在之前两篇文章性能测试误差分析文字版-上、性能测试误差分析文字版-下中，我从纯文字的角度分析了误差产生的原因和来源。接下来就是需要定量分析了。但是在这之前需要做一些准备工作，就是要在测试框架中支持这种误差的统计。
首先nginx的日志是按照时间顺序的。因此计算QPS，只需要先统计条数，再计算时间差，二者相除就可以得到。
1、PV（Page View）： 页面访问量，即页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次
QPS（Query per second） 每秒查询量 TPS（Transaction per second）每秒事务量 这是Mysql的两个重要性能指标，需要经常查看，和Mysql基准测试的结果
阈值一般是一个微服务能承担的最大QPS，但是一个服务刚刚启动时，一切资源尚未初始化（冷启
我又来水文章了。这篇文章我个人感觉含金量不是太大，大概5分钟左右就能看完！其实大家都知道，我不爱写这种操作型的文章，一顿截图写几个命令就搞定了，含金量不高。
QPS = req/sec = 请求数/秒 Q：如何根据日志查看一个服务的qps A： 一般access.log是记录请求的日志，tail -f XXX.access.log ，可发现格式如下： 前
限流系统是对资源调用的控制组件，主要涵盖授权、限流、降级、调用统计等功能模块。限流系统有两个基础概念：资源和策略，对特定的资源采取不同的控制策略，起到保障应用稳定性的作用。限流系统提供了多个默认切入点覆盖了大部分使用场景，保证对应用的低侵入性；同时也支持硬编码或者自定义aop的方式来支持特定的使用需求。限流系统提供了全面的运行状态监控，实时监控资源的调用情况（qps、rt、限流降级等信息）。
QPS：全名 Queries Per Second，意思是"每秒查询率"，是一台服务器每秒能够响应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
QPS 是一台服务器每秒能够相应的查询次数，即1秒内完成的请求数量，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准
每秒查询数率，系统每秒能够处理的查询请求次数，即一台服务器每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
Sentinel是如何记录流控日志的，以及日志和索引的格式是怎么样的。本文将对此做个梳理。
使用计数器在周期内累加访问次数，当达到设定的限流值时，触发限流策略，缺点：时间窗口固定，可能不准确，比如我们时间窗口宽度是1分钟，限制100qps，那么0~30s 10qps,30~90s 90qps,1min.00s~1min.30s 80qps ,1min.30s~2min 20qps，那么其实如果我们窗口从00s开始，01min，12min都是100qps看起来没问题，但是0.30s~1.30s qps达到了170qps，这就突破了我们的流控；
考虑到一种需求场景，我们需要统计系统qps、每秒平均错误率等。qps表示每秒的请求数目，能想到的最简单的方法就是统计一定时间内的请求总数然后除以总统计时间，所以计数是其中最核心的部分。通常我们的额系统是工作在多线程的环境下，所以计数我们可以考虑使用AtomicInteger/AtomicLong系列，AtomXXX中没有使用锁，使用的是循环+CAS，在多线程的条件下可以在一定程度上减少锁带来的性能损失。但是在竞争特别激烈的情况，会大量出现cas不成功的情况带来性能上的开销。为了更进一步分散线程写的压力，JDK8中引入了LongAdder，前面的博客中介绍了LongAdder，LongAdder会分成多个桶，将每个线程绑定到固定的桶空间中进行读写，计数可以对所有的桶中的值求总数。前面提到求qps最简单的方法就是统计一定时间内的请求总数然后除以总统计时间，这样的方法虽然简单但是对有一定的问题，比如说统计出的qps跳跃性会比较大，不够平滑等。在本文中将介绍HystrixRollingNumber，这个数据结构在统计qps等类似的求和统计的场景下非常有用。
某健康码接口混合压测时发现waf上看到的QPS是grafana上QPS的2倍，同时发现请求数是QPS数之和的两倍，怀疑压测工具存在问题
最近一直想如何才能统计资源分享页面里的资源的下载次数，由于是直接放的资源链接，即点击即可获取，所以没有所谓的拦截页面进行统计，同时作为静态博客也几乎没有带数据存储的动态扩展能力，这时想到了用LeanCloud来实现下载的计数，最后基本实现了这个想法，有兴趣的可以去资源分享里看看效果。
看到标题中的几个关键字系统自适应限流是不是觉得高大上，这个自适应又是如何实现的呢？
最近无聊（摸）闲逛（鱼）github时，发现了一个阿里开源项目可以贡献代码的地方。
QPS（Query Per Second）：每秒请求数，就是说服务器在一秒的时间内处理了多少个请求。QPS于TPS的概念很类似，本人很多时候甚至不做两者的详细区分。QPS的数值需要通过下面的指标得到。
雪崩问题虽然有四种方案，但是限流是避免服务因突发的流量而发生故障，是对微服务雪崩问题的
QPS是每秒查询率,是一台服务器每秒的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准,即每秒的响应请求数, 也就是最大吞吐能力;
之前写过一个性能测试框架中QPS取样器实现，总体思路是通过一个异步工具类com.funtester.frame.execute.Progress来统计各个线程自己的统计数据（响应时间），然后再依据线程数计算实时的QPS。
QPS Queries Per Second 是每秒查询率 ,是一台服务器每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准, 即每秒的响应请求数，也即是最大吞吐能力。
PV (Page View) 页面浏览量 用户每一次对网站中的每个页面访问均被记录1次。
面试中，难免会被面试官问到，你们接触过的项目中QPS最高是多少？TPS呢？PV、UV、DAV......
