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  • 应急响应的结果取决于数据的种类与数量,包括内部的主机侧日志数据、网络侧的流量数据还有外部的情报。调整主机日志配置、确保日志能覆盖常见的操作与保留一定的时间
  • 研究结果表明:煤屑瓦斯等效扩散系数随时间响应规律符合幂函数关系,采用瓦斯扩散系数时间响应模型比经典瓦斯扩散模型和煤屑瓦斯扩散实验吻合度更高;煤屑瓦斯扩散系数时间响应模型描述煤层的瓦斯运移过程更合理、更...
  • 响应时间过长问题分析

    万次阅读 2019-07-18 16:29:49
    响应时间是性能评估的一个重要指标,会对最终用户产生直接影响,一个产品是快是慢,响应时间是最直观的感受。 因此面对响应时间长的问题,一定想尽办法消灭它。 以下定位方法是针对比较典型的nginx+tomcat应用架构。...

    现象描述

    不管是性能测试中,还是生产环境中,经常会遇到响应时间过长的问题。
    响应时间是性能评估的一个重要指标,会对最终用户产生直接影响,一个产品是快是慢,响应时间是最直观的感受。
    因此面对响应时间长的问题,一定想尽办法消灭它。
    以下定位方法是针对比较典型的nginx+tomcat应用架构。

    排查思路及方法说明

    常见有两种表现:偶现极少量的请求出现响应时间偏长,或者会有大量、批量的请求响应时间长。
    对偶然出现的少量响应时间长的问题,可能是外部影响、网络异常等造成。

    偶然出现少量响应时间过长时,可以排查以下几个方面来定位问题,

    查看当时服务器日志是否有错误;

    检查服务器资源使用情况是否正常,load average、CPU使用率(尤其是单核CPU)是否有飙高现象;

    检查是否出现磁盘短暂负载较高,比如iostat util%飙高等;

    确认当时网络情况是否正常,是否有网络丢包等现象。
    以上排查建议在有全面监控的基础上进行,偶现问题比较难定位,有全面的监控数据进行排查就方便多了。

    案例1:单核CPU使用率高导致偶现响应时间长
    某产品线上出现少量的响应时间长的问题,定位结果发现是两个CPU密集型服务部署在同一台机器上,
    其中一个服务会使得单个CPU使用率100%,导致另一个服务出现少量请求响应慢。解决办法是服务隔离。

    如果出现比较多的响应时间过长,首先要排查所有服务器是否存在资源使用瓶颈,
    如CPU使用率高、单核CPU使用率高、内存使用是否正常、是否有频繁FullGC、磁盘IO压力情况、网路时延情况等。
    如果不能通过以上检查发现问题所在,那就要逐步分析是系统架构中哪个环节导致的问题。

    nginx排查

    首先排查nginx access.log日志,分析响应时间可能慢在哪里。

    log_format中定义了$request_time字段,它指的是从接受用户请求数据到发送完回复数据的时间。
    那究竟是慢在了nginx还是上游服务器?

    log_format同时提供了$upstream_response_time字段,它是指从nginx向后端建立连接开始到接受完数据然后关闭连接为止的时间。
    那就是说:

    1. 如果两者相差很大,也即是$upstream_response_time数值比较小,则需要查看nginx模块配置或nginx与客户端的网络是否有性能瓶颈了。
    2. 如果 r e q u e s t t i m e 与 request_time与 requesttimeupstream_response_time相差不大,则可能是nginx连接上游服务器比较慢,或者上游服务比较慢,需要进入下一步应用层排查。

    案例2:nginx日志排查出网络问题

    一线上产品出现某个操作响应时间30%以上都大于2s,通过分析access.log发现 r e q u e s t t i m e 与 request_time与 requesttimeupstream_response_time相差不大,
    进一步检查nginx的配置,以及nginx服务器所在的交换机流量发现,nginx所在交换机流量基本快跑满了,导致nginx返回数据较慢。

    nginx层排查除了以上日志排查外,还需要关注nginx本身的配置,比如nginx worker_connections设置过小会导致响应时间长,tps上不去,具体可参考上一期《tps上不去》。

    应用层排查

    排除Nginx层的问题,那要着重定位应用层自身代码、或者第三方调用、或者数据库等其它依赖服务是否存在响应慢的情况。
    首先确认是否存在以下问题:

