谷歌开发的一个免费的网页分析工具,在地址栏中输入被分析的网站 url 地址,点击分析,
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Kubernetes对Pod的扩缩容操作提供了手动和自动两种模式,手动模式通过执行kubectl scale命令或通过RESTful API对一个Deployment/RC进行Pod副本数量的设置。自动模式则需要用户根据某个性能指标或者自定义业务指标,并指定Pod副本数量的范围,系统将自动在这个范围内根据性能指标的变化进行调整。
实际生产系统, 会遇到某个服务需要扩容的场景,也可能会遇到由于资源紧张或者工作负载降低而需要减少服务实例数量的场景。
如果对MySQL的性能测试工具,比如sysbench做压力测试就可以看到我们关注的性能指标QPS,TPS,压测过程中的性能变化一目了然。 而在平时的工作中,如果也想看这个指标的值,使用sysbench就不合适了。所以我们得先了解下TPS,QPS是怎么计算的,没有sysbench这些工具,我们能不能算出来。 首先性能指标值我们是可以算出来的,我们通过show status能够得到一个实时变化的状态,里面的数值基本上都是累计值,我们可以通过设定频度来换算,由此得到一个近乎实时的状态数据。
- `SHOW VARIABLES`:查看 MySQL 服务器的系统变量,了解服务器的配置信息。
我们做性能测试时,尽可能的降低网络延迟时间,这样RT时间才会无限的接近我们的服务器处理时间
从用户角度出发,收集用户的使用反馈,很多吐槽都提到了慢,经调研用户最关注的是速度,所以Web性能主要指网站加载、响应速度。它包括客观的指标和用户在访问应用时所感受到的性能情况。主观的用户性能感知受到用户设备、网速快慢和用户的主观感受影响,导致性能是相对的。
1.性能测试: 通过工具,模拟一定量的并发用户数,向服务器发起请求,获得性能指标。
如果前面已经有人来做了,我再做一次性能测试,就要拿着性能的指标和前面的人的性能指标来进行对比。
作者 金 戈 沃趣科技技术专家 传统监控系统面临的问题 Prometheus的前身:Borgmon Borgmon介绍 应用埋点 服务发现 指标采集与堆叠 指标数据存储 指标 指标的查询 规则计算
对于任何数据库管理系统,尤其是MySQL,了解其性能指标以及如何监控这些指标是至关重要的。这不仅可以确保数据库的高效运行,还可以在出现问题时迅速定位并解决。
目前业界常用的指标就是:白屏、首屏、domready和pageloaded四个指标,在usual-index.html中, 我们通过performance API获取到响应的指标值。
选择「jp@gc - Stepping Thread Group (deprecated)」
计算机语言主要由一套指令组成,而这种指令一般包括表达式、流程控制和集合三大部分内容。 表达式包含变量、常量、字面量和运算符。 流程控制包括分支、循环、函数和异常。 集合包含字符串、数组、散列表等数据结构
常常进行前端性能优化的小伙伴们会发现,实际开发中性能优化总是阶段性的:页面加载很慢/卡顿 -> 性能优化 -> 堆叠需求 -> 加载慢/卡顿 -> 性能优化。
用于实现基于CPU使用率进行自动Pod扩缩容的功能。HPA控制器基于Master的kube-controller-manager服务启动参数--horizontal-pod-autoscaler-sync-period定义的探测周期(默认值为 15s),周期性地监测目标Pod的资源性能指标,并与HPA资源对象中的扩缩容条件进行对比,在满足条件时对Pod副本数量进行调整.
开源数据库系统可以分为关系型数据库(如 MySQL, PostgreSQL)和 NoSQL 数据库。下面列举了一些常见的开源数据库和相应的监控配置。
Kubernetes 已成为容器编排事实上的标准,为大规模管理容器化应用程序提供了强大的平台。Kubernetes 的一项基本功能是其弹性伸缩功能,它允许应用程序根据工作负载和性能指标进行扩展或缩减。在本文中,我们将探讨 Horizontal Pod Autoscaler (HPA),它是 Kubernetes 自动缩放的关键组件。我们将深入研究 HPA 的基础知识、它的工作原理以及如何使用自定义指标和资源限制来增强其性能。
你好,我是zhenguo 对机器学习的评估度量是机器学习核心部分,本文总结分类问题常用的metrics 分类问题评估指标 在这里,将讨论可用于评估分类问题预测的各种性能指标 1 Confusion Matrix 这是衡量分类问题性能的最简单方法,其中输出可以是两种或更多类型的类。混淆矩阵只不过是一个具有两个维度的表,即“实际”和“预测”,此外,这两个维度都有“真阳性(TP)”、“真阴性(TN)”、“假阳性(FP)”和“假阴性(FN)”,如下所示: 与混淆矩阵相关的术语解释如下: -真阳(TP)− 当数据点
之前做的压测性能标准、产品说明书的性能需求部分、运营人员提出的性能指标、通过生产环境换算出的性能指标等
