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通过压测表格讨论并发量、RT、QPS量化关系

欢迎大家关注公众号「JAVA前线」查看更多精彩分享文章,主要包括源码分析、实际应用、架构思维、职场分享、产品思考等等,同时欢迎大家加我微信「java_front」一起交流学习1一个公式1.1基本内容一个公司有7200名员工,每天上班打卡时间是早上8点到8点30分,每次打卡时间系统执行时长5秒,那么RT、QPS、并发量分别是多少?RT表示响应时间,问题已经包含答案:RT=5秒QPS表示每秒访问量,假设签到行为平均分布:QPS=7200/(30x60)=4并发量表示系统同时接受请求数:并发量=QPSxRT=4x5=20根据上述实例引出公式:并发量=QPSxRT1.2如何理解看到上述公式不禁产生疑问

自动弹性,QPS线性提升|一文读懂云原生数仓AnalyticDB弹性技术原理

前言在全球经济增长放缓的大背景之下,企业在加强数字化建设的过程中,实现效益最大化成为一个绕不开的话题。阿里云瑶池旗下的云原生数仓AnalyticDB MySQL湖仓版(以下简称AnalyticDB MySQL)在发布之初提供了定时弹性功能,帮助业务有规律的客户定时升降配计算资源以节省成本。时隔一年,AnalyticDBMySQL针对用户痛点,再推出Multi-Cluster弹性资源模式,它具备贴合用户负载、自动配置、性能线性提升等优点,进一步帮用户节省成本,提高计算效率。弹性模型介绍弹性模型分为两种,分别是Min-Max弹性模型和Multi-Cluster弹性模型。▶︎ Min-Max弹性模型

OLAP引擎也能实现高性能向量检索,据说QPS高于milvus!

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】进入官方交流群随着LLM技术应用及落地,数据库需要提高向量分析以及AI支持能力,向量数据库及向量检索等能力“异军突起”,迎来业界持续不断关注。简单来说,向量检索技术以及向量数据库能为LLM提供外置的记忆单元,通过提供与问题及历史答案相关联的内容,协助LLM返回更准确的答案。不仅仅是LLM,向量检索也早已在OLAP引擎中应用,用来提升非结构化数据的分析和检索能力。ByteHouse是火山引擎推出的云原生数据仓库,近期推出高性能向量检索能力,本篇将结合ByteHouse团队对向量数据库行业和技术的前沿观察,详细解读OLAP引擎如

OLAP引擎也能实现高性能向量检索,据说QPS高于milvus!

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性能测试能力提升 —— 线程、并发、吞吐量、TPS、QPS、响应时间

一、背景接着上一篇的知识:性能测试能力提升-关于性能测试,本篇文章,我们将主要介绍以下几方面的知识:线程数&并发用户数相对并发&绝对并发吞吐量TPS&QPS响应时间二、线程数、并发用户数线程数:主流的性能测试工具(Jmeter/Loadrunner),以线程式并发的方式,启动复数个线程,让每个线程独立向服务器端发出请求,帮我们达成“短时间内向服务器发送大量请求”的任务。有时候我们在描述性能测试过程时,会将这个客户端的独立线程数表述为“并发数”。注意:这里的“并发”指的是客户端并发,并不是服务端的并发。很简单,客户端能发出很多请求,服务器却未必能处理得了~并发用户数:某一时刻同时向服务器发送请求

一直在说高并发,多少QPS才算高并发?

高并发的四个角度只说并发不提高可用就是耍流氓。可以从四个角度讨论这个问题。首先是无状态前端机器不足以承载请求流量,需要进行水平扩展,一般QPS是千级。然后是关系型数据库无法承载读取或写入峰值,需要数据库横向扩展或引入nosql,一般是千到万级。之后是单机nosql无法承载,需要nosql横向扩展,一般是十万到百万QPS。最后是难以单纯横向扩展nosql,比如微博就引入多级缓存架构,这种架构一般可以应对百万到千万对nosql的访问QPS。当然面向用户的接口请求一般到不了这个量级,QPS递增大多是由于读放大造成的压力,单也属于高并发架构考虑的范畴。PV和QPS比如微博每天1亿多pv的系统一般也就1

第16天-性能压测:压力测试,性能监控,优化QPS,Nginx动静分离

1.性能监控1.1.JVM架构运行时数据区:方法区:最重要的内存区域,多线程共享,保存了类的信息(名称、成员、接口、父类),反射机制是重要的组成部分,动态进行类操作的实现;堆内存(Heap):保存对象的真实信息,该内存牵扯到释放问题(GC);栈内存(Stack):线程的私有空间,在每一次进行方法调用的时候都会存在有栈帧,采用先进后出的设计原则;1、本地变量表;局部参数或形参,允许保存有32位的插槽(Solt),如果超过了32位的长度就需要开辟两个连续性的插槽(long、double)——volatile关键字问题;2、操作数栈:执行所有得方法计算操作;3、常量池引用:String类实例、Int

10W QPS 的会员系统,如何设计?

来源:同程艺龙会员系统是一种基础系统,跟公司所有业务线的下单主流程密切相关。如果会员系统出故障,会导致用户无法下单,影响范围是全公司所有业务线。所以,会员系统必须保证高性能、高可用,提供稳定、高效的基础服务。随着同程和艺龙两家公司的合并,越来越多的系统需要打通同程APP、艺龙APP、同程微信小程序、艺龙微信小程序等多平台会员体系。例如微信小程序的交叉营销,用户买了一张火车票,此时想给他发酒店红包,这就需要查询该用户的统一会员关系。因为火车票用的是同程会员体系,酒店用的是艺龙会员体系,只有查到对应的艺龙会员卡号后,才能将红包挂载到该会员账号。除了上述讲的交叉营销,还有许多场景需要查询统一会员关系

QPS提升近10倍!解读飞桨加持下的文心一言满月成绩单

近期,一直犹抱琵琶半遮面的国内各路AI相关厂商,扎堆发布大模型。一时间,百“模”大战,鱼龙混杂。此前,作为全球第一个正式发布大模型的大厂,百度文心一言的一举一动,成为业界关注的焦点。就在4月19日,时隔文心一言发布1个月又3天,一张“百度飞桨对文心一言定制优化例会会议纪要”的截图,被曝光出来,吸睛无数。三个数据,表现抢眼从这份会议纪要,可以看到,百度飞桨在文心一言开启邀测后,一个月内迭代4次,目前已迭代至3.5版本,在业内首创支持动态插入的分布式推理引擎,单机QPS(每秒查询率)相对线上版本提升123%。飞桨与文心一言联合优化的效果,具体到数据表现上,有三个:1.模型推理效率提升10倍:相对于

尴尬的面试现场:说说你们系统有多大QPS?系统到底怎么抗住高并发的?

目录1、尴尬的面试现场:第一幕2、尴尬的面试现场:第二幕3、别让你学的技术成为空中楼阁4、想方设法的“虐虐”自己这篇文章,给大家说一个同样是很多人都很迷惑的问题,因为实在是太多同学来问我类似的问题了,所以写一篇文章给大家来说一下。事情的起因是这样子的:很多好学的同学,都会自己平时研究很多的技术,比如常见的就是买书看书,参加在线培训课程,购买一些知识付费的专栏,或者购买一些视频课程。但是这些好学的同学在学了很多东西之后,出去面试都遇到了这样的一个痛点问题:这些同学简历上写了很多高大上的技术,但是其实自己可能没机会,或者还没来得及在自己手头负责的项目里用过,而且自己负责的项目好像也没很么用户量和并