概述 在本地针对项目的登录接口做了一次简单的压力测试.200并发持续120s,观察吞吐量 运行结束之后,吞吐量是这样的 如图所示,吞吐量波动巨大,完全不正常.现在我们需要去观察一下服务器了 mpstat -P ALL 1* 先看一下cpu的运行情况 可以发现cpu的利用率呈现一种阶梯式递增的趋势,但是负载却不高,说明cpu运行的问题不大 jstat -gcutil 1 1000观察一下内存gc的情况 老年代内存空间不足了,所以导致新生代的对象进不来,频繁fullgc,fullgc的时间又会很长,

首先我们要先了解下TPS的具体含义: TPS(Transaction Per Second):每秒事务数,指服务器在单位时间内(秒)可以处理的事务数量,一般以request/second为单位. 下面就说说压测中为什么TPS上不去的原因,影响它的一些因素: 1.网络带宽 在压力测试中,有时候要模拟大量的用户请求,如果单位时间内传递的数据包过大,超过了带宽的传输能力,那么就会造成网络资源竞争,间接导致服务端接收到的请求数达不到服务端的处理能力上限. 2.连接池 可用的连接数太少,造成请求等待.连接

一.TPS:Transactions Per Second(每秒传输的事物处理个数),即服务器每秒处理的事务数.TPS包括一条消息入和一条消息出,加上一次用户数据库访问.(业务TPS = CAPS × 每个呼叫平均TPS) TPS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送请求然后服务器做出反应的过程.客户机在发送请求时开始计时,收到服务器响应后结束计时,以此来计算使用的时间和完成的事务个数. 一般的,评价系统性能均以每秒钟完成的技术交易的数量来衡量.系统整体处理能力取决于处理能

转:https://www.cnblogs.com/imyalost/p/8309468.html 下面就说说压测中为什么TPS上不去的原因: 1.网络带宽 在压力测试中,有时候要模拟大量的用户请求,如果单位时间内传递的数据包过大,超过了带宽的传输能力,那么就会造成网络资源竞争,间接导致服务端接收到的请求数达不到服务端的处理能力上限. 2.连接池 可用的连接数太少,造成请求等待.连接池一般分为服务器连接池(比如Tomcat)和数据库连接池(或者理解为最大允许连接数也行). (关于连接池的具体内容

性能测试关注指标-TPS概述 一.TPS(Transaction per Second)定义 TPS是Transactions Per Second 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端向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程.客户端在发送请求时开始计时, 收到服务器响应后结束计时,以此来计算使用的时间和完成的事务数. 二.TPS的作用 1. TPS反应了系统在单位时间内处理业务的能力,这个值的高低,说明了系统处理能力的高低.TPS随着时间的变化逐渐变化,

转https://www.cnblogs.com/imyalost/p/8309468.html 先来解释下什么叫TPS: TPS(Transaction Per Second):每秒事务数,指服务器在单位时间内(秒)可以处理的事务数量,一般以request/second为单位. 关于性能测试的其他一些常见术语,可参考之前的博客:性能测试:常见术语浅析 下面就说说压测中为什么TPS上不去的原因: 1.网络带宽 在压力测试中,有时候要模拟大量的用户请求,如果单位时间内传递的数据包过大,超过了带宽的

性能测试中TPS上不去的几种原因 什么叫TPS: TPS(Transaction Per Second):每秒事务数,指服务器在单位时间内(秒)可以处理的事务数量,一般以request/second为单位.     TPS上不去的可能原因: 1.网络带宽 在压力测试中,有时候要模拟大量的用户请求,如果单位时间内传递的数据包过大,超过了带宽的传输能力,那么就会造成网络资源竞争,间接导致服务端接收到的请求数达不到服务端的处理能力上限. 2.连接池 可用的连接数太少,造成请求等待.连接池一般分为服务器

TPS(Transaction Per Second):每秒事务数,指服务器在单位时间内(秒)可以处理的事务数量,一般以request/second为单位. 压测中为什么TPS上不去的原因: .网络带宽 在压力测试中,有时候要模拟大量的用户请求,如果单位时间内传递的数据包过大,超过了带宽的传输能力,那么就会造成网络资源竞争,间接导致服务端接收到的请求数达不到服务端的处理能力上限. .连接池 可用的连接数太少,造成请求等待.连接池一般分为服务器连接池(比如Tomcat)和数据库连接池(或者理解为最

1. 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字节的读速度11w/s,写速度8.1w/s,都知道redis优点是多变的数据结构,string.List.hash.set.sortset,实际工作稍微复杂的环境往往都是各种结构混合使用,字符串长度各异,你需要的是真正在你的工作

转载自:  https://blog.csdn.net/lp284558195/article/details/80297208 参考:   https://blog.csdn.net/qq_20597727/article/details/81639838 1 概述 Kakfa起初是由LinkedIn公司开发的一个分布式的消息系统,后成为Apache的一部分,它使用Scala编写,以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用.目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera.Apache Storm.

