我们在系统的开发和运维的时候，一定要了解自己现在系统的负载能力如何，这样在一些业务场景下，可以做到游刃有余，不会出现大的问题。
由于Web应用程序跑在Tomcat工作线程，因此Web应用对请求的处理时间也直接影响Tomcat性能，而Tomcat和Web应用在运行过程中所用到的资源都来自os，因此调优需要将服务端看作是一个整体来考虑。
随着企业越来越多地了解到部署容器化应用程序的优点，有必要纠正 JVM 在云中表现不好的误解，尤其是在内存管理方面。虽然许多JVM可能不能完美地配置成在弹性云环境中运行，但各种可用的系统属性允许对JVM进行调优，以帮助最大限度地利用其主机环境。如果一个容器化的应用程序是使用OpenShift部署的，那么该应用程序可以利用Kubernetes Vertical Pod Autoscaler (VPA)，这是一个alpha特性。VPA就是一个例子，JVM的默认内存管理设置可能会降低在云中运行应用程序的好处。这篇博文将介绍配置和测试一个与VPA一起使用的容器化Java应用程序的步骤，这将演示JVM在云中运行时的适应性。
在java中，如果每个请求到达就创建一个新线程，开销是相当大的。在实际使用中，服务器在创建和销毁线程上花费的时间和消耗的系统资源都相当大，甚至可能要比在处理实际的用户请求的时间和资源要多的多。除了创建和销毁线程的开销之外，活动的线程也需要消耗系统资源。如果在一个jvm里创建太多的线程，可能会使系统由于过度消耗内存或“切换过度”而导致系统资源不足。为了防止资源不足，服务器应用程序需要采取一些办法来限制任何给定时刻处理的请求数目，尽可能减少创建和销毁线程的次数，特别是一些资源耗费比较大的线程的创建和销毁，尽量利
性能测试及集群监控工具 本章将介绍Kafka提供的性能测试工具，Metrics报告工具及Yahoo开源的Kafka Manager。 Kafka性能测试脚本 $KAFKA_HOME/bin/kafka-producer-perf-test.sh 该脚本被设计用于测试Kafka Producer的性能，主要输出4项指标，总共发送消息量（以MB为单位），每秒发送消息量（MB/second），发送消息总数，每秒发送消息数（records/second）。除了将测试结果输出到标准输出外，该脚本还提供CSV Repo
本文主要介绍了如何利用Kafka自带的性能测试脚本及Kafka Manager测试Kafka的性能，以及如何使用Kafka Manager监控Kafka的工作状态，最后给出了Kafka的性能测试报告。
它们的配置差不多，spring的做了一些配置参数的简化，最终调用JDK的API 参考资料：https://blog.csdn.net/zhouhl_cn/article/details/7392607
DataFactory是一种强大的数据产生器，它允许开发人员和QA很容易产生百万行有意义的正确的测试数据库,该工具支持DB2、Oracle
在上文我们介绍了如何使用腾讯云的GPU部署大模型，我们使用了FastChat框架部署了ChatGLM3-6B的模型。
在java中，如果每个请求到达就创建一个新线程，开销是相当大的。在实际使用中，服务器在创建和销毁线程上花费的时间和消耗的系统资源都相当大，甚至可能要比在处理实际的用户请求的时间和资源要多的多。除了创建和销毁线程的开销之外，活动的线程也需要消耗系统资源。如果在一个jvm里创建太多的线程，可能会使系统由于过度消耗内存或“切换过度”而导致系统资源不足。为了防止资源不足，服务器应用程序需要采取一些办法来限制任何给定时刻处理的请求数目，尽可能减少创建和销毁线程的次数，特别是一些资源耗费比较大的线程的创建和销毁，尽量利 用已有对象来进行服务，这就是“池化资源”技术产生的原因。
系统在设计之初就会有一个预估容量，长时间超过系统能承受的TPS/QPS阈值，系统可能会被压垮，最终导致整个服务不够用。为了避免这种情况，我们就需要对接口请求进行限流。 限流的目的是通过对并发访问请求进行限速或者一个时间窗口内的的请求数量进行限速来保护系统，一旦达到限制速率则可以拒绝服务、排队或等待。 常见的限流模式有控制并发和控制速率，一个是限制并发的数量，一个是限制并发访问的速率，另外还可以限制单位时间窗口内的请求数量。 控制并发数量 属于一种较常见的限流手段，在实际应用中可以通过信号量机制（如J
在电子商务和抢购等场景中，同一秒内多次点击可以导致超卖问题，即商品库存数减少超过实际库存数量。为了解决这个问题，我们需要一种可靠的机制来防止同一秒内多次点击的影响。本文将介绍一种解决方案，并提供相应的代码示例。
性能压测场景 1、本次需要对查询接口进行100、200、500并发逐渐递增方式进行性能压测 2、在压测过程中，100、200并发响应时间、吞吐量、报错率为0，满足性能需求 3、当并发用户为500时，报错率达到22%，此时经过监控服务器，发现服务器cpu、内存、硬盘、网络、应用服务gc情况未出现异常，满足指标 4、经过排查，本次应用服务使用的是Dubbo服务，通过修改jmeter断言，返回响应结果提示threadpool is exhausted ,detail msg:Thread poo
