=( (总PV*80%)/(24*60*60*40%))/服务器数量
PV(Page View)即页面浏览量或点击量,是衡量一个网站或网页用户访问量。具体的说,PV值就是所有访问者在24小时(0点到24点)内看了某个网站多少个页面或某个网页多少次。PV是指页面刷新的次数,每一次页面刷新,就算做一次PV流量。
1、PV(Page View): 页面访问量,即页面浏览量或点击量,用户每次刷新即被计算一次
PV即Page View,网站浏览量,指页面浏览的次数,用以衡量网站用户访问的网页数量。用户每次打开一个页面便记录1次PV,多次打开同一页面则浏览量累计。一般来说,PV与来访者的数量成正比,但是PV并不直接决定页面的真实来访者数量,如同一个来访者通过不断的刷新页面,也可以制造出非常高的PV。具体的说,PV值就是所有访问者在24小时(0点到24点)内看了某个网站多少个页面或某个网页多少次。PV是指页面刷新的次数,每一次页面刷新,就算做一次PV流量。
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
日常工作中,业务端会反馈给后端一个在线用户数/活跃用户数,要求做架构规划时,需要用多少台服务器,这个问题如何下手?同样,要部署一个WEB应用类或数据库类,具体要用什么样的服务器和带宽,我们是凭感觉进行,还是有根据的规划?下面就学习《运维架构实践》过程中的知识点进行总结。
在这之前想必大家对ab(http)与abs(https)也有一些了解,我们今天不去看ab和abs,SuperBenchmarker(sb.exe)是一个压测工具,他是一个受Apache Benchmark的启发,他会在终端窗口为我们显示最终的结果,同时也会在web界面生成一个动态结果。SuperBenchmarker(sb.exe)可以在Windows或者Mac上运行(尚未在Linux上进行测试),他可以安装.NET4.52+或者.NET Core2.0+。
你想建设一个能承受500万PV/每天的网站吗? 500万PV是什么概念?服务器每秒要处理多少个请求才能应对?如果计算呢? PV是什么: PV是page view的简写。PV是指页面的访问次数,每打开或刷新一次页面,就算做一个pv。 计算模型: 每台服务器每秒处理请求的数量=((80%总PV量)/(24小时60分60秒40%)) / 服务器数量 。 其中关键的参数是80%、40%。表示一天中有80%的请求发生在一天的40%的时间内。24小时的40%是9.6小时,有80%的请求发生一天的9.6个小时当中(很适合互联网的应用,白天请求多,晚上请求少)。 简单计算的结果: ((80%500万)/(24小时60分60秒40%))/1 = 115.7个请求/秒 ((80%100万)/(24小时60分60秒40%))/1 = 23.1个请求/秒 初步结论: 现在我们在做压力测试时,就有了标准,如果你的服务器一秒能处理115.7个请求,就可以承受500万PV/每天。如果你的服务器一秒能处理23.1个请求,就可以承受100万PV/每天。 留足余量: 以上请求数量是均匀的分布在白天的9.6个小时中,但实际情况并不会这么均匀的分布,会有高峰有低谷。为了应对高峰时段,应该留一些余地,最少也要x2倍,x3倍也不为过。 115.7个请求/秒 *2倍=231.4个请求/秒 115.7个请求/秒 *3倍=347.1个请求/秒 23.1个请求/秒 *2倍=46.2个请求/秒 23.1个请求/秒 3倍=69.3个请求/秒 最终结论: 如果你的服务器一秒能处理231.4--347.1个请求/秒,就可以应对平均500万PV/每天。 如果你的服务器一秒能处理46.2--69.3个请求,就可以应对平均100万PV/每天。 说明: 这里说明每秒N个请求,就是QPS。因为我关心的是应用程序处理业务的能力。 实际经验:
