如果你不确定如何操作，可以查阅相关的操作系统文档。 在Linux系统中，你可以使用以下命令将wrk添加到PATH环境变量（假设你的当前用户是user）： # 6....--rate: 限制请求速率（每秒请求数），默认不限速。 3.2 执行测试 执行如下命令： wrk -t1 -d1s -c2 -s ....Req/Sec: 这部分显示的是每秒请求数的统计信息，包括平均请求数、请求数的标准差、最大请求数以及请求数分布在平均值正负一个标准差内的百分比。 Avg: 平均每秒请求数，这里是 29.80。...Stdev: 每秒请求数的标准差，这里是 10.76。 Max: 最大每秒请求数，这里是 40.00。 +/- Stdev: 每秒请求数分布在平均值正负一个标准差内的百分比，这里是 80.00%。...Requests/sec: 这显示的是平均每秒完成的请求数，这里是 29.81。 Transfer/sec: 这显示的是平均每秒读取的数据量，这里是 3.76KB。
多维性能压测能力 EvalScope 支持 延迟（如首 Token 延迟/TTFT）、吞吐量（每秒生成 Token 数/TGS）、GPU 利用率 等关键指标的高精度测量 。...成功完成并返回预期结果的请求数量 直接统计 失败请求数 Failed requests 由于各种原因未能成功完成的请求数量 直接统计 输出吞吐量 Output token throughput 每秒钟处理的平均标记...请求吞吐量 Request throughput 每秒钟成功处理的平均请求数 成功请求数 / 测试总时长 总延迟时间 Total latency 所有成功请求的延迟时间总和 所有成功请求的延迟时间之和...平均延迟 Average latency 从发送请求到接收完整响应的平均时间 总延迟时间 / 成功请求数 平均首token时间 Average time to first token 从发送请求到接收到第一个响应标记的平均时间...output tokens per request 每个请求的平均输出标记数 总输出token数 / 成功请求数 平均数据包延迟 Average package latency 接收每个数据包的平均延迟时间
对于为客户服务的应用程序，四个黄金信号通常很容易挑选： •延迟：完成请求的时间•流量：每秒服务的请求数•错误：处理客户端请求或访问资源时发生的应用程序错误•饱和度：当前正在使用的资源的百分比或数量 您需要跟踪的一些更重要的指标是与依赖项相关的指标...但是，他们将考虑到组成员之间所需的额外协调： •延迟：池响应请求的时间，与对等方协调或同步的时间•流量：池每秒处理的请求数•错误：处理客户端请求、访问资源或到达对等点时发生的应用程序错误•饱和度：当前使用的资源量...应用于外部依赖的黄金信号可能类似于： •延迟：从服务接收响应或从提供者提供新资源所需的时间•流量：推送到外部服务的工作量，向外部 API 发出的请求数•错误：服务请求的错误率•饱和度：使用的帐户限制资源量...（实例、API 请求、可接受的成本等） 这些指标可以帮助您识别依赖关系的问题，提醒您即将发生的资源耗尽，并帮助控制费用。...主要区别在于我们在这里收集的数据的范围和重要性： •延迟：完成用户请求的时间•流量：每秒用户请求数•错误：处理客户端请求或访问资源时发生的错误•饱和度：当前正在使用的资源的百分比或数量 由于这些指标与用户请求并行
灵活的配置选项 用户可通过命令行参数灵活配置测试目标、模型类型、并发数、请求数等关键参数，适应多种测试需求。 JSON输出支持 测试结果可输出为 JSON 格式，便于后续数据分析或与其他工具集成。...-num_requests：总请求数（必填） --concurrency：并发数（必填） 其他参数与上文类似，还可配置输出 token 数、请求超时、输出格式等。...RPS（每秒请求数，Requests Per Second） RPS 表示系统每秒能够处理的请求数量，是衡量系统吞吐能力的核心指标。...P99延迟（秒，P99 Latency） 指 99% 的请求响应时间低于该值，只有 1% 的请求耗时更长。...响应速度与延迟变化 并发数提升带来平均延迟的增加，单并发下平均延迟仅 1.098 秒，300 并发时增至 12.62 秒，P99 延迟也有类似趋势。高并发下部分请求耗时显著增加。
