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渲染CPU

渲染暂时别用cinebench2024了(最新版可能会持续更新,后续更新了我持续关注),实测cinebench2024不行,cinebench2023可以,用vray bench 5或6命令行可行但有...vc++2015~2022的bug(图形界面版的不行),单纯只是想快速CPU监控的话用Prime95 如果是1颗CPU,建议用prime95或vray bench 6命令行或cinebench2023...如果是2颗CPU,建议用prime95或cinebench2023 如果是4颗CPU,建议用vray bench 6命令行或cinebench2023 cpustres最大支持64个进程,...对大核机器有点力不从心,根本不满 http://live.sysinternals.com/CPUSTRES.EXE http://live.sysinternals.com/CPUSTRES64...颗CPU的96核RS5t、1颗CPU的48核RS5t都能满 四、Prime95 Prime95单纯CPU监控的话很方便,2颗CPU的96核RS5t、1颗CPU的48核RS5t都能快速满 跑分的话

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-- cpu 各项指标

cpu 指标 过程中很重要的一点是观察cpu的各项指标,比如说cpu idel、user、cpu.load等,这些指标也间接反映了一个系统的抗压能力(容量)。...在linux内核中,每个进程都会被分配一个固定的时间片,默认是10ms,在这10ms中,该进程享有cpu的使用权,如果该进程用完了10ms,或者有其他优先级高的进程发出请求,系统会触发一个中断,内核重新接管...cpu,内核分配cpu给其他进程。...idel是测时最常用指标,通常来说我们cpu idel压到50%基本就是该系统的极限了。 load cpu.load指的是系统平均负载,定义是在特定时间间隔内运行队列中的平均进程数。...processor指的是cpu,有几个就代表有几个cpu,cores代表的是cpu核心线程数,还有其他几项信息,意思都很明了了。

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    物理机CPU

    由于云上经常有一些需求,我接触到一些常规的软件:比如VrayBench、CineBench、PassMark、Prime95、FurMark、CPUBurner、AIDA64等。...CPUBurner能很快把温度上去但并不是极限,对视频转码类业务比较适合加做VrayBench、CineBench,PassMark则比较综合全面,AIDA64也比较综合全面,FurMark显卡算力...、显存都不错,AIDA64 FPU+FurMark能挑战极限温度(如果温度还没上去就宕机了,大概率是主频偏高或电压偏低),较难过的是Prime95,如果你的机器Prime95能过,那兼容性是杠杠的了...温度 稳定性 1.27500 4.400 107 其他未,Prime95过,AIDA64 FPU+FurMark宕机是因为电压偏高+极限烤机导致温度超过105℃ 1.27500 4.200 105...最后需要说明的是,最好也选一个健壮性最好的系统,那肯定是Win11,并且在我公有云10年经验中,确实是Win11最牛逼。

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    Elasticsearch之Esrally标准

    工具部署:Elasticsearch工具esrally部署指南 - 云+社区 本文另有延伸:大数据生态关于压力测试的内容 - 云+社区 背景 在大数据时代的今天,业务量越来越大,每天动辄都会产生上百...track: 即赛道的意思,这里指压用到的样本数据和策略,使用 esrally list tracks 列出。...,可以通过 esrally list pipeline 查看,其中有一个 benchmark-only 的流程,就是将 es 的管理交给用户来操作,rally 只用来做,如果你想针对已有的 es 进行...,则使用该模式; track-params:对默认的参数进行覆盖; user-tag:本次的 tag 标记; client-options:指定一些客户端连接选项,比如用户名和密码。...标准 在的过程中,需要了解到各个指标的含义。但是网络上没有完整的文档,所以这里做一个详细的总结。

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    Redis

    CPU 是另外一个重要的影响因素,由于是单线程模型,Redis 更喜欢大缓存快速 CPU, 而不是多核。这种场景下面,比较推荐 Intel CPU。...AMD CPU 可能只有 Intel CPU 的一半性能(通过对 Nehalem EP/Westmere EP/Sandy 平台的对比)。...对 Linux 来说,使用 unix socket 可以比 TCP/IP loopback 快 50%。 默认 redis-benchmark 是使用 TCP/IP loopback。...为了获得精准的结果, 需要使用固定处理器工具(在 Linux 上可以使用 taskset 或 numactl)。 最有效的办法是将客户端和服务端分离到两个不同的 CPU 来高校使用三级缓存。...有些配置(桌面环境和笔记本,有些服务器也会)会使用可变的 CPU 分配策略。 这种策略可以在 OS 层面配置。有些 CPU 型号相对其他能更好的调整 CPU 负载。

