精华内容
下载资源
问答
  • # 网络网络、互联网络、企业级经典网络拓扑和家庭网络# 互联网...Hub、交换机 Switch 和路由器 Router# 计算机网络性能指标速率 带宽 吞吐量 时延/延时时延(传播时延)带宽积 往返时间 往返时间带宽积网络利用率 传...

    # 网络

    网络、互联网络、企业级经典网络拓扑和家庭网络

    # 互联网服务提供商

    基于ISP和IXP的多层结构

    # OSI 参考模型

    程序员    :应用层、表示层、会话层、传输层

    网络工程师:网络层和数据链路层

    通信工程师:物理层

    # 组网设备

    集线器 Hub、交换机 Switch 和路由器 Router

    # 计算机网络性能指标

    速率 带宽 吞吐量 时延/延时

    时延(传播时延)带宽积 往返时间 往返时间带宽积

    网络利用率 传输效率

    # 网络分类

    局域网 广域网 城域网

    个人局域网 公用网 专用网

    # 三层典型网络架构

    接入层 汇聚层 核心层

    6b59ddffaff3aec0e335d4260bd24743.png

    2b2c97ec32635b1a351616bc9600cc7f.png

    95fe2011962f306dbb31fca4375f3763.png

    ======================

    01. 计算机网络原理 课程介绍

    02. 认识网络、互联网络、企业级经典网络拓扑和家庭网络

    03. 互联网发展的三个阶段 基于ISP和IXP的多层结构

    04. 当前现状ISP典型架构 计算机网络在我国的发展

    05. 通信分层的好处:行业标准化即每一层的变化,不影响其它层

    06. OSI参考模型详细讲解

    07. 不同编码方式保存文本大小和显示区别,与像素表示方式

    08. 搭建实验环境,Windows和Linux捕获ICMP数据包

    09. 抓包显示文件内容,理解表示层

    10. 通过传输层(第4层)查看否有不明连接(即是否中木马病毒)

    11. 网络层数据跟踪实验(第三层)

    12. 数据链路层和物理层,职业方向与OSI模型对应关系

    13. 根据OSI参考模型指导网络排错-物理层制作网线

    14. 根据OSI参考模型指导网络排错-数据链路层四种可能错误

    15. 根据OSI参考模型指导网络排错-网络层三种可能错误

    16. 根据OSI模型深入考虑网络安全

    17. 根据OSI模型,捕获信息包观察分层状况

    18. 简单描述TCPIP通信过程,理清基本概念和专业名词

    19. 集线器、交换机和路由器 工作层面

    20. 计算机网络性能指标:速率-1

    21. 计算机网络性能指标:带宽-2

    22. 计算机网络性能指标:吞吐量-3

    23. 计算机网络性能指标:传播时延-4.1

    24. 计算机网络性能指标:发送时延-4.2

    25. 计算机网络性能指标:排队延迟、处理延迟和总延时相关-4.3 4.4 4.5

    26. 计算机网络性能指标:时延带宽积-5

    27. 计算机网络性能指标:往返时间、往返时间带宽积-6

    28. 计算机网络性能指标:网络利用率-7

    29. 网络分类:局域网 广域网 城域网 个人局域网;公用网 专用网

    30. 接入层 汇聚层 二层典型网络架构

    31. 接入层 汇聚层 核心层 三层典型网络架构

    32. 习题详解

    展开全文
  • 吞吐量:主机之间实际的传输速率,被称为吞吐量,不仅仅衡量带宽,还衡量CPU的处理能力,网络拥堵程度及报文中数据字段的占有份额。说的通俗一点,就是单位时间内某个(信道。端口)实际的数据量,可以理解为实际的...

