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性能压测诡异的Requests/second 响应刺尖问题

最近一段时间都在忙着转java项目最后的冲刺,前期的coding翻代码、debug、fixbug都逐渐收尾,进入上线前的性能压测。 虽然不是大促前的性能压测要求,但是为了安全起见,需要摸个底心里有个数。 毕竟这次转java的服务都是集团核心公共服务(主要是订单域服务)。(等我们顺利上线了,我再来好好总结下其中的坎坷和壮举。) 废话不多说了,直接进入主题。 由于这次压测主要重点是关注正向的两个核心订单服务,下单服务、查单服务。查单服务初步压测下来问题不大,主要是db的索引和cache的问题。 下单服务有两个核心接口,预订单查询、创建订单。预订单查询主要是订单的前置状态的结算页汇总计算(不仅是结算页),不落具体订单,如,各种促销、卡券码、虚拟币的规则计算等等。 创建订单逻辑稍微复杂点,对周边的系统及中间件依赖也比较多,所以需要重点关注,至少心中要有数,哪怕下游的哪个服务的性能有问题,在下次大促的时候可以优化掉。 (并不是说所有性能问题都需要及时优化,只要保证能撑得起业务量的一定范围就好,因为性能优化无止境,需要把握好节奏。) 提交横向压测前我们需要自己先过一遍,这样才能加快压测的效率,由于...

《Learning Scrapy》(中文版)第11章 Scrapyd分布式抓取和实时分析

序言第1章 Scrapy介绍第2章 理解HTML和XPath第3章 爬虫基础 第4章 从Scrapy到移动应用第5章 快速构建爬虫第6章 Scrapinghub部署第7章 配置和管理第8章 Scrapy编程第9章 使用Pipeline第10章 理解Scrapy的性能 第11章(完) Scrapyd分布式抓取和实时分析 我们已经学了很多东西。我们先学习了两种基础的网络技术,HTML和XPath,然后我们学习了使用Scrapy抓取复杂的网站。接着,我们深入学习了Scrapy的设置,然后又进一步深入学习了Scrapy和Python的内部架构和Twisted引擎的异步特征。在上一章中,我们学习了Scrapy的性能和以及处理复杂的问题以提高性能。 在本章中,我将展示如何在多台服务器上进一步提高性能。我们会发现抓取通常是一个并行问题;因此,我们可以水平延展至多台服务器。为了这么做,我们会使用一个Scrapy中间件,我们还会使用Scrapyd,一个用来管理远程服务器爬虫的应用。它可以让我们像第6章那样进行抓取。 我们最后用Apache Spark对提取的数据进行实时分析。Spark一个非常流行的大数...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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