Debug 网络质量的时候，我们一般会关注两个因素：延迟和吞吐量（带宽）。延迟比较好验证，Ping 一下或者 mtr 一下就能看出来。这篇文章分享一个 debug 吞吐量的办法。看重吞吐量的场景一般是所谓的长肥管道(Long Fat Networks, LFN, rfc7323). 比如下载大文件。吞吐量没有达到网络的上限，主要可能受 3 个方面的影响：发送端出现了瓶
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2023-08-04 16:17:27
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# Spark 吞吐量测试
Apache Spark是一种流行的大数据处理框架，它提供了高效的数据处理和分析能力。在实际应用中，我们通常需要对Spark的吞吐量进行测试和优化，以确保系统在处理大规模数据时的性能和稳定性。
本文将介绍Spark吞吐量测试的基本概念和方法，并提供一些代码示例来帮助读者理解和实践。
## 吞吐量测试的概念
吞吐量测试是一种评估系统处理大量并发请求能力的方法。在S
收集性能测试结果性能测试执行过程中，场景监控的主要任务是收集测试结果，测试结果有事 务响应时间、吞吐量、TPS、服务器硬件性能、JVM使用情况和数据库性能状态 等。Jmeter中通过监听器及其它外置工具来完成测试结果收集工作事务响应时间用户从发出请求到接收完响应之间的总耗时，它由网络传输耗时、服务处理 耗时等多个部分组成。通常以毫秒（ms）作为单位。站在用户角度来说，你可 以将软件性能看作是软件对
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2023-10-23 10:35:29
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Iperf是一个网络性能测试工具。Iperf可以测试TCP和UDP带宽质量。Iperf可以测量最大TCP带宽，具有多种参数和UDP特性。Iperf可以报告带宽，延迟抖动和数据包丢失。利用Iperf这一特性，可以用来测试一些网络设备如路由器，防火墙，交换机等的性能。 Iperf还有一个图形界面程序叫做Jperf，使用JPerf程序能简化了复杂命令行参数的构造，而且它还保存测试结果,同时实时图形
什么是性能测试？ 压力测试：强调极端暴力 稳定性测试：在一定压力下，长时间运行的情况 基准测试：在特定条件下的性能测试 负载测试：不同负载下的表现 容量测试：最优容量 吞吐量的指标受到响应时间、服务器软硬件配置、网络状态等多方面因素影响。吞吐量越大，响应时间越短。服务器硬件配置越高，吞吐量越大。网络越差，吞吐量越小。QPS（TPS）：每秒
RFC2544吞吐量测试详细步骤-MiniSMB-HurricaneII软件操作演示关键词：网络性能测试；RFC2544；吞吐量；吞吐率。RFC2544协议是RFC组织提出的用于评测网络互联设备（防火墙、IDS、Switch等）的国际标准。主要是对RFC1242中定义的性能评测参数的具体测试方法、结果的提交形式作了较详细的规定。
其中，吞吐量测试（Throughput Test）是指被测设备在不丢
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2023-08-02 15:03:40
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如何自测接口的QPS、最大吞吐量什么是QPS为什么要知道接口QPS实操接下来进行Jmeter压测 什么是QPSQPS = req/sec = 请求数/秒 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) 机器:峰值时间每秒QPS / 单台机器的QPS = 需要的机器
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2023-07-04 23:16:36
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最近一个项目需要数据库有较大的吞吐量，因为项目要求的访问量和数据量较大，决定采用一个数据库中间件来对数据库进行管理。经过一番查询，决定使用阿里的一个开源项目-mycat。因为mycat基于mysql，是针对磁盘的读与写，故在读写速度上理论上会小于等于mysql。为求严谨，在这之前我用java编写程序进行了测试，采用了基本的优化，如连接池测试结果如下： engines:innodb,mysql
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2023-07-28 14:17:10
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Apache Kafka 作为一款高性能的消息队列系统，能够在大规模分布式环境中实现高吞吐量。其高吞吐量的实现主要依赖于以下几个关键设计与技术特点：**1. 分布式架构与水平扩展性Broker集群：Kafka 采用分布式架构，由多个独立的 Broker 组成集群。每个 Broker 负责存储和提供一部分主题分区的数据。客户端（Producer 和 Consumer）可以与整个集群交互，而非单个节点
