负载(load)一词起源于典型系统,指连接在电路中消耗电能的装置,负载(用电器)的功能是把电能转变为其他形式能。引申出来,一个是实体,一个转化。
解决高并发问题是一个综合性的挑战,涉及多个方面的优化和策略。以下是一些常见的方法和建议来应对高并发场景:
设计一个高可用性(High Availability, HA)和灾难恢复(Disaster Recovery, DR)的大型分布式系统是一个复杂的工程任务,需要考虑多个层面的因素。以下是一些关键的设计原则和组件:
首先,稳定的大厦始于坚固的基础。一个可扩展的架构设计能让你的网站在用户激增时,像添砖加瓦一样,轻松增加服务器资源。微服务的思想也正是如此,它允许我们将不同的服务拆分,独立管理,这样一来,就算是流量洪峰,也只是小波浪而已。 总结一下:
答:性能测试八大类包括:性能测试、负载测试、压力测试、配置测试、并发测试、容量测试、可靠性测试、失败测试。
打破软件自动化测试的格局 自动化测试的误区 自动化测试仅仅被认为是替代人工,所以我们看到很多企业实施自动化测试仅仅是将现有的 Test Case 转换成自动化脚本。 这样做既没有提高测试整体水平,也没有改善测试结果。结果是通过手工能测试出来的问题自动化测试可以测试出来,手工测试不出来的问题自动化测试也没有测试出来。 因为测试的观念仍停留在已有 Test Case 阶段,而 Test Case 停留在业务流程测试的阶段。 最终自动化测试仅仅是按照测试用例走一边业务流程,完成业务流程的检验。 分层与部署带来的问
中国广东省深圳市望海路半岛城邦三期 518067 +86 13113668890 <netkiller@msn.com>
在前期文章中讲解了服务端压力测试的方法及分布式平台搭建,但是对于压力测试结果的分析没有一个系统的思路,在压力测试结果不符合性能指标时无从下手,也无法向开发提出有效的优化性能的方法。在对多个项目分析后,总结出一个通用的分析思路,可以快速定位性能瓶颈。
本文为《Performance Tuning: A Comprehensive Guide》读书笔记。 做过性能调优的同学都知道,最怕的不是性能差,而是费了半天劲在细节上死抠,却忽视了另外一整个对性能有巨大影响的维度,旁边放着一西瓜却使劲在芝麻上雕花。针对这种情况,《Performance Tuning: A Comprehensive Guide》的作者梳理了影响性能的几个维度,具备一定的完整性,新手可以按图索骥的去调优,老手也可以拿来参考看看是否漏掉了某些事半功倍的方法。 这里谈到的性能是一种统称,包
Cache|SearchEngine Database|NoSQL->Message Queue->APP Server->WEB SERVER-> CDN
20个线程连续压测一分钟后开始交替出现两台目标机器已经宕机(单线程访问没什么问题),出现日志如下所示:
Apache Bench 是 Apache 服务器自带的一个web压力测试工具,简称 ab 。
性能测试是通过测试工具模拟多种正常、峰值及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。验证软件系统是否能够达到用户提出的性能指标,发现系统中存在的性能瓶颈并加以优化。
Hi,大家好,今天依然是金三银四面试系列,如果你想了解之前的面试相关文章可以在文末点击👉「阅读原文」查看更多或者点击以下👇「蓝色字」查看最近文章。 金三银四跳槽季,自动化面试题预热一波 金三银四求职季,接口自动化面试题助攻一波 金三银四季招聘季,APP测试面试题温新一遍 以下分享性能测试相关面试题,欢迎在文末留言补充评论✍️。 一 解释常用的性能指标名称与具体含义 性能测试是通过测试工具模拟多种正常、峰值及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。验证软件系统是否能够达到用户提出的性能指标,发现系统中
反向代理方式实际上就是一台负责转发的代理服务器,貌似充当了真正服务器的功能,但实际上并不是,代理服务器只是充当了转发的作用,并且从真正的服务器那里取得返回的数据。这样说,其实nginx完成的就是这样的工作。我们让nginx监听一个端口,譬如80端口,但实际上我们转发给在8080端口的tomcat,由它来处理真正的请求,当请求完成后,tomcat返回,但数据此时没直接返回,而是直接给nginx,由nginx进行返回,这里,我们会以为是nginx进行了处理,但实际上进行处理的是tomcat。
这几天在做一个极限优化的问题,问题的瓶颈不是几分钟优化到几秒钟,而是需要从近2毫秒优化到1毫秒以内,至于这个指标1毫秒到底是怎么来的,这是一个业务层面可见的指标体系,即如果超过了一定的延迟范围,则整个数据通道都会产生阻塞,所以优化目标有些过于清晰,导致整个优化过程还是蛮有压力的。
这是因为大厂需要找到最好的人才来解决这些重要问题,而高并发系统无疑是其中最为重要且复杂的一个方面。我们必须通过学习和实践来提高我们对于系统开发和优化的理解,并掌握最新最有效的技术工具和方法。
