tps

QPS TPS PV UV IP GMV RPS QPS、TPS、PV、UV、GMV、IP、RPS等各种名词，外行看起来很牛X，实际上每个程序员都是必懂知识点。下面我来一一解释一下。 QPS Queries Per Second，每秒查询数。每秒能够响应的查询次数。 QPS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，在因特网上，作为域名系统服务器的机器的性能经常用每秒查询率来衡量。每秒的响应请求数，也即是最大 吞吐能力 。 TPS Transactions Per Second 的缩写，每秒处理的事务数目。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，最终利用这些信息作出的评估分。 TPS 的过程包括： 客户端请求服务端、服务端内部处理、服务端返回客户端。 例如，访问一个 Index 页面会请求服务器 3 次，包括一次 html，一次 css，一次 js，那么访问这一个页面就会产生一个“T”，产生三个“Q”。 PV PV （page view）即页面浏览量，通常是衡量一个网络新闻频道或网站甚至一条网络新闻的主要指标。 PV 即 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。

一、 wrk 部署 1 、部署控制机 需要一台机器安装fabric和wrk作为控制机。 （1）安装fabric 第一步： 将fabric.rar解压缩后把整个目录上传到控制机的/home目录下 安装包： cffi-1.9.1.tar.gz cryptography-1.6.tar.gz ecdsa-0.13.tar.gz enum34-1.1.6.tar.gz Fabric-1.12.0.tar.gz gmp-6.0.0a.tar.bz2 idna-2.1.tar.gz install.sh ipaddress-1.0.17.tar.gz libffi-devel-3.0.5-3.2.el6.x86_64.rpm openssl-1.0.2.tar.gz paramiko-1.15.2.tar.gz pyasn1-0.1.9.tar.gz pycparser-2.17.tar.gz pycrypto-2.6.1.tar.gz Python-2.7.11.tgz setuptools-30.2.0.tar.gz six-1.10.0.tar.gz zlib-1.2.3-29.el6.x86_64.rpm zlib-devel-1.2.3-29.el6.x86_64.rpm 自动安装脚本install.sh #!/bin/bash #将python环境升级到2.7.11 rpm

成功跑完caliper自带例子之后，本人尝试使用caliper来测试自己部署的多机fabric环境。 被测fabric网络拓扑 1orderer、3peer、kafka共识、无ca、native启动（非docker）。 IP 节点 域名 10.254.186.164 orderer orderer.example.com 10.254.186.164 peer peer0.org1.example.com 10.254.247.165 peer peer1.org1.example.com 10.254.207.154 peer peer0.org2.example.com 10.254.186.164 kafka 无需 注：测试之前需要先完整启动fabric网络，测试时command参数会设置为空不启动任何docker资源。 Caliper配置文件 基准测试配置 { "blockchain": { "type": "fabric", "config": "benchmark/simple/fabric-test.json" }, "command" : { }, "test": { "name": "simple", "description" : "This is an example benchmark for caliper, to test the backend DLT

在日常的工作中经常会讲到吞吐量、并发量等概念，查询了下相关资料，在这里记录下对吞吐量（TPS）、QPS、并发数、响应时间（RT）几个概念做下了解，查自百度百科。 响应时间(RT) 　　响应时间是指系统对请求作出响应的时间。直观上看，这个指标与人对软件性能的主观感受是非常一致的，因为它完整地记录了整个计算机系统处理请求的时间。由于一个系统通常会提供许多功能，而不同功能的处理逻辑也千差万别，因而不同功能的响应时间也不尽相同，甚至同一功能在不同输入数据的情况下响应时间也不相同。所以，在讨论一个系统的响应时间时，人们通常是指该系统所有功能的平均时间或者所有功能的最大响应时间。当然，往往也需要对每个或每组功能讨论其平均响应时间和最大响应时间。 吞吐量(Throughput) 吞吐量是指系统在单位时间内处理请求的数量。对于无并发的应用系统而言，吞吐量与响应时间成严格的反比关系，实际上此时吞吐量就是响应时间的倒数。前面已经说过，对于单用户的系统，响应时间（或者系统响应时间和应用延迟时间）可以很好地度量系统的性能，但对于并发系统，通常需要用吞吐量作为性能指标。 　　对于一个多用户的系统，如果只有一个用户使用时系统的平均响应时间是t，当有你n个用户使用时，每个用户看到的响应时间通常并不是n×t，而往往比n×t小很多（当然，在某些特殊情况下也可能比n×t大，甚至大很多）

