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  • 点击上方“蓝字”带你去看小星星菜菜哥,请你看电影呀,...定义网站响应时间指系统对请求作出响应的时间。通俗来讲就是我们把网址输入进浏览器然后敲回车键开始一直到浏览器把网站内容呈现给用户这段时间。网...

    点击上方“蓝字”带你去看小星星

    菜菜哥,请你看电影呀,但是得帮我一个忙

    好呀,看什么?

    哥斯拉2:怪兽之王

    看过了~

    X战警:黑凤凰

    看过了

    追龙2和黑衣人呢?

    都看过了,你说帮什么忙吧

    我一个网站响应特别慢,你帮我优化一下呗,很简单

    你以为真的很简单吗?

    你以为真的很简单吗?

    定义

    网站响应时间是指系统对请求作出响应的时间。通俗来讲就是我们把网址输入进浏览器然后敲回车键开始一直到浏览器把网站的内容呈现给用户的这段时间。网站响应时间是越短越好,因为网站页面打开速度越快,就意味着我们的用户可以更快的访问站点或者我们的服务器。一般我们网站的响应时间保持在100~1000ms即可。1m=1000ms,打开速度越快对用户体验度越好。据说响应时间还会影响到网站SEO效果(请行业专家留言告诉我)。

    响应时间并不能直接反映网站性能的高低,但是在一定程度上反应了网站系统的处理能力,也是给用户最直观上的感受。如果网站的响应时间过长,比如10秒以上,用户的流失率会大大增加,所以把响应时间控制在一定范围内是提高用户体验度的第一要素。

    解决方案

    当用户请求一个网站数据的时候,实际上是发送了一个http请求,在宏观上可以分为两个部分:

    1. http请求到达目标网站服务器之前

    2. http请求到达目标网站服务器之后

    如果忽略其中硬件部分和部分细节,请求一个网站数据的大体过程如下图所示(其中CDN和缓存部分可以省略):

    我们要想缩短一个网站的响应时间,本质上是提高数据的返回速度,说的直白一点就是要把请求数据过程中的各个步骤提高速度,这样整体下来响应时间就会缩短。

    把数据放在离用户越近的地方响应时间越快

    客户端

    客户端是发起一个网站请求的源头,其实这个源头可以施加一定的策略来大大缩短某些数据的获取时间。其中最为常用的就是缓存,一些常用的,很少变动的资源缓存在客户端,不但能缩短获取资源的时间,而且在很大程度上能减轻服务端的压力。比如一些图片,css,js文件,甚至一些接口的数据或者整个网页内容都可以在客户端做缓存。另外http请求的合并也可以减少对服务端的请求次数,在一定程度上可以缩短请求的响应时间。

    DNS

    一般网站的访问方式都采用域名的方式(很少见IP方式),既然是域名就涉及到DNS解析速度的问题,如果DNS服务解析的速度比较慢,整体过程的响应时间也会加长,不过这个过程其实很少出现慢的问题(不是说没有)。DNS的解析过程可以查看这篇文章

    网络

    客户端获取到网站IP之后通过网卡把Http请求发送出去,目标地址为相应的网站服务器。在这个过程当中如果客户端和服务器端有一方带宽比较小的话,就会加大响应时间。我司曾经就因为服务器带宽过小导致客户端响应时间很长的情况,当时排查了很长时间才发现。

    当然网络是不可靠的,这个过程的响应时间其实取决于很多因素,比如路由器的路由策略是否最优,整个过程通过的网关数据量等。所以有很多网站其实是多地区多机房部署的,目的就是为了让用户通过很短的网络路径就能到达网站(其实这个过程运营商的选择也有影响)。

