讲完了今天的内容，你能说一下为什么通过抓包可以判断出响应时间的拆分吗？以及，数据分布不均衡还会带来哪些性能问题？
笔者要在线上服务器load日志并且重放来测一些机器性能指标。模拟机器资源比较少，相对的被模拟的线上机器日志量大，假设线上单机qps有1w，那么5台机器组成的集群5w个qps。模拟机器压测客户端需要比5w个qps更快，才有比较意义。
都说一份付出就有一份收获，但在SEO行业中看来，并不绝对，因为一些时候你付出了大量时间和精力，但排名始终上不去，并且你在没有一点总结能力，做SEO就是一种痛苦的过程，实际上，很多网站排名上不去都与一些不正确SEO方式形影不离，只要你加以避免，大概率排名会有所提升的。
性能测试中，稳定性测试是必不可少的，最主要目的是为了发现程序崩溃问题，关键在测试设计过程中依据代码逻辑分析直接或间接使用的参数，构造各种异常case；例：
最近对一个golang的server项目做了性能测试，针对发现的问题做了简单的总结，供大家参考
服务器的资源是有限的，但由于这个资源是虚拟的，在使用时容易出现冗余，从而被浪费；有时候也会使用不当，使得服务器性能低下，和硬件配置不符。因此提高服务器性能，是一个合格的管理员必须掌握的技巧，服务器效率的提升，也能提高服务器性价比，获得更好的效益。那么服务器要如何提高性能呢？
本文从腾讯游戏服务器性能测试的经历出发，对服务器性能测试的参考标准进行了介绍，并对常见问题进行了答疑和问题溯源！
什么是CC攻击？CC攻击的前身名为Fatboy攻击，是利用不断对网站发送连接请求致使形成拒绝服务的目的。攻击者通过代理服务器或者肉鸡向向受害主机不停地发大量数据包，造成对方服务器资源耗尽，一直到宕机崩溃。
上周六是我们TestOps性能进阶课程第八天——性能测试实战的学习。这一天的课程是由测试行业的大牛叶微微老师为我们带来的，必须是干货满满。老师教大家一起学习企业级的性能测试应该如何做，这里芒果一如既往的抽出其中一部分内容跟大家介绍~
压测过程中我们会发现各种各样的瓶颈，有时候数据单一也可能导致QPS上不去，这时我们需要准备批量测试数据来进行多样性压测。
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
这篇文章的主题是记录一次程序的性能优化，在优化的过程中遇到的问题，以及如何去解决的。
本文讲述了一位腾讯高级开发工程师在服务器性能测试方面的经历和思考，通过具体的项目优化案例，展示了服务器性能测试的重要性，以及腾讯WeTest服务器性能测试解决方案的具体实现。
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。
在测试环境中做了3轮数据迁移的演练，最终到了生产环境中，还是出现了不少问题，经过大半夜的奋战，终于是数据都迁移成功了。 1）共享存储的配置问题 共享存储使用NFS来共享存储，但是在实际操作中发现配置出了问题，原因是因为两台服务器上的用户不同在，目标机器上没有任何写权限。 -rw-r--r-- 1 3160 dba 6608 Jun 26 23:35 tmp_gunzip.sh -rw-r--r-- 1 3160 dba 624 Jun 26 23:30 tmp_gzip
这篇文章的主题是记录一次 Python 程序的性能优化，在优化的过程中遇到的问题，以及如何去解决的。为大家提供一个优化的思路，首先要声明的一点是，我的方式不是唯一的，大家在性能优化之路上遇到的问题都绝对不止一个解决方案。
这篇文章的主题是记录一次Python程序的性能优化，在优化的过程中遇到的问题，以及如何去解决的。为大家提供一个优化的思路，首先要声明的一点是，我的方式不是唯一的，大家在性能优化之路上遇到的问题都绝对不止一个解决方案。
有人可能要问了，nginx采用多worker的方式来处理请求，每个worker里面只有一个主线程，那能够处理的并发数很有限啊，多少个worker就能处理多少个并发，何来高并发呢？非也，这就是nginx的高明之处，nginx采用了异步非阻塞的方式来处理请求，也就是说，nginx是可以同时处理成千上万个请求的。
【新手必看系列】 关于压力测试不得不说的二三事 并发线程数、QPS与平均耗时的关系 【操作指南系列】 手把手教你在腾讯云上部署压测引擎 在jmeter脚本中如何配置grafana Coding平台的压测指导 FAQ 【Jmeter快速上手】 使用Jmeter快速读写指定文件中的数据 Mac OS下Jmeter的入门操作 【抓包系列】 windows下PC端小程序抓包 深 i 您-小程序Charles抓包过程 【进阶知识系列】 如何去做接口容量预估 保障服务性能，除了压测我们还能做些什么 【实战系列
