qps

sysbench支持以下几种测试模式： 1、CPU运算性能 2、磁盘IO性能 3、调度程序性能 4、内存分配及传输速度 5、POSIX线程性能 6、数据库性能(OLTP基准测试) sysbench版本： [root@127-0-0-1 sysbench]# /u01/opt/sysbench/bin/sysbench --version sysbench 1.1.0 CPU测试： [root@127-0-0-1 sysbench]# /u01/opt/sysbench/bin/sysbench cpu --cpu-max-prime=10000 run sysbench 1.1.0 (using bundled LuaJIT 2.1.0-beta3) Running the test with following options: Number of threads: 1 Initializing random number generator from current time Prime numbers limit: 10000 Initializing worker threads... Threads started! CPU speed: events per second: 658.31 Throughput: events/s (eps): 658.3125 time

欢迎大家前往 腾讯云+社区 ，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者 ：冯伟源，高级工程师，腾讯云Redis系统运维负责人。6年DBA经验，一直从事SQL优化、实例调优、数据库架构、海量数据库集群运维、运营平台建设和管理等工作。为 QQ、Qzone、QQ音乐、微云、腾讯云等业务提供数据库服务。 导语 ：腾讯云Redis自2015年诞生以来，爆发时增长，为上万家客户提供服务。作者作为唯一的运维负责人，面对三大挑战是如何破解？ 元信息的一致性管理 万台设备高效运维 如何实现智能调度 解读腾讯云Redis 腾讯云Redis是基于腾讯内部分布式缓存领域在QQ、音乐、Qzone、微云等业务多年的技术沉淀，为客户打造除的一款高可用、高可靠的Redis服务平台。其业务发展迅速，目前有 上万台设备 ， QPS 已达 亿级 。 腾讯云Redis目前分别提供主从版、集群版、新一代三个版本。在使用上，基本兼容 Redis 协议，支持字符串、链表、集合、有序集合、哈希表等多种数据类型，能帮助客户完成不同类型的业务场景开发。腾讯云Redis支持主从热备，提供自动容灾切换、数据备份、故障迁移、实例监控、在线扩容、数据回档等全套的数据库服务。 运营问题 我们在运营Redis的过程中，遇到各种各样的问题总结如下： 环境：网络、TCP参数设置的问题； 设计：做持久化时，页表复制造成的卡顿； 开发者：慢查询，连接风暴

IOPS：(Input/Output operations Per Second,既每秒处理I/O的请求次数) IOPS是指存储每秒可接受多少次主机发出的访问，主机的一次IO需要多次访问存储才可以完成,这里提到磁盘读写能力,比如它每秒读100M,写50M.这个说明的是数据吞吐量，而IOPS指的则是每秒处理I/O的请求次数.详细展开来说请求次数就是读80M的文件是一次I/O请求,写1K的的数据也是一次I/O请求,那么IOPS的数值越高自然在一定时间内能接受的相应请求就越多,如果你在深入想一下也会发现这只是理论而已.因为同一个请求读80M与写1K所需要的时间自然不一样,除了寻道、数据传输等方面考虑的因素其实很多很多,那么如果IOPS够高的话,那么用在OLTP系统上会更加合适.对于如何获得IOPS的值,在Linux、Windows上都有很多工具可供测试,不过可参考的价值未必多.如果要提高IOPS,传统方案还是使用RAID条带后使I/O能力获得提升,近几年固态硬盘SSD很火热,不同厂商之间的技术指标也不尽相同,至于像Fusion-IO这种变态级的IOPS都可以干到百万级别.一般情况下用SSD基本上可以满足需求了.多块SSD条带性能还是很猛的.不过烧钱烧的多还有就是寿命问题. IOPS的计算公式IOPS=1000ms/(寻道时间+旋转延迟时间) QPS(Query Per Second

