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大型网站技术架构——核心原理与案例分析(二)

网站高性能架构 一、性能测试指标 1.1、响应时间 1.2、并发数 指系统能够同时处理请求的数目,反映了系统的负载特性 1.3、吞吐量 TPS(每秒事务数) HPS(每秒HTTP请求数) QPS(每秒查询数)等 1.4、性能计数 包括System Load、对象与线程数、内存使用、CPU使用、磁盘与网络I/O等指标 二、性能测试方法 2.1、性能测试 与初期规划的性能指标为预期目标,不断施加压力,验证是否在可接受范围,性能是否能达到性能预期 2.2、负载测试 不断地增加并发请求以增加系统压力,直到系统的某项或是多项性能指标大致安全临界值 2.3、压力测试 超过安全负载的情况下,对系统继续施加压力,直到系统崩溃或不能再处理任何请求,以此获得系统最大压力承受能力。 2.4、稳定性测试 三、性能优化 根据网站分层架构,可分为Web前端性能优化、应用服务器性能优化、存储服务器性能优化。 3.1、Web前端性能优化 3.1.1 浏览器访问优化 A、减少http请求 HTTP每次都要建立通信链路,进行数据传输,服务端,会启动独立的线程去处理,这些开销都很昂贵,减少HTTP请求的数据目可以有效...

Hadoop概括——学习笔记<一>转

前言 第一章主要讲的是hadoop基础知识。老师讲的还是比较全面简单的,起码作为一个非专业码农以及数据库管理人员,也能狗大致了解其特点 首先是概括图(以hadoop2.0为例) 一、Hadoop基础架构: HDFS(分布式存储层,主要储存数据) YARN(集群资源管理层) MapReduce 分布式数据处理,java HDFS为最基本的,分布式文件系统 Redundant, Reliable Storage 它可扩展性好,资源不够时再买服务器就可以直接集成了。另外数据重分布也很方便,对服务器崩溃等等处理也及时。 其会把如1G等大文件,会冗余均等储存在多个服务器上(即使一个服务器崩溃了也无所谓),其过程均在后台处理而用户体验不到。 YARN负责集群管理调度 Cluster Resource Management 它兼容多个计算框架(spark/mapreduce等等),可以统一管理调度多个应用程序 另外,对多用户管理方便(可以方便分配用户资源等等) 基本是数据库管理者调度资源等用的 MapReduce是计算框架的一种 依然方便扩展,适合数据离线处理 里面涉及几个框架图,有空看看这些框架图...

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