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理一理Latency、Bandwidth、Throughput、Response Time概念的区别

经常,一些性能测试人员对延时(Latency)、吞吐(Throughput)、带宽(Bandwidth)和响应时间(Response Time)感到迷惑,今天,就用一些简单的例子来说明它们之间的区别。 从上图(水管示意图),基本可以看出三个重要组件:延时(Latency)、吞吐(Throughput)、带宽(Bandwidth)之间的关系,如果还不清楚,那么可以看下面的解释: 延时(Latency):水从一端传播到另一端所花费的时间称为Latency。它是以毫秒、秒、分钟或小时等时间单位来衡量的。在性能测试中,请求的延时是客户端到服务端以及服务端到客户端的传输时间。一些测试人员称之为“延迟(Delay)”。比如说: 一个请求从t=0时刻开始 花了1秒时间到达服务端(t=1) 服务端花了2秒时间进行处理(t=3) 最后花了1秒时间到达客户端(t=4) 所以,我们这里所说的延时(Latency)就是2秒。 带宽(Bandwidth):它显示了管道(通信通道)的容量。带宽表示通过管道的水的最大值。在性能测试术语中,通过通信信道传输的最大数据量...

基于Lucene查询原理分析Elasticsearch的性能

前言 Elasticsearch是一个很火的分布式搜索系统,提供了非常强大而且易用的查询和分析能力,包括全文索引、模糊查询、多条件组合查询、地理位置查询等等,而且具有一定的分析聚合能力。因为其查询场景非常丰富,所以如果泛泛的分析其查询性能是一个非常复杂的事情,而且除了场景之外,还有很多影响因素,包括机型、参数配置、集群规模等等。本文主要是针对几种主要的查询场景,从查询原理的角度分析这个场景下的查询开销,并给出一个大概的性能数字,供大家参考。 Lucene查询原理 本节主要是一些Lucene的背景知识,了解这些知识的同学可以略过。 Lucene的数据结构和查询原理 Elasticsearch的底层是Lucene,可以说Lucene的查询性能就决定了Elasticsearch的查询性能。关于Lucene的查询原理大家可以参考以下这篇文章: Lucene查询原理 Lucene中最重要的就是它的几种数据结构,这决定了数据是如何被检索的,本文再简单描述一下几种数据结构: FST:保存term字典,可以在FST上实现单Term、Term范围、Term前缀和通配符查询等。 倒排链:保存了每个term...

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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。

Rocky Linux

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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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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。