PHP高并发和大流量的解决方案 一 、高并发的概念 在互联网时代，并发，高并发通常是指并发访问。也就是在某个时间点，有多少个访问同时到来。 二 、高并发架构相关概念 1、QPS (每秒查询率) : 每秒钟请求或者查询的数量，在互联网领域，指每秒响应请求数(指HTTP请求) 2、PV（Page View）：综合浏览量，即页面浏览量或者点击量，一个访客在24小时内访问的页面数量 注：同一个人浏览你的网站的同一页面，只记做一次pv 3、吞吐量（fetches/sec） ：单位时间内处理的请求数量 （通常由QPS和并发数决定） 4、响应时间：从请求发出到收到响应花费的时间 5、独立访客（UV）：一定时间范围内，相同访客多次访问网站，只计算为1个独立访客 6、带宽：计算带宽需关注两个指标，峰值流量和页面的平均大小 7、日网站带宽： PV/统计时间（换算到秒） * 平均页面大小（kb）* 8 三、需要注意点： 1、QPS不等于并发连接数（QPS是每秒HTTP请求数量，并发连接数是系统同时处理的请求数量） 2、峰值每秒请求数（QPS）= （总PV数*80%）/ （六小时秒数*20%）【代表80%的访问量都集中在20%的时间内】 3、压力测试： 测试能承受的最大并发数 以及测试最大承受的QPS值 4、常用的性能测试工具【ab，wrk，httpload，Web Bench，Siege，Apache

一：安装搭建（两个节点都要安装） 1 yum install http://www.percona.com/downloads/percona-release/redhat/0.1-4/percona-release-0.1-4.noarch.rpm 2 3 percona-release-1.0-11.noarch 4 5 yum update percona-release 6 7 yum install Percona-Server-rocksdb-57.x86_64 8 9 service mysqld start 10 11 cat /var/log/mysqld.log | grep "A temporary password" | awk -F " " '{print$11}' 12 13 mysql -uroot -p 14 15 alter user 'root'@'localhost' identified by 'rooT_258'; View Code 二：my.cnf配置（两个节点都要安装） 1 server-id = 189 2 3 #Binary Logging. 4 log-bin=mysql-bin 5 binlog-format=row 6 7 #Gtid Mode 8 gtid-mode=ON 9 enforce-gtid

PS：下面是性能测试的主要概念和计算公式，记录下： 一．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 QPS（TPS）：每秒钟request/事务 数量 并发数： 系统同时处理的request/事务数 响应时间： 一般取平均响应时间 （很多人经常会把并发数和TPS理解混淆） 理解了上面三个要素的意义之后，就能推算出它们之间的关系： QPS（TPS）= 并发数/平均响应时间 或者 并发数 = QPS*平均响应时间 一个典型的上班签到系统，早上8点上班，7点半到8点的30分钟的时间里用户会登录签到系统进行签到。公司员工为1000人，平均每个员上登录签到系统的时长为5分钟。可以用下面的方法计算。 QPS = 1000/(30*60) 事务/秒 平均响应时间为 = 5*60 秒 并发数= QPS*平均响应时间 = 1000/(30*60) *(5*60)=166.7 一个系统吞吐量通常由QPS（TPS）、并发数两个因素决定，每套系统这两个值都有一个相对极限值，在应用场景访问压力下，只要某一项达到系统最高值，系统的吞吐量就上不去了，如果压力继续增大，系统的吞吐量反而会下降

PS：下面是性能测试的主要概念和计算公式，记录下： 一．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 QPS（TPS）：每秒钟request/事务 数量 并发数： 系统同时处理的request/事务数 响应时间： 一般取平均响应时间 （很多人经常会把并发数和TPS理解混淆） 理解了上面三个要素的意义之后，就能推算出它们之间的关系： QPS（TPS）= 并发数/平均响应时间 或者 并发数 = QPS*平均响应时间 一个典型的上班签到系统，早上8点上班，7点半到8点的30分钟的时间里用户会登录签到系统进行签到。公司员工为1000人，平均每个员上登录签到系统的时长为5分钟。可以用下面的方法计算。 QPS = 1000/(30*60) 事务/秒 平均响应时间为 = 5*60 秒 并发数= QPS*平均响应时间 = 1000/(30*60) *(5*60)=166.7 一个系统吞吐量通常由QPS（TPS）、并发数两个因素决定，每套系统这两个值都有一个相对极限值，在应用场景访问压力下，只要某一项达到系统最高值，系统的吞吐量就上不去了，如果压力继续增大，系统的吞吐量反而会下降