使用这个工具，只须指定同时连接数、请求数以及URL，即可测试网站或网站程序的性能。...通过ab发送请求模拟多个访问者同时对某一URL地址进行访问,可以得到每秒传送字节数、每秒处理请求数、每请求处理时间等统计数据。...命令格式： ab [options] [http://]hostname[:port]/path 常用参数如下： -n requests 总请求数 -c concurrency 一次产生的请求数，可以理解为并发数...头信息 更多参数请查看官方文档。...--latency 打印详细的延迟统计信息 --timeout 请求的最大超时时间(s) 使用示例： wrk -t8 -c100 -d30s --latency http://127.0.0.1:8080
而漏桶则充当消费者，以固定的速率从队列中消费请求，就像从桶底的孔洞中不断漏出水滴。 消费的速率等于限流阈值，例如每秒处理2个请求，即500毫秒消费一个请求。...漏桶的容量就像队列的容量，当请求堆积超过指定容量时，会触发拒绝策略，即新到达的请求将被丢弃或延迟处理。算法的实现如下： 漏桶容量：确定一个固定的漏桶容量，表示漏桶可以存储的最大请求数。...漏桶速率：确定一个固定的漏桶速率，表示漏桶每秒可以处理的请求数。 请求处理：当请求到达时，生产者将请求放入漏桶中。 漏桶流出：漏桶以固定的速率从漏桶中消费请求，并处理这些请求。...如果漏桶中有请求，则处理一个请求；如果漏桶为空，则不处理请求。 请求丢弃或延迟：如果漏桶已满，即漏桶中的请求数达到了容量上限，新到达的请求将被丢弃或延迟处理。.../秒 capacity int // 漏桶容量，最多可存储请求数 water int // 当前水量，表示当前漏桶中的请求数 lastLeakMs int64
限流的常见策略通常有以下几种：请求速率限流：限制单位时间内系统可以接受的最大请求数量。例如，每秒最多处理 100 个请求。当请求超过限制时，可以选择拒绝或延迟处理这些请求。...并发请求数限流：限制同时处理的请求数量。例如，限制系统只能同时处理100个并发请求。当并发请求数超过限制时，可以选择拒绝或排队等待。 用户级别限流：根据用户进行限流，限制每个用户的请求频率或数量。...例如，限制每个用户每分钟只能发送 10 个请求。当用户请求超过限制时，可以选择拒绝或延迟处理。 API 级别限流：根据 API 接口进行限流，限制每个接口的请求频率或数量。...例如，限制某个接口每秒只能处理 50 个请求。当接口请求超过限制时，可以选择拒绝或延迟处理。 当然，我们也可以在程序中使用多种策略混合限流，以保证内部微服务的稳定性。2.如何实现限流？...database: 0其中，name 必须等于“RequestRateLimiter”内置限流过滤器，其他参数的含义如下：redis-rate-limiter.replenishRate：令牌填充速度：每秒允许请求数
限流的常见策略通常有以下几种： 请求速率限流：限制单位时间内系统可以接受的最大请求数量。例如，每秒最多处理 100 个请求。当请求超过限制时，可以选择拒绝或延迟处理这些请求。...并发请求数限流：限制同时处理的请求数量。例如，限制系统只能同时处理100个并发请求。当并发请求数超过限制时，可以选择拒绝或排队等待。 用户级别限流：根据用户进行限流，限制每个用户的请求频率或数量。...例如，限制每个用户每分钟只能发送 10 个请求。当用户请求超过限制时，可以选择拒绝或延迟处理。 API 级别限流：根据 API 接口进行限流，限制每个接口的请求频率或数量。...例如，限制某个接口每秒只能处理 50 个请求。当接口请求超过限制时，可以选择拒绝或延迟处理。 当然，我们也可以在程序中使用多种策略混合限流，以保证内部微服务的稳定性。 2.如何实现限流？...database: 0 其中，name 必须等于“RequestRateLimiter”内置限流过滤器，其他参数的含义如下： redis-rate-limiter.replenishRate：令牌填充速度：每秒允许请求数
