struts2 的 tag 与性能

微服务架构现在是个热门话题，微服务的高可用性自然也是企业非常关注的。眼下互联网的架构秘籍三板斧“高可用可扩展，缓存提速，消峰减流去并发”，在微服务架构体系中有着不一样的诠释。在微服务中消息队列不仅用来消峰，还可以通过消息队列来解决微服务之间的多耦合，把同步

一组数由小到大进行排列，找到他的第90%个数，那么这个数组中有90%的数将小于等于12。用在性能测试的响应时间，也就是90%请求响应时间不会超过12秒。某一次测试结果，每个sample的响应时间分别是：1、3、4、9、2、8、5、7、6、10，将其按由小到

2、#Samples:表示这次测试中一共发出了多少个请求，如果模拟10个用户，每个用户迭代10次，那么这里显示100；

应用性能是产品用户体验的基石，性能优化的终极目标是优化用户体验。当我们谈及性能，最直观能想到的一个词是“快”，Strangeloop在对众多的网站做性能分析之后得出了一个著名的3s定律“页面加载速度超过3s，57%的访客会离开”,可见页面加载速度对于互联网

并发用户数、响应时间、系统吞吐量，这三个名词的含义可能就已经让你感觉云里雾里了，因此我会通过一个我们日常生活中的体检为例，再来解释一下它们到底是什么，以及它们之间的关系和约束。在体检中心做检查的过程，通常是先到前台登记个人信息并领取体检单，然后根据体检单的

　　db2 update db cfg for erpdb using hadr_local_host PrimaryNode-1. 　　db2 update db cfg for erpdb using hadr_local_svc db2h_erpin

现如今，绝大多数项目，都采用前后端分离开发模式。先是各自开发自己的部分，最后进行联调。在开发中，希望提早发现问题，尽早解决。预估的性能指标要达到200并发，500TPS。在压力测试过程中，我们重点关注TPS、GC次数、CPU占用率和接口响应时间等指标。每一

　　lr里面的事物是lr运行脚本的基础.lr里面 要测试的三个维度都以事物为单位,所以一定要有事物.事务的概念贯穿loadrunner的使用,比如我们说的响应时间其实是事务的的相应时间;tps,每秒中处理的事务数.当脚本跑完之后没有响应时间,导致此种情况之

应用程序糟糕的性能表现，通常不能让企业达到预期的利益。关注“应用程序”的性能，此处的“应用程序”指的是应用程序的所有部分，而非指某一部分。可用性不好，意味着最终用户无法有效地使用该应用系统，是很严重的问题。

首先对吞吐量（）、QPS、并发数、响应时间几个概念一直比较模糊，也不知道哪些指标可以较好的衡量系统的性能。今天特意查了些资料做一些记录：首先看一些概念。　　响应时间是指系统对请求作出响应的时间。当然，往往也需要对每个或每组功能讨论其平均响应时间和最大响应时

ip_hash，每个请求按访问ip的hash结果分配，这样每个访客固定访问一个后端服务器，可以解决session的问题。url_hash（第三方）根据用户所请求的url资源路径分配到后端不同的服务器，可以解决后端是缓存服务器提高命中率。fair（第三方）

生产中经常遇到一些IO延时长导致的系统吞吐量下降、响应时间慢等问题，例如交换机故障、网线老化导致的丢包重传；存储阵列条带宽度不足、缓存不足、QoS限制、RAID级别设置不当等引起的IO延时。在实际的业务处理过程中，一般来说IO比较混杂，比如说读写比例、IO

Jmeter原始提供的图形很差，并且没有TPS图标，所以下载这3个插件能看到清楚的响应时间图形、TPS、以及线程数；这3个插件是：

最近因为要在 Apache/dubbo-go里面实现类似的这个 metrics 功能，于是花了很多时间去了解现在 Dubbo 里面的 metrics 是怎么实现的。该部分，实际上是被放在一个独立的项目里面，即 metrics 。总体上来说，Dubbo 的

测试图数据库：边的插入，递增并发量，6000并发平均响应时间比7000的并发的平均响应时间还要大？7000并发的99%用户响应时间是70.99，平均响应时间怎么就是38.59了？老哥告诉我是网络的原因。我打算晚上重新跑一次。反正这组数据不可用

或者使用快捷键CTRL+R打开Fiddler ScriptEditor

收集各种在线HTTP网站载入速度站长测试（检测）工具。从中国多地对你提交的URL进行载入速度测试。从中国各地对你提交的主机页面发起get请求来测量载入速度。从gtmetrix测试点对你提交的URL进行非常细致的载入响应速度测试和分析，注册帐号后功能更强大。

