本文总结接口性能测试中,常见的性能指标概念,查看及通用通过标准 注: 本文只考虑B/S架构
腾讯云服务器是很多人在使用的国内云服务器，占据了国内云服务器市场相当的份额。其稳定性和快速访问速度都有目共睹。经过一段时间的使用之后，我们的业务已经有了一定的访问量，这时候经过调整、优化服务器性能的阶段，可能偶尔会有服务器变慢、卡顿的情况发生，反复调试后排出了程序错误和服务器错误的可能，那么时间久了我们会考虑是否是服务器配置已经满足不了业务需求了，这时候如何判断腾讯云服务器是否要升级配置呢？下面魏艾斯博客根据个人的使用经验来解释一下这个问题。
一般，我们做性能测试的目标是，在大用户量、数据量的超负荷下，获得服务器运行时的相关数据，从而分析出系统瓶颈，提高系统的稳定性。
在构建和维护Java服务端应用程序时，经常会面临各种问题，如内存溢出（OOM）、高CPU利用率、高负载以及类冲突。这些问题可能导致应用程序崩溃或性能下降，因此及时的问题排查和解决至关重要。本篇博客将深入探讨这些问题的排查方法，并提供代码示例以帮助您更好地理解和处理这些常见的Java服务端问题。
近年来，公有云、混合云等技术在全球迅速发展，云的普及度越来越高，Docker、Kubernetes、DevOps、Service Mesh 等云原生技术蓬勃发展。但在“上云”之后，企业却往往发现“用云”并没有那么容易。
解决这个问题的关键是要找到Java代码的位置。下面分享一下排查思路，以CentOS为例，总结为4步。
在平时的运维工作中，当一台服务器的性能出现问题时，通常会去看当前的CPU使用情况，尤其是看下CPU的负载情况(load average)。对一般的系统来说，根据cpu数量去判断。比如有2颗cup的机器。如果平均负载始终在1.2以下，那么基本不会出现cpu不够用的情况。也就是Load平均要小于Cpu的数量。 对于cpu负载的理解，首先需要搞清楚下面几个问题： 1）系统load高不一定是性能有问题。 因为Load高也许是因为在进行cpu密集型的计算 2）系统Load高不一定是CPU能力问题或数量不够。
由HorizontalPodAutoscaler对象定义的横向pod自动伸缩器(autoscaler)指定系统应如何根据从属于该复制控制器(replication controller)或部署配置(deployment configuration)的pod收集的度量标准(metrics)自动增加或减少复制控制器或部署配置的规模。
当增大系统的压力（或增加并发用户数）时，吞吐率和TPS的变化曲线呈大体一致，则系统基本稳定。若压力增大时，吞吐率的曲线增加到一定程度后出现变化缓 慢，甚至平坦，很可能是网络出现带宽瓶颈，同理若点击率/TPS曲线出现变化缓慢或者平坦，很可能是服务器响应时间增加，观察服务器资源使用情况，确定是 否是服务器问题。
作者新建了QQ群：460430320，供大家交流测试心得（培训机构勿进）。另外，还会不定期上传测试资料，也欢迎您共享测试资料。
性能测试中，对服务端的指标监控也是很重要的一个环节。通过对各项服务器性能指标的监控分析，可以定位到性能瓶颈。
（ps：对于如何在Intel CPU，ARM架构CPU，以及Jetson TensorRT上部署深度学习模型，以及部署遇到的速度问题，该如何解决。请查看我的另外一篇文章。如何定制化编译Pytorch，TensorFlow，使得CNN模型在CPU，GPU，ARM架构和X86架构，都能快速运行，需要对每一个平台，有针对性的调整。如何做到最大化加速深度学习在不同平台部署性能。请看我的这篇文章。）
在服务器运维过程中，经常需要对服务器的各种资源进行监控，例如：CPU的负载监控，磁盘的使用率监控，进程数目监控等等，以在系统出现异常时及时报警，通知系统管理员。本文介绍在Linux系统下几种常见的监控需求及其shell脚本的编写。