应用的性能很多时候都取决于数据库的性能，数据库的基准测试可以让我们知道数据库的性能怎样，瓶颈在哪。基准测试的策略基准测试有两种主要的策略：一种是集成式测试(针对整个系统的整体测试)，另一种是单组件式测试(Mysql测试等组件测试)。在本文中主要介绍Mysql的基准测试，后续我会写一篇针对集成式的测试和这篇进行对应。测试何种指标在开始测试前，我们需要先清楚测试的目标是什么？测试目标决定了选择什么样的
## 实现 Spark 吞吐量指标的指南
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行的分布式计算框架，而吞吐量则是评估其性能的重要指标之一。本篇文章将带领你了解如何实现 Spark 吞吐量指标，分为几个简单的步骤。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[设置 Spark 环境]
B --> C[编写数据处理逻辑
吞吐量（QTP）吞吐量，是指在一次性能测试过程中网络上传输的数据量的总和----指的是服务端返回给客户端的数据量吞吐率特指Web服务器单位时间内处理的请求数；（Throughput），单位是 “req/s”。或是单位时间内网络上传输的数据量 我们每天的生活中都在用水用电，我只会关心自己的水管是否有水，水压是否稳定，如果我们把水龙头拧到最大，还是一滴一滴的流水。那我们就要愤怒了，直接找房东问明情况
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2023-10-05 11:06:32
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spark吞吐量TPS：使用并行计算提高大数据处理效率
## 引言
在大数据处理领域，高吞吐量是一个关键指标。Apache Spark作为一个快速通用的大数据处理引擎，具备并行计算的能力，可以有效地提高吞吐量。本文将介绍什么是吞吐量TPS（Transactions Per Second），以及如何使用Spark提升吞吐量。同时，还会通过一个代码示例来说明Spark如何通过并行计算来提高大数据处
服务端的性能测试一直是比较棘手的问题。
一. Iperf 概述
Iperf 是一个网络性能测试工具。
Iperf可以测试最大TCP和UDP带宽性能。
Iperf具有多种参数和UDP特性，可以根据需要调整。
Iperf可以报告带宽，延迟抖动和数据包丢失。
iperf 分为两种版本，unix/linux版和windows版，unix/linux版更新比较快，版
一、手机吞吐量测试方法准备工具：手机侧安装Magic Iperf软件；PC侧安装iperf.exe1.上行吞吐量测试方法手机作为client端，PC为server端2.下行吞吐量测试方法手机作为server端，PC作为client端TCP的只需要去掉-u参数即可：-i表示几秒回显一次，-t表示测试时常，-w表示缓存区大小注意，UDP测试方法见下图：二、影响wifi吞吐量的因素 首先，吞
一、基准测试的策略基准测试有两种主要的策略，一是针对整个系统的整体测试，另外是单独测试MySQL。这两种策略也被称为集成式和单组件式基础测试。测试指标吞吐量：吞吐量是指单位时间内的事务处理数。这类基准测试主要针对在线事务处理的（OLTP）吞吐量，常用的测试单位每秒事务数（TPS）或每分钟事务数（TPM），常见的标准有TPC-C。响应时间或延迟：这个指标用于测试任务所需的整体时间。，通常可使用百分比
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2023-07-27 22:36:56
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【编者的话】本文是“NGINX应用性能优化指南”系列文章的第五篇，主要介绍了如何从吞吐量方面实现NGINX应用性能优化。\注：本文最初发布于MaxCDN博客，InfoQ中文站在获得作者授权的基础上对文章进行了翻译。\正文\ NGINX反向代理配置设置了两个网络路径：客户端到代理和代理到服务器。这两个路径不仅“HTTP跨度（HTTP spans）”不同，TCP网络传输域也不同。\\ 尤其是提供大
Nginx 负载均衡和动静分离Nginx 动静分离 处理优势 1、Nginx处理静态页面的效率远高于Tomcat的处理能力 2、若Tomcat的请求量为1000次，则Nginx的请求量为6000次 3、Tomcat每秒的吞吐量为0.6M，则Nginx的每秒吞吐量为3.6M 4、Nginx处理静态资源的能力是Tomcat处理能力的6倍应用场景通常情况下，一台 Tomcat 站点由于可能出现单点故障及
问题背景用户反馈一个场景，说是两个系统之间的吞吐很慢。吞吐量是系统性能分析中一个很重要的衡量指标，相关影响的因素也会有很多，因此反映在网络数据包分析上，也会是一个相对比较复杂的分析过程。案例取自 SharkFest 2010《Packet Trace Whispering》 问题信息跟踪文件基本信息如下：λ capinfos EvilOddFinal.pcap
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# 如何使用Python进行性能测试与吞吐量测量
性能测试是软件开发过程中不可或缺的一环，尤其是对于网络应用和服务，了解系统的吞吐量对于确保系统在高负载下的表现至关重要。这篇文章将帮助你了解如何使用Python进行吞吐量测试，并提供具体的步骤和示例代码。
## 流程概述
在进行吞吐量测试之前，首先需要明确测试流程，以下是测试吞吐量的基本步骤：
| 步骤 | 描述
