针对打开首页接口的性能问题，前文中确定是Gateway在消耗响应时间，达到了近100毫秒。于是，我们开始定位Gateway上的响应时间消耗。第一阶段，关注应用所在的主机，了解到宿主机有四台第二阶段，查看物理机的CPU模式。尝试通过修改CPU运行模式来优化性能。可仍没解决，TPS没见提升，响应时间依旧很长进入第三阶段，继续分析其他瓶颈点，如wa cpu、资源均衡使用、网络带宽等问题。性能的分析逻辑里
1 下载下载 6.2.7 版本：[root@service-monitoring ~]# docker pull redis:6.2.7 6.2.7: Pulling from library/redis 025c56f98b67: Pull complete 060e65aed679: Pull complete b95291e865b7: Pull complete e3023c0b11
1 下载 MySQL我们就可以到 docker hub 来看：点击后的页面：直接执行docker pull mysql，会下载最新版本的 MySQL。点击 tags，找到并下载经典的 MySQL5.7：[root@service-monitoring ~]# docker pull mysql:5.7.42-oracle 5.7.42-oracle: Pulling from library
性能测试行业发展到现在，很多人还在讲性能测试理论和思维，性能测试工具的使用和实现。虽也有性能监控部分的数据说明，但大部分只是停留在数据罗列，描述下CPU 90%、内存不足、IO 100M之类现象。为何是CPU 90%？如何定位具体原因？解决方案是啥？大部分性能工程师都不知道，甚至没思路。面试被问“生产数据库CPU突然飙升，如何定位问题原因”。群里议论纷纷，因为固定的批量执行计划；要看监控数据，看慢
监控系统由哪些模块组成，各个模块是如何相互协同的。业界监控系统数量较多，如果我们一上来就陷入某个具体的系统中，容易一叶障目，不见泰山。这里我把众多监控系统的架构做了一个统一的抽象和概括，后面你再看到任何一个监控系统，都能快速理解了。1 典型架构采集器负责采集监控数据，采集到数据后传输给服务端，一般直接写入时序库。然后对时序库的数据进行分析和可视化，分析部分最典型的就是告警规则判断（复杂一些的会引入
授权服务的核心：颁发访问令牌，而OAuth 2.0规范没有约束访问令牌内容的生成规则，只要符合：唯一性不连续性不可猜性可灵活选择令牌形式：既可是没有内部结构 && 不包含任何信息含义的随机字符串也可是具有内部结构 && 包含有信息含义的字符串以前生成令牌的方式都是默认一个随机字符串。而结构化令牌，目前用得最多的就是JWT令牌。1 简介JSON Web Token（J
HBase是一种基于Hadoop的分布式列存储数据库，它支持大规模结构化数据的存储和随机访问。在HBase中，扫描（Scan）是一种读取表中数据的方式，它可以返回表中满足条件的一部分或全部数据。本文将介绍HBase中扫描的概念、使用方法和性能优化。1 扫描的概念扫描是一种读取表中数据的方式，它可以按照一定的条件过滤出表中符合条件的一部分或全部数据，并返回给用户。HBase中的扫描是基于rowkey
1 架构演进的定义1.1 定义通过设计新的系统架构(4R)，来应对业务和技术的发展变化。1.2 关键点新架构新的复杂度1.3 目的应对业务和技术的发展变化后带来新的复杂度。案例淘宝去IOE，是因为业务发展大了后，IOE的成本和可控性难以满足，而非性能。架构重构 vs 架构演进技术手段不是区分架构重构和架构演进的方法，复杂度是否变化才是判断关键。2 架构演进的原则、驱动力、模式1个原则架构演进是为了
性能方案在性能项目中是重要文档之一，它指导整个项目的执行过程，也约束项目边界，定义相关人员职能。但如今变得“微不足道”。很多常见的性能项目中，性能方案就是个文档，且是个静态文档。里面写的东西是啥，项目后续会不会按这内容做，没人关心。它就成了形式，只有评审方案时才拿出看看。甚至一些第三方测试项目中，有些甲方连方案内容都不看，直接问有没有？有，就过去了。一个必需的交付物无人关心。性能方案是个重量级文档
现象同样TPS低、响应时间长，但这个接口走的路径不一样，你将看到在资源真不足时，只有增加相应节点的资源才能提升性能。不要轻易给出资源不足的结论。因为但凡有优化空间，都要尝试优化，而不是直接告诉领导加资源。给“增加资源”结论，须建立在有足够证据基础上1 压力场景数据对查询商品接口，第一次试执行性能场景的结果：TPS只有250左右，且响应时间也明显随压力增加而增加，看起来瓶颈已出现？下一步看架构图。2
