生活中熟悉的天气预报信息为我们提供了及时的天气信息，给人们带来了很多的便利；从天气数据分析出来到人们看到这之间进行了大量的处理，一个网站显示的天气信息，需要访问服务器进行接口调用才能获取数据；再比如销
mysqlslap 是 Mysql 自带的压力测试工具，可以模拟出大量客户端同时操作数据库的情况，通过结果信息来了解数据库的性能状况 mysqlslap 的一个主要工作场景就是对数据库服务器做基准测试 例如我们拿到了一台服务器，准备做为数据库服务器，那么这台服务器的硬件资源能够支持多大的访问压力呢？优化了操作系统的内核参数后，是否提升了性能？调整了Mysql配置参数后，对性能有多少影响？…… 通过一系列的调优工作，配合基准测试，就可以把这台服务器调整到最佳状态，也掌握了健康状态下的性能指标 以后在实际运行过
主从复制，是用来建立一个和主数据库完全一样的数据库环境，称为从数据库，主数据库一般是准实时的业务数据库。您看，像在mysql数据库中，支持单项、异步赋值。在赋值过程中，一个服务器充当主服务器，而另外一台服务器充当从服务器。此时主服务器会将更新信息写入到一个特定的二进制文件中。并会维护文件的一个索引用来跟踪日志循环。这个日志可以记录并发送到从服务器的更新中去。当一台从服务器连接到主服务器时，从服务器会通知主服务器从服务器的日志文件中读取最后一次成功更新的位置。然后从服务器会接收从哪个时刻起发生的任何更新，然后锁住并等到主服务器通知新的更新
这个题目我一直在考虑要不要写，因为有一天也许我们彼此会坐在一方小桌的两端，聊聊系统设计，而我这么做有泄题兜底之嫌。不过，考虑到不是所有的读者都会来 TubiTV 这座小庙面试，而这个方面的确是很多朋友的弱项，我就略说几句。 请听题：一个使用 rail（或者 django，或者 express，...）和 MySQL 做的 API 系统，最近流量从 6,000 RPM 激增至 20,000 RPM，整个系统的压力骤升，现在需要在应用层设计一套缓存方案来降低整个系统的负荷。要求是：缓存方案不能在 web 层（包
引起的原因主要是由于网站程序中连接数据库的代码没有及时关闭造成的，这样链接多了以后就会造成链接数据库的链接到达峰值，不能再连接数据库，于是iis就报server too busy 。
查询速度慢的原因很多，常见如下几种： 1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。 3、没有创建计算列导致查询不优化。 4、内存不足 5、网络速度慢 6、查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量） 7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。 9、返回了不必要的行
本文档是完成***压力测试的指导性文件。本文档给出了对测试需求、测试环境、测试过程及测试结果的总体要求, 这也是本测试项目中其他文档编写及结果评价的基础。
相信朋友对SQL Server性能调优相关的知识或多或少都有一些了解。虽然说现在NOSQL相关的技术非常的火热，但是RMDB(关系型数据库)与NOSQL是并存的，并且适用在各种的项目中。在一般的企业级开发中，主要还是RMDB占据主导地位。并且在互联网项目中，也不是摒弃了RMDB，例如MySQL就在很多的互联网应用中发挥着作用。所以，对数据库的调优是个值得深入学习的课题。本系列文章，主要讲述与SQL Server相关的调优知识，希望能够为朋友们带来一些帮助。 本篇提纲如下： 传统SQL Server调优方式的
读写分离解决的是，数据库的写操作，影响了查询的效率，适用于读远大于写的场景。读写分离的实现基础是主从复制，主数据库利用主从复制将自身数据的改变同步到从数据库集群中，然后主数据库负责处理写操作（当然也可以执行读操作），从数据库负责处理读操作，不能执行写操作。并可以根据压力情况，部署多个从数据库提高读操作的速度，减少主数据库的压力，提高系统总体的性能。