扯淡 首先说明这篇博客是文不对题的。起这个名字想法来源自韩寒的《我所理解的生活》，之前看过一个关于这本书的视频，感觉巨牛X，于是就想写一篇《我所理解的性能测试》。虽然是文不对题的，但我就是想用这个名字，在这个残忍的社会，给自己博客文章起个名字这点权利还是有的。 下面我要贴出来的是zee大神的《性能测试面试问题列表》中列出来的性能测试与操作系统方面问题与我自己整理的回答。回答的不一定对，也懒得去改了。就用这些问题与回答来记录我这段时间的努力，来记录我所理解的性能测试吧。 性能测试 1.如何理解TPS 性能指
（2）此内存区域是唯一一个在 JAVA 虚拟机规范中没有规定任何 OutOfMemoryError 的区域。
什么是面向对象？简单的来讲，面向对象是一种程序设计的思想，一种分析和解决问题的方式。如果说世间每一个事物，都是一个独一无二的个体，那么这个个体就是一个对象——你的女神，你的女朋友，她们是不是世界上独一无二的？是的。所以学会了面向对象的思想，保证你每分每秒都是快乐的，因为你每分每秒都想着她，当然，你的老婆也是世界上独一无二的，你每分每秒必须都面向着她，你的内心必须是每分每秒心情愉悦快乐无边！
昨天阅读翻译了CompletableFuture的源码，目前百度，有道，基本是翻译效果一般，Google翻译比较准确，源码有很多注释，写个小测试类将其去掉，另外获得了《Java并发编程的艺术》PDF版，因为需要测试demo，就要转word，又找了个小测试类转成word，效果不错。参考《Java并发编程的艺术》
本节内容讲述线上的调优手段以及压力测试的相关工具，结合一些实际的命令参数，我们将会介绍运行结果的具体含义。本节内容为大致的介绍如何压力测试和如何阅读参数，具体的运行效果需要自己部署一台机器测试，关于这部分的内容受到不同的机器影响会出现完全不同的效果，需要实际测试所以没有进行记录。
1）找出系统性能瓶颈（包括硬件瓶颈和软件瓶颈）； 2）提供性能优化的方案（升级硬件？改进系统系统结构？）； 3）达到合理的硬件和软件配置； 4）使系统资源使用达到最大的平衡。（一般情况下系统良好运行的时候恰恰各项资源达到了一个平衡体，任何一项资源的过渡使用都会造成平衡体系破坏，从而造成系统负载极高或者响应迟缓。比如CPU过渡使用会造成大量进程等待CPU资源，系统响应变慢，等待会造成进程数增加，进程增加又会造成内存使用增加，内存耗尽又会造成虚拟内存使用，使用虚拟内存又会造成磁盘IO增加和CPU开销增加）
生产服务器变慢了，一般都是从这几点去分析：服务器整体情况， CPU 使用情况，内存，磁盘，磁盘 IO ，网络 IO
在公司看文档的时候，经常看到一些专业的术语，很尴尬，看不懂。比如说gmv，dau等等
只要业务逻辑代码写正确，处理好业务状态在多线程的并发问题，很少会有调优方面的需求。最多就是在性能监控平台发现某些接口的调用耗时偏高，然后再发现某一SQL或第三方接口执行超时之类的。如果你是负责中间件或IM通讯相关项目开发，或许就需要偏向CPU、磁盘、网络及内存方面的问题排查及调优技能
监听者模式（观察者模式）能降低对象之间耦合程度。为两个相互依赖调用的类进行解耦。 便于进行模块化开发工作。不同模块的开发者可以专注于自身的代码。 监听者用来监听自已感兴趣的事件，当收到自已感兴趣的事件时执行自定义的操作。 在某些数据变化时，其他的类做出一些响应。处理数据（或者分发事件）的类主动投送消息，感兴趣的类主动“订阅”消息。
作为一个全球人数最多的国家，一个再怎么凄惨的行业，都能找出很多的人为之付出。而在这个互联网的时代，IT公司绝对比牛毛还多很多。但是大多数都是创业公司，长期存活的真的不多。大多数的IT项目在注册量从0-100万，日活跃1-5万，说实话就这种系统随便找一个有几年工作经验的高级工程师，然后带几个年轻工程师，随便干干都可以做出来。 因为这样的系统，实际上主要就是在前期快速的进行业务功能的开发，搞一个单块系统部署在一台服务器上，然后连接一个数据库就可以了。接着大家就是不停的在一个工程里填充进去各种业务代码，尽快把公司的业务支撑起来。
# Dubbo 概述 学习视频地址 (opens new window) 分布式系统中相关的概念 大型互联网项目架构目标 集群和分布式 架构演进 Dubbo 概述 # 分布式系统中相关的概念 # 大型互联网项目架构目标 用户体验 美观、功能、速度、稳定性 衡量一个网站速度是否快： 打开一个新页面一瞬间完成；页面内跳转，一刹那间完成。 根据佛经《僧祇律》记载：一刹那者为一念，二十念为一瞬，二十瞬为一弹指，二十弹指为一罗预，二十罗预为一须臾，一日一夜有三十须臾。 经过周密的计算，一瞬间为0.36 秒,一刹那有
当进入同步块，尝试获取锁的时候，产生 JavaMonitorEnter Event；当调用 Object.wait() 进入等待时，会产生 JavaMonitorWait Event；当 锁升级（另一种说法是锁膨胀）时，产生 JavaMonitorWait Event。
