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极客时间Linux性能优化实战笔记 —— CPU性能篇
查看系统平均负载 使用uptime或者top命令，以uptime为例： $ uptime 02:34:03 up 2 days, 20:14, 1 user, load average: 0.63, 0.83, 0.88 含义： 02:34:03 //当前时间 up 2 days, 20:14 //系统运行时间 1 user //Django高并发处理与解决方案探讨
一直在听别人说，django在处理高并发时很低效，甚至有些人道听途说Django并不能处理高并发，然后萌发放弃Django的念头。那么在这里就和大家一起探讨一下Django高并发怎么处理。 一直都在说高并发，在这之前，我们先了解一下什么是高并发。多少QPS才算是高并发？业务系统服务，单机，集群分别是多08 生产经验：在数据库的压测过程中，如何360度无死角观察机器性能？
1.除了QPS和TPS外，我们还应该观察机器的性能 如果使用10个线程去压测数据库，此时性能还很高，其实可以在sysbench继续增加线程的数量，比如使用50个线程，100个线程直到QPS和TPS上不去了，当然我们在提高线程数量的时候不要盲目的压测 2.为什么在不停的增加线程数量的时候，要密切关注机器的性NGINX负载均衡
添加upstream模块 upstream mywebs { ip_hash; #算法 server 192.168.10.61 weight=5 max_fails=3 fail_timeout=10s; server 192.168.10.62 weight=5 max_fails=3 fail_timeout=10s; } upstream模块的负载均衡算法主要有三种，轮调(round-rob数据库系统设计：分区
数据库系统设计：分区 术语澄清 分区 (partition)，对应 MongoDB、ES 中的 shard，HBase 的 Region，Bigtable 的 tablet，Cassandra 的 vnode，Couchbase 的 vBucket。但分区 (partitioning) 是最普遍的。 定义 每条数据（或每条记录，每行或每个文档）属于且仅属于某特定分区。每个分区都能视为一Feign负载均衡
公共模块 导入依赖 <!--feign--> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-feign</artifactId> <version>1.4.6.RELEASE</vRibbon负载均衡
服务消费方（客户端） Ribbon是基于Netflix，实现的一套客户端负载均衡的工具，只需修改客户端代码即可 导入依赖 <!--Ribbon--> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-ribbon</artifact从负载均衡到路由，微服务应用现场一键到位
作者：屿山、十眠 微服务体系架构中，服务之间的依赖关系错综复杂，我们往往会使用负载均衡组件配合注册中心来实现服务间的感知。而这种感知行为需要调用方、负载均衡组件、注册中心、被调用方互相配合才能够实现，在出现问题时我们又可能很难确定是哪一部分的问题，在常规场景中，注册中心会Docker入门
安装地址(Windows 的 Docker 桌面)：https://docs.docker.com/desktop/install/windows-install/ Docker 是一个平台，可让您将应用程序及其配置和依赖项组合成一个单独的、可独立部署的单元，称为容器。 K8s:管理Docker，实现多个相同Docker 实现负载均衡。 k8s主要功能：Dock编排，调试，集群1 - 环境搭建与原理分析
一、性能测试范围 测试内容 业务模式 测试类型 注册 单点性能测试 基准、压力测试 登陆 单点性能测试 基准、压力、负载测试 查询 单点性能测试 基准、负载、压力、容量测试 下订单 单点性能测试 基准、负载、压力、容量测试 登陆+查询+下订单 业务性能测metafs负载均衡思想
分片思想 客户端 pinode -> pinode_hash XXHash(pinode) % (一个region大小 * server数量)，总共Hash范围应该不超过(一个region大小 * server数量)，因为server初始化时总的范围只有这么大 客户端计算该pinode属于哪个region 遍历Region Map，如果pinode_hash在某Region的范围内（sta01.linux性能优化-平均负载
uptime: 21:09:41 (time) ，up 35 min, (系统运行时间)， 2 users, （登录用户数），load average: 0.00, 0.01, 0.04 （平均负载 1分钟 五分钟 十五分钟） 一. 平均负载 平均负载是指单位时间内，系统处于可运行状态和不可中断状态的平均进程数，也就是平均活跃进程数平均负载Ribbon负载均衡流程