I'm confused by the build process for Swift on other platforms. Does Swift allow me to build a Linux project on OS X, or do I need to use Swift specifically on Linux to to build anything I plan on using there? I looked at the documentation , but it's not really clear on this topic... A pure Swift application which is not importing any framework can now be compiled for iOS, OS X and for Linux. You will generate different executables, because it's different platforms, but the code source can be the same, it just has to be compiled for the respective platform. The difference is when you import

sysbench 数据库性能测试 Mac上安装sysbench测试工具 brew install sysbench 测试sysbench 是否安装成功 //执行这条指令 sysbench cpu --cpu-max-prime=10000 run sysbench 1.0.17 (using bundled LuaJIT 2.1.0-beta2) 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: 859.16 General statistics: total time: 10.0008s total number of events: 8594 Latency (ms): min: 1.10 avg: 1.16 max: 24.47 95th percentile: 1.32 sum: 9990.99 Threads fairness: events (avg/stddev): 8594

一、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：是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。 Tps即每秒处理事务数，包括了 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 这三个过程，每秒能够完成N个这三个过程，Tps也就是3； 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；但一次页面请求，可能产生多次对服务器的请求，服务器对这些请求，就可计入“Qps”之中。 例如：访问一个页面会请求服务器3次，一次放，产生一个“T”，产生3个“Q” 二、系统吞吐量 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：

如果第二次看到我的文章， 欢迎 「文末」扫码订阅我个人的公众号（跨界架构师） 哟~ 每周五11：45 按时送达。 当然了，也会时不时加个餐～ 我的第「85」篇原创敬上 随着20年来互联网的蓬勃发展，一个软件系统所要面对的访问压力上限被逐渐提高。 虽然如此，但是那些体量达到亿级或者是千万级的产品也只是少数公司的专属。对于整个行业里百万+的程序员群体来说，估计也就只有10%人有机会接触到这些“大系统”。 所以，一提到容量预估，大家可能第一时间想到的是，这是大公司的事，我们这种小系统不用考虑这个问题。 这说法其实不太对。现在这个时代，营销活动满天飞，初创企业更是在绞尽脑汁想着“一炮而红”，所以哪怕不是那些千万级以上的系统也需要考虑容量预估的问题。 对大型系统来说，容量预估是刚需，关乎到系统能不能扛住，或者投入的资源会不会过度浪费，毕竟1%都是好多钱呐。 而对小系统来说，多花个百八十万，多冗余一些资源也没问题。 虽然如此，但是Z哥觉得，能不能做好「容量预估」，背后体现的是一个人解决没有标准答案的问题的能力。 这是很多程序员都缺乏的一个能力。 所以，不管你当前是在大公司还是小公司，只要你希望提高你的架构能力，或者未来想有机会把握住在大公司的工作机会，那么这是一个必须要掌握的基本技能。 日积月累的程序员思维让大家都习惯了事事都有0和1，true和false

前言 话说搞运维的人没有两把“刷子”，都不好意思上服务器操作。还好，我还不是搞运维的，我一直都自诩是开发人员，奈何现在的东家运维人员“水”的一比，还要我这个自诩是开发的人撸起袖子亲自上阵，好吧，没有办法，重拾以前的命令，再次走起~~~ 说到运维，那就离不开监控磁盘了。而说到磁盘监控，那又不得不说道说道 iostat 命令了。这篇文章就对那个我曾经非常熟悉的 iostat 命令进行详细的总结。 命令详解 Linux系统中的 iostat 是I/O statistics（输入/输出统计）的缩写， iostat 工具将对系统的磁盘操作活动进行监视。它的特点是汇报磁盘活动统计情况，同时也会汇报出CPU使用情况。同 vmstat 一样， iostat 也有一个弱点，就是它不能对某个进程进行深入分析，仅对系统的整体情况进行分析。 iostat 常用命令格式如下： iostat [参数] [时间] [次数] 命令参数说明如下： -c 显示CPU使用情况 -d 显示磁盘使用情况 -k 以K为单位显示 -m 以M为单位显示 -N 显示磁盘阵列(LVM) 信息 -n 显示NFS使用情况 -p 可以报告出每块磁盘的每个分区的使用情况 -t 显示终端和CPU的信息 -x 显示详细信息 下面就对我们常用的使用方式进行详细的总结。 使用实例 命令： iostat -x 说明：显示详细信息 输出： [user1

TPS是指每秒处理事务的个数，处理的载体可以是单台服务器，也可以是一个服务器集群。 例如：下单接口，一秒内，下单完成次数为1000，则下单接口总 tps = 1000，共有10台服务器提供下单服务，单台服务器的TPS = 1000/10。 QPS是指每秒查询的次数 例如：一个页面包含了服务器3次请求，一秒内，请求页面次数为1000，则该页面总 QPS = 3*1000 ，共有10台服务器提供页面查询服务，单台服务器的 QPS = 3*1000/10。 GMV = 销售额 + 取消订单金额 + 拒收订单金额 + 退货订单金额，即GMV为已付款订单和未付款订单两者之和。 来源： https://www.cnblogs.com/baokang/p/11421542.html