引言： 应同学的要求，分享些基础的知识。 没有比Linux更基础了，关键问题来了，你真的认真看了和转发了吗？ O(∩_∩)O哈哈~ 要实现对Linux的调优，就需要用到一些Linux系统命令和工具来观察与监控系统的性能。下面介绍几个最常用的Linux调优命令和工具。 1. top命令 top命令经常用来监控Linux的系统状态，如CPU、内存的使用情况。下面通过一个运行中的Web服务器的top监控截图，讲述top视图中各种数据的含义，以及视图中各进程（任务）的字段的排序。 top进入视图，如图4.17所示。
https://segmentfault.com/a/1190000010844969
安装jdk1.8：默认安装，配置环境变量，新建系统变量JAVA_HOME 值：jdk的安装路径
关于 JAVA 在开发几年之后，该学的技术都已经学到了之后，势必就要开始学习一些优化方面的工作，比方说 SQL 的优化，毕竟能写的好 SQL 的人，在公司中那是非常受欢迎的，毕竟谁不想让自己的接口秒出接口呢？但是我们要学的也不光是 SQL 的优化，有时候还有对 JAVA 的一些性能，做出优化操作，让我们的代码更健壮，今天我们就来聊聊这个 JAVA 性能优化的事情。
在日常生活中，我们肯定收到过不少不少这样的短信，“京东最新优惠卷...”，“天猫送您...”。这种类型的短信是属于推广性质的短信。这种短信一般群发量会到千万级别。然而，要完成这些短信发送，我们是需要调用服务商的接口来完成的。倘若一次发送的量在200万条，而我们的服务商接口每秒能处理的短信发送量有限，只能达到200条每秒。那么这个时候就会产生问题了，我们如何能控制好程序发送短信时的速度昵？于是限流器就得用上了。
meter是apache公司基于java开发的一款开源压力测试工具，体积小，功能全，使用方便，是一个比较轻量级的测试工具，使用起来非常简单。因为jmeter是java开发的，所以运行的时候必须先要安装jdk才可以。jmeter是免安装的，拿到安装包之后直接解压就可以使用，同时它在linux/windows/macos上都可以使用。
性能问题的本质就是系统资源已经到达瓶颈，但请求的处理还不够快，无法支撑更多的请求。 性能分析实际上就是找出应用或系统的瓶颈，设法去避免或缓解它们。
性能问题的本质就是系统资源已经到达瓶颈，但请求的处理还不够快，无法支撑更多的请求。性能分析实际上就是找出应用或系统的瓶颈，设法去避免或缓解它们。
Part1Linux性能优化 1性能优化 性能指标 高并发和响应快对应着性能优化的两个核心指标：吞吐和延时
从软件上看，JMeter监听器有很多，后续内容详细再介绍。本文介绍长时间执行测试计划的两个监听器Summary Report和Aggregate Report 。
JobDetail：基于Job，进一步封装。其中关联一个Job，并为Job指定更详细的信息。
计数器法是限流算法里最简单也是最容易实现的一种算法。比如我们规定，对于A接口来说，我们1分钟的访问次数不能超过100个。那么我们可以这么做：在一开 始的时候，我们可以设置一个计数器counter，每当一个请求过来的时候，counter就加1，如果counter的值大于100并且该请求与第一个 请求的间隔时间还在1分钟之内，那么说明请求数过多；如果该请求与第一个请求的间隔时间大于1分钟，且counter的值还在限流范围内，那么就重置 counter，具体算法的示意图如下：
在使用消息队列的过程中，你会遇到很多问题，比如选择哪款消息队列更适合你的业务系统？如何保证系统的高可靠、高可用和高性能？如何保证消息不重复、不丢失？如何做到水平扩展？诸如此类的问题，每一个问题想要解决好，都不太容易。
下表给出了作为Chubby单元的快照的统计数据；RPC率是在10分钟内看到的。这些数字是Google中的典型单元。
我曾经在1月底的时候因为一个随意的想法，去了解了下关于『响应式编程』的一些概念，并且无意间看到了Vert.x
在高并发业务场景下，消息队列在流量削峰、解耦上有不可替代的作用。当前使用较多的消息队列有 RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、Kafka、ZeroMQ、Pulsar 等。
在一般情况下，弱交互类接口平均响应时间不超过1秒，强交互类接口平均不超过200毫秒
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。
秋天，树上掉下两片叶子，你要和它们说再见。但你如何知道这片叶子，不是另外一片叶子？是通过它的形状，还是通过它的重量？
其实就是问问你消息队列都有哪些使用场景，然后你项目里具体是什么场景，说说你在这个场景里用消息队列是什么？
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