概述sysbench是基于LuaJIT的可以脚本化多线程基准。它是一个模块化的、跨平台、多线程基准测试工具，最常用于数据库基准测试，但也可以用于创建不涉及数据库服务器的任意复杂工作负载。前面我们已经用sysbench在生产环境做了压测并得到了一些数据，下面

磁盘调度在多道程序设计的计算机系统中，各个进程可能会不断提出不同的对磁盘进行读/写操作的请求。由于有时候这些进程的发送请求的速度比磁盘响应的还要快，因此我们有必要为每个磁盘设备建立一个等待队列，常用的磁盘调度算法有以下四种：。先来先服务算法，最短寻道时间优

可用性响应时间网络利用率网络吞吐量网络带宽容量。测试网络性能的第一步是确定网络是否正常工作，最简单的方法是使用 ping 命令。通过向远端的机器发送 icmp echo request，并等待接收 icmp echo reply 来判断远端的机器是否连通，

　　随着移动互联网的不断发展，无论是购物、社交、看视频、阅读还是办公，基本上所有用户的上网需求，都可以在「掌上」完成，用户的上网习惯已经由传统的 PC 端正式转向移动端。因此，移动应用网络的性能问题自然而然地就成为广大 APP 开发者关注的焦点。　　One

数据表明，如果用户打开一个网站，等待3~4 秒还没有任何反应，他们会变得急躁，焦虑，抱怨，甚至关闭网页并且不再访问，这是非常糟糕的情况。所以，网页加载的速度十分重要,尤其对于拥有遍布全球的5亿用户的Facebook这样的大型网站，有着大量并发请求、海量数据

我们可以看到，通过这份报告我们就可以得到通常意义上性能测试所最关心的几个结果了。90% Line -- 所有transaction中90%的transaction的响应时间都小于xx

磁盘调度在多道程序设计的计算机系统中，各个进程可能会不断提出不同的对磁盘进行读/写操作的请求。由于有时候这些进程的发送请求的速度比磁盘响应的还要快，因此我们有必要为每个磁盘设备建立一个等待队列，常用的磁盘调度算法有以下四种：。先来先服务算法，最短寻道时间优

win10预览版1709中程序假死以后需要很长时间都没有反应，该怎么解决这个问题呢？下面我们就来看看详细的教程。

http://www.webusability.cn/from-google-jeff-dean-rapid-response-time-on-large-fanout-service-1521/

在这篇文章中我将谈到关于大规模网站架构扩展和性能方面的一些问题。首先让我们先来了解一些术语。稍后我将对Web应用扩展过程中所遇到的不同问题进行讲解，例如：。Web系统的性能受多方面因素的影响，但大多数开发人员主要关心的是响应时间和可扩展性这两方面。响应时间

什么叫高性能的网站？网站性能是客观的指标，可以具体体现到响应时间、吞吐量等技术指标，同时也是主观的感受，而感受则是一种与具体参与者相关的微妙的东西，用户的感受和工程师的感受不同，不同的用户感受也不同。性能测试是性能优化的前提和基础，也是性能优化结果的检查和

#Samples：表示你这次测试中一共发出了多少个请求，如果模拟10个用户，每个用户迭代10次，那么这里显示100. Average：平均响应时间——默认情况下是单个Request的平均响应时间，当使用了Transaction Controller时，也可

　　*从事务响应时间曲线图持续上升表明系统的处理能力在下降，事务的响应时间变长;　　*当事务的响应时间在下降，表明并发用户的数量在慢慢减少，事务的请求数也在减少。　　二、CPU的使用率不断上升，内存的使用率也是不断上升，其他一切都很正常;　　开发人员注意资

　　DNS 解析时间：显示使用最近的 DNS 服务器将 DNS 名称解析为 IP 地址所需的时间； DNS 查找度量是指示 DNS 解析问题或 DNS 服务器问题的一个很好的指示器；　　Connect 时间：显示与包含指定 URL 的 Web 服务器建立初

　　服务器负载均衡算法有很多，包括轮循算法、最少连接算法、响应时间算法、散列算法、最少连接失误算法，链路带宽算法等等。比如性能高的大型服务器可配置较大的加权值，而为性能较低的小型服务器设置较小的加权值。为了避免服务器因过载而崩溃，可为实际服务器指定最大连接