一．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. QPS（TPS）：每秒钟request/事务 数量 并发数： 系统同时处理的request/事务数 响应时间： 一般取平均响应时间 （很多人经常会把并发数和TPS理解混淆） 理解了上面三个要素的意义之后，就能推算出它们之间的关系： QPS（TPS）= 并发数/平均响应时间 一个系统吞吐量通常由QPS（TPS）、并发数两个因素决定，每套系统这两个值都有一个相对极限值，在应用场景访问压力下，只要某一项达到系统最高值，系统的吞吐量就上不去了，如果压力继续增大，系统的吞吐量反而会下降，原因是系统超负荷工作，上下文切换、内存等等其它消耗导致系统性能下降。 决定系统响应时间要 我们做项目要排计划，可以多人同时并发做多项任务，也可以一个人或者多个人串行工作，始终会有一条关键路径，这条路径就是项目的工期。 系统一次调用的响应时间跟项目计划一样，也有一条关键路径，这个关键路径是就是系统影响时间； 二．系统吞吐量评估： 我们在做系统设计的时候就需要考虑CPU运算、IO、外部系统响应因素造成的影响以及对系统性能的初步预估。

一．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 QPS（TPS）：每秒钟request/事务 数量 并发数： 系统同时处理的request/事务数 响应时间： 一般取平均响应时间 （很多人经常会把并发数和TPS理解混淆） 理解了上面三个要素的意义之后，就能推算出它们之间的关系： QPS（TPS）= 并发数/平均响应时间 或者 并发数 = QPS*平均响应时间 一个典型的上班签到系统，早上8点上班，7点半到8点的30分钟的时间里用户会登录签到系统进行签到。公司员工为1000人，平均每个员上登录签到系统的时长为5分钟。可以用下面的方法计算。 QPS = 1000/(30*60) 事务/秒 平均响应时间为 = 5*60 秒 并发数= QPS*平均响应时间 = 1000/(30*60) *(5*60)=166.7 一个系统吞吐量通常由 QPS（TPS）、并发数 两个因素决定，每套系统这两个值都有一个相对极限值，在应用场景访问压力下，只要某一项达到系统最高值，系统的吞吐量就上不去了，如果压力继续增大，系统的吞吐量反而会下降，原因是系统超负荷工作，上下文切换

PS：下面是性能测试的主要概念和计算公式，记录下： 一．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 QPS（TPS）：每秒钟request/事务 数量 并发数： 系统同时处理的request/事务数 响应时间： 一般取平均响应时间 （很多人经常会把并发数和TPS理解混淆） 理解了上面三个要素的意义之后，就能推算出它们之间的关系： QPS（TPS）= 并发数/平均响应时间 或者 并发数 = QPS*平均响应时间 一个典型的上班签到系统，早上8点上班，7点半到8点的30分钟的时间里用户会登录签到系统进行签到。公司员工为1000人，平均每个员上登录签到系统的时长为5分钟。可以用下面的方法计算。 QPS = 1000/(30*60) 事务/秒 平均响应时间为 = 5*60 秒 并发数= QPS*平均响应时间 = 1000/(30*60) *(5*60)=166.7 一个系统吞吐量通常由QPS（TPS）、并发数两个因素决定，每套系统这两个值都有一个相对极限值，在应用场景访问压力下，只要某一项达到系统最高值，系统的吞吐量就上不去了，如果压力继续增大，系统的吞吐量反而会下降