zabbix服务端 ip:192.168.141.130 zabbix客户端 ip: 192.168.141.146首先配置阿里云的yum源 在服务端执行操作 cd /etc/yum.repos.d/ vim zabbix_Aliyun.repo[zabbix]
name=Zabbix Official Repository - $basearch
baseurl=http://mirrors.a
上一章简述了 利用 sysbench 进行测压时，数据库能抗下多少 QPS, TPS等数据库服务器的指标。
但是本质上 如果你的机器性能特别好。可能你采用 10个 线程 ，20个线程等，是无法测试出数据库的最高负载能力。那么，我们可以通过不断增加线程数量，同时观察机器的性能。让数据库去承载更高的QPS四、关于生产环境下的MySQL（下）（sysbench 压测）4-1 为什么我们在不停增加线程数的
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2024-05-30 22:50:40
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# MySQL 最大qps是多少
MySQL 是一种开源的关系型数据库管理系统，被广泛应用于各种 Web 应用程序中。在高并发的情况下，除了数据库的设计和调优外，QPS（Queries Per Second）也是一个重要的指标，用来衡量数据库的性能。
## MySQL QPS 是什么？
QPS 是指每秒钟数据库能够处理的查询次数，是评估数据库性能的一个重要指标。当许多用户同时访问数据库时，Q
原创
2024-04-04 05:53:50
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# 一个MySQL能抗住多少个QPS
## 引言
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，它的性能对于应用程序的稳定运行至关重要。而在面对大量的并发请求时，我们需要考虑MySQL的并发能力，即它能够承受多少个Query Per Second (QPS)。本文将介绍如何评估一个MySQL数据库的并发能力，并给出相应的代码示例。
## 流程概述
为了评估MySQL能够承受的QPS，我们需要进行
原创
2024-02-02 09:10:18
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# MySQL能抗多少并发？
MySQL作为一个开源的关系型数据库，在性能和并发处理能力上受到广泛应用。反映MySQL能承受多少并发的因素有很多，包括硬件配置、查询优化以及数据库设计等。本文将探讨MySQL的并发处理能力，并提供相关的代码示例，以帮助读者更深入地理解MySQL。
## 什么是并发？
并发通常指系统能够同时处理多个请求的能力。在数据库系统中，并发意味着能够同时处理多个用户对数据
引言：众所周知，高并发会打挂mysql，那么mysql是怎么挂的？是io挂？mysql集群挂？还是mysql服务进程挂？还是单纯进程处理变慢？proxy对于生产环境，一般不会出现直连db的情况。都是需要走DB代理层。代理有连接池控制，超时控制，熔断控制等。proxy一般处理流程proxy启动后，从后台读取配置，启动监听，监听客户端的连接请求收到客户端连接请求后，启动一个goroutine处理该请求
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2024-10-08 17:04:26
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PV PV是 Page View的缩写。用户通过浏览器访问页面，对应用服务器产生的每一次请求，记为一个 PV。淘宝性能测试环境下，将这个概念做了延伸，系统真实处理的一个请求，视为一个 PV。即，PV的概念也适用于接口。 PV的统计一般可以通过监控埋点或者统计访问日志统计得出。说到PV还有个特殊的情况，叫PeakPV，指一天中 PV数达到的高峰PV值。通过一些监控系统，也可以直观
# Redis的QPS是多少？
在分布式系统中，性能是一个非常重要的指标。而对于Redis这样的内存数据库，其性能指标之一就是QPS（Queries Per Second，每秒查询数），用来衡量Redis每秒能够处理的请求数量。本文将介绍Redis的QPS是什么，如何计算以及如何优化。
## QPS的定义
QPS是指系统每秒处理的请求数量。对于Redis来说，这些请求数量包括读操作和写操作。
原创
2023-09-19 05:16:23
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MySql自带的mysqlslap命令用来检测数据服务器接受并发的能力mysqlslap --concurrency=100 --iterations=1 --create-schema='sunboDataBase' --query='select * from Table1;' --number-of-queries=10 --debug-info -p123456 -uroot--creat
单机MySQL能抗多少并发？
在MySQL数据库中，同时处理多个并发请求是一个常见的需求。但是，单机MySQL在处理并发请求时存在一定的限制。那么，究竟单机MySQL能够抗多少并发呢？本文将以一个简单的示例和详细的介绍来回答这个问题。
## 单机MySQL并发处理能力的限制
单机MySQL的并发处理能力受到多个因素的限制，其中最主要的因素包括：
1. 硬件资源：CPU、内存、磁盘和网络等硬
原创
2023-09-08 09:32:41
