pv

PV介绍: PersistentVolume（PV）是群集中由管理员配置的一块存储。 它是集群中的资源，就像节点是集群资源一样。 PV是容量插件，如Volumes，但其生命周期独立于使用PV的任何单个pod。 此API对象捕获存储实现的详细信息，包括NFS，iSCSI或特定于云提供程序的存储系统。 静态: 动态: 定义NFS PV 资源(静态): 1 pv定义如下: 2 apiVersion: v1 3 kind: PersistentVolume 4 metadata: 5 name: nfs 6 spec: 7 storageClassName: manual 8 capacity: 9 storage: 1Gi 10 accessModes: 11 - ReadWriteMany 12 nfs: 13 server: 10.244.1.4 14 path: "/" PVC介绍: 定义pvc资源: 1 apiVersion: v1 2 kind: PersistentVolumeClaim 3 metadata: 4 name: nfs 5 spec: 6 accessModes: 7 - ReadWriteMany 8 storageClassName: manual 9 resources: 10 requests: 11 storage: 1Gi pvc和pv匹配规则:

首先介绍一下pv量： PV(访问量)：即Page View, 即页面浏览量或点击量， 用户每次刷新即被计算一次。 UV(独立访客)：即Unique Visitor,访问您 网站的一台电脑 客户端为一个访客。00:00-24:00内相同的客户 端只被计算一次。 IP(独立IP)：即Internet Protocol,指独立IP数。00:00-24:00内相同IP地址之被计算一次。 *************************** 问题：一个系统的日均pv量是8000，那么并发 用户数应该是多少? 1、首先，我觉得应该考察这个系统的业务都有什么，各个之间有什么关联性。这些PV都分布在哪里业务上。 2、如果这些pv为单一业务，那么还要看用户在前台的一次操作，会对 服务器端产生几个请求。因为如果 网页中包含 图片、js等内容，用户一次打开操作，会对服务器产生多个操作。 3、我们假设用户在前台的一次操作，仅产生一次pv。用户并发数是指多少用户同时对服务器产生访问。对此，我假设了三种访问情况： （1）最差情况：8000个用户同时发起请求，那么并发用户数应为8000 （2） 最好情况：8000个用户在 时间上均匀地发起请求。那么并发用户数为8000/24*60*60=0.093。折合一分钟内之有5.5个请求，基本上就没有并发，只是单个执行。 （3）80~20原则：但是在现实 生活 中

一 、不要unknown的那块pv盘的解决办法 [root@gezi ~]# pvs WARNING: Device for PV D1LLfT-3Hle-NbrP-5165-Q6WR-2UWF-2xEIR3 not found or rejected by a filter. PV VG Fmt Attr PSize PFree /dev/xvda2 vg1 lvm2 a-- 79.51g 23.62g /dev/xvdb lvm2 --- 250.00g 250.00g unknown device vg1 lvm2 a-m 250.00g 250.00g [root@gezi ~]# vgs WARNING: Device for PV D1LLfT-3Hle-NbrP-5165-Q6WR-2UWF-2xEIR3 not found or rejected by a filter. VG #PV #LV #SN Attr VSize VFree vg1 2 2 0 wz-pn- 329.50g 273.62g [root@gezi ~]# vgreduce --removemissing /dev/vg1 WARNING: Device for PV D1LLfT-3Hle-NbrP-5165-Q6WR-2UWF-2xEIR3 not found or rejected by

TPS（Transactions Per Second） ：每秒事务数 QPS（Query Per Second） ：每秒请求数，QPS其实是衡量吞吐量的一个常用指标，就是说服务器在一秒的时间内处理了多少个请求。 并发数 ：并发数是指系统同时能处理的请求数量，这个也是反应了系统的负载能力。 峰值QPS ： 原理：每天80%的访问集中在20%的时间里，这20%时间叫做峰值时间 公式：( 总PV数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS) PV（Page View） ：页面访问量，即页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次 UV（Unique Visitor） ：独立访客，统计1天内访问某站点的用户数(以cookie为依据) 吐吞量 ：吞吐量是指系统在单位时间内处理请求的数量 响应时间（RT） ：响应时间是指系统对请求作出响应的时间，一般取平均响应时间 QPS（每秒查询数）、TPS（每秒事务数）是吞吐量的常用量化指标，另外还有HPS（每秒HTTP请求数）。 QPS（TPS）、并发数、响应时间它们三者之间的关系是： QPS（TPS）= 并发数 / 平均响应时间 并发数 = QPS * 平均响应时间 举例说明： 例1： 　　假设1秒钟100个请求，处理每个请求需要花2秒， 　　那么 50（每秒可以处理50个请求，即QPS使50） = 100

