一、概述理解为hadoop中的key-value存储,数据按列存储,基于HDFS和Zookeeper1.应用2.场景适用场景:存储格式:半结构化数据,结构化数据存储,Key-Value存储数据版本:固定集合(多版本),定时删除(TTL)更新:列族结构经常调整写Pattern:高并发写入不适用场景:事务复杂查询Operator:Join,Union,Group By索引支持:不按照rowkey查询数
目的大家说到kafka,肯定就会想到“快”和“高吞吐量”,特别是吞吐量这一点,好像目标就没有超越kafka的。 本文就是解释了kafka怎么做到“快”和“高吞吐量”。producerproducer客户端有4个跟吞吐量相关的配置:max.in.flight.requests.per.connection,每个连接没有收到响应的最大请求数,默认5。未确认的请求数达到该配置,那么对应的连接就不能再用来
转载 2024-02-25 07:33:44
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Nginx 是一个高性能的HTTP和方向代理服务器,在现今互联网环境广泛使用,通常情况下,我们可以通过nginx实现url重写、浏览器缓存配置、gzip压缩、反向代理、负载均衡、https的配置等。本文将对Nginx单机环境安装及配置文件进行简单的介绍。Nginx单机环境安装下载nginx 1.13.6安装tar -zxvf nginx-1.13.6.tar.gzcd nginx-1.13.6./
# HBase吞吐量 ## 简介 HBase是一个分布式、高可靠、高可扩展的面向列的NoSQL数据库,它在Hadoop生态系统中扮演着重要的角色。HBase的设计目标之一是能够处理大规模数据集,并能够提供高吞吐量的读写操作。本文将介绍HBase吞吐量的概念、原理和如何优化吞吐量。 ## 吞吐量的定义 在数据库中,吞吐量是指单位时间内处理的请求数量。对于HBase而言,吞吐量是指能够处理的
原创 2023-10-28 04:59:11
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通过单机压测可以看到,吞吐量在200-300之间,对于服务器的数据库也有较大的压力。nginx反向代理负载均衡在单机的情况下,容量总归有上限,对于我们看服务器后台进程情况,有这样一个图:表象上:单机cpu使用率增高,内存占用增加,网络带宽使用增加。cpu us:用户空间的cpu使用情况(用户层代码)cpu sy:内核空间的cpu使用情况(系统调用)load average:1,5,15分钟load
转载 2024-04-24 19:26:24
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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
转载 2024-05-25 16:42:09
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# MySQL单机吞吐量解析与提升策略 作为一名刚入行的开发者,理解MySQL单机吞吐量及其提升策略是非常重要的。在这篇文章中,我将向你介绍MySQL单机吞吐量的具体含义,并提供一些提升吞吐量的方法。 ## 1. MySQL单机吞吐量的含义 MySQL单机吞吐量通常指的是在单个MySQL服务器上,单位时间内能够处理的请求数量。它是一个衡量数据库性能的重要指标。 ## 2. 提升MySQL单
原创 2024-07-22 04:02:48
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# HBase 吞吐量优化指南 作为一名经验丰富的开发者,我很高兴能与刚入行的小白分享如何优化 HBase吞吐量HBase 是一个分布式的、面向列的 NoSQL 数据库,它基于 Hadoop 文件系统(HDFS)构建,具有高可靠性、高性能和易于扩展的特点。在本文中,我们将一起探讨如何提高 HBase吞吐量。 ## 流程图 首先,让我们通过一个流程图来了解整个优化过程: ```me
原创 2024-07-26 06:36:52
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前言_BenchMarkBenchMark是一个系统性能的测量工具,也可以看做是一种评价方式主要测试负载的执行时间、传输速度、吞吐量、资源占用率等对系统进行性能基准测试后,将得到基准数据作为性能指标的参照物,可以用于以下场景1.任意一项变更为系统产生的影响 修改某项配置参数后(启用某项参数),系统的变化情况 2.系统环境的变更对系统性能产生的影响 3.在相同场景下,不同框架的系统性能表现的差
### 单机MySQL吞吐量多少 #### 介绍 在实际的开发过程中,我们经常会遇到需要优化MySQL的吞吐量的情况。MySQL吞吐量是指数据库在单位时间内能处理的请求数量,对于一个大型网站或者应用来说,高吞吐量是非常重要的。而对于刚入行的开发者来说,可能对于如何实现单机MySQL的吞吐量多少还不是很清楚。本文将帮助你了解整个流程,并给出每一步需要做的事情和相应的代码。 #### 流程 下
原创 2023-08-15 13:05:28