    网站

    当一个请求到达网站服务器,服务器便开始处理请求,一般会有专门处理业务请求的一个业务层,有的体现为rpc协议的微服务,有的体现为简单的一个代码分层。最终请求的数据会通过查询数据库来返回。其实这个过程和车站购票流程一样,每个窗口的处理能力是有限的,对应到服务器处理能力。由于这个原因,所以诞生了负载均衡的策略,核心思想就是:分。一台服务器不够,那就两台,三台,四台..... 直到并发的所有请求的响应时间都在可控范围之内。

    数据库的情况类似,一个数据库扛不住压力,就加到N个数据库分散压力。一个表扛不住压力,就把这个表拆分开,拆分成多个表,甚至拆分到多个不同服务器数据库,这就是我们常用的拆表策略。有的时候在同一个数据库中进行表拆分,性能的提升并非最大化,因为一台服务器的磁盘IO是有上限的,就算拆成100个表,还是在同一个物理磁盘上,当然这样可缓解锁单表的情况。

    现在有很多的场景采用NOsql代替关系型数据库来缩短响应时间,在正常情况下,由于关系型数据库的本身因素在特定场景下的读写速度比Nosql要慢很多,所以系统设计初期,可以考虑采用关系型数据库和Nosql混用的方案。

    缓存

    当并发的请求到达一定程度,瓶颈大部分情况下发生在DB层面,甚至DB无论怎么优化总有上限。为了避免频繁查询数据库产生瓶颈,诞生了缓存。在访问数据库之前加入了缓存层,当然这里的缓存采用的方案在数据的响应时间上要比数据库小很多,比如常用的redis,Memcache,但是这些第三方的缓存组件还是要走网络,比起进程内的缓存还是要慢的多。详情请参考以前文章

    现在一般流行的设计在网站层和服务层都有缓存策略,只不过缓存的数据和策略有所不同,但是最终目的都是为了加快请求的响应。当然加了缓存之后,数据的一致性需要仔细设计才可以,如果发生数据不一致的情况,程序员可能要背锅了。

    缓解数据库压力并不是引入缓存的唯一因素。

    CDN加速

    一些小厂可能用不到cdn,但是cdn带来的加速还是很客观的。cdn依靠部署在各地的边缘服务器,通过中心平台的负载均衡、内容分发、调度等功能模块,使用户就近获取所需内容,降低网络拥塞,提高用户访问响应速度和命中率。CDN就是把离用户最近的数据返回给用户。

    写在最后

    程序异步化其实并不能缩短响应时间,但是对提高吞吐量有很大作用。

    开头的那些电影我真的都看过了

    - To Be Continued -

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    好文章,我在看❤️

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  • 什么是性能?时间倒数 对于计算机性能,我们需要有个标准来衡量。...我们一般把性能,定义响应时间倒数,也就是:性能 = 1/ 响应时间 计算机计时单位:CPU 时钟 虽然时间一个很自然用来衡

    什么是性能?时间的倒数

    对于计算机的性能,我们需要有个标准来衡量。这个标准中主要有两个指标。
    第一个是响应时间(Response time)或者叫执行时间(Execution time)。想要提升响应时间这个性能指标,你可以理解为让计算机“跑得更快”。
    在这里插入图片描述
    第二个是吞吐率(Throughput)或者带宽(Bandwidth),想要提升这个指标,你可以理解为让计算机“搬得更多”。在这里插入图片描述
    我们一般把性能,定义成响应时间的倒数,也就是:性能 = 1/ 响应时间

