operations Per Second,既每秒处理I/O的请求次数) QPS (Query Per Second,既每秒请求、查询次数) TPS (Transcantion Per Second,既每秒事务数) 如果IOPS过高，分析原因： 内存不足，查询数据较多（一般为慢查询，但有时候并不是，单纯的查询数据较多），特别关注一下数据量
从两个层面定义性能场景的需求指标：业务指标和技术指标 业务指标和性能指标之间的关系： 从图中可以知道： 所有的技术指标都是在有业务场景的前提下制定的 技术指标和业务指标之间也要有详细的换算过程 性能测试行业常用的性能指标表示法： 1、TPS（Transactions Per Second）：每秒事务数
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
通常，功能上线之前，压测是必不可少的，可以从以下几个点进行优化 ： 1、Redis连接数、大key(hash key)。但凡用到线程池的地方，都是有优化空间的，合理设置线程池参数可以提高吞吐量。这些参数的设置是经过很多次的压测调整再压测这样试出来的； 2、Dubbo线程数、超时时间等； 3、内存缓存。如
1. 理解压力测试压力测试的理解，xxx的性能10w/s，对你有意义么？ 没有那家卖瓜的会说自己家的不甜，同样，没有哪个开源项目愿意告诉你在对它条件最苛刻的时候压力情况是多少，一般官网号称给你看的性能指标都是在最理想环境下的，毫无参考意义。举个栗子,redis官网压测的例子，256字节的读
吞吐量（TPS）、QPS、并发数、响应时间（RT）概念 转载自：https://www.cnblogs.com/longxiaojiangi/p/9259745.html 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
原文链接：系统吞吐量、TPS（QPS）、用户并发量、性能测试概念和公式 PS：下面是性能测试的主要概念和计算公式，记录下： 一．系统吞度量要素： 一个系统的吞度量（承压能力）与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。单个reqeust 对CPU消耗越高，外部系统接口、IO影响速度越慢，系统吞吐
1、uptime查看系统性能：一般系统建议每个cpu内核当前活动进程数不大于0.8，证明系统空闲；大于1且不大于3时，如果系统其他资源正常，系统性能也可以接受；任务数大于5，证明系统性能有问题了 平均负载：在特定时间间隔内运行队列的平均进程数 2、UV：一天内网站独立访客数 3、TPS计算：例如最高峰的
目录如何找到并发数、平均响应时间、tps的最佳平衡点？1、先回顾下基础，性能测试常用的指标有三个：并发、响应时间、tps2、需求指标：分为单指标和多指标3、 找到这三个指标同时最佳值的点，4、该怎么去找这个最佳平衡点呢？篇外话题: TPS和QPS的区别TPS：Transactions Per SecondQPS：Queries P
