在所有区块链项目中，主链是市值最高的，就跟房地产行业，开发商市值最高，因为它承载着其他相关建设。
最近在学习数据库相关知识，经常跟一个在某金融公司做DBA的大学朋友交流问题。听说他们公司最近在使用云数据库，我立马来了兴趣，以前只听说过云主机，没想到数据库这种产品也可以在云上买。正好最近在学习使用sysbench，索性我就买了腾讯云数据库（因为他们家的可以按量付费，用完了就释放掉哈哈），配合自己购买的腾讯云主机进行一个对比测试。下面就贴出测试过程和结果，仅供大家参考。
近日，由工业和信息化部电子一所（即“国家工业信息安全发展研究中心”，以下简称：电子一所）牵头制定的《电信行业数据库适配测试业务规范》、《电信行业数据库适配测试技术规范》正式获批立项。电子一所依据上述规范，聚焦核心应用场景，对众多国产数据库进行能力评测，亚信科技AntDB数据库的TPS（每秒事务处理量）测试成绩遥遥领先，多项指标入围前三甲，综合成绩排名第二。
MySQL 8.0.26发布差不多两个月了，一直还没对它进行测评，看到release notes中涉及到几个MGR相关的Bug fixed，最近抽空对其简单测试一番，下面说说结果吧。
近年来，在云计算、大数据和人工智能等技术的快速发展下，数据中心的计算能力也面临着越来越高的挑战。就数据中心的 CPU 处理器选择而言，AMD 因其最新一代 EYPC 处理器的强劲性能、低功耗以及低成本的优势逐渐赢得主流云厂商的青睐。
刚接触到LinkEye（LET）项目的时候，以先入为主的观念将LinkEye（LET）团队打上格局不够大的标签。仔细看了一遍白皮书等相关资料，发现他极有可能成为征信板块的龙头！
其实，某种程度上，我们就可以把这个产品理解成MySQL Plus或PostgreSQL Plus，也就是不用在关心，安装，性能，扩缩容，自动备份等复杂的配置性操作，这些将全部由腾讯云自动完成，我们只需要关注和业务的对接，就像办理手机套餐，只需月初月末关注下资费，真正做到即开即用。
● 稳定性、可靠性、持续性。因为它是一个分布式的网络架构，没有一个中心节点可以被打击或者攻击，所以在整体的技术布置方面有着更强的稳定性、可靠性和持续性。
随着业务规模的不断扩大，面临着服务数量不断膨胀、线上环境日益复杂、服务依赖错综复杂等运维痛点，服务依赖自动梳理、拓扑自动生成、调用实时追踪、异常明细分析、调用来源追踪、实时容量规划、问题根因分析等基本的运维诉求及解决方案就尤其重要。
本人本科就读于某普通院校。从毕业至今，有4年多的工作经验。先后待过两家公司，第一家属于甲方上市公司，第二家属于金融类外包公司。之所以从甲方到外包，是因为当时毕业不到一年啥也不懂，只听说过外包公司坑，具体怎么坑也不清楚。就这样就进去了。
应用性能直接影响到托管服务的成本，因此公司在开发应用时需要格外注意应用所使用的Web框架，初创公司尤其如此。此外，糟糕的应用性能也会影响到用户体验，甚至会因此受到相关搜索引擎的降级处罚。在选择框架时，又有许多因素需要考量，但原始性能无疑是其中最容易测评的。不同的框架性能差异极大，即使你充分利用了硬件的性能，错误的框架依然可能带来十倍的性能损耗，虽然不是每个人都会遇到如此极端的情况，但在某些情况下确实如此，因此你有必要了解各框架之间的性能差异。 TechEmpower 测试有源代码，硬件配置全部公开的测试，而
目的：对生产环境RocketMQ集群进行性能测试,该集群4主4从。 过程：线程数1、线程数10、线程数30、线程数60、线程数100、线程数150、线程数200对消息大小为1K、3K；队列为8个、16个分别进行测试。 结果：其中最大TPS为12.6万，最小TPS为3.6万。
在数据库遇到性能问题的时候，可能从io,cpu等角度能够下手找到性能瓶颈，日志的切换也是影响性能的一个因素，如果日志切换台频繁，等待时间就会在日志相关的事件上,从数据库的角度来说，肯定是io的瓶颈。
在我们的日常工作中，服务器的性能和稳定性至关重要。一个常见的问题是，当服务器接收到大量并发请求时，如果没有适当的控制机制，可能会导致服务器过载。为了解决这个问题，我们可以使用每秒事务数（TPS）限制，限制服务器在一秒内可以处理的请求数量。
$ psql -h 192.168.31.200 -d postgres -U postgres -p 5432
