目的 找出是哪些请求长期影响了系统性能 方法 web服务器的日志会记录每个请求的响应时间，分析访问日志，对相同请求的响应时间进行累加，响应时间的和 除以 这个请求的访问次数，就得到此请求的平均访问时间...例如日志中记录了 /a.php 3次请求，响应时间分别为 1、2、3 /a.php 的平均响应时间就是 (1+2+3)/3 实现 使用awk分析日志的每一行，累加响应时间和访问次数，最后求出平均值并输出...其中红线标出的两列是我们关心的信息，"0"那列是响应时间，"/a.php"那列是请求的url awk按空格进行分割，所以响应时间在第6列，url在第8列 代码 ?...通过这个awk脚本，可以计算出每个请求的平均响应时间 数组变量url 存放每个请求对应的响应时间累加值 数组变量url_times 存放每个请求的被访问次数 最后在END块中对url数组进行遍历，打印出每个请求的...url及其平均响应时间 执行脚本 awk -f avgtime_script access_log 输出内容示例 /a.php = 1 /b.php = 0
并发请求数量过大，会在短时间内发送大量的网络请求，并且占用大量的系统资源，可能会造成接口阻塞，浏览器卡死现象。怎么才能降低并发请求数量呢？...一、并发控制核心逻辑==========1、创建一个ListPromise类类主要为了限制同时执行的任务数量来控制并发量class ListPromise {}2、constructor构造函数接受一个参数..._createTask(caller, resolve, reject)// 当前任务数量是否达到上限if (this._count >= this._max) {this...._createTask(caller, resolve, reject)// 当前任务数量是否达到上限if (this._count >= this._max) {this...._createTask(caller, resolve, reject)// 当前任务数量是否达到上限if (this._count >= this._max) {this.
大部分网站的响应时间都花在HTTP请求，尤其是资源文件请求。 当然，HTTP 1.1 中已经支持了持久连接-keep-alive，即一个TPC/IP连接中，可以连续发起多次HTTP请求。...随后，采用“管线化”技术，能够做到同时并行发送多个HTTP请求，而不需要一个接一个等待响应（Chrome目前支持在一个域名domain下，同时发起6个并行的HTTP请求）。...尽管这样，为了进一步提高网站性能，还是需要考虑如何有效的减少HTTP请求数量。 1....强缓存：不会发起HTTP请求，直接从浏览器缓存中读取文件。...cache为true时，开启缓存；反之，JQuery自动在请求上加后缀，强行从服务器重新下载资源文件。
采用异步请求之后的效果： 采用同步请求之前的效果： 其实这个只是20来条数据，Python也才发送了40多次网络请求，然后差别已经是十多秒的差距了。...一开始以及写好了同步请求的代码，也就两个网络请求，一个get，一个post，post需要传参和请求头（有一丢丢反扒）。 大概就是这样的，涉及关键部分的网址都打码了。...这里我们有三种方法解决这个问题： 1.限制并发数量。（一次不要塞那么多任务，或者限制最大并发数量） 2.使用回调的方式。...自行chunk操作 自己按照所有任务的list列表进行chunk切割，然后分块进行请求，每块中固定chunk数量的任务。...start_page = i * chunk + offset_start_page # 当前分块开始的页数 haldle_num = chunk# 当前需要并发处理的数量
服务器的吞吐量和并发请求数量是两个相互关联但又有所不同的概念： 吞吐量（Throughput）：表示单位时间内服务器处理的请求数量。换句话说，它是服务器在一定时间内完成的工作量的度量。...并发请求数量（Concurrency）：表示在任何给定的时间点，服务器正在处理的请求数量。...这并不一定等于服务器实际完成的请求数量，因为在高并发下，服务器可能需要花费更多的时间来处理每个请求，这可能会降低吞吐量。...理解关系： 吞吐量和并发请求数量的关系可以通过下面的类比来理解：假设你有一家餐厅，"并发请求数量"就像是餐厅里的客人数量，而"吞吐量"就像是餐厅在一小时内能够服务的客人数量。...要找到服务器的最大吞吐量，你可以通过逐步增加并发请求数量的方式来进行性能测试。你可以在JMeter中设置不同的线程数，并观察服务器的吞吐量是否随着并发数的增加而增加。