    确认应用服务是否有某些线程CPU使用率高,通过top -H可以方便实时查看

    确认线程是否存在异常状态,如频繁blocked、死锁等,推荐使用visualVM、Jconsole、jstack查看线程状态,进行线程dump

    连接数检查,应用层连接数设置过小,会导致响应时间长,tps上不去,可以参考上一期《tps上不去》问题

    如果有产品内部监控,如典型业务调用的处理时间、慢操作日志监控,那就比较方便了

    如果很不幸,监控数据很少,且现有数据难以分析,那推荐两个百试不爽的分析工具,Nprofile和Btrace。

    Btrace在线调试神器

    BTrace 是一款利用hotSpot虚拟机可以动态替换class的特点而完成的,可以对online的程序动态的改变类的行为, 进而进行线上调试的一个工具。
    也就是说可以不需要重启服务可以直接在线调试分析。关于Btrace的教程随意搜索就能找到很多。

    案例3:Btrace在线分析
    生产环境出现某种请求有30%的比例响应时间比较长,需要定位具体是哪个接口或调用响应时间长。
    1、首先要了解应用层的调用关系,我们对com.netease.XXX.usercenter.web.dwr.YYYBean进行跟踪,完成Btrace脚本:

    @BTrace
    public class LessonLearnRecordServiceImpl {

    @TLS
    static long beginTime;
    
    @OnMethod(clazz = "/com.netease.XXX.usercenter.web.dwr.YYYBean/", method = "/.+/")
    public static void traceExecuteBegin() {// 在方法btrace.test.MyBtraceTest.execute()执行之前进行监控。
        beginTime = timeMillis();
        // 监控行为是记录一个开始时间。
    }
    
    // OnMethod代表运行一个方法的时候进行监控,location @Location(Kind.RETURN)代表在方法返回的时候触发监控行为。
    @SuppressWarnings("deprecation")
    @OnMethod(
    clazz = "/com.netease.XXX.usercenter.web.dwr.YYYBean/",
    method = "/.+/",
    location = @Location(Kind.RETURN)
    )
    public static void traceExcute() {
    // 监控行为是根据开始时间计算出方法运行时间。
    print(strcat("entered ", name(probeClass())));
    print(strcat(".", probeMethod()));
    println(strcat(" taken : ",strcat(str(timeMillis() - beginTime), "ms")));
    }
    

    }
    2、获取服务的进程PID,启动Btrace agent:btrace
    查看生成的日志如下:

    entered com.netease.XXX.usercenter.web.dwr.YYYBean.updateVideoTime taken : 818ms
    entered com.netease.XXX.usercenter.web.dwr.YYYBean.updateVideoTime taken : 619ms
    entered com.netease.XXX.usercenter.web.dwr.YYYBean.updateVideoTime taken : 930ms
    entered com.netease.XXX.usercenter.web.dwr.YYYBean.updateVideoTime taken : 613ms
    entered com.netease.XXX.usercenter.web.dwr.YYYBean.updateVideoTime taken : 515ms
    entered com.netease.XXX.usercenter.web.dwr.YYYBean.updateVideoTime taken : 716ms
    观察日志发现updateVideoTime方法大部分调用时间大于500ms,基本能判断是该方法需要进行性能优化。

    Nprofile分析调用热点

    Nprofile也即是AJprofile,是由何卓斌开发的一个自身开销比较小,可以profile调用时间和调用热点的小工具。
    原理是在需要跟踪的函数调用前后通过AOP调用一些计时的代码,并进行一些简单的统计处理。
    使用说明参考:http://doc.hz.netease.com/pages/viewpage.action?pageId=25690763(内部资料)

    案例4: 循环调用导致响应时间长
    某web应用,一个Http get请求,性能测试最高tps240,平均响应时间接近1s,CPU使用偏高。不满足性能测试通过条件。
    对该接口进行profile:

    可以发现一次getMyCourse,会有十几次的getFirstLesson和getLastestLearnedLesson调用。
    经过确认,确实存在无用的循环调用问题。解决后性能有30%以上的提升。

    Nprofile堪称利器,在性能问题分析和定位中非常有效,且比Jprofiler轻便,开销小,对性能测试结果影响小。

    数据库层排查

    通常web应用会有大量的数据库操作,数据库性能对web应用的性能表现至关重要。如果应用层的分析发现大量线程
    等待数据库的响应,就需要对数据库层进行排查。最常见的数据库性能问题有:

    索引缺失或者索引建的不合理,sql语句不合理导致没有走索引,进而导致SQL的执行时间长

    SQL语句自身写的有问题,导致执行时间比较长

    锁等待和锁超时导致事务回滚以致于响应时间很长

    数据库的配置不合理,例如最大并发连接过小,bufferpool的设置过小等引起的性能问题

    案例5:未创建索引导致响应时间长,CPU飙高
    某接口tps只有150时,cpu使用率飚满,且响应时间大于1s。通过Nprofile分析,

    发现其中一个方法调用消耗了99%的CPU调用,该方法主要是进行数据库读操作,检查数据库发现未创建索引。
    解决后tps上升一倍,响应时间下降到250ms左右。

    数据层性能问题可以通过Mysql监控、或mysql-slow.log进一步详细分析。

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  • 响应时间:一般取平均响应时间 并发用户数:是指现实系统中操作业务的用户,在性能测试工具中,一般称为虚拟用户数(Virutal User)。 并发用户数和注册用户数、在线用户数的概念不同, 1、并发用户数一定会对...

    系统吞吐量几个重要参数:

    • TPS:每秒钟事务数量
    • 并发数: 系统同时处理的事务数
    • 响应时间:一般取平均响应时间

     

    并发用户数:是指现实系统中操作业务的用户,在性能测试工具中,一般称为虚拟用户数(Virutal User)。

    并发用户数和注册用户数、在线用户数的概念不同,

    1、并发用户数一定会对服务器产生压力的,

    2、而在线用户数只是 ”挂” 在系统上,对服务器不产生压力,

    3、注册用户数一般指的是数据库中存在的用户数。

     

    TPS:Transaction Per Second, 每秒事务数, 是衡量系统性能的一个非常重要的指标。

    TPS就是每秒事务数,但是事务是基于虚拟用户数的,

    假如1个虚拟用户在1秒内完成1笔事务,那么TPS明显就是1;

    如果 某笔业务响应时间是1ms,那么1个用户在1秒内能完成1000笔事务,TPS就是1000了;

    如果某笔业务响应时间是1s,那么1个用户在1秒内只能完 成1笔事务,要想达到1000TPS,至少需要1000个用户;

    因此可以说1个用户可以产生1000TPS,1000个用户也可以产生1000TPS,无非是看响应时间快慢。

     

    TPS = 并发用户数/(响应时间 + Thinktime)

     

    并发用户如何计算

     

    一、经典公式1:

    一般来说,利用以下经验公式进行估算系统的平均并发用户数和峰值数据

    1)平均并发用户数为 C = nL/T

    2)并发用户数峰值 C’ = C + 3*根号C

    C是平均并发用户数,n是login session的数量,L是login session的平均长度,T是值考察的时间长度

    C’是并发用户数峰值

     

    举例1,假设系统A,该系统有3000个用户,平均每天大概有400个用户要访问该系统(可以从系统日志从获得),对于一个典型用户来说,一天之内用户从登陆到退出的平均时间为4小时,而在一天之内,用户只有在8小时之内会使用该系统。

    那么,

    平均并发用户数为:C = 400*4/8 = 200

    并发用户数峰值为:C’ = 200 + 3*根号200 = 243

     

    举例2, 某公司为其170000名员工设计了一个薪酬系统,员工可进入该系统查询自己的薪酬信息,但并不是每个人都会用这个系统,假设只有50%的人会定期用改系统,这些人里面有70%是在每个月的最后一周使用一次该系统,且平均使用系统时间为5分钟。

    则一个月最后一周的平均并发用户数为(朝九晚五):

    n = 170000*0.5*0.7/5 = 11900

    C= 11900*5/60/8 = 124

     

    吞吐量计算为:F = Vu * R / T 单位为个/s

    F为事务吞吐量,Vu为虚拟用户数个数,R为每个虚拟用户发出的请求数,T为处理这些请求所花费的时间

     

    二、通用公式2:

    对绝大多数场景,我们用(用户总量/统计时间)*影响因子(一般为3)来进行估算并发量。

    比如,以乘坐地铁为例子,每天乘坐人数为5万人次,每天早高峰是7到9点,晚高峰是6到7点,根据8/2原则,80%的乘客会在高峰期间乘坐地铁,则每秒到达地铁检票口的人数为50000*80%/(3*60*60)=3.7,约4人/S,考虑到安检,入口关闭等因素,实际堆积在检票口的人数肯定比这个要大,假定每个人需要3秒才能进站,那实际并发应为4人/s*3s=12,当然影响因子可以根据实际情况增大!

