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怎么做服务关注什么?

背景 在业务新上线,或者业务做活动,成为必不可少的一步。...但是很多开发对如何做好服务并没有特别系统的了解,这篇文章的目的是为了解释清楚单机服务的目的、做法、误区,帮助大家更好地达成的目的 的目的是什么?...容量规划的需要:什么系统,什么时候,需要多少服务器。 服务的责任人能够清晰的知道:什么时候该加机器、什么时候应该减机器?...容量规划怎么做?...流量预估:通过历史数据(或者结合业务和时间)预估业务流量会有多大的系统调用量 容量评估:根据预估结果,计算服务需要分配多少机器 场景:针对重点业务场景,进行全局性的,根据结果再次调整。

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如何

本文分享总结过程中需要注意的问题,希望对同学们有所启发,欢迎讨论~ 一 目标 在开始计划之前,一定要先明确的目标是什么,虽然最终的目标肯定都是优化系统的性能,但是不同的出发点,可能需要采取不同的方法...二 对象 明确了目标后 ,就是确定要什么,来实现目标。 一般来说,对象可以这么分: ?...后端 单api 单业务逻辑场景 前端 单request 单操作 单页 整体页面平均情况 三 数据 过程中,一般主要关注一下数据指标: 1 starter/client ?...另外用户每分钟操作页面次数,和每次前端请求对应后端api的膨胀比都是预估出来的,虽然可以根据模型近似,但是不如直接根据现场数据计算出来准确。...缓存对数据库的影响 是否需要压到db层,要考虑场景。 是否需要创造海量的随机数据 (比如针对单用户的缓存优化场景,单一用户的性能不能用来推送多用户并发的场景)。

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    如何利用wrk与Jmeter性能?

    第二种:是我们不知道目标,通过可以知道一个固定配置下的单机单服务的最大性能,让我们对它有一个彻底的认识。为后面的目标更多的铺垫与准备,或者跟行业水平对比,看看差距有多少。...脚本press.sh #!...host+port 总结一下,这些时间需要根据自己的服务器性能去调整,有可能测出来的数据就是空的,因为超时了未返回Response。...它可以用于对服务器、网络或对象模拟繁重的负载来测试它们的强度或分析不同压力类型下的整体性能。你可以使用它性能的图形分析或在大并发负载测试你的服务器/脚本/对象。...最后可以点击运行来跑单,一般我们会调整线程数的大小、发送的频率来进行看结果。

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    Elasticsearch之Esrally标准

    工具部署:Elasticsearch工具esrally部署指南 - 云+社区 本文另有延伸:大数据生态关于压力测试的内容 - 云+社区 背景 在大数据时代的今天,业务量越来越大,每天动辄都会产生上百...track: 即赛道的意思,这里指压用到的样本数据和策略,使用 esrally list tracks 列出。...,可以通过 esrally list pipeline 查看,其中有一个 benchmark-only 的流程,就是将 es 的管理交给用户来操作,rally 只用来,如果你想针对已有的 es 进行...,则使用该模式; track-params:对默认的参数进行覆盖; user-tag:本次的 tag 标记; client-options:指定一些客户端连接选项,比如用户名和密码。...标准 在的过程中,需要了解到各个指标的含义。但是网络上没有完整的文档,所以这里做一个详细的总结。

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    新人性能测试,如何确定目标TPS?

    所以业务和领导直接把TPS1200列为了我们测试环境优化目标。 这个确定下来之后,接下来好办了,无非就是设置各种场景,比如单接口,混合场景,长时间稳定性测试等等对服务器压力测试。...之前,先对各个数据流转系统做好监控,比如服务器硬件资源cpu,磁盘,网络,io以及数据库服务器,包括线程状态,中间件等等监控。...比如有些公司上线了一些老系统,已经运行了一年半载的,但是之前没做过性能测试,领导想做下压看下系统最大支持多少并发,需不需要购买服务器加配置之类的。 这个时候我们要分析,系统最大TPS应该怎么做呢?...那么接下来,可能有的小伙伴就说了,我们公司没那么牛逼,没有这样的监控系统,那么应该怎么做呢? 没监控系统,打印日志总该有吧,这个再没有的话说实话建议你尽快跳槽吧,不宜久待。...这种情况的话建议就不要管什么指标了,直接进行吧,然后把结果报告写清楚发给相关领导,让他们开会讨论,最后拍板决定是要达到多少TPS来保证生产业务并发量。

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    场景设计和方案制定

    本章内容根据《分布式服务架构》整理 1.业务模型分析 2.执行 3.工具 4.小结 业务模型分析 对业务模型进行分析,选择日常请求量大且路径覆盖范围广的典型交易,建立测试业务模型,确定各接口请求量的对比...加压方式 1.瞬间加压:通过测试工具模拟大量并发请求 2.逐渐加压:一定周期内为抛物线的趋势 3.梯度加压:逐渐增加用户并发量 4.确定延时方式 执行 观察系统的资源占用情况 /系统层面:CPU,...打开的文件句柄,线程切换,和打开的Socket数量 /接口的吞吐量,响应时间,超时情况等 /数据库的慢 SQL,SQL行读,锁等待,死锁,缓冲区命中,索引命中等 /消息队列的吞吐变化,响应时间,超时情况 /过程中记录记录.../分析是否满足既定压目标 /指出系统存在的瓶颈点 工具:ab,jmeter,mysqlslap.sysbench,dd,LoadRunner,Hprof 我记得我整理了ab,jmeter的文章,...但ab在哪忘记了,贴一下jmeter的链接Jmeter系统入门教程(安装、组件使用、Demo展示、连接数据库、测报告) 现在根据书上hprof 测试环境windows,4CPU,8G内存 java

