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Netty NIO 框架性能压测-短链接-对比Tomcat【转】

 
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压测方案
  1. 准备多个文件大小分别为 1k 10k 100k 300k
  2. 使用ab分别按 [50,2000](按50逐渐叠加)压测服务,每次请求10W次
  3. 硬件信息:CPU:Intel(R) Xeon(R) CPU 1.86GHz ×4 4G
  4. 统计脚本:grep "Requests per second:" 300k_* | awk -F':' '{print substr($1,6),$3}'|sort -n
  5. 1k 10k 压测的时候load维持在3左右,100k 300k的load飙升到5 。
压测结果
  1. 在小文件(小于10k)情况下Netty的性能要优于Tomcat,qps大概能提升50%,而且比Tomcat稳定。
  2. 在并发量增大时候Netty表现得比Tomcat稳定,通过修改内核加快TIME_WAIT的回收时间,从而提高系统的并发量。
  3. 在大文件的情况下Netty没有任何优势,而且线程池相关的没有Tomcat优秀,Tomcat的内存回收更优秀些。
  4. 结论:Netty适合搭建轻量级的应用,特别适合传输内容少,但是并发量非常高的应用。或者是大文件下载服务器。

 

修改TIME_WAIT回收时间
vi /etc/sysctl.conf
net.ipv4.tcp_syncookies = 1 
net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1 
net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1 
net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30
 
/sbin/sysctl -p

net.ipv4.tcp_syncookies = 1 表示开启SYN Cookies。当出现SYN等待队列溢出时,启用cookies来处理,可防范少量SYN攻击,默认为0,表示关闭; net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1 表示开启重用。允许将TIME-WAIT sockets重新用于新的TCP连接,默认为0,表示关闭; net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1 表示开启TCP连接中TIME-WAIT sockets的快速回收,默认为0,表示关闭。 net.ipv4.tcp_fin_timeout 修改系統默认的 TIMEOUT 时间

相关数据(下载)
===== Netty =====
====== 1k ======
50     15661.50 [#/sec] (mean)
100     13429.52 [#/sec] (mean)
150     15385.05 [#/sec] (mean)
200     15598.34 [#/sec] (mean)
250     15135.97 [#/sec] (mean)
300     13494.79 [#/sec] (mean)
350     15102.49 [#/sec] (mean)
400     14614.11 [#/sec] (mean)
450     13463.52 [#/sec] (mean)
500     13447.48 [#/sec] (mean)
550     13126.29 [#/sec] (mean)
600     11108.25 [#/sec] (mean)
650     11073.34 [#/sec] (mean)
700     14518.88 [#/sec] (mean)
750     13409.66 [#/sec] (mean)
800     13060.86 [#/sec] (mean)
850     11938.25 [#/sec] (mean)
900     13133.88 [#/sec] (mean)
950     13670.75 [#/sec] (mean)
1000     13803.70 [#/sec] (mean)
1050     16414.20 [#/sec] (mean)
1100     14770.09 [#/sec] (mean)
1150     11108.65 [#/sec] (mean)
1200     13294.72 [#/sec] (mean)
1250     13448.52 [#/sec] (mean)
1300     15128.31 [#/sec] (mean)
1350     13367.31 [#/sec] (mean)
1400     14277.91 [#/sec] (mean)
1450     13193.80 [#/sec] (mean)
1500     14272.63 [#/sec] (mean)
1550     11004.96 [#/sec] (mean)
1600     13438.72 [#/sec] (mean)
1650     13105.43 [#/sec] (mean)
1700     13653.39 [#/sec] (mean)
1750     13366.72 [#/sec] (mean)
1800     12727.40 [#/sec] (mean)
1850     13075.32 [#/sec] (mean)
1900     11103.91 [#/sec] (mean)
1950     13463.83 [#/sec] (mean)