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    Redis

    CPU 是另外一个重要的影响因素,由于是单线程模型,Redis 更喜欢大缓存快速 CPU, 而不是多核。这种场景下面,比较推荐 Intel CPU。...AMD CPU 可能只有 Intel CPU 的一半性能(通过对 Nehalem EP/Westmere EP/Sandy 平台的对比)。...对 Linux 来说,使用 unix socket 可以比 TCP/IP loopback 快 50%。 默认 redis-benchmark 是使用 TCP/IP loopback。...为了获得精准的结果, 需要使用固定处理器工具(在 Linux 上可以使用 taskset 或 numactl)。 最有效的办法是将客户端和服务端分离到两个不同的 CPU 来高校使用三级缓存。...有些配置(桌面环境和笔记本,有些服务器也会)会使用可变的 CPU 分配策略。 这种策略可以在 OS 层面配置。有些 CPU 型号相对其他能更好的调整 CPU 负载。

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    场景设计和方案制定

    本章内容根据《分布式服务架构》整理 1.业务模型分析 2.执行 3.工具 4.小结 业务模型分析 对业务模型进行分析,选择日常请求量大且路径覆盖范围广的典型交易,建立测试业务模型,确定各接口请求量的对比...加压方式 1.瞬间加压:通过测试工具模拟大量并发请求 2.逐渐加压:一定周期内为抛物线的趋势 3.梯度加压:逐渐增加用户并发量 4.确定延时方式 执行 观察系统的资源占用情况 /系统层面:CPU,...打开的文件句柄,线程切换,和打开的Socket数量 /接口的吞吐量,响应时间,超时情况等 /数据库的慢 SQL,SQL行读,锁等待,死锁,缓冲区命中,索引命中等 /消息队列的吞吐变化,响应时间,超时情况 /过程中记录记录.../分析是否满足既定压目标 /指出系统存在的瓶颈点 工具:ab,jmeter,mysqlslap.sysbench,dd,LoadRunner,Hprof 我记得我整理了ab,jmeter的文章,...但ab在哪忘记了,贴一下jmeter的链接Jmeter系统入门教程(安装、组件使用、Demo展示、连接数据库、测报告) 现在根据书上hprof 测试环境windows,4CPU,8G内存 java

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    怎么做服务关注什么?

    背景 在业务新上线,或者业务做活动,成为必不可少的一步。...但是很多开发对如何做好服务并没有特别系统的了解,这篇文章的目的是为了解释清楚单机服务的目的、做法、误区,帮助大家更好地达成的目的 的目的是什么?...进入阶段,影响单机处理能力的,也就是硬件了,接下来我们了解下硬件 CPU 一般来说CPU核数越多,主频越高,服务的处理处理能力也就越高。...误区 测时不关心服务指标:导致缺少对系统基本层面的了解,一般监控内容包括响应时间、吞吐量、错误率、缓存命中率 不关注资源使用情况:包括CPU、内存、磁盘IO、网络吞吐、DB、Redis、MQ等 之后调整单机配置...流量预估:通过历史数据(或者结合业务和时间)预估业务流量会有多大的系统调用量 容量评估:根据预估结果,计算服务需要分配多少机器 场景:针对重点业务场景,进行全局性的,根据结果再次调整。

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    Linux内网环境分布式部署

    1.背景 XX项目由于在私有云上部署,还未开放互联网,项目组决定在内网环境进行环境搭建,提前暴露内网环境下项目接口的性能瓶颈。...6.执行分布式脚本 在全部压力机上执行jmeter后台启动命令: nohup jmeter-server -Djava.rmi.server.hostname=分压机ip & ?...任意目录执行全部压力机脚本 jmeter -r -n -t /root/jmeter/scripts/**.jmx 执行指定压力机(这里172.27.16.20为压力机ip) sh jmeter...7.停止程序 cd 进入到JMeter 的 bin 目录下 输入 ..../shutdown.sh 命令停止脚本 注:如果在分布式过程中,想要终止,千万不要在Linux上按 ctrl + c 强制终止程序,这样会知道主程序挂了之后,从机未接受到执行,会一直持续运行。

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    性能总结

    ;二 UTgolang-sdk、java-sdk都提供了很好的工具三 组件1 工具http: abgrpc: ghz go get github.com/bojand/ghz2 环境对象...=x核xG,外部依赖带宽,网卡...3 设计casescases并发数DurationReqRPS平均耗时P99吞吐实际并发CPU(4u)xxx100605816809694.5910.0338.069694.5997.237506760%...4 记录数据5 分析结论通过go-pprof,jstat等工具分析测时,接口质量,优化代码go tool pprof http://xxxgo tool pprof -http=:8080 pprof.xxxgo...,系统可观测性,监控打点)1 链路确定,指定输入+输出2 系统环境准备链路上组件资源+依赖3 设计用例复杂度+压力大小(请求数、请求大小)4 记录数据5 分析结论比如关注就是系统的qps...、带宽用例组件1组件2组件3QPS入带宽xxx4C16G*24C8G*24C8G*22.5k/s160MB/s6 总结性能基线7 根据性能基线估算成本五 持续化测流程工具化,测报告自动化,用例集成到

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