随着国内服务共享化的热潮普及，共享单车，共享雨伞，共享充电宝等各种服务如雨后春笋，随之而来的LBS服务定位问题成为了后端服务的一个挑战。MongoDB对LBS查询的支持较为友好，也是各大LBS服务商的首选数据库。 腾讯云MongoDB团队在运营中发现，原生MongoDB在LBS服务场景下有较大的性能瓶颈，经腾讯云优化后，云MongoDB在LBS服务的综合性能上，有10倍以上的提升。 腾讯云MongoDB提供的优异综合性能，为国内各大LBS服务商，例如摩拜单车等，提供了强有力的保障。 LBS业务特点 以共享
事情是这样的。一天下午4点42分左右。业务反馈我开发的服务在测试环境出现问题，返回资源数据是0。查日志发现是ES访问超时。相当于数据库挂了。持续了20多分钟自己恢复。 咨询了ES团队，最终得到下面的答复：
此系列将写一个系列给大家介绍腾讯云上的业务安全产品，希望加深大家对于腾讯业务安全产品的了解和熟悉，使用。
首先是无状态前端机器不足以承载请求流量，需要进行水平扩展，一般QPS是千级。 然后是关系型数据库无法承载读取或写入峰值，需要数据库横向扩展或引入nosql，一般是千到万级。 之后是单机nosql无法承载，需要nosql横向扩展，一般是十万到百万QPS。 最后是难以单纯横向扩展nosql，比如微博就引入多级缓存架构，这种架构一般可以应对百万到千万对nosql的访问QPS。 当然面向用户的接口请求一般到不了这个量级，QPS递增大多是由于读放大造成的压力，单也属于高并发架构考虑的范畴。
【采用MQ的作用】 1> 可以实现系统解耦 假设有A系统，那么它会产生出业务数据，这个时候，有B系统和C系统时需要A系统产生的业务数据的。那么，如果没有引入MQ，就需要在代码中硬编码调用B系统和C系统的接口来传输数据。那么加入由引入了D系统和E系统，并且下线了B系统，那么就需要修改代码，添加调用D系统和E系统的代码，并且要删除掉调用B系统的代码。这种设计方式，其实就是A系统要耦合B、C、D、E系统了。违反了低耦合的设计原则。如果我们引入mq，A系统只需要把产生的业务数据发送到MQ即可，下游哪个系统需要这个
当某个系统(如财务ERP系统负担)过重的时候，我们期望优先保障某些关键业务(如销售管理系统SMS，明天要投标，去ERP申请价格)。
假如我们现在是一个小创业公司（或者是一个 BAT 公司刚兴起的一个新部门），现在注册用户就 20 万，每天活跃用户就 1 万，每天单表数据量就 1000，然后高峰期每秒钟并发请求最多就 10 个。我的天，就这种系统，随便找一个有几年工作经验的，然后带几个刚培训出来的，随便干干都可以。 结果没想到我们运气居然这么好，碰上个 CEO 带着我们走上了康庄大道，业务发展迅猛，过了几个月，注册用户数达到了 2000 万！每天活跃用户数 100 万！每天单表数据量 10 万条！高峰期每秒最大请求达到 1000！同时公司还顺带着融资了两轮，进账了几个亿人民币啊！公司估值达到了惊人的几亿美金！这是小独角兽的节奏！ 好吧，没事，现在大家感觉压力已经有点大了，为啥呢？因为每天多 10 万条数据，一个月就多 300 万条数据，现在咱们单表已经几百万数据了，马上就破千万了。但是勉强还能撑着。高峰期请求现在是 1000，咱们线上部署了几台机器，负载均衡搞了一下，数据库撑 1000QPS 也还凑合。但是大家现在开始感觉有点担心了，接下来咋整呢… 再接下来几个月，我的天ÿ
一、服务端 0. swoole常用的配置项: daemonize = true 守护进程化 worker_num #swoole配置参数 设置启动的Worker进程数: 如 1 个请求耗时 100ms，要提供 1000QPS 的处理能力，那必须配置 100 个进程或更多。 reactor_num #线程数 task_worker_num #配置 Task 进程的数量 1. 几个重要的id: $server->master_pid #主进程的 PID 跟pid_file文件存放的PID、n
在实际生产环境中，全链路跟踪框架如果对每个请求都开启跟踪，必然会对系统的性能带来一定的压力。与此同时，庞大的数据量也会占用大量的存储资源，使用全量采样的场景很有限，大部分应用接入链路跟踪的初衷是错误异常分析或者样本查看。
首先我们想一下，两个公司之间如果有互相调用接口的业务需求，如果没有引入中间件技术，是怎么实现的呢？
在之前的文章使用 wrk 完成简单的自定义动态请求[1], 我介绍了如何使用 wrk 制造随机请求, 也给出了 lua 脚本的使用方式, 这篇博客主要想介绍下在压测时如何利用 wrk 精细控制并发请求.