你想建设一个能承受500万PV/每天的网站吗? 500万PV是什么概念?服务器每秒要处理多少个请求才能应对?如果计算呢? PV是什么: PV是page view的简写。PV是指页面的访问次数,每打开或刷新一次页面,就算做一个pv。 计算模型: 每台服务器每秒处理请求的数量=((80%总PV量)/(24小时60分60秒40%)) / 服务器数量 。 其中关键的参数是80%、40%。表示一天中有80%的请求发生在一天的40%的时间内。24小时的40%是9.6小时,有80%的请求发生一天的9.6个小时当中(很适合互联网的应用,白天请求多,晚上请求少)。 简单计算的结果: ((80%500万)/(24小时60分60秒40%))/1 = 115.7个请求/秒 ((80%100万)/(24小时60分60秒40%))/1 = 23.1个请求/秒 初步结论: 现在我们在做压力测试时,就有了标准,如果你的服务器一秒能处理115.7个请求,就可以承受500万PV/每天。如果你的服务器一秒能处理23.1个请求,就可以承受100万PV/每天。 留足余量: 以上请求数量是均匀的分布在白天的9.6个小时中,但实际情况并不会这么均匀的分布,会有高峰有低谷。为了应对高峰时段,应该留一些余地,最少也要x2倍,x3倍也不为过。 115.7个请求/秒 *2倍=231.4个请求/秒 115.7个请求/秒 *3倍=347.1个请求/秒 23.1个请求/秒 *2倍=46.2个请求/秒 23.1个请求/秒 3倍=69.3个请求/秒 最终结论: 如果你的服务器一秒能处理231.4--347.1个请求/秒,就可以应对平均500万PV/每天。 如果你的服务器一秒能处理46.2--69.3个请求,就可以应对平均100万PV/每天。 说明: 这里说明每秒N个请求,就是QPS。因为我关心的是应用程序处理业务的能力。 实际经验: 1、根据实际经验,采用两台常规配置的机架式服务器,配置是很常见的配置,例如一个4核CPU+4G内存+服务器SAS硬盘。 2、硬盘的性能很重要,由其是数据库服务器。一般的服务器都配1.5万转的SAS硬盘,高级一点的可以配SSD固态硬盘,性能会更好。最最最最重要的指标是“随机读写性能”而不是“顺序读写性能”。(本例还是配置最常见的1.5万转的SAS硬盘吧) 3、一台服务器跑Tomcat运行j2ee程序,一台服务器跑MySql数据库,程序写的中等水平(这个真的不好量化),是论坛类型的应用(总有回帖,不太容易做缓存,也无法静态化)。 4、以上软硬件情况下,是可以承受100万PV/每天的。(已留有余量应对突然的访问高峰) 注意机房的网络带宽: 有人说以上条件我都满足了,但实际性能还是达不到目标。这时请注意你对外的网络的带宽,在国内服务器便宜但带宽很贵,很可能你在机房是与大家共享一条100M的光纤,实际每个人可分到2M左右带宽。再好一点5M,再好一点双线机房10M独享,这已经很贵了(北京价格)。 一天总流量:每个页面20k字节100万个页面/1024=19531M字节=19G字节, 19531M/9.6小时=2034M/小时=578K字节/s 如果请求是均匀分布的,需要5M(640K字节)带宽(5Mb=640KB 注意大小写,b是位,B是字节,差了8倍),但所有请求不可能是均匀分布的,当有高峰时5M带宽一定不够,X2倍就是10M带宽。10M带宽基本可以满足要求。 以上是假设每个页面20k字节,基本不包含图片,要是包含图片就更大了,10M带宽也不能满足要求了。你自已计算吧。 (全文完) 附:性能测试基本概念
今天我们来讲讲什么是云服务,云计算的三种服务模式有哪三种,我们经常评估服务的性能指标都有哪些,分别是什么意思,平时“那些人”说的QPS是什么,TP是什么,日活又是什么呢?我们下面来一一揭晓。
QPS 是一台服务器每秒能够相应的查询次数,即1秒内完成的请求数量,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
一.http www端口: http协议www服务的默认端口是:80 加密的www服务,http默认端口:443(网银,支付的时候) 二.用户访问网站基本流程: 第一步:客户端用户从浏览器输入www.baidu.com网站网址后回车,系统会查询本地host文件及DNS 缓存信息,查找是否存在网址对应的IP解析记录。如果有就直接获取到IP地址,然后访问网站,一般第一次请求时,DNS缓存是没有解析记录的。 第二步:如果客户端没有DNS缓存或者hosts没有对应的www.baidu.com网站网址的域名解析记录,
k8s 的进程到这里我们已经完成了 Namespace、Pod、PodController 几种资源的使用方式,已经过大半了哦~这篇文章我们就继续来了解一下在k8s 中怎么进行数据存储!
