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做性能测试时,并发请求的含义是什么?

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社区干货

如何使用 Redis-benchmark 对 Redis 进行性能测试

# 前言Redis-benchmark 是 Redis 官方自带的 Redis 性能测试工具,可以有效的测试 Redis 服务的性能。本文将介绍如何使用 Redis-benchmark 对 Redis 进行性能测试。# 详细信息* **Redis-benchmark使用说明** ... 测试使用 100 个并发连接、10000 个请求检测端口为 6379 的 Redis 服务器性能。```bashredis-benchmark -h -p 6379 -c 100 -n 10000```2. 测试获取大小为 100 字节的数据包的性能。```bashredis-benchm...

HTTP接口性能压力测试

## 一、前言- 开发接口以后,对性能有要求的 接口,需要 性能压力测试- 常见免费的如:经典的 ab,性能不太好的 jmeter、siege(有候都怀疑程序性能不行了),另介绍 hey、k6、vegeta、wrk## 二、方案### 1. [ab... 性能表现不太好,容易报错,apr_pollset_poll: The timeout specified has expired (70007)- 参数:c 并发数、n 总请求数、k 表示 开启 Keep Alive 特性、r 表示 忽略 socket receive errors- `ab -c 100 -k -r -n ...

Redis的性能测试方法及redis-benchmark使用介绍

# **场景介绍**redis-benchmark 是 redis 官方自带的性能测试工具,通过不同的参数选择,可以有效的测试 redis 实例的性能# **操作步骤**### Redis-benchmark使用说明```SQL(base) [root@rudonx src]# ./redis-benchmark --helpUsage: redis-benchmark [-h ] [-p ] [-c ] [-n ] [-k ] -h Server hostname (default 127.0.0.1) -p Server port (default 6379) -s Server socket (overrides host and port) -a Password f...

阿里巴巴的 Java 开发手册(黄山版)来了

上次看这本小册子的候还是上次——19年的时候我看的华山版的。再往前那就是17年的第一版了,当时是在阿里的公众号下载的,后来还买了实体的《Java开发手册》和《码出高效》两本书。其实这本小册子并不是什么深度... 但是后来这样做的恶性后果也就出现了。- 重复性的魔法值,不够简洁,逼死喜欢复用的强迫症!- 容易出现像上面反例一样的错误,比如下划线少了啊或者一个单词拼错了。- 魔法值难以简明地阐述其含义。比如,代码中直接...

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Redis的性能测试方法及redis-benchmark使用介绍
# **场景介绍**redis-benchmark 是 redis 官方自带的性能测试工具,通过不同的参数选择,可以有效的测试 redis 实例的性能# **操作步骤**### Redis-benchmark使用说明```SQL(base) [root@rudonx src]# ./redis-benchmark --helpUsage: redis-benchmark [-h ] [-p ] [-c ] [-n ] [-k ] -h Server hostname (default 127.0.0.1) -p Server port (default 6379) -s Server socket (overrides host and port) -a Password f...
发布|火山引擎发布ByteHouse性能白皮书,揭秘OLAP性能突破的关键技术(内附下载链接)
火山引擎正式发布《云原生数据仓库ByteHouse性能白皮书》,白皮书通过使用 SSB 100G、TPC-H 100G、TPC-DS 100G 数据集进行性能测试,展示出 ByteHouse 在查询效率方面的显著成果,并详细介绍ByteHouse在实数仓、复杂... ByteHouse主要通过优化UncompressedCache确保性能效果。 **高并发点查也是本次白皮书发布会介绍的重点能力。**在某些企业的销售系统场景中,不同部门的员工可能同时发起多个查询请求,例如查询某个门店在特...

做性能测试时,并发请求的含义是什么? -相关内容

干货|火山引擎DataTester:5个优化思路,构建高性能A/B实验平台

在外部也应用到了多个行业领域。> > > > > **指标查询的产品高性能是DataTester的一大优势。**> 作为产品最复杂的功能模块之一,DataTester的指标查询能够在有限资源的前提下,发挥出最极致的A/B实验数据查询体... 在DataTester中一次AB测试的查询分三部分逻辑。1. 实扫描事件表,过滤2. 根据用户首次进组时间过滤出用户3. 做聚合运算需要查询详细的SQL代码如下:``` SELECT event_date, ...