你是否曾经遇到过爬虫代理一分钟请求数量过少的问题？别急，今天我来分享一些方法，让你的爬虫代理请求数量快速飙升！这些技巧简单易行，让你的爬虫工作更加高效。...然而，有时爬虫代理一分钟请求数量却受限，原因如下所示：1. 代理供应商限制：一些代理供应商为了控制资源的合理分配，限制了每分钟的请求数量。...当你的爬虫频繁请求目标网站时，网站会限制每分钟的请求数量，从而影响你的爬取速度。为了让爬虫代理一分钟请求数量飙升，下面是几个实用的小技巧，让你的爬虫工作更高效！1....动态调整请求频率：根据目标网站的频率限制，动态调整爬虫的请求频率。如果网站限制了每分钟请求数量，可以调整每个代理的请求间隔时间，以充分利用每分钟的请求数量。4....这样可以保持代理池的多样性和可靠性，进一步提高每分钟的请求数量。爬虫代理一分钟请求数量受限是常见的问题，但使用一些妙招可以提高其数量。
/s 165K/s Linux+本地回环+ipv6+动态缓冲区(ptmalloc) 1 8-16384字节 95%/100% 5.6MB/28MB 484MB/s 82.6K/s Linux+本地回环+...而且这个中间件主要是面向游戏服务器的通信，而在一个游戏服务器进程中，一般不会有这么高的请求频次。而且游戏服务器一般是逻辑比较复杂，CPU和内存比较容易成为瓶颈。...280MB 96MB/s 12K/s Linux+跨机器转发+ipv4 2(仅一个连接压力测试) 4KB 13%/100% 280MB 92MB/s 23K/s Linux+跨机器转发+ipv4 2(...40%/73% 280MB 1.30MB/s 333K/s Linux+共享内存 3(仅一个连接压力测试) 2KB 43%/93% 280MB 1.08GB/s 556K/s Linux+共享内存 3...atbus能够收敛共享内存通道数量，能大幅减少不必要的内存消耗。
因此，MAmmoTH系列在所有尺度上的9个数学推理数据集上的表现大大优于现有的开源模型，平均准确率提高了12%至29%。...不同基础模型之间的对比 可以发现，Code-Llama作为基础模型时的效果始终优于Llama-2，尤其是在领域外数据集上，二者之间的性能差异甚至达到了5%，其中MAmmoTH-Coder（34B）在领域外数据集上的平均性能实际上高于
1）增加盘片尺寸(2.5变为3.5，无限大也不现实，太大了) 2）增加盘片数量(1-2-3-4，无限多也不现实，太厚了) 3）增加磁道数(一片盘同心圆数量由100增加到10000，得益于技术进步) 4）...磁头移动到数据所在磁道的时间 7200 rpm的硬盘平均物理寻道时间是9ms 10000 rpm的硬盘平均物理寻道时间是6ms 15000 rpm的硬盘平均物理寻道时间是4ms 3）旋转延迟时间...：磁头移动到数据所在磁道后，数据转到磁头下的时间(旋转延迟取决于磁盘转速，通常使用磁盘旋转一周所需时间的1/2表示) 7200 rpm的磁盘平均旋转延迟大约为60*1000/7200/2 = 4.17ms...10000 rpm的磁盘平均旋转延迟大约为60*1000/10000/2 = 3ms 15000 rpm的磁盘其平均旋转延迟约为60*1000/15000/2 = 2ms 4）数据传输时间：忽略不计...IOPS是指单位时间内系统能处理的I/O请求数量，一般以每秒处理的I/O请求数量为单位，I/O请求通常为读或写数据操作请求。
，即所有请求的平均大小，以扇区（512字节）为单位 avgqu-sz：平均未完成的IO请求数量，即平均意义上的请求队列长度 await：平均每个IO所需要的时间，包括在队列等待的时间，也包括磁盘控制器处理本次请求的有效时间...，反映了系统磁盘任务处理的繁忙程度，该值越大，表示排队等待处理的IO请求越多。...平均队列长度的计算： 我们考虑如下的场景，如果同一时间来了250个IO请求，后续再也没有新的请求到来。...这种情况下，每个请求处理时间都是4ms，那么所有IO的平均等待时间为： 平均等待时间 = 单个请求处理时间*(1+2+3+4......+(请求总数-1))/请求总数 对于我们的例子来说，平均等待时间是 500ms，那么所有IO花费的总时间为250*500 = 125000ms，这个时间除以1000ms，得到 125，即平均队列长度。