大概流程： RestTemplate发起http请求，因为RestTemplate添加了@LoadBalanced注解，因此发起的Http请求会被LoadBalanceInterceptor拦截，通过Ribbon负载均衡，从eureka-server中获取服务列表，进行均衡选择，替换请求中的服务名，发送有效的Http请求。 Ribbon负载均衡具体流程：性能指标专业术语
一、性能测试分类： 性能测试：使用自动化工具，模拟不同的场景，对软件各项性能指标进行测试和评估的过程。包含负载和压力测试 负载测试：系统在不同负载下的表现，通过该项测试可以寻求到系统在不同负载下的性能变化曲线，从而寻求到性能的拐点。 例如负载测试时，在只不断递增并发用户数时，观察负载均衡
客户端和服务器端 1、Ribbo是一个基于HTTP和TCP的客户端负载均衡器，当我们将Ribbon和Eureka一起使用时，Ribbon会从Eureka注册中心去获取服务端列表，然后进行轮询访问以到达负载均衡的作用，客户端负载均衡中也需要心跳机制去维护服务端清单的有效性，当然这个过程需要配合服务注册中心一ASR6601:国产M4内核LoRa SoC-ASR6601硬件设计指导
ASR6601 是一款通用的 Sub-GHz 无线通讯 SoC 芯片, 该芯片集成了 Sub-GHz 射频收发器和 32 位的 RISC MCU。Sub-GHz 射频收发器不仅支持 LoRa 调制，还支持 (G)FSK 和 G(MSK) 等调制方式。CPU 为 ARM STAR，工作频率最大支持 48 MHz。此外，该芯片支持 3 x I2C，1 x I2S，4 x UART，1 x Lrpc项目中的负载均衡算法
一致性hash算法（根据IP一致性hash） 一致性哈希策略的实现方式：我们先把服务列表中的地址进行哈希计算，把计算后的值放到哈希环上，接收到请求后，根据请求的固定属性值来进行哈希计算，然后根据请求的哈希值在哈希环上顺时针寻找服务地址的哈希值，寻找到哪个服务地址的哈希值，就把请求分配给哪负载均衡
三、什么Ribbon? Ribbon是基于Netflix ribbon实现的一套客户端负载均衡的工具。简单的说，Ribbon是Netflixf发布的开源项目，主要功能是提供醍醐的的软件负载均衡算法和服务调用。Ribbon客户端组件提供一系列完善的配置项如：连接超时，重试等。简单的说，就是在配置文件中列出Load Balance高并发系统设计思考笔记
一、性能度量的指标 如何衡量系统接口的响应时间？ 平均值 平均值是把统计时间段内所有请求的响应时间数据相加，再除以总请求数。平均值的敏感度差 最大值 统计时间段内所有请求响应时间最长的值，最大值过于敏感 分位值 把统计时间段内请求的响应时间从小到大排序，假如一共有100Ribbon：使用Ribbon实现负载均衡
1.新建两个服务提供者Moudle：springcloud-provider-dept-8003、springcloud-provider-dept-8002 2.参照springcloud-provider-dept-8001 依次为另外两个Moudle添加pom.xml依赖 、resourece下的mybatis和application.yml配置，Java代码 3.启动所有服务测试(根据自身电脑配置决性能测试总结
性能测试总结 梳理 性能测试流程（模型） 首先做好测试的前期准备，梳理好性能的目标，编写好性能测试的测试用例选择好要用的工具，编写好测试计划，使用选择好的工具或代码来设计场景或编写代码来测试设计好的测试用例，多次执行测试，收集每次数据，实际收集的结果，来得到最终结论 负载测试与压力4.Ribbon简介
Ribbon概述 Ribbon是基于HTTP和TCP的客户端负载均衡器，它基于Netflix Ribbon实现。通过SpringCloud的封装，可以让我们轻松地将面向服务的REST模板请求自动转换成客户端负载均衡的服务调用。 Ribbon核心功能 : 服务发现 Ribbon核心功能 : 服务选择规则 Ribbon核心功能 : 服务监听性能测试理论2
压力测试与负载测试得区别是什么？### 负载测试 在被测系统上持续不断的增加压力，直到性能指标(响应时间等)超过预定指标或者某种资源(CPU&内存)使用已达到饱和状态。核心是找到系统的处理极限，为系统调优提供数据，从而达到了解系统性能的容量### 负载测试的目的： 1、验使用jmeter工具实现性能测试
使用JMeter工具做性能测试 使用Jmeter工具做性能测试 JMeter执行原理 JMerer通过线程组来驱动多个(也可以理解为LR⼯具⾥⾯的虚拟⽤户)运⾏测试脚本对⽬标服务器发起⼤量的⽹络请求，在每个客户端上可以运⾏多个线程组，也就是说⼀个测试计划⾥⾯可以包含N个线程组。 线程数 ⼀个Dubbo源码(八) - 负载均衡
前言 本文基于Dubbo2.6.x版本，中文注释版源码已上传github：xiaoguyu/dubbo 负载均衡，英文名称为Load Balance，其含义就是指将负载（工作任务）进行平衡、分摊到多个操作单元上进行运行。 例如：在Dubbo中，同一个服务有多个服务提供者，每个服务提供者所在的机器性能不一致。如果流量均匀分摊，则