    带宽:计算机网络中的主机在数字信道上,单位时间内从一段传送到另一端的最大数据量,即最大速率。是对链路性能的描述,是指链路所能接收的最大速率。

    速率:在数据传输中,两个设备之间数据流动的物理速度成为传输速率,单位为bps。我们平常说的速率是额定速率。就相当于是数据传输的理想状况。

    吞吐量:主机之间实际的传输速率,被称为吞吐量,不仅仅衡量带宽,还衡量CPU的处理能力,网络拥堵程度及报文中数据字段的占有份额。说的通俗一点,就是单位时间内某个(信道。端口)实际的数据量,可以理解为实际的带宽。就是实际状况。

    举个例子:

            一个供水管,假设管子中有流动的水,这里的水为数据。单位时间内,从管子的某个横截面就是速率,即单位时间内传送的数据量。当管子充满水的时候,管子的某个横截面就是最大速率,即带宽。

     

    展开全文
  • GC对吞吐量的影响

    2021-02-28 14:39:29
    英文原文链接,译文链接,原文作者:Nikita Salnikov-Tarnovski,译者:有孚在看内存管理术语表的时候偶然发现了”Pig in the Python(注:有点像中文里的贪心不足蛇吞象)”的定义,于是便有了这篇文章。表面上看,这...

    英文原文链接,译文链接,原文作者:Nikita Salnikov-Tarnovski,译者:有孚

    在看内存管理术语表的时候偶然发现了”Pig in the Python(注:有点像中文里的贪心不足蛇吞象)”的定义,于是便有了这篇文章。表面上看,这个术语说的是GC不停地将大对象从一个分代提升到另一个分代的情景。这么做就好比巨蟒整个吞食掉它的猎物,以至于它在消化的时候都没办法移动了。

    f6822d26c5160f3c2517170e1b19fcc9.png

    在接下来的这24个小时里我的头脑中充斥着这个令人窒息的巨蟒的画面,挥之不去。正如精神病医生所说的,消除恐惧最好的方法就是说出来。于是便有了这篇文章。不过接下的故事我们要讲的不是蟒蛇,而是GC的调优。我对天发誓。

    大家都知道GC暂停很容易造成性能瓶颈。现代JVM在发布的时候都自带了高级的垃圾回收器,不过从我的使用经验来看,要找出某个应用最优的配置真是难上加难。手动调优或许仍有一线希望,但是你得了解GC算法的确切机制才行。关于这点,本文倒是会对你有所帮助,下面我会通过一个例子来讲解JVM配置的一个小的改动是如何影响到你的应用程序的吞吐量的。

    示例

    我们用来演示GC对吞吐量产生影响的应用只是一个简单的程序。它包含两个线程:

    PigEater – 它会模仿巨蟒不停吞食大肥猪的过程。代码是通过往java.util.List中添加 32MB字节来实现这点的,每次吞食完后会睡眠100ms。

    PigDigester – 它模拟异步消化的过程。实现消化的代码只是将猪的列表置为空。由于这是个很累的过程,因此每次清除完引用后这个线程都会睡眠2000ms。

    两个线程都会在一个while循环中运行,不停地吃了消化直到蛇吃饱为止。这大概得吃掉5000头猪。

    package eu.plumbr.demo;

    public class PigInThePython {

    static volatile List pigs = new ArrayList();

    static volatile int pigsEaten = 0;

    static final int ENOUGH_PIGS = 5000;

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

    new PigEater().start();

    new PigDigester().start();

    }

    static class PigEater extends Thread {

    @Override

    public void run() {

    while (true) {

    pigs.add(new byte[32 * 1024 * 1024]); //32MB per pig

    if (pigsEaten > ENOUGH_PIGS) return;

    takeANap(100);

    }

    }

    }

    static class PigDigester extends Thread {

    @Override

    public void run() {

    long start = System.currentTimeMillis();

    while (true) {

    takeANap(2000);

    pigsEaten+=pigs.size();

    pigs = new ArrayList();

    if (pigsEaten > ENOUGH_PIGS) {

    System.out.format("Digested %d pigs in %d ms.%n",pigsEaten, System.currentTimeMillis()-start);

    return;