平均寻道长度 平均寻道长度是磁盘调度算法的性能指标之一，用于评估磁头在访问磁盘上的数据时的平均移动距离。...先来先服务（FCFS）算法： 平均寻道长度 = 所有磁头移动距离之和 / 磁头移动的请求数量 该算法按照磁盘请求到达的顺序依次进行处理，即先来的请求先被满足。...因此，平均寻道长度取决于磁盘请求的顺序。...最短寻道时间优先（SSTF）算法： 平均寻道长度 = 所有相邻磁道移动距离之和 / 磁头移动的请求数量 扫描算法 对于扫描算法，其平均寻道长度计算方法如下： 假设有n个请求，分别位于不同的楼层...先来先服务算法（FCFS） 根据进程请求访问磁道的先后顺序进行调度 优点：对每个进程都是公平的 缺点：请求访问的磁盘很分散的话，性能很差，寻道时间长 例题： 假设磁头的初始位置是100号磁道，有多个进程先后陆续地请求访问
,如果不用参数-p,设备节点则有可能是dev8-0,dev22-0 tps:每秒从物理磁盘I/O的次数.多个逻辑请求会被合并为一个I/O磁盘请求,一次传输的大小是不确定的.rd_sec/s:每秒读扇区的次数.... wr_sec/s:每秒写扇区的次数. avgrq-sz:平均每次设备I/O操作的数据大小(扇区). avgqu-sz:磁盘请求队列的平均长度. await:从请求磁盘操作到系统完成处理,每次请求的平均消耗时间...,包括请求队列等待时间,单位是毫秒(1秒=1000毫秒). svctm:系统处理每次请求的平均时间,不包括在请求队列中消耗的时间....1分钟的系统平均负载（System load average） ldavg-5:过去5分钟的系统平均负载 ldavg-15:过去15分钟的系统平均负载 11.32.3.8 查看内存和交换空间的使用统计数据...file-nr:文件句柄（file handle）的使用数量 inode-nr:索引节点句柄（inode handle）的使用数量 pty-nr:使用的pty数量 11.32.3.10 查看系统切换活动统计数据
1、cpu部分的统计 这里的cpu统计信息只是取平均值，如果是多核cpu，想看每核cpu的具体统计信息，可以使用top命令。...rrqm/s：采样周期内，每秒merge的读请求数量 wrqm/s：采样周期内，，每秒merge的写请求数量 r/s：采样周期内，每秒的读请求数量 w/s：采样周期内，每秒的写请求数量 rsec/s：采样周期内...，每秒读取的扇区数量（通过参数-k -m可以将单位改成kb、mb） wsec/s：采样周期内，每秒写入的扇区数量（通过参数-k -m可以将单位改成kb、mb） avgrq-sz：采样周期内，平均IO请求的大小...（以扇区为单位） avgqu-sz：采样周期内，平均IO队列长度（在等待被执行的IO请求） await：采样周期内，IO请求的平均时间（排队时长+IO服务时长），单位是毫秒 svctm：采样周期内，IO...请求的平均服务时间，排除排队的时长，单位是毫秒（该统计维度的数值不可信，后面的iostat版本会移除这项统计值） %util：采样周期内，IO忙碌的时间百分比，如果这个值接近100，说明此时IO已经满负荷了
统计数据 说明 rrqm/s 在提交给磁盘前，被合并的读请求的数量 wrqm/s 在提交给磁盘前，被合并的写请求的数量 r/s 每秒提交给磁盘的读请求数量 w/s 每秒提交给磁盘的写请求数量 rsec...avgqu-sz 磁盘请求队列的平均大小。...await 完成对一个请求的服务所需的平均时间（按毫秒计）,该平均时间为请求在磁盘队列中等待的时间加上磁盘对其服务所需的时间 svctm 提交到磁盘的请求的平均服务时间（按毫秒计）。...该项表明磁盘完成一个请求所花费的平均时间。...await 完成对一个请求的服务所需的平均时间（按毫秒计）,该平均时间为请求在磁盘队列中等待的时间加上磁盘对其服务所需的时间 svctm 提交到磁盘的请求的平均服务时间（按毫秒计）。