《k8s 云原生业务的容器故障排查与思考|社区征文》

而随着业务请求量的激增,上云应用系统也面临着一些复杂的故障和挑战。下文我就结合最近的容器排障工作,跟大家一起探讨如何优化系统的性能、扩展性和容错能力,为读者提供参考和借鉴,以确保系统的高效运行和可靠交付。## 2、业务异常与排障思路用户反馈出现了一个异常任务,它长间出于“进行中”的状态;用户上传的源物料大小是 568MB 左右,预期能够半小时出结果,实际过了 6 个小时都没有结束任务。![picture.image](https...

系统集成在一些特定行业的相关概念

对于多个应用来说,这个共享数据库需要能够适应他们所有的场景。不同的应用考量的点是不一样的,要能适应所有的需求对于数据库这一部分就显得尤其的困难。2、性能方面。不同的应用可能会同访问相同的数据导致数据... 如果物流系统是用java的,那么要和相关系统通过RMI集成,对应系统也必须是java做的。另外,集成系统间是一种紧耦合。RPC调用是用的一种类似于系统api的同步调用,当一端发出调用请求的时候会在那里等待返回的结果。如...

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Go 生态下的字节跳动大规模微服务性能优化实践

支持高并发,能更好地利用多核心 CPU 的能力,很适合编写包含大量网络通信的微服务系统;* **性能合适**:Go 语言编译速度很快,程序启动也很迅速,同具有还算不错的运行时性能。当然,世上没有完美的事物。从性... 是否变差)。同时,指标的选择至关重要,不同的指标选择会导致完全不同的结论。字节跳动基础架构语言团队秉承着指标选择的规范——保证指标的可扩展性和可迭代性,弱指标强于没指标。该指标可能并不足以完全解释数...

掘地三尺,搞定 Redis 与 MySQL 数据一致性问题 | 社区征文

Redis 拥有高性能的数据读写功能,被我们广泛用在缓存场景,一是能提高业务系统的性能,二是为数据库抵挡了高并发的流量请求,[点我 -> 解密 Redis 为什么这么快的秘密](https://mp.weixin.qq.com/s/z4VjDaDDbspFz1rIB... [旁路缓存读序图](https://magebyte.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/redis/20220522214335.png)#### 优点- 缓存中仅包含应用程序实际请求的数据,有助于保持缓存大小的成本效益。- 实现简单,并且能获得性能提...

干货|前端与数仓可以实现“无壁”沟通吗?

每个人必不可少的就是与海量的数据打交道。作为入职不久的新人,我逐渐意识到,前端不能甚至不允许仅仅关注后端传过来哪些字段,此外还需要花一定的间,去关注整个“数据链条”。从数据底表存的是什么,字段含义,表之间如何经过抽取、拼接、计算生成了最终取数的一张“大宽表”,经历了怎样的例行任务,前端最好都要了解一下。 **为什么?**因为在了解了这些数据的含义之后,才能开发过程中发挥火眼金睛、一目了然的能力,把出...

【GMP3.11】Webhook通道接入

请务必使用测试人群包创建任务进行至少一次全链路性能测试,确保当前的QPS、batchSize等设置合理,避免生产过程中出现打爆下游接口的情况。 当前通用webhook的能力边界:(2022-08-19)支持发送请求体为任意json结构的... 需要注意的是,如果选择了GET方法,则不可以设置请求体,即下述的Content-Type和body配置这两项配置都会隐藏。 示例: Content-Type与body配置Content-Type含义:会影响组装出的请求的Header中的Content-Type值,也会影...

ByteFUSE的演进与落地

性能与稳定性能够满足业务需求。## 背景ByteNAS是一款全自研、高性能、高扩展,多写多读、低延并且完全兼容Posix语义的分布式文件系统,目前支撑了字节内部AI训练,数据库备份,在线ES等多个关键业务,也是未来... 但是使用TTGW具有以下缺点:- **无法支持大吞吐场景;** 用户的吞吐不仅受限于TTGW集群本身吞吐的限制,而且受限于NFS协议单次读写1MB的限制。另外NFS是单TCP连接,同时内核slot并发请求也有限制,这会导致吞吐受限...

字节跳动基于 Apache Hudi 构建实数仓的实践

这样的更新效率是很低的。对于这样的场景,数据湖兼具效性和高效更新能力。同时相对于实时数仓来说,数据湖可以一份存储,批流两用,从而直接进行高效的数据分析。基于以上对业务的分析,我们会按照以下步骤来一线... 第一点就是 Flink 在入湖的过程中任务占用资源比较大,第二点是任务频繁重启很容易导致失败,第三点是 Compaction 没有办法及时执行从而影响到查询。**②更新性能差**。会导致任务的反压比较严重。**③并发度难提...

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