微服务中雪崩问题的预防与治理1.初识Sentinel1.1.雪崩问题及解决方案1.1.1.雪崩问题微服务中，服务间调用关系错综复杂，一个微服务往往依赖于多个其它微服务。如图，如果服务提供者I发生了故障，当前的应用的部分业务因为依赖于服务I，因此也会被阻塞。此时，其它不依赖于服务I的

使用：模拟18000QPS查询 HitsPerSecondTPS:聚合报告：   Targetthroughput（insamplesperminute）：目标吞吐量(单位分钟)，即每分钟执行多少次(TPM)CalculateThroughputbasedon(计算吞吐量策略):1、Thisthreadonly:仅对当前线程，也就是每个线程相互是不干扰的，都

项目必问的细节点：1、项目大体情况2、项目软硬件技术架构3、项目大体规模，多少人参与，并发量与数据量多大，你在其中的角色gateway:8核16G，抗每秒2000+请求，32核64G可以抗住每秒上万请求，支撑1万+请求，5台8核16G，支撑10万+请求，10台32核64G。web服务:这个得根据业务的复杂度来看，一般就

1.名词解释：TPS（transactionpersecond）是单位时间内处理事务的数量QPS（querypersecond）是单位时间内请求的数量。2.区别：TPS的一次事务代表一次用户操作到服务器返回结果，QPS的一次请求代表一个接口的一次请求到服务器返回结果。3.性能测试流程1.学习业务，了解需求2.需求分析（

知识星球有同学问了这样一个问题：开展了一次压测，但不知道如何筛选性能测试报告中的性能指标。需求里没有提到明确的技术指标，测试报告中需要说明被测服务的CPU、内存使用率数据吗？压测机集群的负载情况，是否需要说明？很典型的一个和性能测试有关的问题，也是很多性能测试小白比较

实例类型向量检索服务DashVector当前支持四种实例（Cluster）类型，以支持不同的业务场景和需求：性能型：适用于查询QPS高、查询延迟低的场景，同时性能型也是写入效率最高的实例类型。对于高并发、大流量、低延迟场景，或对写入效率有较高的要求的场景，可选择性能型实例。存储型（推荐）：存储型相对于

要在ApacheJMeter中设计一个压测用例，以满足特定的并发数和QPS（每秒请求数），你需要合理配置线程组和定时器。以下是详细的步骤，假设你希望模拟100个并发用户，并且每秒发送200个请求。###1.理解并发数和QPS-**并发数（Threads）**：表示同时发起请求的用户数。在这个例子中是100

QPSQinsy9.6.5软件是荷兰QPS公司开发的集导航、数据采集和处理以及制图一体化的软件。QPSQinsy9.6.5为各种类型的海上导航、定位和测量提供了一种友好、可靠的解决方案，广泛应用于海道测量、疏浚监控、地震测量、动态定位等领域。点击文章末尾下载软件链接体验吧！系统特点:

1、背景及目的在动手之前，先要想清楚我们期望从压测中获取的价值是什么。这次压测的背景，主要是为了应对旺季到来，避免旺季的大量流量和高并发造成服务不可用，提升稳定性。而在稳定性建设中，也会从事前、事中及事后来看，包含的维度包含风险识别、监控告警、应急流程及故障复盘等不同的

本次慢sql优化是大促准备时的一个优化，优化4c16g单实例mysql支持QPS从437到4610，今天发文时618大促已经顺利结束，该mysql库和应用在整个大促期间运行也非常稳定。本文复盘一下当时的sql优化过程1.问题背景大促准备期间发现4c16G的单实例mysql数据库，每逢流量高峰都会有cpu100%的

这篇文章的主题是记录一次Python程序的性能优化，在优化的过程中遇到的问题，以及如何去解决的。为大家提供一个优化的思路，首先要声明的一点是，我的方式不是唯一的，大家在性能优化之路上遇到的问题都绝对不止一个解决方案。如何优化首先大家要明确的一点是，脱离需求谈优化都是耍流氓，所