速率限制是一种关键的控制机制，用于管理 API 的请求流，非常类似于调节器。速率限制不仅仅是控制请求的总数，它还关系到如何以及在哪里应用这些限制。...例如， bucket 每秒添加5个令牌，并且每个令牌允许一个 API 请求，则最多可以处理每秒5个请求。...如果请求的活跃度较低，令牌会累积，只要有足够的令牌，每秒可以处理5个以上的请求，这就允许偶尔的爆发。 通过令牌桶，我们可以控制用户在给定时间段内可以发出的请求数，从而防止服务器过载。...然后根据当前滑动窗口(一个连续移动的时间框架)中的请求数确定速率限制。如果此窗口中的请求数超过阈值，新请求将被拒绝或排队。 固定窗口计数器对静态时间窗口施加严格的限制，导致每个窗口边缘的潜在爆发。...潜在延迟: 在流量极大的情况下，滑动窗口的连续计算会引入延迟。 6. 滑动窗口计数器 滑动窗口计数器结合了固定窗口计数器和滑动窗口日志方法的元素，旨在以更平衡的方式管理网络流量和 API 请求。
失败请求数 每秒请求数 ab 最大的问题在于无法通过参数控制每秒请求数。...随着CPU内核数的增加，在相同压力下响应延迟都有所降低，直到压力达到CPU性能极限。 但是，我们发现当CPU内核数从8增加到16的时候，每秒请求数没有太多的增长。...因此上述命令的平均延迟是≥ 500ms。 最后一个单元格中的数字分别表示： TCP连接建立数，包发送数，包接收数 从中我们可以清晰看出，在6核心机器上，最大每秒请求数从20k降低到了8k。...里程碑 #1 我们如何增加TCP连接数？非常简单，只需要通过sleep参数增加休眠时间。我们持续增加该参数，最终停留在60秒，既最终平均延迟在30秒左右。...上面表格数据中，每秒钟请求数非常高，但在实际生产环境中，单台HAProxy机器上的请求数要少很多（大约在300左右）。
通过这样做，跟踪提供了对请求采取的路径及其时间的宝贵见解，使开发人员能够掌握系统的不同元素如何相互交互。这种可见性有助于查明可能出现的性能瓶颈或问题。...每分钟/秒请求数 (RPM/RPS)： 每分钟请求数会追踪每分钟的传入请求数。它描述了在选定时间内接收到的 API 流量。这是一个至关重要的指标，用于了解系统承受的负载。...该指标还将揭示 API 在负载增加时的扩展效果。 响应时间（延迟）： 从请求发起到客户端收到响应所花费的总周转时间。延迟告诉我们 API 服务的响应速度有多慢/快。...它以 RPS（每秒受到限制的请求数）衡量。 采用指标 唯一的 API 消费者： 根据选定的时间范围，该指标衡量使用 API 服务的唯一消费者的数量。它以消费者的数量计算。...你可以使用 Prometheus 来监控你的 REST API。它是一款用于监控任何类型的时间序列数据（例如端点上的每秒请求数）的优秀工具。
基本概念： 速率限制： RateLimiter基于设置的速率限制来控制请求的流量。速率可以表示每秒、每分钟或每小时允许通过的请求数量。...如何使用RateLimiter： 初始化： 创建RateLimiter实例时，需要设置速率限制，指定允许通过的请求数量以及时间单位。...这个速率就是RateLimiter设置的速率限制，表示每秒允许通过的请求数。发放的令牌会累积在令牌桶中。 令牌消耗： 当有请求到达时，需要从令牌桶中获取令牌。...如果没有足够的令牌，请求可能被阻塞或者延迟处理，直到令牌桶中有足够的令牌。...设置稳定的速率限制： 业务需求： 确定系统能够处理的最大请求速率。 调优技巧： 设置合理的速率限制，确保系统在峰值负载下也能保持稳定。避免设置过高的速率，以免导致系统过载。 2.