1. Kafka概要设计 kafka在设计之初就需要考虑以下4个方面的问题: 吞吐量/延时 消息持久化 负载均衡和故障转移 伸缩性 1.1 吞吐量/延时 对于任何一个消息引擎而言,吞吐量都是至关重要的性能指标.那么何为吞吐量呢?通常来说,吞吐量是某种处理能力的最大值.而对于Kafka而言,它的吞吐量就是每秒能够处理的消息数或者每秒能够处理的字节数.很显然,我们自然希望消息引擎的吞吐量越大越好. 消息引擎系统还有一个名为延时的性能指标.它衡量的是一段时间间隔,可能是发出某个操作与接收到操作响应(r

1 概述 Kakfa起初是由LinkedIn公司开发的一个分布式的消息系统,后成为Apache的一部分,它使用Scala编写,以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用.目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera.Apache Storm.Spark等都支持与Kafka集成. Kafka凭借着自身的优势,越来越受到互联网企业的青睐,唯品会也采用Kafka作为其内部核心消息引擎之一.Kafka作为一个商业级消息中间件,消息可靠性的重要性可想而知.如何确保消息的精确传输?如何确保消息的准确存储?如何

Kakfa起初是由LinkedIn公司开发的一个分布式的消息系统,后成为Apache的一部分,它使用Scala编写,以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用.目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera.Apache Storm.Spark等都支持与Kafka集成. 一.kafka体系架构 一个典型的Kafka体系架构包括若干Producer(可以是服务器日志,业务数据,页面前端产生的page view等等),若干broker(Kafka支持水平扩展,一般broker数量越多,集群吞吐率越高),

一.概述 Kakfa起初是由LinkedIn公司开发的一个分布式的消息系统,后成为Apache的一部分,它使用Scala编写,以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用.目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera.Apache Storm.Spark等都支持与Kafka集成.   Kafka凭借着自身的优势,越来越受到互联网企业的青睐,唯品会也采用Kafka作为其内部核心消息引擎之一.Kafka作为一个商业级消息中间件,消息可靠性的重要性可想而知.如何确保消息的精确传输?如何确保消息的准确存储?

======================================================== 在InnoDB 1.0.x版本之前,InnoDB 存储引擎提供了 Compact 和 Redundant 两种格式来存放行记录数据,Redundant格式是为兼容之前版本而保留的,而Compact行格式在MySQL 5.0中引入,在 MySQL 5.6 版本中,默认设置为 Compact 行格式.在compact行格式中:1.使用5个字节来存放记录头信息(record header)

手写脚本 什么时候要手写? 可以有条件手写脚本的场景有两类: 有接口说明文档 没有借口说明文档,要去录制,录制不了,抓包手写 所需函数 我们这里讲的例子是基于 http 协议的,也是常见的两种请求类型:get+post,主要有以下 3 个函数 web_url web_custom_request web_submit_data 我们用开源的接口去试试这几个函数:https://www.apiopen.top/api.html 用法 那么,这三个函数的用法是怎样的的?什么请求最好用什么函数呢? 1

原文链接:http://www.infoq.com/cn/articles/depth-interpretation-of-kafka-data-reliability Kafka起初是由LinkedIn公司开发的一个分布式的消息系统,后成为Apache的一部分,它使用Scala编写,以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用.目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera.Apache Storm.Spark等都支持与Kafka集成. 1 概述 Kafka与传统消息系统相比,有以下不同: 它被设计

此文已由作者张镐薪授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. SQL与NoSQL 目前,对于互联网海量数据的存储以及处理,按使用场景,分为OLTP(联机事务处理,比如即时交易,强调快速响应与处理)与OLAP(联机分析处理,比如BI,强调多维数据分析).对于这些数据的存储,主要有两种解决方案,即基于SQL的关系型数据库,和NoSQL的非关系型数据库. 非关系型数据库在某些特定场景下有奇效,比如键值存储(redis,ROMA,Memcached)数据库应用在排行更新,会

转帖:http://www.infoq.com/cn/articles/depth-interpretation-of-kafka-data-reliability Kafka起初是由LinkedIn公司开发的一个分布式的消息系统,后成为Apache的一部分,它使用Scala编写,以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用.目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera.Apache Storm.Spark等都支持与Kafka集成. 1 概述 Kafka与传统消息系统相比,有以下不同: 它被设计为一

1 概述 Kakfa起初是由LinkedIn公司开发的一个分布式的消息系统,后成为Apache的一部分,它使用Scala编写,以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用.目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera.Apache Storm.Spark等都支持与Kafka集成. Kafka凭借着自身的优势,越来越受到互联网企业的青睐,唯品会也采用Kafka作为其内部核心消息引擎之一.Kafka作为一个商业级消息中间件,消息可靠性的重要性可想而知.如何确保消息的精确传输?如何确保消息的准确存储?如何

一.事物,思考时间,检查点,集合点 1.事务 lr里面的事物是lr运行脚本的基础.lr里面 要测试的三个维度都以事物为单位,所以一定要有事物.事务的概念贯穿loadrunner的使用,比如我们说的响应时间其实是事务的的相应时间;tps,每秒中处理的事务数.当脚本跑完之后没有响应时间,导致此种情况之一就是没定义事务. 而在录脚本时: 1.在录脚本是要添加事务 2.添加事务是为了准确的测出相应请求的响应时间,尽量保证每一个事务中只有一个请求.但当录制脚本的时候,在录制HTML脚本时,由于一个HTML