    }

    }

    }

    }

    static void takeANap(int ms) {

    try {

    Thread.sleep(ms);

    } catch (Exception e) {

    e.printStackTrace();

    }

    }

    }

    现在我们将这个系统的吞吐量定义为“每秒可以消化的猪的头数”。考虑到每100ms就会有猪被塞到这条蟒蛇里,我们可以看到这个系统理论上的最大吞吐量可以达到10头/秒。

    GC配置示例

    我们来看下使用两个不同的配置系统的表现分别是什么样的。不管是哪个配置,应用都运行在一台拥有双核,8GB内存的Mac(OS X10.9.3)上。

    第一个配置:

    4G的堆(-Xms4g -Xmx4g)

    使用CMS来清理老年代(-XX:+UseConcMarkSweepGC)使用并行回收器清理新生代(-XX:+UseParNewGC)

    将堆的12.5%(-Xmn512m)分配给新生代,并将Eden区和Survivor区的大小限制为一样的。

    第二个配置则略有不同:

    2G的堆(-Xms2g -Xmx2g)

    新生代和老年代都使用Parellel GC(-XX:+UseParallelGC)

    将堆的75%分配给新生代(-Xmn 1536m)

    现在是该下注的时候了,哪个配置的表现会更好一些(就是每秒能吃多少猪,还记得吧)?那些把筹码放到第一个配置上的家伙,你们一定会失望的。结果正好相反:

    第一个配置(大堆,大的老年代,CMS GC)每秒能吞食8.2头猪

    第二个配置(小堆,大的新生代,Parellel GC)每秒可以吞食9.2头猪

    现在我们来客观地看待一下这个结果。分配的资源少了2倍但吞吐量提升了12%。这和常识正好相反,因此有必要进一步分析下到底发生了什么。

    分析GC的结果

    原因其实并不复杂,你只要仔细看一下运行测试的时候GC在干什么就能发现答案了。这个你可以自己选择要使用的工具。在jstat的帮助下我发现了背后的秘密,命令大概是这样的:

    jstat -gc -t -h20 PID 1s

    通过分析数据,我注意到配置1经历了1129次GC周期(YGCT_FGCT),总共花了63.723秒:

    Timestamp S0C S1C S0U S1U EC EU OC OU PC PU YGC YGCT FGC FGCT GCT

    594.0 174720.0 174720.0 163844.1 0.0 174848.0 131074.1 3670016.0 2621693.5 21248.0 2580.9 1006 63.182 116 0.236 63.419

    595.0 174720.0 174720.0 163842.1 0.0 174848.0 65538.0 3670016.0 3047677.9 21248.0 2580.9 1008 63.310 117 0.236 63.546

    596.1 174720.0 174720.0 98308.0 163842.1 174848.0 163844.2 3670016.0 491772.9 21248.0 2580.9 1010 63.354 118 0.240 63.595

    597.0 174720.0 174720.0 0.0 163840.1 174848.0 131074.1 3670016.0 688380.1 21248.0 2580.9 1011 63.482 118 0.240 63.723

    第二个配置一共暂停了168次(YGCT+FGCT),只花了11.409秒。

    Timestamp S0C S1C S0U S1U EC EU OC OU PC PU YGC YGCT FGC FGCT GCT

    539.3 164352.0 164352.0 0.0 0.0 1211904.0 98306.0 524288.0 164352.2 21504.0 2579.2 27 2.969 141 8.441 11.409

    540.3 164352.0 164352.0 0.0 0.0 1211904.0 425986.2 524288.0 164352.2 21504.0 2579.2 27 2.969 141 8.441 11.409

    541.4 164352.0 164352.0 0.0 0.0 1211904.0 720900.4 524288.0 164352.2 21504.0 2579.2 27 2.969 141 8.441 11.409

    542.3 164352.0 164352.0 0.0 0.0 1211904.0 1015812.6 524288.0 164352.2 21504.0 2579.2 27 2.969 141 8.441 11.409

