在grafana界面中发现不少499的状态码,在网上了解到出现499的原因大体都是说服务端处理时间过长,客户端主动关闭了连接.   既然原因可能是服务端处理时间太长了,看一下upstream_response_time时间可以了解到后端程序处理了多久. 先了解一下什么是upstream_response_time和request_time分别是什么: request_time:服务端从接受客户端请求的第一个字节到服务端应用程序处理完发送完响应数据的时间,包括请求数据时间.程序响应时间.输出响应时

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

最近部署环境时遇到一个古怪问题. 背景环境: tomcat服务器 :  192.168.13.78 简称t 依赖服务器 :  192.168.12.159 简称s 二者关系 :t服务器的tomcat应用启动的时候需要调用s服务器的2181端口 问题现象: connect Unable to connect to  192.168.12.159:2181 server within timeout: 12000 解决过程: 1. ping  发现是可以通的 ping 192.168.12.159

先附代码 /// <summary> /// 客户端Http(GET) /// </summary> /// <param name="strUrl">请求路径</param> /// <returns>response字符串</returns> public string HttpGet(string strUrl) { // string strEncodeUrl = HttpUtility.UrlEncode

Netty在Java NIO领域基本算是独占鳌头,涉及到高性能网络通信,基本都会以Netty为底层通信框架,Dubbo 也不例外.以下将以Dubbo实现为例介绍其是如何在NIO非阻塞通信基础上实现同步通信的. Dubbo为一种RPC通信框架,提供进程间的通信,在使用dubbo协议+Netty作为传输层时,提供三种API调用方式: 同步接口 异步带回调接口 异步不带回调接口 同步接口适用在大部分环境,通信方式简单.可靠,客户端发起调用,等待服务端处理,调用结果同步返回.这种方式下,在高吞吐.高性能

关于数据库连接池DBCP的关注源于刚刚结束的一轮测试,测试内容是衡量某Webserver服务创建用户接口的性能.这是一款典型的tomcat应用,使用的测试工具是Grinder.DBCP作为tomcat服务器常用的数据库连接池,其性能表现直接关乎应用的性能. 1.遇到的问题 当并发量增加到100时,该接口出现瓶颈,此时TPS接近400,如下图.但是服务端CPU和内存等资源并未达到瓶颈,服务器CPU使用率仅为30%,内存使用率为40%.监控到的javaMethod慢方法为incrAppAccount

年前接到个任务,说要解决线上一些手机客户端接口报错率很高的问题.拿到了监控邮件,粗略一看,各种50%+的错误率,简直触目惊心.这种疑难杂症解决起来还是挺好玩的,于是撸起袖子action. 最终的结果虽然报错问题得到了解决,但是感觉并不是最根本的解决方案. 下面把解决的过程和目前的问题放出来一起探讨下. 第一步,针对错误进行跟踪,初步定位问题 由于之前客户端同学在请求中添加了唯一标示request_id. 所以选择了一些报错的记录进行跟踪. 打开了jetty的request_log请求日志,经查发

本节的目标是做一些优化以满足对应用对延迟的需求.这次需要几个步骤,包括完善Java堆大小的配置,评估垃圾回收占用的时间和频率,也许还要尝试切换到不同的垃圾回收器,以及由于使用了不同的垃圾回收器,需要重新优化Java堆空间大小.       这一步有如下可能的结果:       1.应用的延迟需求被满足了.如果这一步的优化操作满足了应用的延迟需求,你可以继续下一步优化(优化吞吐量).       2.应用的延迟需求未被满足.如果这一步的优化操作未能满足延迟需求,你可能需要重新看看延迟需求是否合理或

事故经过 排查 总结 事故经过 11-01 12:00 中午午饭期间,手机突然收到业务网关非200异常报警,平时也会有一些少量499或者网络抖动问题触发报警,但是很快就会恢复(目前配置的报警阈值是5%,阈值跟当时的采样窗口qps有直接关系). 报警当时非200占比已经过10%并且在持续升高,根据历史规律应该很快就会恢复,我们稍微观察了几分钟(一边吃着很香的饺子一边看着手机),但是过了几分钟故障没有恢复而且占比升高了突破50%,故障逐渐升级(故障如果不在固定时间内解决会逐渐升级,故障群每次升级都会