普及一下性能测试的一些基本知识，自己也借此学习了解一下。处理能力又叫吞吐量，指的是单位时间内处理的客户端请求数量。其意义是应用系统每秒钟处理完成的交易数量，尤其是交易类系统。系统整体处理能力取决于处理能力最低模块的TPS值。不同应用系统的TPS有着十分大的

性能测试主要是通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行的一种测试。　　系统的性能是个很大的概念，覆盖面非常广泛，对一个软件系统而言，包括执行效率、资源占用、稳定性、安全性、兼容性、可扩展性、可靠性等等。　　从用户角度

摘要： 1.9.0新增 httpTimeout 配置选项，支持监控 HTTP 慢请求，同时修复了记录的 HTTP 响应时间偏小的 BUG。监控 HTTP 慢请求Fundebug 专注于程序异常监控，暂时无意于提供全面的性能监控服务。用户只需要配置一个阈值h

性能优化减少Http请求:1.尽量减少HTTP请求数 　　80%的终端用户响应时间都花在了前端上，其中大部分时间都在下载页面上的各种组件：图片，样式表，脚本，Flash等等。减少组件数必然能够减少页面提交的HTTP请求数。这是让页面更快的关键。嗯，确实有鱼

API网关最基本的功能就是反向代理，所以在对API网关做技术选型的时候需要着重考察其性能表现，本文对Nginx、Haproxy、Netty、Spring Cloud Gateway、Zuul2做了性能测试，测试代码可以在github获得。被测的API网关都

我们可以看到，通过这份报告我们就可以得到通常意义上性能测试所最关心的几个结果了。90% Line -- 所有transaction中90%的transaction的响应时间都小于xx

Web应用性能优化黄金法则：先优化前端程序的性能，因为这是80%或以上的最终用户响应时间的花费所在。减少页面元素将会减少HTTP请求次数。这是快速显示页面的关键所在。一种减少页面元素个数的方法是简化页面设计。总文件大小变化不大，但减少了HTTP请求次数从而

电商的秒杀和抢购，对我们来说，都不是一个陌生的东西。然而，从技术的角度来说，这对于Web系统是一个巨大的考验。当一个Web系统，在一秒钟内收到数以万计甚至更多请求时，系统的优化和稳定至关重要。这次我们会关注秒杀和抢购的技术实现和优化，同时，从技术层面揭开，

电商的秒杀和抢购，对我们来说，都不是一个陌生的东西。然而，从技术的角度来说，这对于Web系统是一个巨大的考验。当一个Web系统，在一秒钟内收到数以万计甚至更多请求时，系统的优化和稳定至关重要。这次我们会关注秒杀和抢购的技术实现和优化，同时，从技术层面揭开，

虽然许多均衡产品都支持该算法，但是它的有效性一直受到质疑，除非把服务器的可运行时间看的很重。具有改善趋势的服务器会得到更多的连接。该算法适用于大多数环境。

一直以来，性能优化是开发的重中之中，而提及 前端性能优化 ，大家应该都会想到 雅虎军规，本文会结合 “雅虎军规” 融入自己的了解知识，进行的总结和梳理。希望对大家无论是开发中还是面试中都能有所帮助！减少组件数必然能够减少页面提交的HTTP请求数。这是让页面

Nginx是一个非常出色的静态资源web服务器。如果你嫌它还不够快，可以把放在磁盘中的文件，映射到内存中，减少高并发下的磁盘IO。nginx.conf中所配置站点的路径是/home/wwwroot/res，站点所对应文件原始存储路径：/opt/web/re

java 性能指标

电商的秒杀和抢购，对我们来说，都不是一个陌生的东西。然而，从技术的角度来说，这对于Web系统是一个巨大的考验。当一个Web系统，在一秒钟内收到数以万计甚至更多请求时，系统的优化和稳定至关重要。这次我们会关注秒杀和抢购的技术实现和优化，同时，从技术层面揭开，

Part 1：性能测试性能测试是通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。A. 类别性能测试包括负载测试、压力测试、基准测试等。通过测试系统在资源超负荷情况下的表现，以发现设计上的错误或验证系统的负载能力。也称为

当没有遇到性能瓶颈的时候，吞吐量与虚拟用户数之间存在一定的联系，可以采用以下公式计算：F=VU * R /其中F为吞吐量，VU表示虚拟用户个数，R表示每个虚拟用户发出的请求数，T表示性能测试所用的时间4、性能计数器是描述服务器或操作系统性能的一些数据指标，

虽然许多均衡产品都支持该算法，但是它的有效性一直受到质疑，除非把服务器的可运行时间看的很重。该算法适用于大多数环境。