它的延迟（管道长度）等于远程服务器的响应时间，加上网络/操作系统、Python/Twisted的延迟。我们可以调节并发请求数，但是对其它延迟无能为力。...如果你设置了CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP，CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN就会被忽略，活跃请求数就是每个IP的请求数量。...我们的ONCURRENT_REQUESTS限制部队这些请求生效，所以下载器中的请求数总是超过设置的并发数。除非伪请求数小于CONCURRENT_REQUESTS，下载器不会从调度器取得新的网页请求。...图8 伪API请求决定了性能 因此，当原始请求持续1秒（API延迟）而不是0.25秒时（页面下载延迟），吞吐量自然会发生变化。...这个案例的人为性太强，因为吞吐量达到了每秒1300个Items。吞吐量这么高是因为稳定的低延迟、没进行处理、响应很小。这样的条件很少见。
随着时间的推移，随着我们的请求数量的增长，操作此管道的挑战变得更加明显，我们意识到这个系统正在被推到极限。这种认识激发了我们思考哪些组件将成为替代的理想候选者，并促使我们构建新的数据管道。...ClickHouse架构设计 一旦我们将ClickHouse确定为潜在候选者，我们就开始探索如何移植现有的Postgres / Citus模式以使它们与ClickHouse兼容。...要深入了解聚合的具体信息，请遵循Zone Analytics API文档或此便捷电子表格。 这些聚合应该适用于过去365天的任何时间范围。...它在API性能方面产生了巨大的差异 - 当我们改变索引粒度8192→32时，查询延迟减少了50％，吞吐量增加了~3倍。...删除WWW PHP API依赖项和额外延迟。 改进的API吞吐量和延迟 - 使用以前的管道Zone Analytics API难以每秒提供超过15个查询，因此我们不得不为最大用户引入临时硬率限制。
性能测试:springboot-2.x vs actix-web-4.x benchmark 转载请注明出处 https://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/15956465.html...（并发数*请求数 -c * -n）: 80000 总请求时间: 164.398 秒 successNum: 80000 failureNum: 0 *************************...end **************************** 请求一览【带DB数据请求】 并发数 并发请求数 框架 qps 平均耗时 8 80000 springboot 505 15.83...2.在不带DB的数据请求下，也显示了1的结论，同时也能看到随着cpu超载 延迟以及qps也会逐渐变得糟糕 3.对于springboot、actix-web这两款框架，无gc类语言在合适的并发...&硬件配置下 性能(延迟、qps 、内存 、cpu利用率)相对与 gc类框架是存在优势的 4.对于web类框架（不管是gc类的还是非gc类的框架）他们的性能除了并发&硬件配置外 也取决于整个请求链路中性能最低的那一环
API限流 秒杀活动中，接口的请求量会是平时的数百倍甚至数千倍，从而有可能导致接口不可用，并引发连锁反应导致整个系统崩溃，甚至有可能会影响到其它服务。 那么如何应对这种突然事件呢？...限制接口总并发数/请求数 秒杀活动中，由于突发流量暴增，有可能会影响整个系统的稳定性从而造成崩溃，这时候我们就要限制秒杀接口的总并发数/请求数。...限制接口时间窗请求数 秒杀场景下，有时候并都是人肉鼠标，比如12306的抢票软件，软件刷票可比人肉鼠标快多了。此时我们就要对客户端单位时间内的请求数进行限制，以至于刷票不是那么猖獗。...其实漏桶和令牌桶根本的区别就是，如何处理超过请求速率的请求。漏桶会把请求放入队列中去等待均速处理，队列满则拒绝服务；令牌桶在桶容量允许的情况下直接处理这些突发请求。...漏桶 桶容量大于零，并且是延迟模式。如果桶没满，则进入请求队列以固定速率等待处理，否则请求被拒绝。 令牌桶 桶容量大于零，并且是非延迟模式。如果桶中存在令牌，则允许突发流量，否则请求被拒绝。
不去跟一些奇葩但是所谓性能极高的框架进行对比 由于我们在项目中大量使用Iris和nginx这两个Web框架(纯Go语言实现，零内存拷贝)，同时也听过很多人问Go的Http性能对比nginx、对比nodejs到底如何...张图是在不同并发压力下，每秒处理的请求数 第二张是每秒吞吐的数据量 第三张是99.9%、平均、标准方差的延迟统计，可以看出有0.01%的请求延迟在2秒左右 第四张是单线程统计 (这些图后面不会再解释，请大家自行对比...这张图是soccket错误和请求总数的对比，这里的比例是100K / 3.5M 二、Nginx-Php-Fpm ? ? 三、Iris(Golang) ? ? 四、Express-Nodejs ? ?...从上面图可以看出，Iris和Nginx的速度、请求延迟、吞吐、socket错误率都是差不多的，在延迟方面iris的表现甚至更好，nginx 最大2秒，iris 0.2-0.3秒 nginx-php的并发数是不错的
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