QPS：QueriesPerSecond意思是“每秒查询率”，是一台服务器每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。TPS：是TransactionsPerSecond的缩写，也就是事务数/秒。它是软件测试结果的测量单位。一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程。客户机在发送请求

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/1cff91f3681947aa83c6abe32a7486c6.png)来源：https://juejin.cn/post/6844904084504313863QPS「QPS」QueriesPerSecond 是每秒查询率,是

关于MySQL的TPS和QPSTPSTransactionsPerSecond（每秒传输的事物处理个数），这是指服务器每秒处理的事务数，支持事务的存储引擎如InnoDB等特有的一个性能指标。计算方法：TPS(COM\_COMMITCOM\_ROLLBACK)/UPTIMEuseinfor

1、JVM调优目标：使用较小的内存占用来获得较高的吞吐量或者较低的延迟。程序在上线前的测试或运行中有时会出现一些大大小小的JVM问题，比如cpuload过高、请求延迟、tps降低等，甚至出现内存泄漏（每次垃圾收集使用的时间越来越长，垃圾收集频率越来越高，每次垃圾收集清理掉的垃圾数据越来越少）、内存溢出导致系统崩溃，因此需要对JVM进行调优，使得程序在正

QPSreq/sec请求数/秒【QPS计算PV和机器的方式】QPS统计方式\一般使用http\_load进行统计\QPS总请求数/(进程总数\请求时间)QPS:单个进程每秒请求服务器的成功次数单台服务器每天PV计算公式1：每天总PVQPS\3600\6公式2：每天总PV

主要的需求  针对大体量表的OLAP统计查询，需要找到一个稳定，高性能的大数据数据库，具体使用  数据可以实时的写入和查询，并发的tps不是很高建立数据仓库，模式上主要采用星星模型、雪花模型，或者宽表前端展示分为3类 saiku、granafa、c代码开发数据体量：事实表在35亿、维度表大的在500

Redis的TPS太低的优化方法问题检查1.内存检查，看看是否存在内存不足使用SWAP的情况2.单核CPU和整体CPU的使用情况检查，看看CPU负荷是否高居不下3.检查磁盘IO和网络IO的情况4.检查网络延迟是否正常，网络一定要好5.用redis的infocommandstats命令查看命令执行分布和事

这里汇总rocketmq的控制台的一些常见问题：1\.consumergroup这里TPS只显示master节点的消息TPS，如果是masterslave模式，从slave消费的TPS不会显示在这里。所以实际显示的TPS小于真实的TPS!(https://imgblog.csdnimg.cn/20201027080314653

在双十一过程中投入同样的硬件资源，Kafka搭建的日志集群单个Topic可以达到几百万的TPS，而使用RocketMQ组件的核心业务集群，集群TPS只能达到几十万TPS，这样的现象激发了我对两者性能方面的思考。温馨提示：TPS只是众多性能指标中的一个，我们在做技术选型方面要从多方面考虑，本文并不打算就消息中间件选型方面投入太多笔墨，重点想尝试剖析两

消息中间件的性能好坏，它的消息存储的机制是衡量该性能的最重要指标之一，而Kafka具有高性能、高吞吐、低延时的特点，动不动可以上到几十上百万TPS，离不开它优秀的消息存储设计。下面我按照自己的理解为大家讲解Kafka消息存储设计的那些事。在Kafka的设计思想中，消息的存储文件被称作日志，我们Java后端绝大部分人谈到日志，一般会联想到

OPPO数据库团队负责人，一直专注于分布式缓存、高性能服务器、数据库、中间件等相关研发，后续会持续分享《MongoDB内核源码设计及性能调优实践》。Github账号地址:https://github.com/y123456yz欢迎加入OPPO互联网数据库团队，一起参与公司千万级峰值tps/万亿级数据量文档数据库研发工作，邮箱:yangyazhouop

InnoDBcompressed好吃吗？不，它有点硌牙。1\.背景信息1\.测试环境2\.进行测试2.1所有数据可以加载到bufferpool中2.1.1数据压缩率2.1.2TPS相差值2.1.3平均延迟差值avgLatency(ms)2.1.499%延迟差值99thpercentileLate

MQ框架非常之多，比较流行的有RabbitMq、ActiveMq、ZeroMq、kafka。这几种MQ到底应该选择哪个？要根据自己项目的业务场景和需求。下面我列出这些MQ之间的对比数据和资料。第一部分：RabbitMQ,ActiveMq,ZeroMq比较1、 TPS比较一ZeroMq最好，RabbitMq次之，Ac

效果如下：!(https://images2018.cnblogs.com/blog/1137411/201809/1137411201809060552429721791729088.gif)代码如下：publicclassTPSCamera:MonoBehaviour{///<summar

本文内容主要介绍，618医药供应链质量组一次军演压测发现的问题及排查优化过程。旨在给大家借鉴参考。

SQL改写是数据库产品中使用比较频繁的一个技术，在大多数产品中的调用频率也非常高，通常对性能的需求需要接近对应数据库产品的上限。例如在天翼云关系型数据库中的Mysql语法兼容组件，其性能测试标准需要达到接近30万TPS，也意味着SQL改写环节的性能标准需要支持至少每秒30万次以上，否则会成为系统的性能瓶颈。

1问题回顾1.1问题描述在项目的性能测试中，相关的接口的随着并发数增加，接口的响应时间变长，接口吞吐不再增长，应用的CPU使用率较高。1.2分析思路谁导致的CPU较高，阻塞接口TPS的增长？接口的响应时间的调用链分布是什么样的，有没有慢的点？1）使用火焰图

作者：京东零售张强导读本文主要讲解了Forcebot压测平台之中“并发模式”与“RPS模式”两种模式对于服务端性能指标的影响。通过“商品查询标签”的压测作为具体实践案例，简要阐述了“并发模式”与“RPS模式”两种模式压测过程中TPS、TP99以及TP999