k8s对有状态的容器应用或者需要对数据进行持久化的应用,在之前的篇章说过,可以将容器内的目录挂载到宿主机的容器目录或者emptyDir临时存储卷。另外,k8s还开放了两个资源,分别是PersistentVolume(PV)和PersistentVolumeClaim(PVC),这两个资源对象可允许k8s使用外部的存储设备。比如在生产环境中有一个专门的文件服务器,那么就可以使用PV对文件服务器的资源进行定义,比如总共有多少容量等,然后用PVC对PV资源进行申请,申请多少容量,然后再容器里引用PVC即可。
有时,在单个 Pod 中共享卷以供多方使用是很有用的。 volumeMounts.subPath 属性可用于指定所引用的卷内的子路径,而不是其根路径。
每秒请求数,服务器在一秒的时间内处理了多少个请求,QPS的数值需要通过下面的指标得到。
QPS、TPS、PV、UV、GMV、IP、RPS等各种名词,外行看起来很牛X,实际上对程序员来说都是必懂知识点。下面我来一一解释一下。
每秒查询数率,系统每秒能够处理的查询请求次数,即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。
QPS、TPS、PV、UV、GMV、IP、RPS等各种名词,外行看起来很牛X,实际上每个程序员都是必懂知识点。下面我来一一解释一下。
QPS:全名 Queries Per Second,意思是"每秒查询率",是一台服务器每秒能够响应的查询次数,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。
参加了DTCC归来之后,各大电商技术大牛都会自豪的分享一下自己公司网站的PV,流量等等。当时也是一知半解,回来之后赶紧查了查,也算是扫扫盲。 以下摘自网络中,自己稍稍做了整理,对于PV,流量和带宽的理解,可以分成几个问题可能更加容易理解。 问题1:首先什么是PV, 技术角度讲,1个PV是指从浏览器发出一个对网络服务器的Request,网络服务器接到Request之后,会开始把该Request对应的一个Page(Page就是一个网页)发送到客户端的浏览器上,恭喜,这就是一个Page View 对这个概念从业务
谈到移动APP开发的优化方案,开发者第一时间会想到关于GPU渲染和CPU优化问题,而这两大方案确实是优化app的两把尖刀,使APP提升用户量和体验度有较高的推动力。然而我们却会忽视一个比较简单而又难记住的方面,是对用户潜在行为的预估和把控,其实也属于APP业务优化范畴。 在无法预估的就是用户的实用操作欲望的情况下,针对已经发出去的版本,我们很难知道用户喜欢什么功能,和想要怎样的功能,包括用户卸载了,甚至安装不用的情况,并且对潜在线上崩溃的问题也想知道问题出在哪里等等 ,这些对于app的成长优化也有关键的导向作用,其实这也可以算是一种对app的优化方案。
是由管理员设置的存储,他是集群的一部分。就像节点是集群中的资源一样,PV也是集群中的资源。 PV是Volume之类的卷插件,但具有独立于适用PV的Pod的生命周期。此API对象包含存储实现的细节 即NFS、ISCSI或特定于云供应商存储系统
默认情况下,运行容器使用容器内的临时存储。Pods由一个或多个容器组成,这些容器一起部署,共享相同的存储和其他资源,可以在任何时候创建、启动、停止或销毁。使用临时存储意味着,当容器停止时,写入容器内的文件系统的数据将丢失。
访问一个大型网站,当你输入www.sina.com.cn网址后,几秒后,在网页中显示了具体内容,这一切经历了什么?其实台上一分钟,台下十年功,背后发生了很多事,今天我们一起来看一看。
很多时候,我们观察程序是否如期运行,或者是否有错误,最直接的方式就是看运行日志,当然要想从日志快速查到我们想要的信息,前提是程序打印的日志要精炼、精准。
在做网站优化的过程中,我们经常会遇到各种问题,而在实际操作中,对于一个网站的SEO统计做分析,是反应网站线上状态的晴雨表,因此,在做SEO优化的过程中,我们需要定期审查相关数据指标,包括如下内容:
对于网站运营人员来说。刚接触后台运营,每天对着很多QPS、TPS、PV、UV、GMV、IP、RPS等各种名词是一脸蒙,外行看起来很牛X,实际上对运营人来说都是必懂知识点。下面我来一一解释一下。