1. 响应时间:一般采用平均响应时间和最大响应时间来评价系统性能,响应时间越低越好。
用 Spring Boot 搭建完 Spring Cloud 微服务项目后,又用 Nginx 为 Spring Gateway 做了负载均衡,其中做了并发限制和每秒连接数限制,Nginx 的配置如下:
集中花两天时间把这本《大型网站技术架构》看完了,分章节来记录一些干货。本书可以作为架构师入门的第一本书,因为很少涉及到具体的编程或者系统设计,而是以一个宏观的角度来讨论大型网站的架构方案。可以让你从全局的角度了解架构师的工作和职责。做到心中有数。
7月17日,在Cloud Native Days China云原生多云多集群专场,eBay软件工程师陈佑雄发表了《eBay基于Istio的应用网关的探索和实践》主题演讲,分享了eBay在多集群,多环境,大规模的场景下,Istio落地实践的探索和实践。
负载均衡的并发测试,主要目标是测试负载均衡系统支持的最大并发连接数量。本文将介绍测试中应用的部署,测试的工具以及测试的过程。
高性能网站架构方案(二)——优化网站响应时间 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 优化网站响应时间是保证网站受用户关注的要点,主要方案有: 1、减少HTTP请求 当需要加载图片、css、js等内容时,尽量减少加载的次数。可以合并加载,另外当改动量很少时,尽量将内容进行缓存。 图片的缓存可以设定更新时间,定时去服务器查看是否有需要更新的内容。通常可以定时在1周甚至更久的时间。 CSS、JS的缓存,通常可以通过文件名的方式来判断是否需要重新加载。当网页确定需要加载某些js和c
在测试后要进行容量规划,目的在于让每一个业务系统能够清晰地知道:什么时候应该加机器、什么时候应该减机器。当节日时候业务增长,准确的预估将节省很多资金,并让业务不会被流量击倒。
1、由运维/开发抓取一段时间内的流量高峰,然后由此确定接口的起始流量以及各个接口的所占压测流量比例。
近日来,用Jmeter做压力测试。发现,每台客户机使用800个线程组压力倍增。昨天的测试,到了今天下午都没有跑完。 仔细观察了下Jboss的错误日志,发现,jboss已经宕机了。 本身后台的环境是使用LVS作的负载均衡。目前apache负载均衡器方面,已经没有什么问题了。修改的线程组达到1000。据资料显示,apache默认的线程数是60,最高能达到1000 在http.conf中,加入下面模块: <IfModule mpm_winnt.c> ThreadsPerChild
在互联网时代,并发,高并发通常是指并发访问。也就是在某个时间点,有多少个访问同时到来。
网站的性能指标,既可以是开发人员客观的性能分析数据,测试指标。也可以是主观的终端用户体验感受。一般而言,我们用如下指一些标来衡定一个网站的性能水平:响应时间、并发数量、吞吐量、性能计数器。响应时间即从请求发出开始,到收到响应并解析成对应的可视化结果所花费的时间;并发数指系统能够同时处理的请求数量。吞吐量是指单位时间内系统能够处理的请求数量,常用的单位为TPS(每秒事务数)、HPS(每秒的 HTTP 请求数)、QPS(每秒数据库查询数);性能计数器为直观的数据指标,比如当前系统负载、对象与线程数、CPU /内存使用率、磁盘与网络IO等。理想的系统负载应该对应为系统的 CPU 数量,因为系统负载指当前正在排队被 CPU 处理的进程数量。
案例5:某次压力测试,CUP/内存/网络/磁盘 所有指标都表现良好,但是响应时间非常久
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 难题与方案 1、亿级流量电商网站的商品详情页系统架构 面临难题:对于每天上亿流量,拥有上亿页面的大型电商网站来说,能够支撑高并发访问,同时能够秒级让最
以一个经典问题抛砖引玉,当用户在浏览器中输入一个URL到底发生了什么? 常见的URL格式是http://www.liangsonghua.me,由协议+域名+端口号组成,这里涉及到一个不可轻视的知识点,就是跨域,浏览器有一个同源策略限制,协议、域名、端口号有一个不同就会发生跨域冲突,从而保证了其他站点不能非法操作正常站点的cookie和修改dom元素,重要性不言而喻。当不得已冲突时,可以通过JSONP请求、添加允许跨域响应头、使用代理转发的方式获取资源。不过请记住,尽量不要使用代理转发的方式,因为它违背了环境标准化准则,我们应该保证扩容新服务器时能取得正确、最新的配置,比如服务日记输出路径应该形成一种共识规范,这种称为”约定大于配置”,它的好处是,除了简化配置工作外,还可以提高沟通效率,另外标准先行是持续交付和架构改造技术实施的前提条件
