统计服务器响应时间的利器

最新推荐文章于 2023-05-23 18:47:57 发布
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博客提供了Percona关于TCPRStat的文档链接，即http://www.percona.com/docs/wiki/tcprstat:start ，可通过该链接获取相关信息技术资料。
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快速构建 MCP 服务器的 Python 利器：FastMCP 快速入门
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
05-14 2859
无论是在数据分析、智能客服、物联网还是教育培训等领域，FastMCP 都能发挥巨大的作用，帮助开发者快速构建功能强大、易于维护的 MCP 服务器，推动 LLM 应用的发展和创新。例如，一个财经新闻 LLM 应用可以调用 MCP 服务器上的股票数据分析工具，获取股票的走势、指标等信息，为用户提供个性化、准确的财经新闻和投资建议。当客户通过 LLM 应用咨询问题时，LLM 可以调用相应的工具获取准确的信息，并以自然语言的方式回复客户，提高客户服务的效率和质量。而 FastMCP 的出现，极大地简化了这一过程。
调查服务器响应时间的利器 tcprstat
helpbs
02-29 244
我们在做服务器程序的时候，经常要知道一个请求的响应时间，借以优化或者定位问题。 通常的做法是在代码里面加入日志计算时间，这个方法有问题，时间不准确。因为数据从网卡到应用程序，从应用到网卡的时间没有被计算在内。 而且这个时间随着系统的负载有很大的变化。 那同学说，我wireshark, tcpdump抓包人肉统计不行吗。 可以的，只不过我会很同情你，此举需要耐心且不具可持续性。 所以我们希望有个工...
JAVA服务端访问量与响应时间统计工具 与 过载保护工具
10-16
这个代码如果你懂的话，说穿了也不是什么多高的东西。 但是如果你不懂的话，我可以说很多程序员工资都超2w了，他也不知道怎么弄这个，甚至不知道居然还要用到这个。 所以本资源要价很高。来自真实源码。 一个服务器端程序的运行，少不了两个必须的工具。 一、访问量与响应时间统计工具。 1、能让你知道当前服务上的接口单位时间内访问量是多少，总的响应时间是多少 2、通过1里的数据，你能知道哪个接口反应慢，如果服务假死，能根据它来快速判断哪些接口搞死了服务（实际情况中80%可以依此判断）。 二、过载保护 如果我现在的服务里接口1只能 支撑每1秒100次请求，那么如果1秒在100次以上的请求（如110次），那多出的10次就要主动拒绝服务。不然服务就会支持不住。本工具就是为这个而做。 1、单机内存版用来防止自己挂掉 2、内存版基于redis计数，可以用来控制用户的访问频率 实际应用中，只要加一个filter即可实现。见com.qq.common.util.visit.limit.StatFilter
使用Filter统计Java(J2EE)的web程序http请求响应时间
maqianmaqian的专栏
02-27 246
  http://www.cnblogs.com/ivanjack/archive/2010/09/14/1826071.html    
在线HTTP速度测试(响应时间测试)及浏览器兼容测试
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longxibendi的专栏
03-13 3万+
一.前言 网站的响应时间，是判断一个网站是否是好网站的重要的因素之一。百度首页的响应时间在全国各个省份小于10ms。这个响应时间远远好于竞争对手。根据美丽说的技术负责人分析，美丽说访问速度提升10%，用户量提升30%。所以网站的响应速度非常重要。此外，一个好网站，能否兼容不同用户不同的浏览器，直接影响用户的数量和点击量。在网站开发过程中，rd及qa进行各种浏览器兼容性测试。以下为第三方响应时间测
非常好用统计接口耗时小工具，Java程序员强烈推荐
一灯架构的专栏
06-08 3339
我们经常需要统计一个方法的耗时，一般我们会这样做： 这样做虽然简单直接，当我们需要分段统计耗时的时候，一不留神就找不到开始时间在哪了。而且也不能汇总结果，不能直观的看到每一步的耗时。有一个简单的小工具，可以帮助我们非常容易的统计方法耗时。名字叫StopWatch，在常见的类库，例如Spring、Apache Commons、Google Guava都有这个工具，功能和实现都是大同小异，推荐使用Spring里的，可以更方便统计耗时的汇总结果。把耗时代码换成StopWatch试一下： 输出结果是： 只统计了一个
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调查服务器响应时间的利器tcprstat
03-23
调查服务器响应时间的利器tcprstat。我们在做服务器程序的时候，经常要知道一个请求的响应时间，借以优化或者定位问题。通常的做法是在代码里面加入日志计算时间，这个方法有问题，时间不准确。因为数据从网卡到应用...