常见的互联网架构中，一般都能看到spring+mybatis+mysql+redis搭配的身影，在我所服务的公司亦是如此。一般来说，应用内部的接口都是直接调用的，所谓的面向接口编程，应用间的调用直接调或者通过类似dubbo之类的服务框架来执行，数据格式往往采用json，即统一也方便各数据间做转换和取值，缓存一般使用redis或memcached，存储一些对象或json格式的字符串。对外提供的接口，一般都需要进行压力测试，以便估算其性能，并为后续的调优提供指导方向，以下接口便是在压测过程中出现的各种“奇怪现象”，所谓奇怪，指的是从表象上看与我们正常的逻辑思路不符，但其本质还是我们对压力下程序的表现出来的特征不熟悉，用惯用的知识结构试图去解释，这根本是行不通的。下文是我在一次全面压测过程后对数据进行的分析汇总，其中的现象是很多压测常见的，里面的分析过程及改进措施我认为有很大的参考意义。具体内容如下：（部分接口为了安全我省略了其名称，但不影响我们的分析，另外形如1N3T之类的表示的是1台nginx，3台tomcat,具体的tps数值只是为了说明优化前后的比照，没有实际意义）
TPS = ( (80%*总PV)/(24*60*60*(T/24)))/服务器数量
TPS5430DDAR，作为一款高输出电流PWM转换器，集成了低电阻高侧N沟道MOS，为现代电子设备的高效能源管理提供了强大的支持。它以其卓越的性能和广泛的应用领域，成为电子工程师和设计师在电源设计方面的得力助手。
在考虑压力工具中的用户数（有些工具中称为线程数，本文后续都用“用户数”来说明）、响应时间、TPS三者之间的关系时，想到之前也有人问起过这样的问题，就是他们三者之间的共生的关系到底是什么样呢。
TPC:Transactionprocessing Performance Council事务处理性能委员会
本文将重点分析一下dubbo限流的另外一个方式，tps过滤器。 @Activate(group = Constants.PROVIDER, value = Constants.TPS_LIMIT_RATE_KEY)
TPS73xx系列（TPS7301,25,30,33,48,50等）是一款低压差串联型降压稳压芯片，可以提供500mA的稳压电流，在输出100mA电流的情况下，输入输出电压压差可以最多不超过35mV，这可以大大提高稳压电源的效率，或者提供大的电源稳压范围。
prometheus现在是主流的监控k8s方案，各大云厂商也都有托管的k8s服务，为了更好的对托管k8s集群监控，也推出了托管的prometheus监控服务，腾讯云上就推出了腾讯云云原生监控服务（Tencent Prometheus Service，TPS）下面简称TPS，TPS
无论 TPS、QPS、HPS,此指标是衡量系统处理能力非常重要的指标，越大越好，根据经验，一般情况下：
最近遇到了两个关于性能测试的场景，发现有三个很多人理不清楚的概念：TPS、并发数及线程数。这三者到底有什么关系呢？其实概念是相对简单的，但是在使用的时候，往往会有很多混淆的情况出现。
输入文件名高级性能测试系列第36章节-01.jtl，点击打开，出现报错弹框没关系，因为不存在这个文件，直接点击ok就行。
在数据库相关的问题中，经常会遇到并发过高的现象，引发这个现象的原因很多，比如慢查询堆积，业务流量突增等等。通常在面对这一类问题的时候，DBA 会比较被动，常规的手段只有定期批量的 kill 低效查询，直到开发的同学临时调整业务查询或者前端业务限流。
dubbo-go-v1.4.2/filter/filter_impl/tps_limit_filter.go
由于用户进来后先要登录并且绑定账号，实际压力先到Passport部分，在这个过程中最开始单机TPS只能到500，经过N轮优化后基本能达到5400 TPS，下面主要是阐述这个优化过程
我在性能综述的那三篇文章中，描述了各种指标，比如 TPS、RPS、QPS、HPS、CPM 等。我也强调了，我们在实际工作的时候，应该对这些概念有统一的认识。
“腾讯云 TDSQL-C 产品测评活动”是由腾讯云联合 CSDN 推出的针对数据库产品测评及产品体验活动，本次活动主要面向 TDSQL-C Serverless版本，初步的产品体验或针对TDSQL-C产品的自动弹性能力、自动启停能力、兼容性、安全、并发、可靠性等多方面的产品测评。
现在很多人为了能够更好的监控腾讯云上的tke集群，都会直接使用腾讯云托管的prometheus服务云原生监控来监控集群。腾讯云云原生监控服务（Tencent Prometheus Service，TPS）是针对云原生服务场景进行优化的监控和报警解决方案，全面支持开源 Prometheus 的监控能力，为用户提供轻量、稳定、高可用的云原生 Prometheus 监控服务。借助 TPS，您无需自行搭建 Prometheus 监控系统，也无需关心数据存储、数据展示、系统运维等问题，只需简单配置即可享受支持多集群的高性能云原生监控服务。