今天又带来一次性能优化的分享，这是我刚进公司时接手的祖传（坏笑）项目，这个项目在我的文章中屡次被提及，我在它上面做了很多的性能优化，比如《记一次提升18倍的性能优化》这篇文章，比较偏向某个细节的优化，本文更偏向宏观上的性能优化，可以说是个老演员了。
在最近测试工作中，遇到了一些新的问题，也对自己的测试框架提出了新的需求，其中一个就是性能测试软启动的问题，还有一个就是高QPS提出新的挑战。
并发用户数（Maximum concurrent user ）是指系统可以同时承载的正常使用系统功能的用户的数量。
基准测试这个单词在工作中相信大家都经常会遇到，在我刚开始工作的时候，看一些文档的时候老是会碰见基准测试，当初以为基准测试就是简单的性能测试。但是随着后面的一些经验，发现基准测试并不是这么的简单，最近也在看一本书叫做《JAVA性能权威指南》，其中也介绍了基准测试相关的一些东西，大家有兴趣的下来也可以去看下，于是我在这这里简单的聊一下基准测试相关的一些东西。
管控面可以提供高可靠高效可持续运维保障、快速部署小时交付的能力，尤其是针对ClickHouse这种运维较弱但是性能很高的OLAP核心引擎，管控面就显示得尤其重要。
线上频繁出现报警，提示内存被打爆问题，几个服务出现短暂不可用的现象，现就分析过程和解决过程记录如下
本文为霍格沃兹测试学院优秀学员课程学习系列笔记，想一起系统进阶的同学文末加群交流。
在我们准备搭建人脸融合小程序之前，首先需要完成一些准备工作。大家可以将其理解为，我们现在要来做菜了，做菜之前要买一下做菜的原材料啦，洗一下锅洗一下菜啥的，耐心准备下～
导语 大家应该都有去游乐园游玩的经历，其实服务限流与游乐园人流管理很相似。比如每一个游乐园所能承载的标准游客总数是大概确定的，当游乐园承载的游客数量超出了标准数量，游客在游玩的时候就会出现游玩路线人潮拥挤（请求拥堵处理慢）、热点游乐设施排队久（热点API过载）、餐品饮料供应缺货（数据库连接池不足）等情况，更有在重大节日时由于人数太多导致的踩踏事故（服务宕机导致的雪崩）。 服务限流其实就是一种应对超额流量的保护机制，当业务流量超出系统能够承载的上限时，快速处理超额的请求（如快速失败），防止超额的请求继续争抢/
MQ全称为Message Queue，消息队列是应用程序和应用程序之间的通信方法。
如某个系统会往数据库写数据，但是数据库只能支撑每秒1000左右的并发写入，并发量再高就容易宕机。
【什么是分库分表】 顾名思义，分库分表就是对数据库进行拆分以一种方式或策略。但是在实际场景中，分库和分表并不是要一起出现的。有可能只是需要分表，有可能只是需要分库，如果在大流量高并发的情况下，会出现分库分表同时出现的情况。那么什么时候需要分库分表呢？ 我们可以考虑一个问题，比如我们所负责的业务线是全新的而且非常有潜质的，那么我们设计系统的时候，通常并不会上来就做分库分表的设计，因为对于系统上线之后的发展，没有人可以预测出来。所以，都会中规中矩的按照单库单表的方式去设计。忙碌了好几个月，系统上线了，最初每天
最近无聊（摸）闲逛（鱼）github时，发现了一个阿里开源项目可以贡献代码的地方。
🎉🎉为了给大家提供更加安全、可靠的DNS服务，腾讯云解析新增DNS安全防护数据可视化特性。
未来的技术趋势一定是，朝着 AI 应用方向去的，各行各业已经紧锣密鼓的行动了起来。
之前的文章提到过我们服务使用Hystrix进行服务限流，使用的是信号量方式，并根据接口的响应时间和服务的峰值QPS设置了限流的配额。
断断续续忙碌了几个月，终于自己写的开源项目算是有了雏形，打包成Docker image发布到AWS EC2后，写代码算是告一段落。随之而来的问题就是“我的项目能够支撑多少QPS” ，由于用了Docker, 即变成了“我的项目基于Docker的配置能够支撑多少QPS”, 更进一步细化这个问题的话，有以下几点：
点击蓝字 关注我们 导语 负载均衡（Cloud Load Balancer，CLB）提供安全快捷的流量分发服务，访问流量经由 CLB 可以自动分配到云中的多台云服务器上，扩展系统的服务能力并消除单点故障。负载均衡支持亿级连接和千万级并发，可轻松应对大流量访问，满足业务需求。 CLB 访问日志当前支持基于 7 层负载均衡，访问日志内容丰富，可以涵盖多种场景的内容。 「CLS数据淘金第一期」介绍过 CLB 两大主要场景：运维监控场景与运营统计场景；本期我们将对运维监控场景做进一步的补充，并将重磅推出腾讯云 CL