上次通过扫描抓包分析TTL的方式检测公司网络开放的端口，发现没有开放53端口（DNS），也就是在公司内部的主机只能用服务器自动分配的DNS，并且发现这是台内部服务器。今天发现bing上不去，检测后发现被DNS污染。想到如果去统计用户DNS解析记录，用这种方式监控内部用户上网行为岂不是更简单（只统计一级域名），更可靠，甚至更隐蔽更合法。对比一下传统的监控行为，用路由器抓包分析，公司的百兆宽带几乎是满载。so。。。为什么公司非要用自己的DNS呢，他是不是已经在这样做了。不过这确实是一个很聪明的办法。
Linux服务器测试包括压力测试、负载测试和性能测试，其中性能测试包括涉及到吞吐量、响应时间、CPU占用率、并发用户数等不同指标。我们在测试服务器的过程中，经常会遇到性能上不去。查看CPU，网络，IO消耗都挺低的，就是定位不到问题的原因，这时候往往需要进一步深入定位问题，下图详细列举了针对不同性能目前常用的测试工具。
昨天晚上Google就出了内部文档分析了这次fb宕机事件。到了5号早上，fb和cloudflare分别发了博客解释此次outage（只是给出了关于本次事故的部分细节，并没有说啥有用的…）。
最近发现我云主机的FTP登陆不上，获取不了网站目录，帐号密码都对还是登录失败，还有什么被动模式、主动模式、默认模式都不管用，没办法看来是不能使用8U ftp了，于是乎开始使用FlashFTP，填写IP地址，端口，帐号密码，duang~~~还是进不去，什么情况，难道不是FTP的问题么？
作者介绍：Robben，腾讯高级开发工程师。工作多年，长期从事后台的开发、架构设计、优化等方面的相关工作。
1.loadrunner压测tps上不去，压测java接口tps 单机只能到100多tps就上不去了，耗时从单次访问的100ms上升到110并发时的1s左右。 2. 压测期间C服务器1 经常不定时挂掉。
具体的指标定义，如：高并发方面要求QPS 大于10万；高性能方面要求请求延迟小于 100 ms；高可用方面要高于 99.99%。
平常的工作中，在衡量服务器的性能时，经常会涉及到几个指标，load、cpu、mem、qps、rt，其中load、cpu、mem来衡量机器性能，qps、rt来衡量应用性能。
RAID 10 vs. RAID 5 Performance 上给出了使用SQLIO.EXE 产生8KB 随机读和写的一个性能数据图，相差接近一倍的性能差距。 磁盘访问时间=磁盘寻道时间+延迟 延迟时
阿里云前不久的拼团活动，推广了一个人，获得了3个月服务器的使用权限，也没啥用，就拿过来尝试了一条Linux禁令！ 前提 这台服务器对我没啥用，就瞎玩玩，娱乐娱乐，各位在用的机器上，切勿模仿！！ 禁令内
现在我们都处在网络时代，公司都建立了自己的网站来推广品牌产品。那么，对于网站服务器，你知道多少呢?对于企业网站来说，网站并不代表企业的后期规模，但网站的发展速度、是否安全可靠、网站交易系统停滞等都与服
最近，遇到某个集群的生产端发送延迟特别高，而且吞吐量上不去，检查集群负载却很低，且集群机器配置非常好，网络带宽也很大，于是使用 Kafka 压测脚本进行了压测。
Second意思是“每秒查询率”，是一台服务器每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
当我们系统有问题的时候，不要急于去调查我们代码 首先要看的是操作系统的报告，看看操作系统的CPU利用率，看看内存使用率，看看操作系统的IO，还有网络的IO，网络链接数，等等 Windows下的perfmon是一个很不错的工具，Linux下也有很多相关的命令和工具，比如：SystemTap，LatencyTOP，vmstat，sar，iostat，top，tcpdump等等 通过观察这些数据，就可以知道性能问题基本上出在哪里 （1）先看CPU利用率，如果CPU利用率不高，但是系统的吞吐量和系统延迟指标上不去，
能否解决“高并发”问题一直是检验一个产品后台是否稳定，架构是否合理，性能是否强大的核心标准。对于产品而言，多高的并发才算是“高”？不同的产品不尽相同。对于小型的产品来说，每秒上百的在线人数就会导致产品无法响应，而对于一些几经考验的产品，每秒上万，上百万的并发才能满足他们的业务需求。当产品的承载能力遇到瓶颈的时候，会出现什么样的问题呢？发包不断超时，页面不断加载，然后页面无法响应，直到最后服务器崩溃。在社交网络发达的今天，用户的愿意等待的时间越来越短，这些问题对于用户来说，是无法容忍的。调查显示如果页面加载超过5秒就会有74%的用户离开页面。而根据用户体验的“2-5-8原则”，2秒以内用户会觉得响应很快，5-8秒用户就开始产生反感，超过8s会选择放弃。页面加载超过5s就会有74%的用户离开页面。正是基于这样的原因，服务器压力测试成为了产品上线前的一个重要的测试环节，然而压力测试这个任务，对于测试人员来说，并不简单。