在这之前想必大家对ab(http)与abs(https)也有一些了解，我们今天不去看ab和abs,SuperBenchmarker(sb.exe)是一个压测工具，他是一个受Apache Benchmark的启发，他会在终端窗口为我们显示最终的结果，同时也会在web界面生成一个动态结果。SuperBenchmarker(sb.exe)可以在Windows或者Mac上运行(尚未在Linux上进行测试)，他可以安装.NET4.52+或者.NET Core2.0+。
FlowSlot 会根据预设的规则，结合前面NodeSelectorSlot、ClusterNodeBuilderSlot、StatistcSlot 统计出来的实时信息进行流量控制。限流的直接表现是在执行Entry nodeA = SphU.entry(资源名字) 的时候抛 出FlowException 异常。FlowException 是BlockException 的子类，您可以捕捉BlockException 来自定义被限流之后的处理逻辑。
在开始做压测计划之前，一定要先明确压测的目标是什么，虽然最终的目标肯定都是优化系统的性能，但是不同的出发点，可能需要采取不同的方法。
Sentinel是阿里巴巴开源的一款微服务流量控制组件。官网地址：https://sentinelguard.io/zh-cn/index.html
通过定义规则、受保护的资源，统计调用链及运行时指标；通过比较运行指标与定义的规则，符合规则放行，不符合则阻塞。
在文章10万QPS，K6、Gatling和FunTester终极对决！中，最后测试结果FunTester除了在在CPU方面有一丁点优势以外，内存和QPS均略逊一筹，特别是内存方面劣势尤为明显。当时立了一个flag：
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QPS、TPS、PV、UV、GMV、IP、RPS等各种名词，外行看起来很牛X，实际上对程序员来说都是必懂知识点。下面我来一一解释一下。
对于网站运营人员来说。刚接触后台运营，每天对着很多QPS、TPS、PV、UV、GMV、IP、RPS等各种名词是一脸蒙，外行看起来很牛X，实际上对运营人来说都是必懂知识点。下面我来一一解释一下。
单位时间的请求数就是QPS,那么在nginx服务的网站下,如果要统计QPS并且按从高到低排列,需要使用awk配合sort进行处理 awk做的主要工作是把access每行日志按分隔符分开,然后循环每一行,存到一个数组里,如果只按时间不区分脚本路径,数组里存的数据是比如arr['[28/Nov/2019:14:12:23']=20 key是时间,value是次数
前面我们完成了日志监控系统的搭建，这一节将会介绍在开发中比较紧密的应用服务监控的内容了。
QPS、TPS、PV、UV、GMV、IP、RPS等各种名词，外行看起来很牛X，实际上每个程序员都是必懂知识点。下面我来一一解释一下。
通过运行指标控制 1.基于QPS。备注：使用RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS策略 2.线程数。备注：使用RuleConstant.FLOW_GRADE_THREAD策略
我接触到的并发缺陷绝大部分是因为线程安全问题导致的，还有一些数据库锁的问题（这个不擅长）这里就不分享了。
之前写过一篇?如何mock固定QPS的接口，中间用到了流量控制类Semaphore和线程安全的知识。当时在测试过程中，多线程并发请求，QPS误差率在**5%**以内，觉得算是在可接受范围内的，所以并没
官网：https://github.com/alibaba/Sentinel、https://sentinelguard.io/zh-cn/
mysqladmin是mysql官方的一款执行管理端的客户端程序，可以利用它对MySQL数据库服务进行操作，在MySQL5.5及以前的版本中，最常用的方法是用它来关闭mysql实例:
目前输入法服务端的例行性能测试主要使用开源的流量回放工具goreplay，这个工具本身是做流量回放使用的，也可以在回放流量的时候缩小或者放大倍数，以达到性能测试的目的，但是毕竟不是专业做性能测试的工具，就像这句名言说的“不是他的活他要干”，所以对于结果统计，goreplay不是很擅长，为了让他支持客户端统计，需要对他做个升级；
限流作为现在微服务中常见的稳定性措施，在面试中肯定也是经常会被问到的，我在面试的时候也经常喜欢问一下你对限流算法知道哪一些？有看过源码吗？实现原理是什么？
MongoDB内核代码中提供有完善的gotool工具，这些开源工具作用主要有：数据导出及恢复(mongodump、mongorestore、mongoexport、mongoimport)工具、客户端shell链接工具(mongo)、IO测试工具(mongoperf)、流量qps/时延等监控统计工具(mongostat、mongotop)。
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