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    性能测试如何全链路

    关于性能测试之前写过两篇文章,分别讲了新人应该如何自学性能测试以及如何开始上手进行,确定目标TPS,参考文章: 如何自学性能测试? 新人性能测试,如何确定目标TPS?...至于原因也很简单,因为对于绝大部分公司,虽然代码生产和测试一致,但是生产的服务器包括硬件资源配置绝对都是优于测试环境的。...比如小牛公司生产环境的服务器数量是测试环境的4倍,所以一般都是根据生产的最大TPS,除以4,然后再乘以一个冗余系数,估算出来测试环境需要测到多少,可以满足生产要求,峰值不会崩溃。...所以这就是为什么生产环境全链路的意义。 但是,就目前行业情况来看,真正有能力全链路的公司还是很少的,大部分公司都只是在测试环境去做去评估生产环境峰值。...同时还要做一些预案,万一压过程中出现系统宕机怎么办?这些都是需要考虑的。 除此之外,还有一个就是比较难搞的也是面试经常会问的一个问题,就是你们全链路,怎么保证生产数据不被干扰?

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    网站工具

    在日常售后工作中,常常需要对一些网站进行简单的,以判断网站的可用性。...此时通过源站就能够发现源站性能异常。 本文提供两种简单的网站脚本,能够快速的针对源站进行HTTP或HTTPS请求的。...HTTPStressTesting.git 下载后会有两个脚本文件: simple_stresstesting.sh 该脚本为一个简单的脚本测试工具,效率相对来说比较高 stresstesting.sh 该脚本为较为复杂的网站工具...simple_stresstesting.sh运行指南 image.png 运行该脚本后面跟多个变量,第一个变量需要输入请求的次数,后面的变量需要填写网站的url以及proxy等代理请求。...image.png 结束后会展示返回的状态码等统计信息。

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    性能总结

    ;二 UTgolang-sdk、java-sdk都提供了很好的工具三 组件1 工具http: abgrpc: ghz go get github.com/bojand/ghz2 环境对象...4 记录数据5 分析结论通过go-pprof,jstat等工具分析测时,接口质量,优化代码go tool pprof http://xxxgo tool pprof -http=:8080 pprof.xxxgo...,系统可观测性,监控打点)1 链路确定,指定输入+输出2 系统环境准备链路上组件资源+依赖3 设计用例复杂度+压力大小(请求数、请求大小)4 记录数据5 分析结论比如关注就是系统的qps...、带宽用例组件1组件2组件3QPS入带宽xxx4C16G*24C8G*24C8G*22.5k/s160MB/s6 总结性能基线7 根据性能基线估算成本五 持续化测流程工具化,测报告自动化,用例集成到...CI六 价值1 性能优化的依据2 组件、系统性能能力的量化参考,进一步得出性能基线,对外交付的sla依据3 成本参考,性价比

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    ab工具

    测试会话中所执行的请求个数,默认仅执行一个请求 -c 一次产生的请求个数,即同一时间发出多少个请求,默认为一次一个 -t 测试所进行的最大秒数,默认为无时间限制....其内部隐含值是[-n 50000],它可以使对服务器的测试限制在一个固定的总时间以内...此参数的典型形式是一个有效的头信息行,其中包含了以冒号分隔的字段和值的对(如"Accept-Encoding: zip/zop;8bit") -A HTTP验证,用冒号:分隔传递用户名及密码 -P 无论服务器是否需要...(即是否发送了401认证需求代码),此字符串都会被发送 -X 对请求使用代理服务器 -V 显示版本号并退出 -k 启用HTTP KeepAlive功能,即在一个HTTP会话中执行多个请求,默认为不启用...-e 产生一个以逗号分隔的(CSV)文件,其中包含了处理每个相应百分比的请求所需要(从1%到100%)的相应百分比的(以微妙为单位)时间 -h 显示使用方法 -k 发送keep-alive指令到服务器

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    JMeter笔记

    【前文从理论角度对比了lock锁(Monitor)与读写锁(ReadWriteLockSlim)的差异和使用场景,尝试用Jmeter对lock、ReadWriteLockSlim】 启动Jmeter...请求次数= 线程数 * 循环次数 Duration:整个的时长 添加采样器 此次我们主要测试 [多读少写]的场景,故我们添加http请求采样器。...Listener>[****], 这里添加几个有效常见的侦听器:View Results Tree、Summary Report、Aggregate Report、Aggregate Graph 过程...KB/Sec :每秒从服务器端接收到的数据量。...这个中没有争用,_dict.TryGetValue 是o(1)的复杂度,速度很块,多个线程在某时刻命中这个方法的概率极小,整个api代码块耗时几纳秒,结果12ms,绝大部分都是在网络上, 貌似要写代码测试了

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    领券