RESAR性能工程中，场景分为基准、容量、稳定性、异常。每类场景对应不同目标。基准场景是为找到系统中明显配置及软件Bug，也为容量场景提供可对比的基准数据。基准场景要有确定结论。线程数应该如何确定，压力线程的连续递增的重要性，以及如何将之前所讲的分析思路应用在具体的分析案例中。1 性能场景分类通常拿到的需求：评估系统能支持的最大容量。为知道当前的系统容量，目标很明确测试并优化系统以支持线上业务。有
1 前言完整的性能分析案例的第一部分，打开首页接口做压力场景，分析性能问题。将看到各种基础硬件设施层面的性能问题，如由虚机超分导致的性能问题、CPU运行模式下的性能问题、IO高、硬件资源耗尽但TPS很低的问题等。如你从零开始做一个完整项目，这些问题很可能是你首先要面对的。把它们解决好，是性能分析人员必备的一种能力。不同计数器采集的数据，分析链路不同，而这个分析链路就是我一直强调的证据链。有些性能问
性能项目中，性能数据是重要的输入资源。但有人用极少的数据，来做较大压力，显然不符合真实场景，虽然拿到的结果好看，但无价值。性能场景中的数据到底应该做成啥样？RESAR性能工程中，场景里使用的数据要满足：符合真实环境中的数据分布才能模拟出相应的IO操作符合真实用户输入的数据以真正模拟真实环境中的用户操作分别对应：铺底数据和参数化数据。1 铺底数据线上系统架构中，系统常用到的数据分为：静态数据（红点）
1 云计算服务模式1.1 IAAS基础设施即服务（Infrastructure as a Service），云服务提供商会提供基础设施，例如虚拟计算机、存储、网络和操作系统等，用户可以根据自己的需求来租用这些基础设施，并根据需要配置和管理它们。用户可以根据自己的需求来选择计算、存储和网络资源，并且只需要为他们实际使用的资源付费。优点灵活性：用户可以根据自己的需求来选择和配置所需的资源，以满足其特定
POI-TL是一个用于生成Office文档的Java库，Configure类是该库中的一个配置类，其作用是提供了一些全局的配置选项，可以用于定制化生成的文档。<!-- poi-tl是基于Apache POI的Word模板引擎。poi-tl依赖的是poi4.1.2版本 --> <dependency> <groupId>com.deepoove<
1 传统网络模型1.1 PPC 和 preforkProcess per connection一种常见的多进程并发服务器架构。在该架构中，对每个客户端连接请求创建一个新子进程，来处理该客户端的请求和响应。即当有多个客户端连接时，服务端就会启动多个子进程进行并发处理，从而提高服务器的并发性和处理性能。ppc模型中，在父进程中监听客户端连接请求，并接受客户端连接。每当有一次新的客户端连接请求被接受时，
先生存，后发展！1 业务背景假设你现在正在一个创业公司担任 CTO，因为微信工作生活娱乐不区分，已经发生了很多次将敏感信息(可以自行脑补一下)发错人甚至发错群的尴尬事件了! 你司 CEO 决定做一款IM工具，为了区别微信和 QQ 大众化的 IM 需求，你们公司主打安全IM，这款产品的竞争力如下:主打私密聊天，严格控制私密好友的数量，而不是像微信一样，买个菜都可能要加个微信。公司背景技术团队大约10
1 代码重构定义对软件代码做任何改动以增加可读性或者简化结构而不影响输出结果。目的增加可读性、增加可维护性、可扩展性3 关键点不影响输出不修正错误不增加新的功能性代码重构时，发现有个功能实现逻辑不合理，可直接修改吗？当然不可！2 架构重构定义通过整系统结构(4R)来修复系统质量问题而不影响整体系统能力。目的修复质量问题（性能、可用性、可扩展......）关键点修复质量（架构，而非代码层面的质量）问
容量场景中，每个业务比例都要符合真实业务场景的比例。不符合，那场景的执行结果也没意义。但很多性能人员因为对业务模型的抽取过程不了解或拿不到具体数据，导致业务模型和生产业务场景不匹配，整个性能项目都变得无意义也有大量项目，并没有拿历史业务数据做统计，直接非常笼统地拍脑袋，给出相应业务模型，也不合理也有人为让业务模型和真实业务场景尽可能匹配，直接拿生产环境的请求进行回放。可是，即便我们拿生产环境的请求
1 概述1.1 整合添加依赖：<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> </dependency>启动应用，会观察到如下日志：
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