这里还有往下的一步就是如何把这个业务模型配置到工具中去。这个步骤其实在我写第二个专栏的时候，在第6章的最后是写了具体的操作过程的。后来我想这个应该是所有性能测试工程师的日常工作内容，所以从难度和重要性上来说，都过于平常了，而性能测试工程师对这一过程应该是非常熟悉的，没必要再啰嗦一遍，就像性能工具的基本操作一样，所以就没放到专栏上去。
购买的服务器难免会遇到被攻击的情况，当我们发现服务器状态异常时，可以通过连接当前服务器的ip排查一下，并对可疑ip进行封锁禁止。我们可以通过路由跟踪来查看可疑ip。以下是两种解决方案。
为了看看我的博客是不是我一个人的单机游戏，所以就想着统计一下总的访问量，每日的访问人数，哪些博文又是大家感兴趣的，点击得多的；
我们先看看无论是APP还是H5都会关注的指标，了解这些指标的计算方法的细微差异以及复杂性，换个角度来思考埋点的意义。【源自：精通Web Analytics 2.0】
限流是一种预防措施，虽然限流可以尽量避免因高并发而引起的服务故障，但服务还会因为其它原因而故障。
当涉及抓取和分析在线视频平台数据时，Python爬虫是一个强大而有用的工具。下面我将为您提供一些步骤和代码示例，来帮助您进行这样的实战操作。
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。
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
为什么要限流 日常生活中,有哪些需要限流的地方? 像我旁边有一个国家景区,平时可能根本没什么人前往,但是一到五一或者春节就人满为患,这时候景区管理人员就会实行一系列的政策来限制进入人流量, 为什么要限
日常生活中，有哪些需要限流的地方？像我旁边有一个国家景区，平时可能根本没什么人前往，但是一到十一或者春节就人满为患，这时候景区管理人员就会实行一系列的政策来限制进入人流量，为什么要限流呢？
为什么要限流 日常生活中,有哪些需要限流的地方? 像我旁边有一个国家AAAA景区,平时可能根本没什么人前往,但是一到五一或者春节就人满为患,这时候景区管理人员就会实行一系列的政策来限制进入人流量, 为
如果大家校招时准备的项目是秒杀系统，那除了会问 Redis 和 MySQL，还会问你是怎么限流的。这一块知识应该挺多人没有准备的。
像我旁边有一个国家景区,平时可能根本没什么人前往,但是一到五一或者春节就人满为患,这时候景区管理人员就会实行一系列的政策来限制进入人流量,
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。
QPS是每秒查询率,是一台服务器每秒的查询次数,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, 也就是最大吞吐能力;
所谓“埋点”，是数据采集领域（尤其是用户行为数据采集领域）的术语，指的是针对特定用户行为或事件进行捕获、处理和发送的相关技术及其实施过程。
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。
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......
UAVStack是一个全维监控与应用运维平台。UAV.Monitor具备监控功能，包含基础监控、应用/服务性能监控、日志监控、业务监控等。在应用监控中，UAV可以根据应用实例画像；其中应用实例组件可以对日志、服务、客户端等进行画像；基于客户端的画像又分为Http、Dubbo、MQ、Kafka、JDBC、Redis、MongoDB等等。
Sentinel是阿里巴巴开源的一款微服务流量控制组件。官网地址：https://sentinelguard.io/zh-cn/index.html
今天在查看服务器日志的时候无意间发现我 nginx 的日志文件有一天很大，于是猜测应该是有人在用脚本请求平台，进行想看看到底是个什么情况，所以有了这篇与 ChatGPT 的聊天记录。
前2篇分别系统性介绍了numpy和matplotlib的入门基本知识，今天本文自然是要对pandas进行入门详细介绍，通过本文你将系统性了解pandas为何会有数据分析界"瑞士军刀"的盛誉。
事情发生在9月8号晚淘宝促销活动，短链接应用突然数据库连接飙升，监控中发现有SQL在疯狂地更新，其中有一条就是更新短链接的点击数。查看了该接口功能其实非常简单：判断ip是否合法，然后短链接的点击数+1，更新到数据库表。
Prometheus是一套开源的监控、告警、时间序列数据库的组合工具。与Kubernetes由Google内部Borg系统演变而来相似，Prometheus由Google内部的Borgmon[6]监控系统演变而来，最初在2012年由前Google工程师Matt T. Proud于SoundCloud[5]进行研发使用并在短时间内迅速受到业界广泛认可,后于2015年初在GitHub上开源，目前已有42.2K的Star数和7.1的Fork数。其用户社区非常活跃，拥有将近700位贡献者，并在多数云原生组件中被集成。
上班的时候，自己手头的事情处理完了，我除了在掘金摸鱼，就是在知乎逛贴。在我的认知中，知乎是一个高质量论坛，基本上各种“疑难杂症”都能在上面找到相应的专业性回答。但平时逗留在知乎的时间过多，我不知道自己是被知乎上面的精彩故事所吸引，还是为知乎上面的高深技术而着迷。
某核心JAVA长连接服务使用MongoDB作为主要存储，客户端数百台机器连接同一MongoDB集群，短期内出现多次性能抖动问题，此外，还出现一次“雪崩”故障，同时流量瞬间跌零，无法自动恢复。本文分析这两次故障的根本原因，包括客户端配置使用不合理、MongoDB内核链接认证不合理、代理配置不全等一系列问题，最终经过多方努力确定问题根源。