系统负载：在Linux系统中表示，一段时间内正在执行进程数和CPU运行队列中就绪等待进程数，以及非常重要的休眠但不可中断的进程数的平均值（具体load值的计算方式，有兴趣可以自行深究，这里不深究）。说白了就是，系统负载与R(Linux系统之进程状态)和D(Linux系统之进程状态)状态的进程有关，这两个状态的进程越多，负载越高。
在当今的高科技环境下，生产环境服务器的性能问题可能是一个复杂且棘手的问题。当服务器变慢时，可能会对企业的运营产生重大影响，包括客户满意度下降，工作效率降低，甚至可能导致整个系统崩溃。为了解决这些问题，我们需要深入了解生产环境服务器变慢的原因，并掌握有效的诊断和处理方法。
性能测试服务（Performance Test Service，简称PTS）是全球领先SAAS化性能测试平台，具有强大的分布式压测能力，可模拟海量用户真实的业务操作场景，让应用的性能问题无所遁形。
在前面的文章中介绍过使用w命令或uptime命令来查看Linux系统的平均负载(Load avaerage)，那么平均负载处于什么状态算是正常呢？如果要根据平均负载来判断系统的稳定性，又该如何界定？先来看一下基础知识。
线程的使用目的是提高运行速度，提高运行的速度是要充分提用CPU和I/O 的利用率。
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。
近期，掘金发出技术专题的邀约，我也是紧跟潮流，写了一篇关于网络协议的性能优化与性能评估的文章，本篇文章主要讲了三个大方向包括：网络协议的性能指标、性能优化策略、性能评估方法；并针对这三个方面进行深入的分析，希望与大家一起交流分享。
响应时间是一个系统最重要的指标之一，它的数值大小直接反应了系统的快慢。响应时间是指执行一个请求从开始到最后收到响应数据所花费的总体时间。
常用的网站性能测试指标有：吞吐量、并发数、响应时间、性能计数器等。 并发数 并发数是指系统同时能处理的请求数量，这个也是反应了系统的负载能力。 响应时间 响应时间是一个系统最重要的指标之一，它的数值大小直接反应了系统的快慢。响应时间是指执行一个请求从开始到最后收到响应数据所花费的总体时间。 吞吐量 吞吐量是指单位时间内系统能处理的请求数量，体现系统处理请求的能力，这是目前最常用的性能测试指标。 QPS（每秒查询数）、TPS（每秒事务数）是吞吐量的常用量化指标，另外还有HPS（每秒HTTP请求数）。 跟吞
原文:https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
前面几期主要介绍了数据中心中fabric网络架构以及部署网络自动化的关键技术，从本期开始我们将注意力下移到服务器。
原文https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
TencentOS发展历经多年，从2010年开始真正自研，经历三个时期和三个大版本，目前已达到千万级节点，今年正式开启商业化。在技术层面已形成完整生态链，从上游版本到企业级商用版本，再到社区开放版本。当前主要版本是TencentOS Server3（缩写TS3），并服务至2029年。全自研版本TS4预计在2024年跟大家见面。
CPU密集型，也叫计算密集型，一般是指服务器的硬盘、内存硬件性能相对CPU好很多，或者使用率低很多。系统运行CPU读写I/O(硬盘/内存)时可以在很短的时间内完成，几乎没有阻塞（等待I/O的实时间）时间，而CPU一直有大量运算要处理，因此CPU负载长期过高。
内存量，缓存大小，读取和写入磁盘的速度以及处理能力的速度和可用性都是影响基础架构性能的关键因素。在本教程中，我们将重点介绍CPU监控概念以及警报策略。我们将介绍如何使用两个常见的Linux实用程序，uptime命令和top命令了解CPU负载和利用率，以及如何设置腾讯云警报策略以通知您有关CVM CPU的高负载情况。
我们应对单台应用服务器做压力测试，你只有知道了单台能够承受多少才能知道集群能承受多少。
