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mysql 提升tps_MYSQLTPS优化

吞吐量 基于com_%计算tps ,qps tps= Com_insert/s + Com_update/s + Com_delete/s qps=Com_select/s + Com_insert/s...+ Com_update/s + Com_delete/s 根据公式将两次统计结果的值取平均值 Tps=280 Qps=924 2.2、general_log 模拟线上环境,系统没有开启 general_log...3、优化方式 先将需要Update 的数据放到redis 中,然后再定时或者根据设置数据条数的阈值来批量同步到mysql表中。...比如当redis中数据超过1000时,按照上面的统计的TPS,大概是3秒钟同步一次。 但是要注意批量update的方式。使用mybatis 批量更新主要有两种方式。...一种用for循环通过循环传过来的参数集合,循环出N条sql,另一种 用mysql的case when 条件判断变相的进行批量更新 。

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    性能TPS 瓶颈定位

    100并发用户下的负载测试,TPS最大升到570左右,然后跌到400,并且长期保持。加线程也不能让tps再有所增加 ? 从监听到的服务器指标来看,cpu利用率一直处于低迷的状态,大约只有40%左右。...接下来 执行 watch -d cat /proc/interrupts 分析一下是什么导致的软中断过高 ? 可以发现中断频率最高的两个网卡和vmw服务。...有可能是网络出现了故障,但是vmw是什么暂时未知 执行*netstat -n | awk '/tcp/ {++S[$NF]} END {for(a in S) print a, S[a]}' *,查看一下...因为tcp连接故障导致的系统频繁中断 解决问题 1:调整tcp的keepalive时间,从1200加到了3000 2:增加tcp缓冲和内存共享 3:日志问题开发暂时不想解决 结果 tcp调整之后,最大tps...因为上下文切换过快导致了cpu无法正常工作,所以tps无法从根本上提升

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    QPS TPS

    什么是TPSTPS :Transactions Per Second 也就是事务数/秒。一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程。...讲白了:每秒中 用户请求与服务器响应回去 的数量 怎么理解 QPS 与 TPS? 场景:用户访问一个页面 这个页面发送了N个请求。...更进一步理解:服务器如果只处理这个用户的情况:那么服务器在刚才的场景(如果都在1秒内响应了)TPS 就是1 ,QPS就是N 其他知识 QPS(TPS) = 并发数 / 平均响应时间 服务器响应的快慢,用户是第一时间感知的...常见软件的并发量 Nginx: Tomcat:默认配置的最大请求数是 150 Redis: Mysql: MongoDB: 特殊说明: 解决问题的光鲜,藏着磕Bug的痛苦。

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    并发数和TPS

    马哥linux运维 | 最专业的linux培训机构 ---- 并发数和TPS 术语定义: 并发用户数:指的是现实系统中操作系统业务的用户,一般测试指的是虚拟用户(Vu),并发用户和注册用户数、在线用户数是有很大区别的...TPS:Transaction Per Second,每秒事务数,是衡量系统性能的一个非常重要的指标....如何获取Vu和TPS 并发用户数(Vu)获取 新系统:没有历史数据做参考,只能通过业务部门进行评估 旧系统:对于已经上线的系统,可以选取高峰时刻,在一定时间内使用系统的人数,这些人数认为属于在线用户数,...TPS获取 新系统:没有历史数据做参考,只能通过业务部门进行评估 旧系统:对于已经上线的系统,可以选取高峰时刻,在5分钟或者10分钟内,获取系统每笔交易的业务总量和总业务量,按照单位时间内完成的笔数计算出...TPS,即业务笔数/单位时间(560或1060) 资源占用 1、并发连接数的计算 1234567 如果一个论坛的总用户是3000人,同时在线的用户数是300人,每个用户在一个小时内发起30次的请求,每次请求花费

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    性能测试学习之三—— PV->TPS转换模型&TPS波动模型

    PV->TPS转换模型 由上一篇“性能测试学习之二 ——性能测试模型(PV计算模型)“ 得知 TPS = ( (80%*总PV)/(24*60*60*(T/24)))/服务器数量 转换需要注意: 1.性能测试脚本中...TPS波动模型 TPS表现轨迹可以总结为两大类: 1. TPS有明显的大幅波动,不稳定。例如TPS轨迹缓慢下降,缓慢上升后骤降,呈瀑布型,呈矩形,分时间段有规律的波动,无规律的波动等。...这些TPS的波动轨迹反映出被测试的性能点存在性能瓶颈,需要性能测试工程师与开发工程师查找性能瓶颈的原因。 2. TPS轨迹比较平稳,但是也存在波动现象。该类波动不明显,很难直接确定是否存在性能瓶颈。...对于第二类,判断其波动的范围: Loadrunner TPS分析图中涉及到了4个重要的参数,最大值、平均值、最小值和标准差值; 平均值和标准差是衡量TPS是否稳定的重要因子。...(xn-x)^2]/n (x为平均数), 也就是说对于一组数值与平均数分散开的程度,越分散表示与平均数相差越大,标准差越大) t (TPS波动范围) = TPS标准差/TPS平均值×100% 可接受波动范围

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    Bystack的高TPS共识算法

    如比特币的峰值TPS为3.87, 平均每笔交易被打包入块需要10分钟;比原链的峰值TPS为36.32,平均每笔交易被打包入块需要2.5分钟。...Layer1的TPS问题则通过跨链技术将资产转移到Layer2上来解决. 侧链(既Layer2)使用创新的BBFT共识算法使单条侧链的TPS达到20000以上,多条侧链配合可使TPS线性增长。...在未达到节点带宽与性能瓶颈的前提下,TPS = 区块交易数 *每秒确认的区块数。由于区块可以容纳的最大交易数可以通过简单的修改代码参数实现,所以提高每秒确认的区块数就成了提高TPS的关键方式。...所以在BFT的共识算法中网络延迟成为了高TPS的瓶颈。...TPS 实现高TPS的核心点是每个共识节点连续出m个区块。因为当每个节点只出一个块的话那么下一个共识节点出块需要等待上一个共识节点出的块,这里就需要考虑一个网络延迟带来的问题。

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    【精解】EOS TPS 多维实测

    这一节我们将加深理解tps的意义,tps的计算方法,讨论单节点与多节点环境对tps的影响。 单节点环境 单节点的搭建这里不再赘述,直接使用脚本执行, ....这里采用的tps计算方式为: tps = BlockTxs*2 因为eos是半秒出块,所以两个块的打包交易量之和就是tps,为确保数值可靠性,每个块的打包交易量我们要通过大量区块取平均值的方式。...1001 blocks average tps = 39.2727 所以1000个块统计tps为 39.2727 二、python脚本 由于tps的结果不理想,我也有过很多思考,下面我们换一种计算方式来看...: tps = trxs/time 这里通过一种简单的方式来计算tps:即统计共发出了trxs笔交易所耗费的时间,以秒为单位,然后相除即可得到tps。...txn_test_gen_plugin插件测试 我对eos的高tps有了深深地怀疑,于是找来了官方的tps测试插件,要亲自感受一下tps的“洗礼”。

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