    考虑到两种情况下的工作量是等同的,因此——在这个吃猪的实验中当GC没有发现长期存活的对象时,它能更快地清理掉垃圾对象。而采用第一个配置的话,GC运行的频率大概会是6到7倍之多,而总的暂停时间则是5至6倍。

    说这个故事有两个目的。第一个也是最主要的一个,我希望把这条抽风的蟒蛇赶紧从我的脑海里赶出去。另一个更明显的收获就是——GC调优是个很需要技巧的经验活,它需要你对底层的这些概念了如指掌。尽管本文中用到的这个只是很平常的一个应用,但选择的不同结果也会对你的吞吐量和容量规划产生很大的影响。在现实生活中的应用里面,这里的区别则会更为巨大。因此,就看你如何抉择了,你可以去掌握这些概念,或者,只关注你日常的工作就好了,让Plumbr来找出你所需要的最合适的GC配置吧。

    本文最早发表于我的个人博客Java译站

    d0c1501a6d8bb921cf36400dc89de69f.png

    展开全文
  • 吞吐量定义百科吞吐量是指对网络、设备、端口、虚电路或其他设施,单位时间内成功地传送数据的数量(以比特、字节、分组等测量)。以上的定义比较宽泛,定义到网站或者接口的吞吐量是这样的:吞吐量是指系统在单位时间...

    吞吐量定义

    百科

    吞吐量是指对网络、设备、端口、虚电路或其他设施,单位时间内成功地传送数据的数量(以比特、字节、分组等测量)。

    以上的定义比较宽泛,定义到网站或者接口的吞吐量是这样的:吞吐量是指系统在单位时间内处理请求的数量。这里有一个注意点就是单位时间内,对于网站的吞吐量这个单位时间一般定义为1秒,也就是说网站在一秒之内能处理多少http(https/tcp)请求。与吞吐量对应的衡量网站性能的还有响应时间、并发数、QPS每秒查询率。

    响应时间是一个系统最重要的指标之一,它的数值大小直接反应了系统的快慢。响应时间是指执行一个请求从开始到最后收到响应数据所花费的总体时间。

    并发数是指系统同时能处理的请求数量,这个也是反应了系统的负载能力。

    每秒查询率(QPS)是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准,在因特网上,作为域名系统服务器的机器的性能经常用每秒查询率来衡量。对应fetches/sec,即每秒的响应请求数,也即是最大吞吐能力。

    我们以高速收费站为例子也许更直观一些,吞吐量就是一天之内通过的车辆数,响应时间就是车速,并发数就是高速上同时奔跑的汽车数。由此可见其实以上几个指标是有内在联系的。比如:响应时间缩短,在一定程度上可以提高吞吐量。

    其实以上几个指标主要反映了两个概念:

    系统在单位时间之内能做多少事情

    系统做一件事情需要的时间

    提高吞吐量

    以下场景都是在假设程序不发生异常的情况下

    服务器(进程)级别

    服务器级别增加网站吞吐量也是诸多措施中最容易并且是效果最好的,如果一个网站能通过增加少量的服务器来提高吞吐量,菜菜觉得是应该优先采用的。毕竟一台服务器的费用相比较一个程序员费用来说要低的多。但是有一个前提,就是你的服务器是系统的瓶颈,网站系统之后的其他系统并非瓶颈。如果你的系统的瓶颈在DB或者其他服务,盲目的增加服务器并不能解决你的问题。

    通过增加服务器来解决你的网站瓶颈,意味着你的网站需要做负载均衡,如果没有运维相关人员,你可能还得需要研究负载均衡的方案,比如LVS,Nginx,F5等。我曾经面试过很多入道不久的同学,就提高吞吐量问题,如果没有回答上用负载均衡方案的基本都pass了,不要说别的,这个方案就是一个基础,就好比学习一个语言,你连最基本的语法都不会,我凭什么让你通过。有喷的同学可以留言哦