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Sentinel中的簇点链路是由一个个的Node组成的，Node是一个接口。Node中保存了对资源的实时数据的统计，Sentinel中的限流或者降级等功能就是通过Node中的数据进行判断的。
sentinel的官方名称叫分布式系统的流量防卫兵。Sentinel 以流量R为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。在Spring Cloud项目中最开始我们使用的是Hystrix，目前已停止更新了。现在Spring Cloud官方推荐的是rensilience4j。当然还有我们今天学习的sentinel。
由于我的博客是基于开源博客框架ghost搭建的，虽然相较于wordpress轻量了很多，但在功能上远没有wordpress丰富，像基本的网站统计，文章统计，点评之类的通通没有。
github：https://github.com/prometheus/client_python
本文主要介绍企业服务总线的常见应用场景，与大家共同探讨在云环境、微服务中传统企业服务总线所面临的问题，结合普元企业服务总线产品向大家分享我们该如何解决这些问题。
本篇文章介绍的是SpringCloud Alibaba技术栈中针对熔断限流的解决方案——Sentinel，本篇文章的大纲如下所示： 一、概念介绍
一个监控系统对于每一个服务和应用基本上都是必不可少的。在 Flink 源码中监控相关功能主要在 flink-metrics 模块中，用于对 Flink 应用进行性能度量。Flink 监控模块使用的是当前比较流行的 metrics-core 库，来自 Coda Hale 的 dropwizard/metrics [1]。dropwizard/metrics 不仅仅在 Flink 项目中使用到，Kafka、Spark 等项目也是用的这个库。Metrics 包含监控的指标（Metric）以及指标如何导出（Reporter）。Metric 为多层树形结构，Metric Group + Metric Name 构成了指标的唯一标识。Reporter 支持上报到 JMX、Influxdb、Prometheus 等时序数据库。Flink 监控模块具体的使用配置可以在 flink-core 模块的 org.apache.flink.configuration.MetricOptions 中找到。
设备的集合，通常指一组具有相同功能的设备。物联网平台为每个产品颁发全局唯一的ProductKey。
itest work (爱测试) 一站式工作站让测试变得简单、敏捷,“好用、好看，好敏捷” ,是itest wrok 追求的目标。itest work 包含极简的任务管理，测试管理，缺陷管理，测试环境管理，接口测试，接口Mock 6合1，又有丰富的统计分析。可按测试包分配测试用例执行，也可建测试迭代(含任务，测试包，BUG，接口)来组织测试工作，也有测试环境管理，还有很常用的测试度量；对于发版频繁，需求常变，itest还可导出用例，线下修改、执行，新增后再导入（同步）到线上；且可根据测试策略来设置测试流程，并可实时调整；在测试看板中，能查看迭代报告，测试包执行情况，测试任务进展，也可以在看板上直接执行用包用例，也支持在线web 思维导图写用例。
没有那家卖瓜的会说自己家的不甜，同样，没有哪个开源项目愿意告诉你在对它条件最苛刻的时候压力情况是多少，一般官网号称给你看的性能指标都是在最理想环境下的，毫无参考意义。
ARMS是一款阿里云应用性能管理（APM）类监控产品。一共提供三种监控，应用监控，前端监控，自定义监控。
有人设计了一个在每分钟内只允许访问1000次的限流方案，如下图01:00s-02:00s之间只允许访问1000次，这种设计最大的问题在于，请求可能在01:59s-02:00s之间被请求1000次，02:00s-02:01s之间被请求了1000次，这种情况下01:59s-02:01s间隔0.02s之间被请求2000次，很显然这种设计是错误的。
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。
App精细化运营的必由之路是什么？一定是要搭建强大的数据统计管理系统，在此基础上进行高效的分析和运营。openinstall的应用统计功能就能满足全面的App数据统计和分析需求。
来源：blog.csdn.net/weixin_44730681/article/details/107944048
原ZLJ卖场的压测流程，是依托于阿里云PTS工具，团队自身缺乏性能测试能力自建，缺少性能分析和数据沉淀，测试场景单一，只有单接口和多接口压测，缺少场景和链路压测，不能相对合理的评估系统性能承载能力，机器扩容只凭借经验进行增加调整，缺乏评估依据。
NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件，支持nfx/netstandard，由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今，以下简称XCode。
接口级故障是指系统没宕机、网络也没有中断，但处理业务出现了问题。例如业务响应缓慢、大量访问超时、大量访问出现异常。
上述配置文件的参数可以在 com.alibaba.druid.spring.boot.autoconfigure.properties.DruidStatProperties 和 org.springframework.boot.autoconfigure.jdbc.DataSourceProperties中找到;
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