注意:本文介绍了在Red Hat容器开发工具包3.0测试版中使用的方法。在将来的版本中可能会有所变更。
上面介绍的PV和PVC模式是需要运维人员先创建好PV,然后开发人员定义好PVC进行一对一的Bond,但是如果PVC请求成千上万,那么就需要创建成千上万的PV,对于运维人员来说维护成本很高,Kubernetes提供一种自动创建PV的机制,叫StorageClass,它的作用就是创建PV的模板。
● 在前面已经提到,容器的生命周期可能很短,会被频繁的创建和销毁。那么容器在销毁的时候,保存在容器中的数据也会被清除。这种结果对用户来说,在某些情况下是不乐意看到的。为了持久化保存容器中的数据,kubernetes引入了Volume的概念。
如果有自己的服务器,可以通过自己的服务器使用 asp dotnet core 服务器获取客户 IP 地址 方法,将获取的 IP 地址返回给用户
理解OpenShift(5):从 Docker Volume 到 OpenShift Persistent Volume
Kubernetes的卷是pod的一个组成部分,因此像容器一样在pod的规范中就定义了。它们不是独立的Kubernetes对象,也不能单独创建或删除。pod中的所有容器都可以使用卷,但必须先将它挂载在每个需要访问它的容器中。在每个容器中,都可以在其文件系统的任意位置挂载卷。
Kubernetes 是一个由主节点和工作节点组成的容器编排工具。它只允许通过作为控制平面核心组件的 API 服务器进行通信。API 服务器公开了一个 HTTP REST API,允许内部组件(如用户和集群)和外部组件之间的通信。
很多时候,我们观察程序是否如期运行,或者是否有错误,最直接的方式就是看运行日志,当然要想从日志快速查到我们想要的信息,前提是程序打印的日志要精炼、精准。 但日志涵盖的信息远不止于此,比如对于 nginx 的 access.log 日志,我们可以根据日志信息分析用户行为。 什么用户行为呢?比如分析出哪个页面访问次数(PV)最多,访问人数(UV)最多,以及哪天访问量最多,哪个请求访问最多等等。 这次,将用一个大概几万条记录的 nginx 日志文件作为案例,一起来看看如何分析出「用户信息」。 ---- 别急着开
折腾服务器或者是专业的服务器运维都会遇到迁移数据或磁盘的情况。Linux下就提供了非常简单且强大的dd命令,它可以拯救即将损坏磁盘的数据、远程备份或者进行完整的分区拷贝。
面试中,难免会被面试官问到,你们接触过的项目中QPS最高是多少?TPS呢?PV、UV、DAV......
EmptyDir是最基础的Volume类型,一个EmptyDir就是Host上的一个空目录。
yum install python-devel python-setuptools -y easy_install pip
hi 各位, 上两周一直都在做泰捷商城这个项目。这个项目的目的就是卖泰捷出品的WEBOX。这是我第一次做有关电子商务的网站。各种头绪。其实原始需求很简单,只卖一件商品,每星期只卖一次。 但是online to offline是从来不是一件简单的事情。因为这一次你所做的事情不仅仅是在线上,而是很多事情要发生在线下的真实世界里。这是一件非常的消耗精力的事情。但人又是生活在现实生活中。比如订单的流转。因为这一次我们不仅仅是做一个订单,而是要把订单真正的转换成工厂生产出来的货物,而且要通过物流公司真正的把货物运送到
原理:每天 80% 的访问集中在 20% 的时间里,这 20% 时间叫做峰值时间。
PV 描述的,则是一个具体的 Volume 的属性,比如 Volume 的类型、挂载目录、远程存储服务器地址等。
本篇我们来看下K8S中的存储资源管理,说到K8S的存储资源管理分为几个概念:Vloume、PV、PVC等,本篇我们主要侧重于PV和PVC。
QPS Queries Per Second 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, 即每秒的响应请求数,也即是最大吞吐能力。
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