QPS 每秒查询率（QPS，Queries-per-second）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。 每秒查询率（QPS，Queries-per-second）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，在因特网上，作为域名系统服务器的机器的性能经常用每
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1675704570461446033&wfr=spider&for=pc 吞吐量 在了解qps、tps、rt、并发数之前，首先我们应该明确一个系统的吞吐量到底代表什么含义，一般来说，系统吞吐量指的是系统的抗压、负载能力，代表一个系统
https://my.oschina.net/cncf/blog/5121393 朱瑜坚，腾讯云后台工程师，主要负责腾讯云 TKE 容器网络的构建和相关网络组件的设计、开发和维护工作。张浩，腾讯云高级工程师，主要负责容器网络多个组件的开发和维护，也关注调度、服务网格等领域。 前言 Kubernete
更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群 在当今高速发展的互联网时代，信息传播迅速，用户数量激增。在面对如此庞大的用户群体和高频的访问需求时，系统高并发访问的性能问题成为了无法回避的挑战。为了满足业务场景中对数据并发查询的即时性和准确性要求，越来越多的企业
http://www.liuhaihua.cn/archives/708050.html 技术群里，问得最多的就是tps和qps，有相似的地方，也有差异的地方，我简单谈下自己的理解。（由于比较忙，下面部分摘抄自网络） QPS：Queries Per Second，意思是“每秒查询率”，是一台服务器每
一、RT（Response-time、响应时间） 响应时间是用户请求发出和服务器返回之间的时间差。 这个过程包括DNS解析、网络数据传输、服务器计算、网络数据返回，如下图例子： 期中，服务器计算时间又可细分为： 1. Web Server响应的时间； 2. App Server响应的时间； 3. C
https://www.cnblogs.com/codelogs/p/17056485.html 原创：扣钉日记（微信公众号ID：codelogs），欢迎分享，转载请保留出处。 简介# 最近我观察到一个现象，当服务的请求量突发的增长一下时，服务的有效QPS会下降很多，有时甚至会降到0，这种现象网上也
## 一：场景 20w的QPS的场景下，服务端架构应如何设计？ ## 二：常规解决方案 可使用分布式缓存来抗，比如redis集群，6主6从，主提供读写，从作为备，不提供读写服务。1台平均抗3w并发，还可以抗住，如果QPS达到100w,通过增加redis集群中的机器数量，可以扩展缓存的容量和并发读写能
https://zhuanlan.zhihu.com/p/404481762 一、redis如何通过读写分享来承载读请求QPS超过10万+ 1、redis高并发跟整个系统的高并发之间的关系 redis，你要搞高并发的话，不可避免，要把底层的缓存搞得很好 mysql，高并发，做到了，那么也是通过一系列
http://kernelmaker.github.io/MySQL_8_core 最近对比了MySQL 5.6和8.0在8核环境下oltp_write_only的性能，发现8.0写入性能（QPS 6-7万）反而低于5.6版本的（QPS 14万），所以进一步测试分析了下redo log这里可能导致性
江湖上说，天下武功，无坚不摧，唯快不破，这句话简直是为我量身定制。 我是一个Redis服务，最引以为傲的就是我的速度，我的 QPS 能达到10万级别。 在我的手下有数不清的小弟，他们会时不时到我这来存放或者取走一些数据，我管他们叫做客户端，还给他们起了英文名叫 Redis-client。 有时候一个
文章目录 前言一、性能测试1. 什么是性能测试？2. 性能测试的重要性3. 性能指标——QPS和TPS①QPS②TPS 二、压测工具Jmeter1. 什么是Jmeter？2. Jmeter主要元件3. 下载安装 三、一个简单的测试案例①新建一个线程组②新建一个HTTP请求③添加HTTP信息头（请求头
## 一、问题是怎么发现的 最近有个新系统开发完成后要上线，由于系统调用量很大，所以先对核心接口进行了一次压力测试，由于核心接口中基本上只有纯内存运算，所以预估核心接口的压测QPS能够达到上千。 压测容器配置：4C8G 先从10个并发开始进行发压，结果cpu一下就飙升到了100%，但是核心接口的qp
https://ost.51cto.com/posts/12514 我们在使用Redis时，总会碰到一些redis-server端CPU及内存占用比较高的问题。下面以几个实际案例为例，来讨论一下在使用Redis时容易忽视的几种情形。 一、短连接导致CPU高 某用户反映QPS不高，从监控看CPU确实偏
一、性能测试的主要概念和计算公式 系统吞度量要素： 一个系统的吞度量（承压能力）与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。 单个reqeust 对CPU消耗越高，外部系统接口、IO影响速度越慢，系统吞吐能力越低，反之越高。 系统吞吐量几个重要参数：QPS（TPS）、并发数、响应时间
前言 监控指标诚然是发现问题于微末之时的极佳手段，但指标往往有其表达的极限。在很多情况下，单独看一个黄金指标并不能表征系统的健康程度，反而有可能被其迷惑，进而忽略相关问题。(本文所提及的Linux Kernel源码版本为4.18.10) Bug现场 某天中午，某应用的999线突然升高。由于是个QPS