    计算机的计时单位:CPU 时钟

    虽然时间是一个很自然的用来衡量性能的指标,但是用时间来衡量时,有两个问题。第一个就是时间不“准”。如果用你自己随便写的一个程序,来统计程序运行的时间,每一次统计结果不会完全一样。有可能这一次花了 45ms,下一次变成了 53ms。其次,即使我们已经拿到了 CPU 时间,我们也不一定可以直接“比较”出两个程序的性能差异。即使在同一台计算机上,CPU 可能满载运行也可能降频运行,降频运行的时候自然花的时间会多一些。
    Linux 下有一个叫 time 的命令,可以帮我们统计出来,同样的 Wall Clock Time 下,程序实际在 CPU 上到底花了多少时间。
    我们简单运行一下 time 命令。它会返回三个值,第一个是real time,也就是我们说的 Wall Clock Time,也就是运行程序整个过程中流逝掉的时间;第二个是user time,也就是 CPU 在运行你的程序,在用户态运行指令的时间;第三个是sys time,是 CPU 在运行你的程序,在操作系统内核里运行指令的时间。而程序实际花费的 CPU 执行时间(CPU Time),就是 user time 加上 sys time。
    可以看到,实际上程序用了 0.101s,但是 CPU time 只有 0.031+0.016 = 0.047s。运行程序的时间里,只有不到一半是实际花在这个程序上的。
    可以看到,实际上程序用了 0.045s,但是 CPU time 只有 0.015+0.002 = 0.017s。运行程序的时间里,只有不到一半是实际花在这个程序上的。
    我们需要对“时间”这个我们可以感知的指标进行拆解,把程序的 CPU 执行时间变成 CPU 时钟周期数(CPU Cycles)和 时钟周期时间(Clock Cycle)的乘积。
    程序的 CPU 执行时间 =CPU 时钟周期数×时钟周期时间=指令数×每条指令的平均时钟周期数(Cycles Per Instruction,简称 CPI)x时钟周期时间

    总结

    • 性能:1/响应时间
    • 程序的CPU执行时间=指令数x每条指令的平均周期数x时钟周期时间
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  • 测试覆盖

    2011-10-28 11:16:51
    当记者问到迈捷实施软件测试时遇到最大障碍是什么时,武友文很爽快回答到: “一是客户意识,二是我们派出项目实施人员素质问题。”  实施软件评测项目时,客户要有接受管理软件开发流程意识。  ...
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    TI高精度实验室-运算放大器-第六节-压摆率

    首先来看什么是压摆率 压摆率被定义为运放输出电压可以达到的 最大摆动速率 它以 V/us 为单位 测量压摆率时可以在运放的输入端 加入一个较大的阶跃信号 比如 1V 幅值 然后测量输出端的电压摆动 即测量输出电平从最终输出量的 10% 增加到 90% 时的时间间隔 有些运放的数据手册中 会专门给出压摆率指标 有些则用大信号的阶跃响应来代替 在这个例子中 我们可以看到 输出电压满幅为 10V 满幅的 10% 和 90% 对应的电平 分别为 1V 和 9V 它们之间的上升时间为 0.25 微秒 从而可以计算出这里的压摆率为 29V/us 压摆率主要描述了 运放在大信号输入时的响应指标
    在这里插入图片描述

    让我们先来复习一些基础知识 这个等式描述的是流经电容器的电流 等于电容器容值乘以电容器两端电压 随时间的变化率 当电流恒定时 电容器两端电压将会随着时间成线性变化 从而可以表示为v=mt 其中 v(t) 是电压的瞬时值 m 是图中直线的斜率 压摆率是运放的一个很重要的参数 下面我们等效画出运放的输入极和放大极 输入极有个跨导增益 gm 它把运放差分对管输入的电压 转化为本极的输出电流 Iout Iout 流入放大极 并对放大极的密勒电容 即图中的 Cc 进行充电 根据上一页幻灯片的说明 当 Iout 是常数时 Cc 两端电压将会线性增加 对于缓慢变化的信号 Iout 远小于本极的饱和输出电流 Iout(max) 这说明 Iout 会随着输入差分电压而变化 但对于快速变化的大信号 Iout 将会达到其饱和电流值 在这个例子中 Iout 饱和后运放的输入 将不再是虚短路 即运放的正负输入端引脚间的电压不再相等 因为 Iout 达到饱和成为常数 Cc 两端的电压 Vout 将会随时间以固定斜率线性增加 此时就认为运放达到压摆极限 即其输出转换速度达到了最快
    在这里插入图片描述