Python获得百度统计API的数据并发送邮件 小工具 本来这么晚是不准备写博客的，当是想到了那个狗子绝对会在开学的时候跟我逼逼这个事情，所以，还是老老实实地写一下吧。 Baidu统计API的使用 系统环境： Python2 requests库：发出请求 json库：json处理 getSiteList的使用 官方文档 在此,说实话，这是我使用百BaiduAPI最坑的一次，在这个官方文档的getSiteList中，完全不告诉你请求参数是什么。 首先，需要获得百度统计API的token，在这 写了token获得的流程。 # encoding=utf-8 import requests import json siteListUrl = "https://api.baidu.com/json/tongji/v1/ReportService/getSiteList" # 这个是请求的数据 data = { "header": { 'username': "你的用户名", 'password': "你的密码", 'token': '前面所获得的token', 'Content-type': 'application/json' } } # 把请求数据变成json数据 data = json.dumps(data) r = requests.post(url,data=data) #

在开发个人博客的时候，用到了腾讯移动分析(MTA)，相比其他数据统计平台来说我喜欢她的简洁高效，易上手，同时文档也比较全面，提供了数据接口供用户调用。 在看了MTA演示 Demo 和 官方文档 后，我就决定使用 .NET Core将其HTML5统计API进行封装，以供博客直接调用，省去各种鉴权生成sign的操作。 首先需要在 MTA 官网进行HTML5应用创建，当然她还支持小程序和移动App。 然后就可以看到如上图的应用管理界面，如果你不打算使用其API接口，直接拿到统计代码嵌入在自己网站中即可，不出意外10分钟左右即可查看网站部分指标的实时数据，次日可以查看昨日的全部数据。 接下来继续，在调用MTA接口之前需要先生成sign， 双方维护同一份私钥，在发起请求的时候，发起方(合作方)将当前的请求参数数组，按照key值进行排序，然后'key=value'拼接到加密串后，进行md5的编码。接收方以同样的处理方式，对ts小于或等于30分钟的请求进行处理，sign一致则合法，否则失败。 有了这段算法描述，利用C#代码实现如下： /// <summary> /// 生成sign /// </summary> /// <param name="keyValues"></param> /// <returns></returns> public static string

你想建设一个能承受500万PV/每天的网站吗？ 500万PV是什么概念？服务器每秒要处理多少个请求才能应对？如果计算呢？ PV是什么： PV是page view的简写。PV是指页面的访问次数，每打开或刷新一次页面，就算做一个pv。 计算模型： 每台服务器每秒处理请求的数量=((80% 总PV量)/(24小时 60分 60秒 40%)) / 服务器数量 。 其中关键的参数是80%、40%。表示一天中有80%的请求发生在一天的40%的时间内。24小时的40%是9.6小时，有80%的请求发生一天的9.6个小时当中（很适合互联网的应用，白天请求多，晚上请求少）。 简单计算的结果： ((80% 500万)/(24小时 60分 60秒 40%))/1 = 115.7个请求/秒 ((80% 100万)/(24小时 60分 60秒 40%))/1 = 23.1个请求/秒 初步结论： 现在我们在做压力测试时，就有了标准，如果你的服务器一秒能处理115.7个请求，就可以承受500万PV/每天。如果你的服务器一秒能处理23.1个请求，就可以承受100万PV/每天。 留足余量： 以上请求数量是均匀的分布在白天的9.6个小时中，但实际情况并不会这么均匀的分布，会有高峰有低谷。为了应对高峰时段，应该留一些余地，最少也要x2倍，x3倍也不为过。 115.7个请求/秒 *2倍=231.4个请求/秒 115

