如果想测试一下超级账本fabric对某个合约函数的执行时间是多少，简单地可以通过打印合约函数开始执行时间和结束执行时间来计算时间差就可以了。Tape是一款轻量级HyperledgerFabric性能测试工具。tape的github地址：https://github.com/Hyperledger-TWGC/tape步骤：启动Fabric2.4网络环境，安装部署官方链码（asset）（成功搭建Fabric2.x网络是前提）./network.shupcreateChannel-scouchdb注意一定要有couchdb，不然会不成功的！！！！！！！！克隆官方tape仓库：gitclonehttp
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介ApacheFlink是Apache基金会下一个开源的分布式计算框架，它提供了对无界和有界数据流进行高吞吐量、低延迟的实时数据分析计算。同时，它还具有高度容错性，在节点失败或网络出现故障时可以自动重新调度任务并保证数据的完整性。此外，它还支持复杂事件处理（CEP）、机器学习、图形计算等多种应用场景，以及高性能的数据源和sink。本文将从以下几个方面对Flink的特性进行介绍：数据处理模型基于微批处理(micro-batching)和DataStreamAPI，Flink提供了丰富的数据处理模型，包括窗口(window)操作、Join操作、计算维表Join操作
作者：FishBones链接：https://juejin.cn/post/7185479136599769125背景公司的一个ToB系统，因为客户使用的也不多，没啥并发要求，就一直没有经过压测。这两天来了一个“大客户”，对并发量提出了要求：核心接口与几个重点使用场景单节点吞吐量要满足最低500/s的要求。当时一想，500/s吞吐量还不简单。Tomcat按照100个线程，那就是单线程1S内处理5个请求，200ms处理一个请求即可。这个没有问题，平时接口响应时间大部分都100ms左右，还不是分分钟满足的事情。然而压测一开，100的并发，吞吐量居然只有50...而且再一查，100的并发，CPU使用
并发数，线程数，吞吐量，每秒事务数（TPS）都是性能测试领域非常关键的数据和指标。那么他们之间究竟是怎样的一个对应关系和内在联系？测试时，我们经常容易将线程数等同于表述为并发数，这一表述正确吗？本文就将对性能领域的这些关键概念做一次探讨。文章可能会比较长，希望您保持耐心看完。1.走进开封菜，了解性能①老王开了家餐厅我们的主角老王，在M市投资新开业了一家，前来用餐的顾客络绎不绝：餐厅里有4种不同身份的人员： 用户一次完整的用餐流程如下：顾客到店小二处付款点餐=>小二将订单转发给后厨=>后厨与备菜工配合，取材完成烹饪后交给小二=>小二上菜，顾客用餐。假设所有顾客都不堂食而是打包带走，也就是不考虑用
在众多的消息中间件中，Kafka的性能和吞吐量绝对是顶尖级别的，那么问题来了，Kafka是如何做到高吞吐的。在性能优化方面，它使用了哪些技巧呢？下面我们就来分析一下。以'批'为单位批量处理是一种非常有效的提升系统吞吐量的方法，操作系统提供的缓冲区也是如此。在Kafka内部，消息处理是以"批"为单位的，生产者、Broker、消费者，都是如此。在Kafka的客户端SDK中，生产者只提供了单条发送的send()方法，并没有提供任何批量发送的接口。原因是Kafka根本就没有提供单条发送的功能，是的你没有看错，虽然它提供的API每次只能发送一条消息，但实际上Kafka的客户端SDK在实现消息发送逻辑的时
我们将Redis用作队列，平均大约~3krps。但是当我们检查instantaneous_ops_per_sec时，这个值始终报告高于预期，大约20%，在这种情况下，报告每秒约4k操作。为了验证这一点，我对MONITOR进行了大约10秒的转储，并检查了传入命令的数量。grep"1489722862."monitor_output|wc-l其中1489722862是时间戳。甚至这个计数也与队列中生成的内容和队列中消耗的内容相匹配。这是一个主从redis集群设置。instantaneous_ops_per_sec是否也考虑了从读取？如果不是，那么此计数明显更高的另一个原因是什么？
昨天我们在Redis2.4/CentOS6.2缓存服务器上遇到了一些奇怪的性能下降。它们每4分钟循环一次。这是来自主服务器NewRelic的屏幕截图:https://www.evernote.com/shard/s368/sh/28312f97-60a9-45ab-a27e-b31abb5c7cce/8fb69edd1206c228fcc444330f1909ec这是同一时期的奴隶之一:https://www.evernote.com/shard/s368/sh/802b01bc-294d-46a5-adaa-f64e2e8c8bd2/6cbe244d4570fae63ee412cd1
我们在t2.medium上进行了基准测试并获得了以下吞吐量t2.mediumSET:155545.19GET:155775.38当在m4.large上使用相同的redis配置进行基准测试时，吞吐量下降到以下水平m4.largeSET:111788.46GET:110503.34可能是什么原因？ 最佳答案 T2实例永远不适合基准测试。T2实例是可突增的性能实例，可提供基准水平的CPU性能。性能和爆发能力由CPU积分决定。T2实例空闲时累积CPU积分，并在事件时使用CPU积分。请引用以下文档以了解T2实例的性能http://docs.a
大多数CDN服务器对经常访问的内容使用缓存。场景:假设有人上传了一张非常热门的图片，并且来自同一位置的许多用户(1000)试图访问该图片。问题:假设网络服务器收到一个请求，首先检查它的缓存，它发现该图片的内容丢失并从CDN中提取内容。如果拉取需要x秒，服务器同时收到999个相同内容的请求。服务器是否会从服务器获取内容999次(因为服务器仍在拉取数据并且缓存中没有数据)并更新缓存？如果不是，服务器实现什么方案来避免这种情况。 最佳答案 可以在服务器端加锁，避免对CDN的请求过多。当服务器收到请求时:工作线程检查key是否存在。如果键存
1.虚拟线程简介虚拟线程是一种轻量级线程，可大大减少编写、维护和观察高吞吐量并发应用程序的工作量。从JDK19开始发布了虚拟线程的预览功能，直到JDK21最终确定虚拟线程。虚拟线程既廉价（相比平台线程）又可以创建非常的多，因此绝不应池化：每个应用任务都应创建一个新的虚拟线程。因此，大多数虚拟线程的寿命都很短，调用堆栈也很浅，只需执行一次HTTP客户端调用或一次JDBC查询。相比之下，平台线程重量级、成本高，因此通常必须池化。这些线程的寿命往往较长，具有较深的调用堆栈，可在多个任务之间共享。总之，虚拟线程保留了可靠的每请求线程风格，这种风格与Java平台的设计相协调，同时还能优化利用可用硬件。使