MySQL在业界流行多年,很好地支撑了携程的业务发展。但随着技术多元化及业务的不断发展,MySQL也遇到了新的挑战,主要体现在:业务数据模型呈现多元化,OLTP和OLAP出现融合的趋势;在MySQL数据库上慢查询治理成本高;使用传统的分库分表方案对开发不友好,核心数据库改造成分库分表方案,时间一般以年为单位。
微服务框架落地后,分布式部署架构带来的问题就会迅速凸显出来。服务之间的相互调用过程中,如果业务出现错误或者异常,如何快速定位问题?如何跟踪业务调用链路?如何分析解决业务瓶颈?...本文我们来看看如何解决以上问题。
要导出MySQL日志,您可以配置MySQL以记录查询、慢查询和与复制相关的信息。您可以使用Filebeat或Fluentd等工具来收集并发送这些日志进行分析。
本文力争为你参加晋升答辩时,提供一个论述性能优化相关工作的范式。简单点儿来说,就是按照这个范式文来准备、阐述,就可以博得晋升评委的认可与喜爱。
公司的这个产品需要做性能测试。得知道哪些功能需要先做性能测试,哪些功能后做性能测试。
嵌入式Linux中文站消息,Linux系统的Swap分区,即交换区,Swap空间的作用可简单描述为:当系统的物理内存不够用的时候,就需要将物理内存中的一部分空间释放出来,以供当前运行的程序使用。那些被释放的空间可能来自一些很长时间没有什么操作的程序,这些被释放的空间被临时保存到Swap空间中,等到那些程序要运行时,再从Swap中恢复保存的数据到内存中。这样,系统总是在物理内存不够时,才进行Swap交换。其实,Swap的调整对Linux服务器,特别是Web服务器的性能至关重要。通过调整Swap,有时可以越过系统性能瓶颈,节省系统升级费用。
测试说明:基准测试是指通过设计科学的测试方法、测试工具和测试系统,实现对一类测试对象的某项性能指标进行定量的和可对比的测试;云服务器基准测试主要是相同软件版本下不同硬件的性能对比测试。
性能调优就是用更少的资源提供更好的服务,成本利益最大化。性能调优的手段并不新鲜,性能调优常规手段有:
由于自己现在无业游民,所以没有什么现成的环境,环境就随便找个公网的。再者当下的完成度应该算不上一个完整的 APP,但是作为参考,依瓢画葫芦绝对足够了,如果等完整产品,可能得等一段时间了,下面的是该项目
CPU使用率:CPU的使用率 平均负载:单位时间内的活跃线程数 用户时间:CPU在用户进程上的实际百分比 系统时间:CPU在内核上花费的实际百分比 空闲时间:系统处于在等待IO操作上的时间总和 等待:CPU花费在等待IO操作上的时间总和 Nice时间:CPU优先执行的时间百分比
本文介绍广州星嵌DSP C6657+Xilinx Zynq7035平台下Xilinx Zynq7035算力指标。
为什么选择Linux?因为Linux能让你掌握你所做的一切! 为什么痛恨Windows?因为Windows让你不知道自己在做什么! 这就是我喜欢Linux的原因。只要我愿意,我可以将底层的系统运行机制看得清清楚楚,可以掌握一切。而Windows尽管界面漂亮,却让你总也猜不透她心里想什么。我不喜欢若即若离的感觉。 如果你一看到这个标题就觉得头疼,或者对Linux的内部技术根本不关心,那么,我劝你一句:别用Linux了。你只是在追赶潮流,并不是真心喜欢它。Linux的确没有Windows好用,可它比Windows“结实”。如果你对Linux的稳定性感兴趣,特别是想把Linux作为网站服务器的话,那就请看看下文吧! Swap,即交换区,除了安装Linux的时候,有多少人关心过它呢?其实,Swap的调整对Linux服务器,特别是Web服务器的性能至关重要。通过调整Swap,有时可以越过系统性能瓶颈,节省系统升级费用。 本文内容包括: Swap基本原理 突破128M Swap限制 Swap配置对性能的影响 Swap性能监视 有关Swap操作的系统命令 Swap基本原理 Swap的原理是一个较复杂的问题,需要大量的篇幅来说明。在这里只作简单的介绍,在以后的文章中将和大家详细讨论Swap实现的细节。 众所周知,现代操作系统都实现了“虚拟内存”这一技术,不但在功能上突破了物理内存的限制,使程序可以操纵大于实际物理内存的空间,更重要的是,“虚拟内存”是隔离每个进程的安全保护网,使每个进程都不受其它程序的干扰。 Swap空间的作用可简单描述为:当系统的物理内存不够用的时候,就需要将物理内存中的一部分空间释放出来,以供当前运行的程序使用。那些被释放的空间可能来自一些很长时间没有什么操作的程序,这些被释放的空间被临时保存到Swap空间中,等到那些程序要运行时,再从Swap中恢复保存的数据到内存中。这样,系统总是在物理内存不够时,才进行Swap交换。 计算机用户会经常遇这种现象。例如,在使用Windows系统时,可以同时运行多个程序,当你切换到一个很长时间没有理会的程序时,会听到硬盘“哗哗”直响。这是因为这个程序的内存被那些频繁运行的程序给“偷走”了,放到了Swap区中。因此,一旦此程序被放置到前端,它就会从Swap区取回自己的数据,将其放进内存,然后接着运行。 需要说明一点,并不是所有从物理内存中交换出来的数据都会被放到Swap中(如果这样的话,Swap就会不堪重负),有相当一部分数据被直接交换到文件系统。