SOA 是一种在计算环境中设计、开发、部署和管理离散逻辑单元 (服务) 模型的方法。关于 服务，一些常见的设计原则有：明确定义的接口、自包含和模块化、粗粒度、松耦合、互操 作性。
在网络运行中，为了到达对网络的有效管理，必须有一套评定网络运行情况的端到端网络性能指标，从而使网络管理人员及时知道并确定当前网络中哪个部分的性能正在下降或已经超负荷运行，并采取相应的措施来提高网络的运行质量和效率，确保网络高效、安全、畅通的运行。
1 关系型数据库 关系型数据库把所有的数据都通过行和列的二元表现形式表示出来。它的优势： 保持数据的一致性（事务处理） 由于以标准化为前提，数据更新的开销很小（相同的字段基本上都只有一处） 可以进行Join等复杂查询 能够保持数据的一致性是关系型数据库的最大优势 关系型数据库的性能非常高，但是它毕竟是一个通用型的数据库，并不能完全适应所有的用途，具体来说它并不擅长以下处理： 大量数据的写入处理。 为有数据更新的表做索引或表结构(schema)变更 字段不固定时应用 对简单查询需要快速返回结果的处理 大量数据
作者：weberhuangxingbo11 原文：https://blog.csdn.net/weberhuangxingbo/article/details/80694045
模拟用户在同一时间对服务器发送大量请求，以此查看服务器性能指标，尤其关注大业务量情况下运行系统性能的变化（反应变慢、是否会内存泄漏导致系统逐渐崩溃、是否能恢复），测试系统的限制和故障恢复能力，找系统瓶颈
本次测试报告为***系统的压力做测试总结报告，目的在于总结测试结果，分析系统性能，描述系统是否符合预期的性能要求或者客户的其他需求。
关于 Buffered Query 和 Unbuffered Query： http://www.php.net/manual/zh/mysqlinfo.concepts.buffering.php
Vmstat是一个很全面的性能分析工具，可以观察到系统的进程状态、内存使用、虚拟内存使用、磁盘的IO、中断、上下文切换、CPU使用等。系统性能分析工具中，使用最多的是这个，除了sysstat工具包外，这个工具能查看的系统资源最多。
一个程序员很有必要熟悉或者精通一种数据库，MySQL无疑是首选。为什么使用MySQL呢，因为它是开源的，同时具备轻量、简单、稳定和高性能等特点，尤其是其学习成本相对其他数据库，比如Oracle和Sybase更简单，入门更低。MySQL的应用范围从中小型Web网站到大型的企业级应用随处都可见它的身影。 关系型数据库 关系型数据库把所有的数据都通过行和列的二元表现形式表示出来。它的优势： 保持数据的一致性（事务处理） 由于以标准化为前提，数据更新的开销很小（相同的字段基本上都只有一处） 可以进行Join等复杂查
一个数据库系统的性能依赖于组成这些系统的数据库中物理设计结构的有效配置。这些物理设计结构包括索引、聚集索引、索引视图和分区等，其目的在于提高数据库的性能和可管理性。SQL Server 2005提供了一套综合的工具，用于优化物理数据库的设计，其中数据库引擎优化顾问，是分析一个或多个数据库上工作负荷（对要做出优化的数据库而编写的一组T-SQL语名句）的性能效果的工具。本节主要介绍数据库引擎优化顾问的使用。
之前做的压测性能标准、产品说明书的性能需求部分、运营人员提出的性能指标、通过生产环境换算出的性能指标等
首先需要尽可能的了解优化问题，收集问题期间系统信息并做好存档。根据当前系统问题表现制定优化目标并与客户沟通目标达成一致；通过一系列工具分析系统问题，制定优化方案，方案评审完成后由各负责人员进行实施。若达到优化目标则编写优化报告，否则需要重新制定优化方案。