一.        二.        三.         !作       者:Yaopengfei(姚鹏飞)博客地址:http://www.cnblogs.com/yaopengfei/声     明1:如有错误，欢迎讨论，请勿谩骂^_^。声     明2:原创博客请在转载

限流阈值类型是指在进行限流时所依据的不同维度或条件。Sentinel支持多种阈值类型，每种类型适用于不同的场景。以下是一些主要的阈值类型：直接QPS限流(QPSThreshold)这是最简单的限流方式，直接根据每秒请求数（QueriesPerSecond,QPS）来设置阈值。例如，你可以设置一个资源的

发线程数限流和直接QPS限流是Sentinel中两种不同的限流策略，它们分别从不同的角度来控制系统的流量和负载。下面详细解释这两种限流的区别：并发线程数限流(ConcurrencyLevelThreshold)定义：并发线程数限流关注的是某一时刻正在执行的请求的数量。当一个请求开始执行并

大致设计常见软件QPSNginx单机理论能达到30w左右的QPSRedis单机可以承受8W+的QPS，理论可以达到10wQPSMysql单机只有4k左右的QPS创建红包红包拆分算法二倍均值法（每个人获得的红包金额差不多）math.Max(0.01,money/member*2)

1、TPS（TransactionsPerSecond）：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，事务可以是一个完整的业务操作，如转账、下单等，通常涉及多个数据库操作。以单接口定义为事务举例，每个事务包括

需求背景春节活动中，多个业务方都有发放优惠券的需求，且对发券的QPS量级有明确的需求。所有的优惠券发放、核销、查询都需要一个新系统来承载。因此，我们需要设计、开发一个能够支持十万级QPS的券系统，并且对优惠券完整的生命周期进行维护。需求拆解及技术选型需求拆解要配置

测试目的测试20个用户访问https://www.baidu.com/在负载达到30QPS时的平均响应时间。注：QPS是QueriesPerSecond的缩写，指的是每秒查询次数。在计算机科学和数据库领域，QPS用来衡量系统的性能和吞吐量。它表示系统每秒能够处理的查询数量。较高的QPS值通常意味着系统具有更好的

1、QPS：每秒请求数TPS：每秒事务RT：平均响应时间吞吐量：单位时间内能够处理的请求数量或事务数量。它常用于评估系统的性能和容量。并发量：系统能够同时处理的请求数量或事务数量。它描述了系统在同一时间段内可以同时执行的任务数流量：一定时间内打开网站地址的人气访问量访问

小北说在前面10wqps高并发，如何防止重复提交/支付订单？10wqps高并发，如何防止重复下单？10wqps高并发，如何防止重复支付？10wqps高并发，如何解决重复操作问题？最近有小伙伴在面试时遇到了这个的面试题。小伙伴支支吾吾

高并发是指系统能够同时处理大量并发请求的能力。在现代互联网应用中，高并发是常见的挑战之一，尤其是在电商促销、金融交易、社交媒体和流媒体服务等场景中。那么，到底多高的并发量才算是高并发呢？本文将从多个角度进行探讨。高并发的衡量标准高并发的具体标准因应用场景而异，通常使

不同缓存策略下的性能指标：无缓存|Redis|直接内存1.无缓存测试结果2.加入Redis缓存后性能翻倍6-73.直接用内存(错误写法)错误写法的性能指标正确写法（双检单例模式）正确写法后，性能

并发数——系统同时能处理的请求数量，同样反应了系统的负载能力。QPS——每秒请求次数TPS——每秒处理事物数。包含1、用户请求服务器2、服务器自己的内部处理3、服务器返回给用户三个过程注：Qps基本类似于Tps，但是不同的是，对于一个页面的一次访问，形成一个Tps；但一次页面

PV（PageView）：页面访问量，每次用户访问或者刷新页面都会被计算在内。QPS（QueryPerSecond）：每秒查询数，每秒系统能够处理的查询请求次数。TPS（TransactionsPerSecond）：每秒事务数，每秒系统能够处理的事务次数。UV即UniqueVisitor，独立访客数，指一天内访问某站点的人数，以cookie或者Token

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