您可以在集群页面可以看到下列监控项： 集群性能监控 CPU 使用率 内存使用 磁盘 I/O 使用率，磁盘使用量、磁盘空闲量 发包带宽、收包带宽，发包数、收包数 集群查询监控 QPS 平均响应时间 50/...be_finish_task_requests 个/秒 平均值 BE 完成任务请求。 be_publish_requests 个/秒 平均值 BE 版本发布请求。...be_report_tablets_requests 个/秒 平均值 BE 分片上报请求。 be_report_disk_requests 个/秒 平均值 BE 磁盘上报请求。...cpu_steal 百分比 平均值 cpu_steal 使用率。 disk_free bytes 平均值 空闲磁盘容量。 disk_io_svctm Ms 平均值 磁盘 IO 服务时间。...disk_io_util 百分比 平均值 磁盘使用率。 disk_used bytes 平均值 已用磁盘容量。
2、磁盘性能 在云主机的存储性能方面，IOPS 和 IO 时延作为衡量磁盘性能的重要指标，理论上， IOPS 越大越好，时延越低越好。...这里我们主要观察队列深度分别为 1*1 和 7*16 的情况下，磁盘每秒随机读写的操作次数以及平均时延。...上图是我们根据 ab 压测请求数 200 万，一次并发请求数为 500 得出的平均数据，很明显可以看出 UCloud 在这次压力测试下，各项指标均表现最佳，远超出其他云平台。...我们使用 sysbench 基准测试工具对数据库中一个表存放 2000 万条数据，并同时开启 500 个线程，得出结果数据：每秒请求数 QPS 与每秒事务数 TPS 越大，则表现越好；测试耗时与平均时延越小...根据上图测试数据可以看出，在 MySQL 场景下，UCloud 的 QPS 和 TPS 请求数量均表现超前，腾讯云紧随其后排名第二， AWS 和 Google 云分别位列第三、第四。
顾名思义，并发用户数是指同一时间（点或区间），系统、模块或接口能够承载的用户数量；并发请求数是指同一时间（点或区间），系统、模块或接口能够承载的请求数量。...1.4 吞吐量 / 吞吐率 吞吐量是指系统处理客户请求数量的总和，可以指网络上传输数据包的总和，也可以指业务中客户端与服务器交互数据量的总和。...吞吐率是指单位时间内系统处理客户请求的数量，也就是单位时间内的吞吐量。...可以看出，当系统平均负载的值如果超过系统 CPU 的数量时，那么系统有可能会遇到性能瓶颈，要视具体情况而定。...await:平均每次IO请求等待时间(包括等待时间和处理时间，毫秒为单位)； svctm:平均每次IO请求的处理时间(毫秒为单位)； %util:采用周期内用于IO操作的时间比率，即IO队列非空的时间比率
await表示平均每次设备I/O操作的等待时间（以毫秒为单位） svctm表示平均每次设备I/O操作的服务时间（以毫秒为单位） %util表示一秒中有百分之几的时间用于I/O操作 对于磁盘IO性能，一般有如下评判标准...%util项的值也是衡量磁盘I/O的一个重要指标，如果%util接近100%，表示磁盘产生的I/O请求太多，I/O系统已经满负荷的在工作，该磁盘可能存在瓶颈。...3MS + 3MS = 6MS) 加上2MS 的延迟(6MS + 2MS = 8MS) 1000 MS / 8 MS (1000/8 = 125 IOPS) 每次应用程序产生一个I/O,在10K RPM磁盘上都要花费平均...以上各列的含义为： tps: 每秒向磁盘设备请求数据的次数，包括读、写请求，为rtps与wtps的和。...rtps: 每秒向磁盘设备的读请求次数 wtps: 每秒向磁盘设备的写请求次数 bread: 每秒从磁盘读的bytes数量 bwrtn: 每秒向磁盘写的bytes数量 一旦出现CPU出现等待IO,就说明磁盘过载
而体现磁盘性能的最主要的指标是IOPS（IO's Per Second），即每秒的输入输出量（或读写次数），IOPS通常是指单位时间内系统能处理的I/O请求数量，I/O请求通常为读或写数据操作请求。...另外一个重要指标是吞吐量（KB per IO），指单位时间内可以成功传输的数据数量。 简而言之： 磁盘的 IOPS，也就是在一秒内，磁盘进行多少次 I/O 读写。...w/s 每秒向磁盘发起的写操作数。rsec/s 每秒从设备读取的扇区数量。wsec/s 每秒向设备写入的扇区数量。...avgrq-sz I/O 请求的平均大小，以扇区为单位avgqu-sz 向设备发起的I/O 请求队列的的平均队列长度 await I/O 请求的平均等待时间，单位为毫秒。...这个时间包括请求队列（这个概念很重要）消耗的时间和为每个请求服务的时间svctm I/O 请求的平均服务时间，单位为毫秒（这个数据不可信！）
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