    体效应(body effect) 是一种常见的影响压摆率的效应 通过改变共模电压 体效应使放大器的压摆率降低 这种影响在同相输入结构的运放电路中尤其明显 因为此时共模电压会随输入电压的变化而变化 对同相放大电路 共模电压越高压摆率越低 一般放大器的压摆率都是在同相电路下测试的 即在最坏条件下测试的
    在这里插入图片描述

    我们此处假设晶体管为 PMOS 即 P 型 MOSFET 图中所示为典型的 PMOS 横截面 它在 P 型的硅基片上 嵌入了 N 型井作为衬底 在衬底两端各嵌入了 P 型的源极和漏极 从图中可见 在 P 型硅基片 和 N 型衬底之间会形成一个二极管 通常这个二极管是反偏的 当改变芯片工作时的共模电压 即改变二极管 PN 结两端电压时 因为 pn 结耗尽层宽度变化 结电容大小也会发生变化 我们重新回顾一下运放的输入级 来看看体效应电容对压摆率的影响 和前面的视频教程一样 我们在运放输入引脚之间 施加一个大阶跃信号 图中左边的 PMOS 截止 右边 PMOS 导通 从而输入级的所有电流 Iinput 从右边 PMOS 流过造成 Iout 饱和 运放输出达到压摆率上限 然而 一端接地的体效应电容 为 Iout 提供了另一条支路 使得流入密勒电容的电流减小 因为密勒电容两端的电压 和流经电容的电流呈线性关系 所以体效应电容造成的分流 使运放的压摆率降低 在这个例子中 体效应电容和密勒电容都等于 20pF 所以 Iout 是 Iinput 的一半 根据压摆率=Iout/Cc 可知 运放的压摆率也是没有体效应电容时的一半 通过充电 体效应电容两端电压最后会等于共模电压
    在这里插入图片描述

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  • 什么我们关注看板方法?

    千次阅读 2019-05-17 09:22:46
    如今,无论敏捷与否各种企业都在寻找更卓有成效方法来管理优先级变化、提高生产、改善工作能见度、提升团队士气、获得更快市场投放时间,变得更加精益。 但是,Tower Watson一项研究显示,只有...

    为什么我们关注看板方法?

    反观近年,越来越多的企业开始重组组织结构、重定义角色和职能。为何为之?

    答案是为了适应于新的商业环境。为了更加敏捷;为了减少官僚主义和成本。为了能够更加快速响应客户所需。

    如今,无论敏捷与否的各种企业都在寻找更卓有成效的方法来管理优先级变化、提高生产率、改善工作能见度、提升团队士气、获得更快的市场投放时间,变得更加精益。

    但是,Tower Watson的一项研究显示,只有25%的变革管理行为获得了长期的成功。

    根据《敏捷状况》的第八版报告,53%的企业遇到了无法改变企业文化、42%的企业承认他们遇到了变革阻力,35%的企业称他们遇到的难题是试图在非敏捷的框架中运用敏捷元素。



    在21世纪,革命所带来的是阻力,而不是改进。

    组织结构变化总是很困难。如今采用截然不同的工作方式注定遇到阻力然后失败。

    看板方法(Kanban)是一种用来管理组织变革的方法。它专注于客户价值的流动与交付,从而帮助组织渐进变革。看板方法首要的两个原则是:

    从你正在做的状态开始

    追求增量和演进的变革。

    变革发生在组织中大多数人希望它们发生的时候。

    “看板方法如水”。 [D. J. Anderson; 引用了李小龙的话:“Be like water”]

    看板方法没有指定专门的实践和角色,因为其中暗含的规则会增加阻力。看板方法通过透明度和共享能见度暴露工作流中的问题、浪费、瓶颈,从而使组织能够发展出最合适的解决途径。