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文章目录1.为什么要进行sql优化2.Mysql安装启动配置(CentOS7)mysql版本与性能mysql安装-rpmmysql常用命令msyql常用配置开放远程连接3.逻辑分层,存储引擎,解析过程逻辑分层存储引擎解析过程4.索引,执行计划索引执行计划优化总结常用sql语句5.慢查询6.创建，分析海量数据7.主从复制 1.为什么要进行sql优化因为没有进行sql优化的语句执行性能低下。而性能低
声明：图片来自 github：https://github.com/russelltao/geektime-nginxSSL协议握手时Nginx的性能瓶颈在哪里？ TLS通讯过程 通讯过程中双方主要想完成四个目的验证身份达成安全套件共识传递并生成密钥加密通讯①浏览器向服务器发送Client Hello的消息
因为我们的浏览器是非常多样化的，比如Firefox
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2024-10-30 06:35:02
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######################################################################################################修改地方为：1、数据库账户密码存放在单一配置文件；2、更新配置文件内容；##############################################################
现在这个年代，你要是不懂高并发，你都不好意思说自己是搞互联网的!一、什么是并发，什么是高并发并发，两个及以上的行为一起发生，比如你一边吃饭一边看电视高并发，多个行为（至于是多少，这个没有定数，你可以认为是100,1000）一起发生二、要多久才能处理完这些请求首先，我们需要明确两个基本点1、处理每个请求需要耗费时间，哪怕时间很短2、服务资源是有限的，不能一次性处理全部请求我们可以假定总并发请求数量为
原创
2018-07-11 11:47:39
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# Java项目的QPS（Queries Per Second）概述
在现代应用程序中，特别是基于Java的系统中，性能与可扩展性是备受关注的话题。QPS（Queries Per Second，每秒查询数）是衡量系统性能的一个重要指标。这篇文章将为你详细介绍什么是QPS，以及如何在Java项目中进行监测与优化，同时提供一些简单的代码示例。
## 什么是QPS？
QPS即每秒查询数，是衡量系统
作者: 钟涛编译在过去的几年里，软件架构领域发生了巨大的变化。人们不再认为所有的系统都应该共享一个数据库。微服务、事件驱动架构和 CQRS(命令查询的责任分离 Command Query Responsibility Segregation)是构建当代业务应用程序的主要工具。除此以外，物联网、移动设备和可穿戴设备的普及，进一步对系统的近实时能力提出了挑战。首先让我们对“快”这个词达成共识，这个词是
QPS是什么我们先回忆一下，QPS的概念如下所示:QPS（Query Per Second）：每秒请求数，就是说服务器在一秒的时间内处理了多少个请求。那我们怎么估出每秒钟能处理多少请求呢？OK，用日志来估计！那日志怎么记录呢，细分下来，有两种方式。方式一:自己在接口里记录这种方式指的是在你的接口里，日志记录了能体现该接口特性的，并具有唯一性的字符串！例如，下面这一段代码@RestControlle
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2024-06-27 05:59:27
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# Java单节点能承受的QPS最大是多少？
在现代互联网服务中，QPS（Queries Per Second，查询每秒）是衡量系统性能的重要指标。很多开发者关心单个Java节点能够承受的最大QPS，这不仅关乎应用的可扩展性，还影响到用户的体验。在这篇文章中，我们将探讨Java单节点的QPS极限，并通过一个示例来说明如何测试和优化QPS。
## 理论的QPS计算
Java单节点能承受的QPS
原创
2024-08-12 05:46:49
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文章目录缓存击穿（失效）解决方案过期时间 + 随机值预热使用锁缓存穿透解决方案缓存雪崩缓存大量数据同时过期解决方案Redis 故障宕机解决方案总结 原始数据存储在 DB 中（如 MySQL、 Hbase 等），但 DB 的读写性能低、延迟高。 比如 MySQL 在 4 核 8G 上的 TPS = 5000，QPS = 10000 左右，读写平均耗时 10~100 ms。用 Redis 作为缓存
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2023-09-03 09:49:02
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kafka集群的目标：亿级消息处理能力，每天处理1亿的请求，平均每秒1000-2000的请求，高峰每秒抗住6000并发QPS估算二八法则：一天24小时，凌晨12点到凌晨8点这8个小时几乎是没有数据。根据二八法则80%的数据会在白天8点和晚上12点之前16个小时产生，1亿80=8千万 ,也就是8千万的数据会在16个小时产生，而且8千万数据的80%(6400万)会在16个小时的20%时间(3小时)涌入
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2024-04-18 09:58:51
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