从网上去搜数据库优化基本都是从SQL层次进行优化的，很少有提及到数据库本身的实例优化。就算有也都是基于某个特定数据库的实例优化，本文涵盖目前市面上所有主流数据库的实例优化（Oralce、MySQL、POSTGRES、达梦）,按照文章的配置能够将你数据库性能用到80%或以上。
随着网络技术的不断发展，各种各样的网络应用程序大爆发。运用最多的架构是基于浏览器+服务器的B/S结构，另一种是基于的 C/S结构。
1.请求数量较高，大量的请求过来之后都需要去从缓存中获取数据，但是缓存中又没有，此时从数据库中查找数据然后将数据再存入缓存，造成了短期内对redis的高强度操作从而导致问题
在估算之前我们必须清楚这台数据库服务器的配置是什么情况，正常情况下我们需要摸清楚以下几点因素：
概述 最近.NET的世界开始闹腾了，微软官方终于加入到了对.NET跨平台的支持，并且在不久的将来，我们在VS里面写的代码可能就可以通过Mono直接在Linux和Mac上运行。那么大家（开发者和企业）为什么那么的迫切的希望.NET跨平台呢？第一个理由是便宜，淘宝号称4万多台服务器全部运行在Linux，Linux平台下还有免费的MySql,这些都是免费的，这些省下来直接就是利润呀，做企业的成本可以降低又没有任何损失，何乐而不为呢？第二个理由是在Linux系统下还有很多非常优秀的构架（当然同样也是免费的），分
前面一篇文章中我已经对项目的基本情况进行了简单的介绍，今天就开始动手针对系统进行性能调优。在性能调优上面说实话我算是个菜鸟，并没有太多的经验和扎实的基础，所以有错误的地方希望大家指出。
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。
性能测试为保证软件质量起到重要作用，对于交易量较大的应用系统，性能测试更是一个必不可少的环节。
很久没有写技术相关的博客了，最近几个月忙飞，各种工作，技术根本学不完，很难受。 趁着春节期间，终于有空闲时间做自己爱做的事情了，美滋滋。 热爱技术，热爱小说，于是诞生了个这么玩意。 开贴记录下，舒服。
保险行业升级测试工作较多，此为行业背景。从客户甲了解到，他所在的DBA团队一方面要承担数据库日常维护工作，另一方面也要为业务部门提供测试数据库。除去生产环境的日常维护，以下几项工作耗费较多精力：
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，系统吞吐能力越低，反之越高。 系统吞吐量几个重要参数：QPS（TPS）、并发数、响应时间 QPS（TPS）：每秒钟request/事务 数量 并发数： 系统同时处理的request/事务数 响应时间： 一般取平均响应时间 （很多人经常会把并发数和TPS理解混淆） 理
在对于爬取数量数量较少时，我们可以将爬虫数据保存于CSV文件或者其他格式的文件中，既简单又方便，但是如果需要存储的数据量大，又要频繁访问这些数据时，就应该考虑将数据保存到数据库中了。目前主流的数据库有关系性数据库MySQL，以及非关系性数据库MongoDB和Redis等。这里我先来讲讲MySQL。
出处：http://blog.csdn.net/anxpp/article/details/51614973
到目前为止，你都是把MongoDB当做一台服务器在用，每个mongod实例都包含应用程序数据的完整副本。就算使用了复制，每个副本也都是完整克隆了其他副本的数据。对于大多数应用程序而言，在一台服务器上保存完整数据集是完全可以接受的。但随着数据量的增长，以及应用程序对读写吞吐量的要求越来越高，普通服务器渐渐显得捉襟见肘了。尤其是这些服务器可能无法分配足够的内存，或者没有足够的CPU核数来有效处理工作负荷。除此之外，随着数据量的增长，要在一块磁盘或者一组RAID阵列上保存和管理备份如此大规模的数据集也变得不太现实。如果还想继续使用普通硬件或者虚拟硬件来托管数据库，那么这对这类问题的解决方案就是将数据库分布到多台服务器上，这种方法称之为分片。