目录1.高性能RPC框架:Socean.RPC 前言 经过一段时间的优化,Socean.RPC的性能又提高了一些,不过这差不多是socketAPM模型的极限了.本框架仅仅2000多行代码,无第三方框架引用,在双核PC上测试大约并发量13w.响应时间0.04ms,基本上实现了本框架的最初设计目的----用少量的代码实现一个高性能.高稳定性.高响应速度的RPC框架,不过跟其他RPC框架相比还少了动态代理这一块,先用常规序列化吧,以后应该会加上. 本次测试是在笔记本上运行的,CPU是i5 6200U(

499错误解决方案 499错误是什么?让我们看看NGINX的源码中的定义: ngx_string(ngx_http_error_495_page), /* 495, https certificate error */ ngx_string(ngx_http_error_496_page), /* 496, https no certificate */ ngx_string(ngx_http_error_497_page), /* 497, http to https */ ngx_strin

1.中断响应时间 实时操作系统的意义就在于能够在确定的时间内处理各种突发的事件,而中断这些事件.系统抢占调度的触发点,因而衡量嵌入式实时操作系统的最主要.最具有代表性的性能指标参数无疑是中断响应时间. 中断延迟时间是指从接收到中断信号到操作系统做出响应,并完成进入中断服务例程所需要的时间.中断延迟时间＝最大关中断时间+硬件开始处理中断到开始执行中断服务例程第一条指令之间的时间. 通俗地说:中断产生到内核执行中断处理程序第一条指令的时间. 2. x86中断处理和xenomai中断管理机制 2.1.

今天遇到一个问题,有用户反应,在site上打开报表,一直loading,出不来结果. 遇到这种问题,我立刻simulate用户使用Filter Condition,问题repro,看来不是偶然事件,通过SQL Server Profile Capture 到执行的查询语句. Step1,奇怪的是,在SSMS中执行,SQL Server 很快返回结果,初步结论是问题可能不是由于SQL Server 造成的(事实证明,我错了). 我的第一反应:是不是network的问题,点击F12,查看Networ

在开始菜单中找到Visual Studio 2013 >> Visual Studio Tools 选择86或64版本的VC命令提示符环境,我用的 VS2013 x86 Native Tools Command Prompt 这样应该就会配置好VC编译器的Path,环境变量中又有nvcc(cuda的c编译器)的Path 然后输入 nvcc cudaFileName.cu -o outFileName 这种格式,比如 nvcc hello.cu -o hello 就会编译hello.cu文件,生

1.问题描述 140.207.202.187 - - [18/May/2016:10:30:58 +0800] "POST/v3/violations HTTP/1.1" 499 0 "-" "-" 42.236.10.71 - - [18/May/2016:10:30:59 +0800] "POST /v3/violationsHTTP/1.1" 499 0 "-" "-" 2.问题分

LoadRunner 思考时间与事务响应时间的区别与关系   思考时间lr_think_time 就是一个事务要开始时思考的时间;比如 你要点击一个 登录按钮 我们都要点击这个按钮要先思考下 就是人为脑袋思维的延迟,还有手指点击鼠标的这个动作的时间 一般是1-5秒,这就是思考时间,性能测试模拟思考时间就是模拟真实人为动作的方式来做压力测试.一般在脚本中思考时间是这样写比较合理,在一个事务的结束点另一个事务的起始点,两者中间定义思考时间.lr_end_transaction("登录",

日志记录中HTTP状态码出现499错误有多种情况,我遇到的一种情况是nginx反代到一个永远打不开的后端,就这样了,日志状态记录是499.发送字节数是0. 老是有用户反映网站系统时好时坏,因为线上的产品很长时间没有修改,所以前端程序的问题基本上可以排除,于是就想着是Get方式调用的接口不稳定,问了相关人员,说没有问题,为了拿到确切证据,于是我问相关人员要了nginx服务器的日志文件(awstats日志),分析后发现日志中很多错误码为499的错误,约占整个日志文件的1%,而它只占全部报错的70%左

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QPS:每秒查询率(Query Per Second) ,每秒的响应请求数,也即是最大吞吐能力.QPS = req/sec = 请求数/秒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峰值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)PV:访问量即Page

实现起来很简单,一个Filter就可以搞定!!! /// <summary> /// 监控接口执行时间 /// </summary> public class TimingActionFilter : ActionFilterAttribute { private static readonly Logger logger = LogManager.GetCurrentClassLogger(); private const string Key = "__action_