     

    三、根据PV计算并发数公式:

    比如一个网站,每天的PV大概1000w,根据2/8原则,我们可以认为这1000w pv的80%是在一天的9个小时内完成的(人的精力有限),那么TPS为:

    1000w*80%/(9*3600)=246.92个/s,取经验因子3,则并发量应为:

    246.92*3=740

     

    四、根据TPS估计并发数:

    公式为 C = (Think time + 1)*TPS

     

    五、根据系统用户数计算:

    并发用户数 = 系统最大在线用户数的8%到12% 或 8%到15%

     

     

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    在这里插入图片描述

    一、动态过程和稳态过程

    1、动态过程(过渡过程或瞬态过程)
    • 在典型输入信号作用下,系统输出量从初始状态到最终状态的响应过程。当r(t)=1(t)时,系统响应可能为:
      在这里插入图片描述在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
    2、稳态过程(稳态响应)
    • 在典型输入信号作用下,当t→∞时的系统输出。它表征系统输出最终复现输入量的程度,用稳态性能指标描述
    3、动态性能与稳态性能
    • 动态性能:阶跃输入对系统来说是最严峻的工作状态。如果对于阶跃输入,系统的动态性能满足要求,那么系统在其他形式输入时,动态性能通常仍能满足要求
    • 稳态性能:描述稳态性能的一种性能指标是稳态误差。通常在阶跃函数、斜坡函数或加速度函数作用下计算
      在这里插入图片描述

    二、时域性能指标

    1、动态指标

    在阶跃输入作用下,测定或计算机系统的动态性能
    在这里插入图片描述

    • 上升时间tr:震荡——第一次上升到终值所需时间

    ​ 非震荡——从终值的10%上升到终值的90%所需的时间

    • 延迟时间td:指响应曲线第一次达到其稳态值一半时所需的时间

    • 峰值时间tp:响应超过其稳态值到达第一个峰值所需要的时间

    • 调节时间ts:响应到达并保持在【终值±5%终值】(或±2%)内所需的最短时间

    • 超调量σ:响应的最大偏离量h(tp)与稳态值h(∞)之差的百分比
      在这里插入图片描述
      tr、tp——评价系统起始段的响应速度

      σ——评价系统的阻尼程度

      ts——评价系统整个过渡过程的响应程度,是速度和阻尼程度的综合指标

    2、稳态指标
    • 描述系统稳态性能的一种性能指标,通常在典型输入作用下进行测定或计算。单位阶跃输入下的稳态误差也称为余差

      注意:性能指标是就稳定系统而言的

    三、一阶系统响应

    • 等价关系:系统对输入信号导数(积分)的响应,就等于系统对该输入信号响应的导数(积分)

      注意:积分常数由零初始条件确定。该结论可推广至高阶系统

    • 跟踪能力:阶跃输入:无稳态误差,既能够跟踪阶跃信号,跟踪速度取决于T

      ​ 斜坡输入:有位置误差,且稳态误差等于时间常数T

      ​ 加速度输入:稳态误差无穷大,即一阶系统不能跟踪加速度信号
      在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    四、二阶系统响应

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述

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  • 二阶系统的时间响应及动态性能(时域分析)

    千次阅读 多人点赞 2020-03-25 13:53:35
    1、二阶系统传递函数的标准形式 典型结构的二阶系统如下图: 其开环传函: 闭环传函: Φ(s)\Phi_{(s)}Φ(s)​为典型...注意当 ξ\xiξ不同时,特征根有不同的形式,系统的阶跃响应形式也不同,它的阶跃响应有...

    1、二阶系统传递函数的标准形式

    典型结构的二阶系统如下图:
    在这里插入图片描述
    其前向通道传函:
    在这里插入图片描述
    开环传函:
    在这里插入图片描述
    闭环传函:
    在这里插入图片描述
    Φ ( s ) \Phi_{(s)} Φ(s)为典型二阶系统传递函数的标准形式。 ξ \xi ξ 为阻尼比, ω n \omega _{n} ωn 为无阻尼自然震荡频率。这两个参数称为二阶系统的特征参数

    系统的特征方程:
    在这里插入图片描述
    特征根 :
    在这里插入图片描述
    注意当 ξ \xi ξ不同时,特征根有不同的形式,系统的阶跃响应形式也不同,它的阶跃响应有振荡和非振荡两种情况。
    在这里插入图片描述
    上面提到了极点(特征根)位置,说下系统稳定性的判别方法。当系统的极点位置都在复平面的左半平面时,则该系统稳定。 从上图看出只有当 ξ = 0 \xi=0 ξ=0 时系统是不稳定的。