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有人说:他曾在一台配置较好的机子上对 Kafka 进行性能压测,压测结果是 Kafka 单个节点的极限处理能力接近每秒 2000万 条消息,吞吐量达到每秒 600MB。那 Kafka 为什么这么快?如何做到这个高的性能?本篇文章主要从这 3 个角度来分析:生产端服务端 Broker消费端先来看下生产端发送消息,Kafka 做了哪些优化?(1)生产端 Producer先来回顾下 Producer 生
转载 2024-08-06 21:22:45
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服务器 核数 是 2的次方数2 的 0 次方 =12 的 1次方=22 的 2次方=42 的 3次方=82 的 4次方=16-------   总结: 吞吐量实际涵盖了TPS 和 QPSTPS 是指产生事物的请求,比如对数据库 增、删、改QTP 是对数据库查询动作,无逻辑非事物,比如 查询 假如脚本里面都是get请求,那么出来的吞吐量就是QTP假如
# 数据写入Hbase吞吐量实现指南 作为一名经验丰富的开发者,你需要教导一位刚入行的小白如何实现"数据写入Hbase吞吐量"。在本文中,我将向你展示整个实现过程,并提供每个步骤所需的代码和注释。最后,我还将用序列图和流程图来说明整个过程。 ## 实现流程 下面是实现"数据写入Hbase吞吐量"的流程: | 步骤 | 描述 | | ------ | -------- | | 步骤1 | 创
原创 2023-08-20 08:10:16
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# Redis作为消息队列的单机吞吐量研究 ## 引言 消息队列(Message Queue, MQ)是一种用于在不同服务之间传递数据的异步通信方式。随着系统架构的变得越来越复杂,MQ在分布式系统中的作用愈发重要。Redis是一种高性能的内存数据库,广泛应用于缓存和实时数据处理。很多开发者选择用Redis作为简单可靠的消息队列。在这篇文章中,我们将讨论如何利用Redis作为消息队列,并通过代码
原创 2024-08-05 09:10:37
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一、kafka-producer-perf-test.sh使用案例1、测试kafka写入的吞吐量我用的是kafka版本是2.3.0,领英可能用的是0.10.0,我使用我的版本按照它的方式操作,发现不行,于是它标红线的参数我没有使用。[root@Hexindai-C11-71 ~]# nohup kafka-producer-perf-test.sh --num-records 100000000
文章目录一、吞吐量控制器(Throughput Controller)参数说明二、测试计划设计2.1、Total Executions2.2、Percent Executions2.3、Per User 一、吞吐量控制器(Throughput Controller)参数说明允许用户控制后代元素的执行的次数。有两种模式:执行百分比和指定总数;吞吐量控制器不会影响取样器的 TPS,但会控制其内部逻辑
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
转载 2023-10-23 10:35:29
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一、主要指标1、CPM 每分钟请求数cpm 全称 call per minutes,是吞吐量(Throughput)指标。下图是拼接的全局、服务、实例和接口的吞吐量及平均吞吐量。 第一条185cpm=185/60=3.08个请求/秒。 2、SLA 服务等级协议 SLA 全称 Service-Level Agreement,直译为 “服务等级协议”,用来表示提供服务的水平。 在I
计算机的吞吐量:   计算机系统的吞吐量是指流入,处理和流出系统的信息的速率.它取决于信息能够多快地输入内存,CPU能够多快地取指令,数据能够多快地从内存取出或存入,以及所得结果能够多快地从内存送给一台外围设备.这些步骤中的每一步都关系到主存,因此,系统吞吐量主要取决于主存的存取周期.   由于上述原因,采用双端口存储器可以增加主存的有效速度.   那么,下面的简述就说得不是很准确啦,只说吞的
转载 2024-04-07 08:51:37
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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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