roc，腾讯高级工程师，Kubernetes Contributor，热爱开源，专注云原生领域。目前主要负责腾讯云TKE 的售中、售后的技术支持，根据客户需求输出合理技术方案与最佳实践，为客户业务保驾护航。 概述 有时候，集群资源莫名被删除或修改，有可能是人为误操作，也有可能是某个应用的 bug 或恶意程序调用 apiserver 接口导致，需要找出 "真凶"。这时候，我们需要为集群开启审计，记录 apiserver 的接口调用，然后根据条件检索和分析审计日志来找到原因。 关于 TKE 的集群审计简介与基
负载均衡（Cloud Load Balancer，CLB）提供安全快捷的流量分发服务，访问流量经由 CLB 可以自动分配到云中的多台云服务器上，扩展系统的服务能力并消除单点故障。负载均衡支持亿级连接和千万级并发，可轻松应对大流量访问，满足业务需求。
OPcache通过将 PHP 脚本预编译的字节码存储到共享内存中来提升 PHP 的性能， 存储预编译字节码的好处就是 省去了每次加载和解析 PHP 脚本的开销。
MySQL 256M内存 50G硬盘：适用于用户入门、学习、培训、生产前测试，QPS为500次/秒
2）响应时间没有和吞吐量TPS/QPS挂钩。而只是测试了低速率的情况，这是完全错误的。
若问国内IT基础设施领域 哪个板块门槛又高、容量又大？ 非数据库莫属！ 数据库市场，不光是大蛋糕 更可以称之为 IT基础设施皇冠上的明珠 只是这个明珠，过去常年被国际巨头垄断 但是最近几年，做数据库的小伙伴发现 势头有点不大一样了 国内的数据库玩家们风生水起 开始爆发式增长 悄么声的，国内数据库市场，变天了 ↓ 国产化+数据爆发+复杂度提升 正在让这个行业暗流涌动 具体来看 主要包括四大类推动性需求 ↓ 需求1 对稳态业务核心系统改造需求加大 客户对稳态业务的核心诉求 高可用、强一致、稳
在经历了惨痛的黑天鹅事件以及激烈的数据恢复过程后，作为微盟DBA的我们进行了深刻的反省和自查，作为公司的核心资产，数据库也得到了前所未有的重视。如何保证数据安全以及用户服务的高可用性是我们要解决的首要问题。
常见的迁移场景中，通常用户需要先了解源和目标两端的访问方法，自己开发脚本实施迁移。这使得迁移的难度高、周期长，并且由于迁移并非用户熟悉的常规操作，经常会遇到意料之外的问题。
wrk是一款开源的高性能http压测工具(也支持https)，非常小巧，可以执行文件只有3M（其中主要是luajit和openssl占用绝大多数空间），别看核心代码3-5年没更新了，但依旧非常好用。虽然很早之前我就知道有这么个工具了，当时学习这个工具的时候我还拿它压测了我们的个人网站xindoo.me，发现mysql性能不行后加了wp-cache，通过cache把我网站的承载能力提升了10多倍。但当时之前简单使用它的初级功能，最近工作中恰好有个http服务需要压测，然后就拿wrk做了。这次使用了wrk lua高级功能实现了压测，我们找到了我们服务的瓶颈，同时也被wrk的超高性能所震惊。
MQ全称 Message Queue（消息队列），是在消息的传输过程中保存消息的容器。多用于分布式系统之间进行通信。
腾讯云新版本监控（5秒粒度）已经灰度3个多月了，原有的分钟级粒度的监控版本仍然会继续保留一段时间，有条件的企业和开发者推荐升级至5秒监控，后续官方应该会提供合适的升级方案。
MQ全称为Message Queue，即消息队列，消息队列是应用程序与应用程序之间通信的一致方法，即在消息的传输过程中保存消息的容器，多用于分布式系统之间的通信
高可扩展性是个设计指标：表示可通过加机器线性提高系统处理能力，承担更高流量和并发。
点击上方蓝字每天学习数据库 首先来介绍一下今天的主角——Redis Pipelining。该功能是为了解决因为客户端和服务器的网络延迟造成的请求延迟。 Redis Pipelining在很早就出现了，如果你在用较早版本的Redis，那么也能使用这个功能。此功能可以将一系列请求连续发送到Server端，不必等待Server端的返回，而Server端会将请求放进一个有序的管道中，在执行完成后，会一次性将返回值再发送回来。 对于这么神奇的功能，我们怎么能不测一下pipeline对于性能的提升有多大呢？ 一、
随着微服务的流行，服务之间的稳定性变得越发重要，往往我们会花很多经历在维护服务的稳定性上，限流和熔断降级是我们最常用的两个手段。前段时间在群里有些小伙伴对限流的使用些疑问，再加上最近公司大促也做了限流相关的事，所以在这里总结一下写写自己对限流的一些看法。
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
对象存储
云直播