例如,有的程序会打开一些文件,对文件进行读写(其实每个程序都至少要打开一个文件,那就是运行程序本身),当需要将这些程序的内存空间交换出去时,就没有必要将文件部分的数据放到Swap空间中了,而可以直接将其放到文件里去。如果是读文件操作,那么内存数据被直接释放,不需要交换出来,因为下次需要时,可直接从文件系统恢复;如果是写文件,只需要将变化的数据保存到文件中,以便恢复。但是那些用malloc和new函数生成的对象的数据则不同,它们需要Swap空间,因为它们在文件系统中没有相应的“储备”文件,因此被称作“匿名”(Anonymous)内存数据。这类数据还包括堆栈中的一些状态和变量数据等。所以说,Swap空间是“匿名”数据的交换空间。 突破128M Swap限制 经常看到有些Linux(国内汉化版)安装手册上有这样的说明:Swap空间不能超过128M。为什么会有这种说法?在说明“128M”这个数字的来历之前,先给问题一个回答:现在根本不存在128M的限制!现在的限制是2G! Swap空间是分页的,每一页的大小和内存页的大小一样,方便Swap空间和内存之间的数据交换。旧版本的Linux实现Swap空间时,用Swap空间的第一页作为所有Swap空间页的一个“位映射”(Bit map)。这就是说第一页的每一位,都对应着一页Swap空间。如果这一位是1,表示此页Swap可用;如果是0,表示此页是坏块,不能使用。这么说来,第一个Swap映射位应该是0,因为,第一页Swap是映射页。另外,最后10个映射位也被占用,用来表示Swap的版本(原来的版本是Swap_space ,现在的版本是swapspace2)。那么,如果说一页的大小为s,这种Swap的实现方法共能管理“8 * ( s - 10 ) - 1”个Swap页。对于i386系统来说s=4096,则空间大小共为133890048,如果认为1 MB=2^20 Byte的话,大小正好为128M。 之所以这样来实现Swap空间的管理,是要防止Swap空间中有坏块。如果系统检查到Swap中有坏块,则在相应的位映射上标记上0,表示此页不可用。这样在使用Swap时,不至于用到坏块,而使系统产生错误。
下方查看历史精选文章 重磅发布 - 自动化框架基础指南pdfv1.1 大数据测试过程、策略及挑战 测试框架原理,构建成功的基石 在自动化测试工作之前,你应该知道的10条建议 在自动化测试中,重要的不是工具 从终端用户感受来体验性能指标度量 如何建立有效的性能指标监控及诊断调优体系 如何有效的选择性能测试工具 简单谈下性能测试 jmeter性能测试实践注意事项 如何进行有效的性能测试 如何解读性能测试监控结果 工具篇 - JMeter之旅01 工具篇 - JMeter目录及关键配置分析02 工具篇
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jmeterGUI模式下,性能测试的结果往往误差很大,因为GUI本身就会消耗一部分资源。所以我们常常用命令行去跑性能脚本,得出结果
前面介绍了如何运用Python获取Oracle数据库的信息以及将数据存入MySQL数据库中
SkyWalking是一个开源的可观测分析平台(Observability Analysis Platform), 用于从服务和云原生基础设施收集, 分析, 聚合及可视化数据。SkyWalking 提供了一种简便的方式来清晰地观测分布式系统, 甚至横跨多个云平台。SkyWalking 更是一个现代化的应用程序性能监控(Application Performance Monitoring)系统, 尤其专为云原生、基于容器的分布式系统设计。
BA(数据库管理员)是负责管理和维护数据库系统的专业人员。他们负责确保数据库的安全性、可用性和性能,以及处理数据库相关的任务和问题。
上一次我们讲了 OpenTelemetry Logs 与 OpenTelemetry Traces。今天继续来说说 OpenTelemetry Metrics。 随着现代应用程序的复杂性不断增加,对于性能监控和故障排除的需求也日益迫切。在 .NET 生态系统中,OpenTelemetry Metrics 可用于实时监控和分析应用程序的性能指标。比如监控内存,CPU 使用量,链接数等等。
1、我们在监控图表中关注的性能指标大概有这么几个:CPU、内存、连接数、io读写时间、io操作时间、慢查询、系统平均负载以及memoryOver
趋势科技(TrendMicro)是一家全球领先的信息安全软件公司,专为全球软件厂商及个人用户提供安全解决方案。本文作者目前负责构建移动安全 APP 和开发基础设施。工作流程为爬取 Google play 等平台上的外部 APK (Android application package,即 Android 应用程序包),运用趋势科技的算法检测出携带病毒的 APK。使用 Milvus 在趋势科技 APK 库中对携带病毒的外部 APK 进行相似性检索。如发现外部携带病毒的 APK 与库中 APK 相似,需要及时通知企业与个人用户相关的病毒信息。
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