首先，对于每个 worker 进程来说，独立的进程不需要加锁，所以省掉了锁带来的开销，同时在编程以及问题查找时，也会方便很多。 其次，采用独立的进程，可以让互相之间不会影响，一个进程退出后，其它进程还在工作，服务不会中断，master 进程则很快启动新的 worker 进程。当然，worker 进程的异常退出，肯定是程序漏洞导致异常退出，这样会导致当前 worker 上的所有请求失败，不过不会影响到所有请求，所以降低了风险。
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。
很显然啊，这个项目是上一个集群项目的延伸，所以代码的篇幅不会有那么多，就是一些 “易筋” 嘛，主要还是理论 + 实践。
能否解决“高并发”问题一直是检验一个产品后台是否稳定，架构是否合理，性能是否强大的核心标准。对于产品而言，多高的并发才算是“高”？不同的产品不尽相同。对于小型的产品来说，每秒上百的在线人数就会导致产品无法响应，而对于一些几经考验的产品，每秒上万，上百万的并发才能满足他们的业务需求。当产品的承载能力遇到瓶颈的时候，会出现什么样的问题呢？发包不断超时，页面不断加载，然后页面无法响应，直到最后服务器崩溃。
PV (Page View) 页面浏览量 用户每一次对网站中的每个页面访问均被记录1次。
对于运维工程师来说，需要对自己维护的服务器性能瓶颈了如指掌，比如我当前的架构每秒并发是多少，我服务器最大能接受的并发是多少，是什么导致我的性能有问题；如果当前架构快达到性能瓶颈了，是横向扩容性能提升大，还是纵向扩容性能提升大。
总有不少读者私下与我讨论，面试总被面试官问倒在 QPS、TPS、RT、吞吐量等这些高并发性能指标的理解上。所以，今天干脆来一个全面的科普详解。
为了方便用户记忆，我们将IP变成一个个的域名来输入到浏览器进行访问。而这使得访问网站时要先将其域名解析成 IP 。DNS (Domain Name Server) 的作用就是进行 IP 解析，把域名对应到 IP。在 Great FireWall 的 5 种封锁方法中，有一种简单而效果很好的方法是 DNS 污染。GFW 会对 DNS 的解析过程进行干扰，这会使对某些被干扰的域名返回一个错误的 IP 地址给你的主机，使你无法正确连接到你要的服务器上读取正确的信息。Hosts 文件本来是用来提高解析效率。在进行 DNS 请求以前，系统会先检查自己的 Hosts 文件中是否有这个地址映射关系，如果有则调用这个 IP 地址映射，如果没有再向已知的 DNS 服务器提出域名解析。也就是说 Hosts 的请求级别比 DNS 高。当你的 Hosts 文件里面有对应的 IP 时，它就会直接访问那个 IP，而不用通过 DNS。所以，当我们直接将 Google、Twitter、Facebook 之类的 IP 放入 Hosts 文件后，就可以跳过 DNS 的解析这一步，直接就行 IP 访问，不受 GFW 的 DNS 污染干扰了。补充一条，就是为什么 Hosts 的 IP 要时不时更改，为什么 FB、Twitter 会仍旧上不去。是因为 GFW 的第二个大招，IP 封锁。比如访问国外一个 IP 无法访问，Ping 不通，tracert 这个 IP 后发现，全部在边缘路由器 (GFW) 附近被拦截。换言之，GFW 直接拦截带有这个 IP 头的数据包。所以，如果你更改的 IP 被封锁了，就算你过了 DNS 这一关，也仍旧不能翻过 GFW。
对于一般公司普通测试工程师来说，可能性能测试做的并不是很复杂，可能只是编写下脚本，做个压测，然后输出报告结果，瓶颈分析和调优的事都丢给开发去做。
在对目标进行渗透时，一般情况下，我们首先获得对方服务器的webshell或者反弹shell，如果权限比较低，则需要进行权限提升；后续再对目标服务器进行进一步的权限控制。比如布置后门、跳板、维持权限等；我这就简单的就靶机演示一下内网的渗透。
给电脑手动配置静态IP仍然上不去网，ipconfig后发现网卡上IP不是自己配置的IP，而是一个169.254.xx.xx自动获取的一个IP
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