    如果你看不到,你就无法控制

    对采用敏捷的最大担忧,30%的企业表示是缺少前期计划,30%的企业表示没有管理控制,还有28%的企业表示是管理层的反对。

    基于抽象数字信息管理项目和服务,需要非常明智的技巧和深入的环境理解。当必须要快速进行正确的决策,一个可视看板墙就是最好的支持,它会一下子让你看到每项正在开展的工作的状态和紧急程度、资源使用程度以及工作流程中的阻塞。此外,相同的信息对管理层、团队以及其他可以帮助定义正确方法的干系人实时可用。

    透明度和能见度 是看板方法的精髓。它们对于快速定位工作流程中的问题和多余工作至关重要,并且会带来共同工作愿景、协作、自组织和结果导向等正面效应。

    此外,通过看板方法的第五个核心实践实现反馈循环将可视化控制与透明度结合,可以帮助组织从经验中获得进步,成为学习型组织。


    感受你的真实数据的能量

    你的客户需要一个快速估算,以便决定一个订单“接受/拒绝”;一个项目必须估算预算和时间以便能够全权开发。

    估算需要时间,并且(通常)是错的。

    看板方法建议从你的真实数据中获得利益。更确切的说,要知道你的各种工作类型和服务分类的交付时间(前置时间),以及团队的能力。然后利用这些数据的组合在一个特定的环境中开展可靠的计划和可持续的业务。

    累积流图是适用于任何团队进行实时管理的核心工具,它能够对潜在的延期、未完成的工作的堆积和不稳定的流进行警告。

    看板方法的度量以实用为前提,专注于工作与其自身目的的匹配:

    • 从客户角度:及时交付、可预测、服务质量
    • 从组织角度:遵守交付期限、资源利用率、绩效
    • 对业务角度:高效、可持续性、适应性

    平衡需求和能力

    限制在制品数量 在看板系统中确保了正在开展的工作不会超过团队产能,避免因此造成的人员过载和负载不均衡。

    另一方面,对服务类型进行定义根据业务目标勾勒出了需求的分类、处理每种类别的优先级和规则。

    将这些放在一起促进了将团队产能分配到不同需求类型进行服务。


    Stop starting, start finishing!

    “多任务工作者会丧失40%的生产力并增加50%的错误” 像CPU一样,在各个线程之间切换

    看板方法核心实践 限制在制品数量(WIP) 直接解决了多任务问题。对整个看板系统的WIP限制保证了流的平滑,改善了整体效率和服务质量。

    专注于最小可售功能Minimal Marketable Feature (MMF) 将工作拆解为更小的组件。成功完成客户增值功能,会提升客户满意度,为进行中的工作带来有价值的反馈,以帮助其能够很好的准时完成。


    看板方法是通向精益的方法

    技术企业正不断意识到对新的工作和管理方式的需要。因此,我们接触到了现代管理方法、第二代敏捷方法、精益-Scrum、精益产品开发等。

    看板方法是一种用来改善工作的精益方法。看板系统是一种将价值流、在制品、工作类型和风险可视化的拉动系统。

    看板方法的核心实践中限制在制品数量、管理流并协同改善,经验性演进 维持持续流动地向客户交付价值并对其进行持续改进。


    看板方法适用于我的组织吗?

    说到方法,咨询顾问通常给出的回答是“这要看,如果你的组织是A类型的,你的项目是B和C类型的,你的客户需要D,那么适用于你的环境的方法是M和N”。

    对于看板方法,答案就要简单许多:如果你需要得到看板方法带来的好处,就开始用吧。 它在大团队和小团队、CMMI和敏捷企业中、在项目开发和运营中都能很好发挥作用。

    值得一提的是,为了将一个组织带到更好的状态,需要对组织变革进行适当的管理,发展出能够成功管理变化着的需求的能力,保持稳定的工作步调,从经验中学习并逐渐演进。

    看板方法定位于所有这些方面并且可以用于任何正在试图逐步改进的环境中。

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