一、PV/UV/IP 1.1 名词解释 PV (Page View) 页面浏览量 用户每一次对网站中的每个页面访问均被记录1次。 用户对同一页面的多次刷新，访问量累计。 UV (Unique Visitor) 独立访客 通过访问电脑的cookies实现。 IP 通过访问电脑的ip实现。 1.2 UV、IP的区别 1. 比如你是ADSL拨号上网，拨一次号自动分配一个IP，进入了网站，就算一个IP；断线了而没清理Cookies，又拨号一次自动分配一个IP，又进入了同一个网站，又统计到一个IP，这时统计数据里IP就显示统计了2次。UV没有变，是1次。 2. 同一个局域网内2个人，在2台电脑上访问同一个网站，他们的公网IP是相同的。IP就是1，但UV是2。 二、QPS/TPS QPS：Queries Per Second意思是“每秒查询率”，是一台服务器每秒能够相应的查询次数，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。 TPS：TransactionsPerSecond的缩写，也就是事务数/秒。它是软件测试结果的测量单位。 一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程。客户机在发送请求时开始计时，收到服务器响应后结束计时，以此来计算使用的时间和完成的事务个数，最终利用这些信息来估计得分。客户机使用加权协函数平均方法来计算客户机的得分

千万级 PV 规模高性能高并发网站架构 高并发访问的核心原则其实就一句话“把所有的用户访问请求都尽量往前推”。 如果把来访用户比作来犯的"敌人"，我们一定要把他们挡在 800 里地以外，即不能让他们的 请求一下打到我们的指挥部（指挥部就是数据库及分布式存储）。 如：能缓存在用户电脑本地的，就不要让他去访问 CDN/cache。能缓存 CDN/cache 服务器上 的，就不要让 CDN/cache 去访问源（静态 web 服务器）了。能访问静态 web 服务器的，就 不要去访问动态服务器。以此类推：能不访问数据库和存储就一定不要去访问数据库和存储。 高性能高并发高可扩展网站架构访问的几个层次： 第一层： 首先在用户浏览器端，使用 Apache 的 mod_deflate 压缩传输，再比如： expires 功 能,deflate 和 expires 功能利用的好，就会大大提升用户体验效果及减少网站带宽，减少后端 服务器的压力。 提示：有关压缩传输及 expires 功能 nginx/lighttpd 等软件同样也有。 第二层： 静态页面内容缓存，如图片/js/css 等或静态数据 html，这个层面是网页缓存层,比 如 CDN（效果比公司自己部署 squid/nginx/varnish 要好，他们更专业，价格低廉，比如快网 /CC 等,而且覆盖的城市节点更多）。 自己架设 squid

统计网站pv和uv PV是网站分析的一个术语，用以衡量网站用户访问的网页的数量。对于广告主，PV值可预期它可以带来多少广告收入。一般来说，PV与来访者的数量成正比，但是PV并不直接决定页面的真实来访者数量，如同一个来访者通过不断的刷新页面，也可以制造出非常高的PV。 1、什么是PV值 PV（page view）即页面浏览量或点击量，是衡量一个网站或网页用户访问量。 具体的说，PV值就是所有访问者在24小时（0点到24点）内看了某个网站多少个页面或某个网页多少次。PV是指页面刷新的次数，每一次页面刷新，就算做一次PV流量。 度量方法就是从浏览器发出一个对网络服务器的请求（Request），网络服务器接到这个请求后，会将该请求对应的一个网页（Page）发送给浏览器，从而产生了一个PV。那么在这里只要是这个请求发送给了浏览器，无论这个页面是否完全打开（下载完成），那么都是应当计为1个PV。 2、什么是UV值 UV（unique visitor）即独立访客数，指访问某个站点或点击某个网页的不同IP地址的人数。在同一天内，UV只记录第一次进入网站的具有独立IP的访问者，在同一天内再次访问该网站则不计数。 UV提供了一定时间内不同观众数量的统计指标，而没有反应出网站的全面活动。 数据信息： 实例1： 访问pv package ddd.henu.pvuv ​ import org.apache