昨天,关于西安一码通崩溃事件:完美诠释了什么叫“死锁”!的段子火了。笑话看完了,今天一起学习下干货吧! 早上,我们收到了一位读者的分享,是一篇来自业主群的BUG分析。 是的,你没看错!就是来自业主群! 这是什么神仙小区?不仅让DD想招呼HR去小区门口蹲点挖人,是不是招聘效率会提高很多呢? 下面是正文内容,大家一起来看看他们的干货吧! 冬日的古城长安,防疫的形势严峻,两千精英共驰援,八方援军助检测。 为了有效控制疫情,西安市已启动了多轮次的全员核酸检测工作。12月20日在广泛要求48小时有效核酸及连续多日核
对于普通视频网站来说,并发数量是一个非常有参考价值的数据,在部分时间段,并发数量也许不大,但是也可能短时间内暴涨且没有上限,此时就需要系统具备良好的扩张能力和负载均衡能力。那么如何针对流媒体服务器分发的RTSP流进行并发压力测试了解系统的能力?本分和大家分享一下我们的测试过程。
在 Kubernetes 中,我们一般通过 Deployment、Daemonset 等控制器管理 Pod,并且把他们放到 Service 后面,使用 Service 的虚拟 IP 或者负载均衡器 IP 去访问。在 Pod 配置变更(如更新镜像)时,这些控制器默认就会采用滚动更新的方式逐步用新 Pod 替换已有的 Pod。下图所示就是一个典型的滚动更新[1]过程:
基于实际的生产业务场景、系统环境,模拟海量的用户请求和数据对整个业务链进行压力测试,并持续调优的过程
性能测试是通过自动化的测试工具模拟各种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标的测试。
上几期我们谈了,多维度架构中的网络损耗和超时时间,今天我们谈谈另一个在多维度架构中非常重要的技术点「会话数」。会话数的英文是 Session,请不要与HTTP服务中的SESSION混淆。
在实际工作中,客户的云主机配置是有随意性的,该配置能够承受多少的业务访问量,难以用量化的数据向客户表明。经常出现在业务高峰期临时性扩容等情况,今天我们用压力测试工具来看一看,究竟如何根据客户的访问量需求选择较准确的云主机配置?业务访问量还与哪些因素有关?
压力测试中存在的问题 (What) 什么是压力测试 软件压力测试是一种基本的质量保证行为,它是每个重要软件测试工作的一部分。软件压力测试的基本思路很简单: 不是在常规条件下运行手动或自动测试,而是在计算机数量较少或系统资源匮乏的条件下运行测试。 通常要进行软件压力测试的资源包括内部内存、CPU 可用性、磁盘空间和网络带宽。 压力测试涵盖,性能测试,负载测试,并发测试等等,这些测试点常常交织耦合在一起。 压力测试存在那些问题 我归纳一下又几点: 操作系统默认安装,在未做任何优化的情况下实施压力测试 未考虑磁盘
响应时间 并发数目 吞吐量。常用的吞吐量指标: ①TPS(每秒事务数)、
概述 最近.NET的世界开始闹腾了,微软官方终于加入到了对.NET跨平台的支持,并且在不久的将来,我们在VS里面写的代码可能就可以通过Mono直接在Linux和Mac上运行。那么大家(开发者和企业)为什么那么的迫切的希望.NET跨平台呢?第一个理由是便宜,淘宝号称4万多台服务器全部运行在Linux,Linux平台下还有免费的MySql,这些都是免费的,这些省下来直接就是利润呀,做企业的成本可以降低又没有任何损失,何乐而不为呢?第二个理由是在Linux系统下还有很多非常优秀的构架(当然同样也是免费的),分
1 API网关 1.1 API网关示意图 API网关有点类似于设计模式中的Facade模式 API|网关一般都是微服务 系统中的面 1.2 API网关的作用 身份验证和安全 审查和监测 动态路由 D
T50是一款网络层压力测试工具。 该工具在检查完“/usr/include/linux”之后,会选择下面的协议进行测试: a) ICMP – Internet Control Message Protocol b) IGMP – Internet Group Management Protocol c) TCP – Transmission Control Protocol d) UDP – User Datagram Protocol 为什么企业需要压力测试 企业在设计一个网络基础
可以说,在个人健康问题上,如果你听到了“三高”,那么往往会很难过,“三高”代表的是身体状况的危机。而作为应用系统来说,能被称为“三高”的应用系统,才是真正意义上的牛皮应用。那么应用系统的三高是什么呢? 应用系统的“三高”就是:高性能、高可用性和高稳定性,代表的是应用系统能够长时间的稳定的超高响应耗时的处理任何请求,这就是应用系统的三高。
在构建互联网大厂架构师级别的综合设计模型时,需要考虑多个方面,包括操作系统和底层网络、中间件数据结构算法、高并发底层处理、JVM和GC优化、主流框架源码分析、消息队列、分布式缓存、系统性能优化、分布式微服务架构、海量数据处理等。此外,还需关注质量保障(如全链路压测)、领域驱动设计实战、安全攻防、K8S容器化运维监控、Web3.0前沿技术以及业务架构解决方案场景实战等方面。
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