====== 10k ======
50     7280.51 [#/sec] (mean)
100     9089.69 [#/sec] (mean)
150     9423.90 [#/sec] (mean)
200     8130.07 [#/sec] (mean)
250     8142.88 [#/sec] (mean)
300     8311.20 [#/sec] (mean)
350     8512.20 [#/sec] (mean)
400     7940.84 [#/sec] (mean)
450     7823.32 [#/sec] (mean)
500     8284.60 [#/sec] (mean)
550     8785.93 [#/sec] (mean)
600     7725.20 [#/sec] (mean)
650     7753.23 [#/sec] (mean)
700     8184.61 [#/sec] (mean)
750     8027.75 [#/sec] (mean)
800     7934.49 [#/sec] (mean)
850     7792.94 [#/sec] (mean)
900     7734.34 [#/sec] (mean)
950     7118.27 [#/sec] (mean)
1000     7866.23 [#/sec] (mean)
1050     7724.82 [#/sec] (mean)
1100     7734.17 [#/sec] (mean)
1150     7688.83 [#/sec] (mean)
1200     7359.90 [#/sec] (mean)
1250     7526.02 [#/sec] (mean)
1300     7515.24 [#/sec] (mean)
1350     6639.51 [#/sec] (mean)
1400     7902.36 [#/sec] (mean)
1450     7447.63 [#/sec] (mean)
1500     8216.35 [#/sec] (mean)
1550     8133.42 [#/sec] (mean)
1600     7728.28 [#/sec] (mean)
1650     7724.26 [#/sec] (mean)
1700     7622.26 [#/sec] (mean)
1750     7848.25 [#/sec] (mean)
1800     7715.88 [#/sec] (mean)
1850     7594.04 [#/sec] (mean)
1900     8017.95 [#/sec] (mean)
1950     7992.33 [#/sec] (mean)

====== 100k ======
50     1079.56 [#/sec] (mean)
100     1078.64 [#/sec] (mean)
150     1080.74 [#/sec] (mean)
200     1074.42 [#/sec] (mean)
250     1082.69 [#/sec] (mean)
300     1084.87 [#/sec] (mean)
350     1080.00 [#/sec] (mean)
400     1046.49 [#/sec] (mean)
450     1050.25 [#/sec] (mean)
500     1052.89 [#/sec] (mean)
550     1046.49 [#/sec] (mean)
600     1059.16 [#/sec] (mean)
650     1051.33 [#/sec] (mean)
700     1050.23 [#/sec] (mean)
750     1045.41 [#/sec] (mean)
800     1054.51 [#/sec] (mean)
850     1034.61 [#/sec] (mean)
900     1045.55 [#/sec] (mean)
950     1036.36 [#/sec] (mean)

====== 3000k ======
50     345.95 [#/sec] (mean)
100     355.97 [#/sec] (mean)
150     361.02 [#/sec] (mean)
200     363.39 [#/sec] (mean)
250     358.99 [#/sec] (mean)
300     332.52 [#/sec] (mean)
350     320.66 [#/sec] (mean)
400     315.49 [#/sec] (mean)
450     305.72 [#/sec] (mean)
900     304.57 [#/sec] (mean)

===== Tomcat =====
====== 1k ======
50     8808.85 [#/sec] (mean)
100     9933.93 [#/sec] (mean)
150     11037.66 [#/sec] (mean)
200     10857.99 [#/sec] (mean)
250     10389.63 [#/sec] (mean)
300     11054.51 [#/sec] (mean)
350     10397.66 [#/sec] (mean)
400     10617.54 [#/sec] (mean)
450     9600.62 [#/sec] (mean)
500     10822.00 [#/sec] (mean)
550     10815.92 [#/sec] (mean)
600     11385.86 [#/sec] (mean)
650     11094.66 [#/sec] (mean)
700     10819.33 [#/sec] (mean)
750     10821.28 [#/sec] (mean)
800     9009.25 [#/sec] (mean)
850     10814.18 [#/sec] (mean)
900     9542.68 [#/sec] (mean)
950     11095.51 [#/sec] (mean)
1000     10811.53 [#/sec] (mean)
1050     11084.72 [#/sec] (mean)
1100     11089.07 [#/sec] (mean)
1150     9590.15 [#/sec] (mean)
1200     13826.40 [#/sec] (mean)
1250     8186.03 [#/sec] (mean)
1300     13961.24 [#/sec] (mean)
1350     11077.12 [#/sec] (mean)
1400     16536.29 [#/sec] (mean)
1450     11430.66 [#/sec] (mean)
1500     10817.56 [#/sec] (mean)
1550     16195.09 [#/sec] (mean)
1600     17205.66 [#/sec] (mean)
1650     13300.61 [#/sec] (mean)
1700     11061.43 [#/sec] (mean)
1750     10837.05 [#/sec] (mean)
1800     9786.94 [#/sec] (mean)
1850     10808.81 [#/sec] (mean)
1900     13019.67 [#/sec] (mean)
1950     10090.06 [#/sec] (mean)