许多现代分布式应用程序都建立在分布式一致键值存储之上。Hadoop生态系统中的应用程序和“Netflix栈”的许多部分都使用Zookeeper。Consul公开了服务发现和运行状况检查API，并支持Nomad等集群工具。Kubernetes容器编排系统，MySQL的Vitess水平扩展，Google Key Transparency项目以及许多其他系统都是基于etcd构建的。有了这么多关键任务集群，服务发现和基于这些一致键值存储的数据库应用程序，测量可靠性和性能是至关重要的。
当你登陆到一台可能有性能问题的服务器上，你会/应该做什么？又该如何去进行初步的性能分析？
由于项目的需要，需要做一个简单监控服务器的CPU利用率、CPU负载、硬盘使用率、内存利用率和服务器的各个端口的开启情况的程序，并把结果通知到监控平台，如果出现异常，监控平台打电话或者发短信通知给具体的运维人员
CPU密集型也叫计算密集型，指的是系统的硬盘、内存性能相对CPU要好很多，此时，系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%，CPU要读/写I/O(硬盘/内存)，I/O在很短的时间就可以完成，而CPU还有许多运算要处理，CPU Loading很高。
作为一个前端工程师，大家日常也会维护一些 Node.js 服务，对于一个服务我们首先要关注的就是它的稳定性，可能大部分同学对服务端的很多概念不会理解的特别深刻，所以在稳定性上面也不知道去关注什么。
从系统架构来看，目前的商用服务器大体可以分为三类，即对称多处理器结构 (SMP ： Symmetric Multi-Processor) ，非一致存储访问结构 (NUMA ： Non-Uniform Memory Access) ，以及海量并行处理结构 (MPP ： Massive Parallel Processing) 。它们的特征分别描述如下：
如果Linux服务器突然访问卡顿变慢，负载暴增，如何在最短时间内找出Linux性能问题所在？
关键业务的考核指标，重点关注业务价值评价的标准指标，电商类的下单量、支付量等，股票交易类关注买入、卖出以及账户中资金和持有股票的资金的关系等指标。这部分最好是和团队内BA一起确定，建立一套基于业务价值的监控指标。
这个命令可以快速查看机器的负载情况。在Linux系统中，这些数据表示等待CPU资源的进程和阻塞在不可中断IO进程（进程状态为D）的数量。这些数据可以让我们对系统资源使用有一个宏观的了解。
性能调优是找出系统瓶颈并消除这些瓶颈的过程。 很多系统管理员认为性能调优仅仅是调整一下内核的参数即可解决问题， 事实上情况并不是这样。 性能调优是实现操作系统的各个子系统之间的平衡性，这些子系统包括：
作者 | 百度云原生团队 根据 Gartner 的调查数据，到 2022 年底，全球企业在云计算基础设施方面的支出约为 3330 亿美元。麦肯锡在调查报告中指出，2020 年，由于缺乏成本优化手段，80% 企业的云资源成本大幅超出预算；同时，45% 的企业由于缺乏优化措施，在直接迁移上云的过程中会超买 55% 的资源，并且在上云的头 18 个月会多花 70% 的费用。 随着全球经济持续下行，企业应该如何做好精细化运营和降本增效，如何优化云资源的分配、使用和管理成为了当下必须要考虑的问题。 本文将会具体介绍百
某公司新开发了一款大IP手游。上线之后不久，发现几十个人上线之后服务器就崩溃了。一开始还能用大量预算来购买服务器用以支撑，但几天之后由于宣传火爆，随着用户的增多，这才发现单纯增加服务器的成本实在太高了。玩家开始逐渐骂服务器垃圾，各种掉线、卡顿、crash。本想领先竞品抢先进入市场，结果收获的却是满怀期待玩家们的流失。为什么！因为没有做压力测试！
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