Transactions Per Second，意思是每秒事务数。一个事务是指客户端向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程，具体的事务定义，可以是一个接口、多个接口、一个业务流程等等。以单接口定义为事务举例，每个事务包括了如下3个过程：
1. TPS、并发量是什么关系？为什么有的地⽅要⽤TPS？有的地⽅要⽤并发？ ⾸先，TPS是⼀个吞吐速度的概念，就是每秒处理多少请求。是衡量系统处理能⼒的指标，⽽往往TPS的最⼤值，并⾮系统资源耗尽的时点，因为TPS和系统资源是⼀个抛物线的关系，就是当资源最优配置时往往是TPS最⾼的时间，当资源耗尽时，往往TPS也是⾮常低的。每个TPS指标都会对应当时的并发量。然后说说并发量，并发量往往是对⼀个系统同时操作的⼈数的，或者说同时产⽣的请求数的预估，来衡量系统的承载能⼒。⾔外之意，这个指标⽬的在于看能否同时承载500个⽤户同时操作？或者 1000个⽤户同时操作？ ⼀般来说，内部系统特别喜欢⽤并发量来作为衡量参数，原因是操作⽤户是恒定的，或者说是⽐较确定的⽤户群体，所以并发量特别好预估。但是⽬前互联 ⽹业务或是其他外部系统对接的业务，实际是⽆法确定并发量，所以，⼀般来说 ⽐较容易确定并发数的，使⽤并发数来压测是最能体现系统承载能⼒的。如果不能确定并发数，⼀般来说⽤TPS来衡量，特别是外部系统对接
目录 六、消费客户端监控项 一、系统监控项 1.CPU CPU使用率、CPU Load 2.内存 内存使用率 3.磁盘 磁盘使用率、磁盘IO、磁盘IOWAIT 4.带宽 带宽检测 5.实例存活 集群实例是否存活、实例端口是否可达 6.JVM监控 堆内存、Full GC时间等 二、集群监控项 1.集群节点数量 注：比如RocketMQ集群中有4主4从；当Master节点数量小于4时 2.集群节点可用性 注：检测集群节点是否可达以及RT Time 3.集群写入TPS 注：例如集群写入TPS压测值的40% 4.
这是一篇个人认为非常非常厉害的文章，取自这里。讲述了如何提升UDP流的处理速率，但实际涉及的技术点不仅仅限于UDP。这篇文章中涉及的技术正好可以把前段时间了解的知识串联起来。作者：Toshiaki Makita
本篇使用tpcc-mysql压测工具对实验环境的三节点Galera集群进行一系列性能测试。
基准场景是为找到系统中明显配置及软件Bug，也为容量场景提供可对比的基准数据。基准场景要有确定结论。
客户数据库出现假死，导致探测语句下发不下去，出现切换。后来经过排查发现是一个大表drop 导致的数据库产生假死，也参考过类似的数据库假死的案例，这里将测试一下不同版本drop table的影响
在做性能测试的时候，很多人都用并发用户数来衡量系统的性能，觉得系统能支撑的并发用户数越多，系统的性能就越好；对TPS不是非常理解，也根本不知道它们之间的关系，因此非常有必要进行解释。
这个问题网上的答案其实很多，但是大多不靠谱。 比如推荐使用仅一次控制器，但是仅一次控制器对线程组无效；比如推荐跨线程组调用，但是这样比较繁琐，新人也搞不定； 其实只要各位对元件熟悉，这个问题很简单。。。。
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:
在国内的很多企业推行TPS并不成功的原因是多方面的，如何正确理解TPS是关键问题，概括地说，在国内对TPS理解不完善的地方大致在如下几个方面：
TPS，全称是“Transactions Per Second”，意思是“每秒交易数”。这是一种衡量系统性能的指标，特别是在数据库和交易系统中常常使用。每个“交易”可以被理解为一个用户请求和系统对该请求的响应。例如，在一个电子商务网站中，一个“交易”可能是用户提交一个购物买订单，系统接收到这个请求并处理它（包括检查库存，确认支付，更新数据库等），然后返回确认信息给用户。
压力测试是给软件不断加压，强制其在极限的情况下运行，观察它可以运行到何种程度，从而发现性能缺陷，是通过搭建与实际环境相似的测试环境，通过测试程序在同一时间内或某一段时间内，向系统发送预期数量的交易请求、测试系统在不同压力情况下的效率状况，以及系统可以承受的压力情况。然后做针对性的测试与分析，找到影响系统性能的瓶颈，评估系统在实际使用环境下的效率情况，评价系统性能以及判断是否需要对应用系统进行优化处理或结构调整。并对系统资源进行优化。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