在性能测试中最重要有两个指标，一个是资源指标，是指应用服务对服务器系统资源占用，包括服务器资源的cpu、内存、IO、宽带。系统指标是指应用服务或者应用系统具体的表现，如并发用户数、响应时间、事物成功率、超时时间。
EasyCVR基于云边端协同，可支持海量视频的轻量化接入与汇聚管理。平台兼容性强、拓展度高，可提供视频监控直播、视频轮播、视频录像、云存储、回放与检索、智能告警、服务器集群、语音对讲、云台控制、电子地图、平台级联等功能。
答： 当我们在 4 核 8G 的机器上运 MySQL 5.7 时，大概可以支撑 500 的 TPS 和 10000 的 QPS。但是当服务的用户量远超这个量的时候，并且读的量大于写数据的量的时候，那我们解决的办法之一就是将数据库进行主从读写分离。
SQL注入可以出现在任何系统或用户接受数据输入的前端应用中，这些应用之后被用于访问数据库服务器。 HTTP定义了很多种客户端可以发送给服务器的操作，但是这里只关注与SQL注入相关的两种方法：GET和POST。
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，系统吞吐能力越低，反之越高。 系统吞吐量几个重要参数：QPS（TPS）、并发数、响应时间 QPS（TPS）：每秒钟request/事务 数量 并发数： 系统同时处理的request/事务数 响应时间： 一般取平均响应时间 （很多人经常会把并发数和TPS理解混淆）
作者介绍 📷 巩飞（Morinson） 云和恩墨技术专家 网名Morinson，现服务于云和恩墨西北区，有14年在IT公司的技术类工作经验，特别是在 Oracle 数据库管理领域方面，有12年的工作经验，先后从事了软件开发，团队技术负责人，数据库高级顾问，但总的来说，在数据库方面得到了大家的更多认可。 简介 作为dba，大家的核心工作就是保障数据库的安全稳定高效运行，但是很多时候挑战并不是来自于我们能够把握的范畴之内，风险可能来自于数据库外部，比如今天要和大家交流的数据库连接数
负载测试计划多少用户数量、使用什么类型的机器、以及在什么环境下进行。主要基于两个重要的文文件，任务分布图和事务信息。
线程单元中的处理器队列的即时长度，如果大于CPU数量+1，说明处理器处于堵塞状态。
基准测试、并发测试、综合场景测试、场景测试、负载测试、疲劳测试、极限测试、吞吐量测试、大数据量测试、内存泄漏测试等。
让我们设计一个类似Twitter的社交网络服务。该服务的用户将能够发布推文、关注他人以及喜爱的推文。
基于Web技术的数据库应用是当前应用的一个热点，在用户数目与通信负荷很大的场合，提高Web服务器性能是一个迫切的课题。本文从笔者参与某个银行系统项目开发的经历出发，阐述了提高Web服务器的性能应渗入到项目论证、选型、开发、运行和管理的各个环节，只有各个环节都能充分考虑到性能与质重的需要，系统的性能才是真正可保证的和可扩充的。 文章从系统的实际运行与相应的经验出发，阐述了性能改进方面的一些具体措施。比如：在本文中讨论了 Web服务器平台的选型考虑；Web服务器的配置管理；应用系统本身的优化与预先设计系统时可扩性的性能保障等具体内容。 通过技术上的分析与改进，综合性地运用多类措施与手段，在实际系统中，Web服务器运行的性能得到了一定程序的保证。
本文转载java知音
某初创企业的主营业务是为用户提供高度个性化的商品订购业务，其业务系统支持PC端、手机App等多种访问方式。系统上线后受到用户普遍欢迎，在线用户数和订单数量迅速增长，原有的关系数据库服务器不能满足高速并发的业务要求。 为了减轻数据库服务器的压力，该企业采用了分布式缓存系统，将应用系统经常使用的数据放置在内存，降低对数据库服务器的查询请求，提高了系统性能。在使用缓存系统的过程中，企业碰到了一系列技术问题。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
云直播
对象存储