    其实现在很多静态文件采用CDN,本质上也可以认为是增加服务器的策略

    线程级别

    当一个请求到达服务器并且正确的被服务器接收之后,最终执行这个请求的载体是一个线程。当一个线程被cpu载入执行其指令的时候,在同步的状态下,当前线程会阻塞在那里等待cpu结果,如果cpu执行的是比较慢的IO操作,线程会一直被阻塞闲置很长时间,这里的很长是对比cpu的速度而言,如果你想有一个直观的速度对比,可以去查看菜菜以前的文章:

    高并发下为什么更喜欢进程内缓存

    当一个新的请求到来的时候,如果没有新的线程去领取这个任务并执行,要么会发生异常,要么创建新的线程。线程是一种很稀缺的资源,不可能无限制的创建。这种情况下我们就要把线程这种资源充分利用起来,不要让线程停下来。这也是程序推荐采用异步的原因,试想,一个线程不停的在工作,遇到比较慢的IO不会去等待结果,而是接着处理下一个请求,当IO的结果返回来得到通知的时候,线程再去取IO结果,岂不是能在相同时间内处理更多的请求。

    程序异步化(非阻塞)会明显提高系统的吞吐量,但是响应时间可能会稍微变大

    还有一点,尽量减少线程上线文在cpu的切换,因为线程上线文切换的成本也是比较大的,在线程切换的时候,cpu需要把当前线程的上下文信息记录下来用以下次调用的时候使用,然后把新线程的上下文信息载入然后执行。这个过程相对于cpu的执行速度而言,要慢很多。

    不要拿Golang反驳以上观点,golang的协程虽然是用户级别比线程更小的载体,但是最终和Cpu进行交互的还是线程。

    Cpu级别

    在讲cpu级别之前,如果有一定的网络模型的基础,也许会好一些。这里大体阐述一下,现代操作系统都采用虚拟寻址的方式,它的寻址空间(虚拟存储空间)为4G(2的32次方)。操作系统将虚拟空间分为两类:内核空间和用户空间。内核空间独立于用户空间,有访问受保护的内存空间、IO设备的权限(所有的用户空间共享)。用户空间就是我们的应用程序运行的空间,其实用户空间并没有操作各种IO设备的权限,像我们平时读取一个文件,本质上是委托内核空间去执行读取指令的,内核空间读取到数据之后再把数据复制到程序运行的空间,最后应用程序再把数据返回调用方。

    1460000020672251

    通过上图大体可以看出,内核会为每个I/O设备维护一个buffer(同一个文件描述符读和写的buffer不同),应用程序发出一个IO操作的指令其实通过了内核空间和用户空间两个部分,并且发生了数据的复制操作。这个过程其实主要包含两个步骤:

    用户进程发出操作指令并等待数据

    内核把数据返回给用户进程(buffer的复制操作)

    根据这两个操作的不同表现,所以IO模型有了同步阻塞,同步非阻塞,异步阻塞,异步非阻塞的概念,但是这里并非此文的重点,所以不在展开详细介绍。

    利用cpu提高系统吞吐量主要目标是提高单位时间内cpu运行的指令数,避免cpu做一些无用功:

    cpu负责把buffer的数据copy到应用程序空间,应用程序再把数据返回给调用方,假如这个过程发生的是一次Socket操作,应用程序在得到IO返回数据之后,还需要网卡把数据返回给client端,这个过程又需要把刚刚得到的buffer数据再次通过内核发送至网卡,通过网络传送出去。由此可见cpu把buffer数据copy到应用程序空间这个过程完全没有必要,在内核空间完全可以把buffer数据直接传输至网卡,这也是零拷贝技术要解决的问题。具体的零拷贝技术在这里不再展开。