    2、当 0 < ξ < 1 0<\xi<1 0<ξ<1 欠阻尼衰减振荡下的二阶系统性能指标

    单位阶跃输入信号下的性能指标 :

    超调量:
    在这里插入图片描述
    调节时间ts: t s = 3.5 ζ ω n t_{s}=\frac{3.5}{\zeta \omega _{n}} ts=ζωn3.5

    由上可见,如果无阻尼振荡频率 ω n \omega _{n} ωn一定的话,那么二阶系统的动态性能由 ζ \zeta ζ决定。
    工程上有个最佳阻尼系数 ζ = 0.707 = 2 2 \zeta=0.707=\frac{\sqrt{2}}{2} ζ=0.707=22
    。这个参数怎么确定的呢,往下分析。

    2.1、不同阻尼比对二阶系统动态性能的影响。

    例如:一个典型的二阶系统传函 Φ ( s ) = ω n 2 s 2 + 2 ζ ω n s + ω n 2 \Phi _{(s)}=\frac{\omega_{n} ^{2}}{s^{2}+2\zeta\omega _{n} s+\omega_{n} ^{2}} Φ(s)=s2+2ζωns+ωn2ωn2 ,我们令 ω n = 4 \omega_{n}=4 ωn=4,看 ξ \xi ξ为不同值的单位阶跃响应下的动态时间曲线。用MATLAB仿真下:
    在这里插入图片描述
    仿真程序如下:

    >> step(tf(4^2,[1,2*0*4,4^2]));
    axis([0 3 0 2.5])
    hold on
    step(tf(4^2,[1,2*1*4,4^2]));
    axis([0 3 0 2.5])
    hold on
    step(tf(4^2,[1,2*1.5*4,4^2]));
    axis([0 3 0 2.5])
    hold on
    step(tf(4^2,[1,2*0.8*4,4^2]));
    axis([0 3 0 2.5])
    hold on
    step(tf(4^2,[1,2*0.707*4,4^2]));
    axis([0 3 0 2.5])
    hold on
    step(tf(4^2,[1,2*0.5*4,4^2]));
    axis([0 3 0 2.5])
    hold on
    

    可以看出当 ζ = 0.707 \zeta=0.707 ζ=0.707 动态性能比较好,所以在工程上对二阶系统的整定为 ζ = 0.707 \zeta=0.707 ζ=0.707

    如果把典型结构的二阶系统化成尾1型:

    在这里插入图片描述
    那么K为开环放大系数,T表示时间常数。 上图在陈伯时的运动控制系统中被称为典型I型二阶系统。

    对应二阶系统的闭环传函标准型为:
    在这里插入图片描述
    w n = k T w_{n}=\sqrt{\frac{k}{T}} wn=Tk ξ = 1 2 1 K T \xi=\frac{1}{2}\sqrt{\frac{1}{KT}} ξ=21KT1 如果工程整定 ζ = 0.707 \zeta=0.707 ζ=0.707 。则 KT=0.5 。

    注意:

    • 按KT=0.5整定时,那么这个系统就是稳定的,并且在超调和稳定时间上都是最优的。
      其实在KT=0.5不变的情况下,K值越大,系统的带宽也大,响应越快;
    • 当KT=0.5时,系统的响应是有点超调的,如果对于一个不能有超调的系统来说,可以设置KT值小点,(比如KT=0.4;)牺牲点响应时间,来提高系统的稳定性。其实也就是调大点阻尼比来提高系统的稳定性。减小超调。
    • 系统的KT值过大(阻尼比过小),那么这个系统就容易出现震荡。
    • 其实为获得较好的动稳态性能,不管是几阶系统常常取阻尼比 ξ = 0.707 \xi=0.707 ξ=0.707 对应的参数,作为系统的整定

    在时域分析中系统的几个性能指标,如上升时间,峰值时间,调节时间,超调量都与我们讨论的自然震荡频率( w n w_{n} wn)和阻尼比( ξ \xi ξ)这两个特征参数相关。

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  • JAVA上百实例源码以及开源项目

    千次下载 热门讨论 2016-01-03 17:37:40
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    千次阅读 2018-09-09 20:29:20
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    万次阅读 多人点赞 2019-01-06 11:48:07
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  • 放大电路的频率响应

    千次阅读 2019-07-16 16:02:02
    一、放大电路的频率响应:在放大电路中,由于电抗元器件(电容、电感等)及半导体极间电容的存在,当输入信号的频率过低或过高时,不但放大倍数会变小,而且还会产生超前或滞后相移,说明放大倍数是信号频率的函数,...
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空空如也

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典型时间响应