翻译：大型在线应用更快响应时间的实现方法——来自Google架构师 Jeff Dean

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

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；

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