    不要让任何设备停下来,不要让任何设备做无用功

    通过增加cpu的个数来增加吞吐量

    网络传输级别

    至于网络传输级别,由于协议大部分是Tcp/ip,所以在协议传输方面优化的手段比较少,但是应用程序级别协议可以选择压缩率更好的,比如采用grpc会比单纯的http协议要好很多,http2 要比http 1.1要好很多。另外一方面网卡尽量加大传输速率,比如千兆网卡要比百兆网卡速度更快。由于网络传输比较偏底层,所以人工干预的切入点会少很多。

    最后总结

    大部分程序员都是工作在应用层,针对应用级别代码能提高吞吐量的建议:

    加大应用的进程数,增加并发数,特别在进程数是瓶颈的情况下

    优化线程调用,尽量池化。

    应用的代码异步化,特别是异步非阻塞式编程对于提高吞吐量效果特别明显

    充分利用多核cpu优势,实现并行编程。

    减少每个调用的响应时间,缩短调用链。例如通过加索引的方式来减少访问一次数据库的时间

    搜索公众号:架构师修行之路,领取福利,获取更多精彩内容

    展开全文
  • 这些都是跟实际情况相关的,能让系统和用户完成工作的是吞吐量,也就是按顺序从发送者到接收者发送的良好的数据位/字节的完整数量。 多少吞吐量才够呢? 那么,我们真正关心的问题是:多少吞吐量才够的呢?在OSI模式...
  • Jmeter动态吞吐量实现

    2021-12-01 14:49:57
    在容量测试时,“控量”是非常重要的,JMeter 是根据线程数大小来控制压力强弱的,但我们制定的压测目标中的指标往往是吞吐量(QPS/TPS),这就给测试人员带来了不便之处,必须一边调整线程数,一边观察 QPS/TPS ...
  • 7 月 24 日晚上 8 点,七牛云高级大数据架构师王珂在飞马网进行了题为《如何快速搭建智能化的统一日志管理系统》的音频直播,和大家探讨了日志平台建设中需要考虑的要点,并分享了七牛云在提高日志平台吞吐量上的...
  • 吞吐量和TPS的区别