====== 10k ======
50     5513.00 [#/sec] (mean)
100     7093.53 [#/sec] (mean)
150     9134.78 [#/sec] (mean)
200     8910.81 [#/sec] (mean)
250     9240.74 [#/sec] (mean)
300     7805.80 [#/sec] (mean)
350     8661.73 [#/sec] (mean)
400     8835.57 [#/sec] (mean)
450     7966.94 [#/sec] (mean)
500     8322.71 [#/sec] (mean)
550     6575.24 [#/sec] (mean)
600     8726.30 [#/sec] (mean)
650     8108.30 [#/sec] (mean)
700     9226.79 [#/sec] (mean)
750     8834.83 [#/sec] (mean)
800     8386.70 [#/sec] (mean)
850     8380.58 [#/sec] (mean)
900     8323.48 [#/sec] (mean)
950     9060.00 [#/sec] (mean)
1000     7213.51 [#/sec] (mean)
1050     9504.06 [#/sec] (mean)
1100     9381.86 [#/sec] (mean)
1150     8839.41 [#/sec] (mean)
1200     9760.02 [#/sec] (mean)
1250     9476.96 [#/sec] (mean)
1300     8366.04 [#/sec] (mean)
1350     9651.87 [#/sec] (mean)
1400     9186.07 [#/sec] (mean)
1450     9600.16 [#/sec] (mean)
1500     8289.33 [#/sec] (mean)
1550     9399.26 [#/sec] (mean)
1600     8205.92 [#/sec] (mean)
1650     8306.61 [#/sec] (mean)
1700     9464.74 [#/sec] (mean)
1750     8682.26 [#/sec] (mean)
1800     9589.63 [#/sec] (mean)
1850     8315.31 [#/sec] (mean)
1900     9174.38 [#/sec] (mean)
1950     8956.78 [#/sec] (mean)

====== 100k ======
50     1033.41 [#/sec] (mean)
100     1054.92 [#/sec] (mean)
150     1061.72 [#/sec] (mean)
200     1075.20 [#/sec] (mean)
300     373.05 [#/sec] (mean)
350     375.34 [#/sec] (mean)
400     376.29 [#/sec] (mean)
450     376.51 [#/sec] (mean)
500     377.04 [#/sec] (mean)
550     377.09 [#/sec] (mean)
650     363.08 [#/sec] (mean)
700     368.69 [#/sec] (mean)