Linux服务器管理新利器：服务器安全狗v2.8.21207发布
5. 登录监控：该功能可以监控和记录服务器的登录活动，包括尝试登录的时间、地点、方式等，便于管理员及时发现可疑登录行为。 6. 系统参数快速设置：为管理员提供了快速调整系统参数的途径，通过界面化的操作来优化...
全新季风流量统计系统jsp1.2版：数据统计分析利器
5. 屏幕大小：统计不同屏幕尺寸设备的访问比例，对网站的响应式设计很有帮助。 6. 来访页面：分析用户访问最多的页面，优化这些页面可以提高用户的停留时间。 7. 访问次数：记录并统计每个用户对网站的访问频次。 8....
ResponseDetective：网络请求与响应的调试利器
综上所述，ResponseDetective不仅仅是一个简单的日志工具，而是一个集成了请求拦截、响应解析、性能统计、错误预警于一体的综合性网络调试解决方案。它的出现填补了原生开发环境中缺乏高效网络观测手段的空白，尤其...
18个常用的网站性能测试工具
kuyuyingzi的专栏
08-09 877
网站的加载速度是决定网站等级的重要因素，值得站长特别关注。原因很简单，没有人愿意为了打开一个网页而等老半天，换句话说，如果你的网站打开速度 很慢，将流失大量的访客，甚至出现多米诺效应的不良影响。在埋头深入代码中试图提高网站速度之前，先要确定导致网站访问速度缓慢的真正原因是什么。本文收 集了非常有用的WEB服务和工具，可以帮助你诊断和分析你的网站，让你更加全面的了解自己的网站性能。 在线测试工
如何获取HTTP请求时间与响应时间【附源码】
做技术人 · 产优质博客 · 找好工作
05-23 9608
巧妙获取HTTP请求时间与响应时间
服务器平均响应时长计算,并发数 = QPS*平均响应时间
weixin_39618169的博客
08-04 2388
每秒查询率QPS：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，即每秒请求数，即最大谈吐能力。并发数：并发数和QPS是不一样的概念，通常说QPS会说多少并发用户下QPS，当QPS相同时，并发用户数越大，网站并发处理能力越好。当并发用户数过大时，会形成进程(线程)频繁切换，反正真正用于处理请求的时间变少，每秒可以处理的请求数反而变少，同时用户的请求等待时间也会变大。 找到最佳线程数可以...
awk 统计访问时间超过1000毫秒的接口
系统运维
01-10 867
日志格式如下： 2013-01-10 15:21:44:815 INFO [catalina-exec-115] com.lietou.common.filter.AbstractIOLogger | status=0, eclipse=23ms, servletPath=/requestResumeInfo/findResume.json, clientIP=10.10.10.22, inpu...
处理nginx访问日志，筛选时间大于1秒的请求
weixin_30896825的博客
11-15 2582
#!/usr/bin/env python ''' 处理访问日志，筛选时间大于1秒的请求 ''' with open('test.log','a+',encoding='utf-8') as f_a: with open('wkxz-api.access.log') as f: for line in f.readlines(): ...
java http响应时间_使用Filter统计Java(J2EE)的web程序http请求响应时间
weixin_36397191的博客
02-13 458
在网站性能的相关工作中，一个重要的方面是有一定的监控和日志统计，然后对这些数据进行分析，知道什么时候慢了，慢在哪里，然后才可以进行有针对性的性能优化工作；这里，80/20准则是非常适用的，我所见过的大部分情况都是约80%页面都是没问题的，但是有约20%的页面的性能较差；监控http请求的处理时间的方法有很多，这里介绍一种java(j2ee)的web程序中监控/统计http请求处理时间的简便方法：就...
性能结果分析与理解（关于90%响应时间、图表等）
weixin_37405394的博客
06-24 1万+
Blog：http://jackei.cnblogs.com描述性统计与性能结果分析——《LoadRunner 没有告诉你的》之一 LoadRunner中的90％响应时间是什么意思？这个值在进行性能分析时有什么作用？本文争取用最简洁的文字来解答这个问题，并引申出“描述性统计”方法在性能测试结果分析中的应用。为什么要有90％用户响应时间？因为在评估一次测试的结果时，仅仅有平均事务响应时间是不够的。为...
yii2.0请求的生命周期
allen的博客
03-09 1137
用户向入口脚本 web/index.php 发起请求。入口脚本加载应用配置 并创建一个应用实例去处理请求。应用通过请求组件 解析请求的路由。应用创建一个控制器实例去处理请求。控制器创建一个动作实例并针对操作执行过滤器。如果任何一个过滤器返回失败，则动作取消。如果所有过滤器都通过，动作将被执行。动作会加载一个数据模型，或许是来自数据库。动作会渲染一个视图，把数据模型提供给它。渲染结果返回给响应组件。
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