    千次阅读 2021-10-31 16:53:33
    吞吐量吞吐量是指单位时间内系统能够完成的工作量,它衡量的是软件系统服务器的处理能力,就是在一秒中统计所完成的工作量。 TPS(每秒事务数): TPS是指系统每秒钟能够处理的事务和交易的数量,它是衡量系统处理...
  • 毕业设计要翻译技术资料 3000 字,这里找了英伟达 CUDA TOOLKIT DOCUMENTATION 的 5.3 节“最大化内存吞吐量来”翻译一下,供参考,并希望此文对诸位的 CUDA 程序优化有所帮助。 5.3. 最大化内存吞吐量 最大化...
  • 调用IxChariot API测试吞吐量方法【技术领域】:[0001]本发明涉及一种调用IxChar1t API测试吞吐量方法。【背景技术】:[0002]在任何的WIFI产品生产测试过程中,无线吞吐量和有线吞吐量(简称吞吐量,下同)测试都是一项...
  • 你在使用消息队列的时候关注过吞吐量吗? 思考过吞吐量的影响因素吗? 考虑过怎么提高吗? 总结过最佳实践吗? 本文带你一起探讨下消息队列消费端高吞吐的 Go 框架实现。Let’s go! 关于吞吐量的一些思考 写入消息...
  • 计算机网络性能指标:速率、带宽和吞吐量计算机网络性能指标速率、...在定义带宽和吞吐量之前,我们首先讲解一下计算机网络的速率是如何定义的。信号以比特的形式在主机与链路之间进行发送和接受,而单位时间内传输的数
  • 定义:数据在传输过程中,两个设备之间数据流动的速度,即额定速率。 百度定义:数据传输速率(Data Transfer Rate),是描述数据传输系统的重要技术指标之一,是指通信线上传输信息的速度,在单位时间内(通常为...
  • 1. 监控MYSQL的吞吐量监控哪些指标?监控MYSQL的插入、查询、删除、更新等2. 如何获取吞吐量的指标?注意:为了shell脚本与mysql更好的交互,设置了mysql免密登录mysqladmin statusmysqladmin extended-status3. ...
  • 我们认为,高吞吐量数据处理的核心限制已经从计算和存储转移到网络。Aurora 为关系数据库带来了一种新的体系结构来解决这一限制,最显著的是通过将重做处理(redo processing)推送到为Aurora 专门构建的多租户横向...
  • 目录RFC2544吞吐量测试详细步骤-MiniSMB-HurricaneII软件操作演示MiniSMB-HurricaneII软件测试被测设备吞吐量演示演示吞吐量 流程测试结果 RFC2544吞吐量测试详细步骤-MiniSMB-HurricaneII软件操作演示 关键词:网络...
  • 1 GFLOPS ...带宽应用的领域非常多,可以用来标识信号传输的数据传输能力、标识单位时间内通过链路的数据、标识显示器的显示能力。 在模拟信号系统又叫频宽,是指在固定的时间可传输的资料数量,亦即在
  • 吞吐量和稳定性两个维度考量的四个关键指标是简单但有效的指标,建议优先度量。 为了提升软件交付效能,你的团队或组织可能已经开始采取行动,引入敏捷方法、DevOps实践甚至还有架构重构。但你如何知道这些改进...
  • 性能测试行业常用的性能指标表示法 压力工具中的线程数和用户数与 TPS 多人都没有明白压力工具中的线程数和用户以及 ...你可以说,我的并发是 1000TPS,或者 1000RPS,或者 1000HPS,这都随便你去定义。但是在一.
  • 利用Chariot Endpoint 测试WIFI吞吐量Chariot介绍Chariot是顶尖的网络业务和性能测试软件之一,能够模拟众多的商业应用进行测试,例如HTTP、FTP、AD、Exchange、SQL、Oracle和SAP等;Chariot是目前世界上唯一认可的...
  • 技术选型 1、最早计划采用Netty来做,但由于gRPC的proto模板不是我们定义的,所以解析成本很高,另外还要读取请求Header中的数据,开发难度较大,所以这个便作为了备选方案。 2、另一种改变思路,往反向代理框架...
  • 吞吐量 从业务角度来看:吞吐量可以用:请求数/秒,页面数/秒,人数/天或者处理业务数/小时等单位来衡量用请求数/秒活页面数/秒来衡量。 从网络角度来看:吞吐量可以用:字节/秒来衡量。 对于交互式应用来说,吞吐量...
  • 引言响应式编程最简单的定义是Reactive programming is programming with asynchronous data streams。无论是从Spring5中引入的响应式编程框架还是java9中集成的响应式流,都能看到响应式编程的影子。可以说响应式...
  • 是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准, 即每秒的响应请求数,也即是最大吞吐能力。 TPS(Transactions Per Second) 是事务数/秒。 一个事务是指一...
  • 原标题:性能测试笔记(一):吞吐量与并发数先看下定义吞吐量:一段时间内应用系统处理用户的请求数(以下介绍指单位时间内,也可以理解为吞吐率),这个定义考察点一般是系统本身因素;当然也可以用单位时间内流经被...
  • 作者丨龟壳@知乎(已授权)来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/376925457编辑丨极市平台导读本文总结了一些关于模型参数计算以及推理速度计算的方法,附有...
  • 带宽吞吐量时延利用率等理解计算机网络体系结构Q & A 作业与思考 1. 复习计算机网络主要性能指标概念和计算。 2. 复习计算机网络分层体系结构工作原理。 3. 书面作业:1-17、1-18、1-19、1-22、1-23 * * * * * *...
  • ) 但是,读操作,即搜索和返回数据,可以同时被主分片 或 副本分片所处理,所以当你拥有越多的副本分片时,也将拥有越高的吞吐量。 在运行中的集群上是可以动态调整副本分片数目的,我们可以按需伸缩集群。让我们把...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 133,211
精华内容 53,284
关键字:

吞吐量的定义