====== 300k ======
50     354.93 [#/sec] (mean)
100     361.82 [#/sec] (mean)
150     366.71 [#/sec] (mean)
200     369.58 [#/sec] (mean)
250     372.58 [#/sec] (mean)
300     374.43 [#/sec] (mean)
350     375.92 [#/sec] (mean)
400     376.23 [#/sec] (mean)
450     376.93 [#/sec] (mean)
500     376.61 [#/sec] (mean)
550     377.67 [#/sec] (mean)
600     372.58 [#/sec] (mean)
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    智慧园区,作为未来城市发展的重要组成部分,正逐步从传统园区向智能化、高效化转型。这一转型不仅提升了园区的运营管理水平,更为入驻企业和民众带来了前所未有的便捷与高效。智慧园区的总体设计围绕现状分析、愿景规划、设计理念及六位一体配套展开。传统园区往往面临服务体系不完善、智慧应用面不广、信息资源共享能力不足等问题,而智慧园区则致力于打破这些壁垒,通过物联网技术、大数据分析等手段,构建起一个完整的运营服务体系。这一体系不仅覆盖了企业成长的全周期,还通过成熟的智慧运营经验,为产业集群的发展提供了有力支撑。智慧园区的愿景在于吸引优秀物联网企业和人才入驻,促进产业转型,提高社会经济效应,并为民众打造更安全、高效的智慧生活方式。 在智慧园区的服务体系及配套方面,园区围绕“1+1+1”(学院+创客+基地)、“两中心”(园区指挥中心+金融中心)、“三平台”(成果展示+招商+政府)等核心配套,辅以日常生活各方面的配套,真正实现了从人才培养、研发、转化、孵化、加速到发展的六位一体示范园区。园区服务体系包括园区运营管理体系、企业服务体系和产业社区服务体系。园区运营管理体系通过协同办公、招商推广、产业分析等手段,打破了信息数据壁垒,构建了统一园区运营服务。企业服务体系则提供了共享智能展厅、会议室预定、园区信息服务、办事大厅等一系列便捷服务,助力企业快速成长。产业社区服务体系则更加注重周边生活的便捷性,如物联网成果展示平台、智慧物流、共享创客空间等,为入驻企业和民众提供了全方位的生活配套。这些服务体系不仅提升了园区的整体竞争力,还为入驻企业创造了良好的发展环境。 智慧园区的场景应用更是丰富多彩,涵盖了智慧停车、智慧访客、公共服务、智慧楼宇、智慧物业等多个方面。智慧停车系统通过车牌识别、车位引导、缴费等子系统,实现了停车场的智能化管理,极大提升了停车效率。智慧访客系统则通过预约、登记、识别等手段,确保了园区的安全有序。公共服务方面,智慧照明、智慧监控、智慧充电桩等设施的应用,不仅提升了园区的整体品质,还为民众带来了更加便捷、安全的生活环境。智慧楼宇和智慧物业系统更是通过智能化手段,实现了楼宇和园区的统一化管理,提升了运营效率和居住舒适度。此外,智慧园区还通过O2O平台、医疗系统、综合服务系统等手段,将线上线下资源有机整合,为入驻企业和民众提供了全方位、便捷的服务体验。这些场景应用不仅展示了智慧园区的智能化水平,更为读者提供了丰富的想象空间和实施方案参考。 综上所述,智慧园区作为未来城市发展的重要方向,正以其独特的魅力和优势吸引着越来越多的关注。通过智能化手段的应用和服务体系的完善,智慧园区不仅提升了园区的整体竞争力和运营效率,还为入驻企业和民众带来了前所未有的便捷与高效。对于写方案的读者来说,智慧园区的解决方案不仅提供了丰富的案例参考和实践经验,更为方案的制定和实施提供了有力的支撑和启示。

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    成熟STM32直流电压电流采集与检测方案:包含PCB设计、KEIL源码及原理图与详细设计说明,完备STM32直流电压电流采集与检测解决方案:PCB、KEIL源码、原理图、设计说明,lunwen复现新型扩展移相eps调制,双有源桥dab变器,MATLAB simulink仿真 ,核心关键词:lunwen复现; 新型扩展移相eps调制; 双有源桥dab变换器; MATLAB simulink仿真;,复现新型扩展移相EPS调制:DAB双有源桥变换器在MATLAB Simulink中的仿真研究

    大创项目——考古土方运输车小程序端.zip

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    清华大学 deepSeek 三部曲全集

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    蓝桥杯算法实战详解:编程界‘奥林匹克’的技术提升之路

    内容概要:本文介绍了蓝桥杯编程竞赛的历史背景及其重要意义,强调其作为编程领域中‘奥林匹克’的地位。文章全面解析了蓝桥杯中涉及的不同类型的赛题,如数学计算、字符串处理、排序算法、图论算法、动态规划、模拟题等,通过实例详细讲解这些算法的设计思路及其实现方式。还分享了在比赛过程中应掌握的实际技巧,包括如何选择恰当的算法、优化代码性能,以及调试技巧等,旨在全面提升编程能力。 适合人群:对编程感兴趣的在校生及初学者、想要提升编程能力的从业者。 使用场景及目标:帮助读者了解并掌握蓝桥杯的比赛内容和技术要点;培养解决复杂编程问题的能力;激发编程兴趣并为参赛做准备。 其他说明:文中穿插成功案例——小乐同学的经历,展现如何从零基础成长为优秀程序员,并通过自身努力在全国比赛中获奖的例子来鼓励读者积极参与此类活动以提升自我价值。最后号召更多编程爱好者参与到蓝桥杯当中,在实践中锻炼和成长。

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