JMeter高并发场景下存在请求无数据

刚好失败33个请求

时间: 2024-10-06 00:30:54

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高并发场景下请求合并的实践

前言 项目中一般会请求第三方的接口,也会对外提供接口,可能是RPC,也可能是HTTP等方式.在对外提供接口时,有必要提供相应的批量接口,好的批量实现能够提升性能. 高并发场景中,调用批量接口相比调用非批量接口有更大的性能优势.但有时候,请求更多的是单个接口,不能够直接调用批量接口,如果这个接口是高频接口,对其做请求合并就很有必要了.比如电影网站的获取电影详情接口,APP的一次请求是单个接口调用,用户量少的时候请求也不多,完全没问题:但同一时刻往往有大量用户访问电影详情,是个高并发的高频接口,如果

高并发场景下的限流策略

高并发场景下的限流策略: 在开发高并发系统时,有很多手段来保护系统:缓存.降级.限流. 当访问量快速增长.服务可能会出现一些问题(响应超时),或者会存在非核心服务影响到核心流程的性能时, 仍然需要保证服务的可用性,即便是有损服务.所以意味着我们在设计服务的时候,需要一些手段或者关键数据进行自动降级,或者配置人工降级的开关. 缓存的目的是提升系统访问速度和增大系统处理的容量,可以说是抗高并发流量的银弹:降级是当服务出问题或者影响到核心流程的性能则需要暂时屏蔽掉某些功能,等高峰或者问题解决后再打开:

缓存在高并发场景下的常见问题

缓存一致性问题 当数据时效性要求很高时,需要保证缓存中的数据与数据库中的保持一致,而且需要保证缓存节点和副本中的数据也保持一致,不能出现差异现象.这就比较依赖缓存的过期和更新策略.一般会在数据发生更改的时,主动更新缓存中的数据或者移除对应的缓存. 缓存并发问题 缓存过期后将尝试从后端数据库获取数据,这是一个看似合理的流程.但是,在高并发场景下,有可能多个请求并发的去从数据库获取数据,对后端数据库造成极大的冲击,甚至导致 “雪崩”现象.此外,当某个缓存key在被更新时,同时也可能被大量请求在获取,

高并发场景下的缓存有哪些常见的问题?

一.缓存一致性问题 当数据时效性要求很高时,需要保证缓存中的数据与数据库中的保持一致,而且需要保证缓存节点和副本中的数据也保持一致,不能出现差异现象. 这就比较依赖缓存的过期和更新策略.一般会在数据发生更改的时,主动更新缓存中的数据或者移除对应的缓存. 二.缓存并发问题 缓存过期后将尝试从后端数据库获取数据,这是一个看似合理的流程.但是,在高并发场景下,有可能多个请求并发的去从数据库获取数据,对后端数据库造成极大的冲击,甚至导致 "雪崩"现象. 此外,当某个缓存key在被更新时,同时也

高并发场景下使用缓存需要注意那些问题?

一.缓存一致性问题 当数据时效性要求很高时,需要保证缓存中的数据与数据库中的保持一致,而且需要保证缓存节点和副本中的数据也保持一致,不能出现差异现象.这就比较依赖缓存的过期和更新策略.一般会在数据发生更改的时,主动更新缓存中的数据或者移除对应的缓存. 二.缓存并发问题 缓存过期后将尝试从后端数据库获取数据,这是一个看似合理的流程.但是,在高并发场景下,有可能多个请求并发的去从数据库获取数据,对后端数据库造成极大的冲击,甚至导致 "雪崩"现象.此外,当某个缓存key在被更新时,同时也可能

高并发场景下缓存+数据库双写不一致问题分析与解决方案设计

Redis是企业级系统高并发.高可用架构中非常重要的一个环节.Redis主要解决了关系型数据库并发量低的问题,有助于缓解关系型数据库在高并发场景下的压力,提高系统的吞吐量(具体Redis是如何提高系统的性能.吞吐量,后面会专门讲). 而我们在Redis的实际使用过程中,难免会遇到缓存与数据库双写时数据不一致的问题,这也是我们必须要考虑的问题.如果还有同学不了解这个问题,可以搬小板凳来听听啦. 一.数据库+缓存双写不一致问题引入 要讲数据库+缓存双写不一致的问题,就需要先讲一下这个问题是怎么发生的

高并发场景下锁

如何确保一个方法,或者一块代码在高并发情况下,同一时间只能被一个线程执行,单体应用可以使用并发处理相关的 API 进行控制,但单体应用架构演变为分布式微服务架构后,跨进程的实例部署,显然就没办法通过应用层锁的机制来控制并发了.那么锁都有哪些类型,为什么要使用锁,锁的使用场景有哪些?今天我们来聊一聊高并发场景下锁的使用技巧. 锁类别 不同的应用场景对锁的要求各不相同,我们先来看下锁都有哪些类别,这些锁之间有什么区别. 悲观锁(synchronize) Java 中的重量级锁 synchronize

【转】记录PHP、MySQL在高并发场景下产生的一次事故

看了一篇网友日志,感觉工作中值得借鉴,原文如下: 事故描述 在一次项目中,上线了一新功能之后,陆陆续续的有客服向我们反应,有用户的个别道具数量高达42亿,但是当时一直没有到证据表示这是,确实存在,并且直觉告诉我们,这是不可能的,就一直没有在意,直到后来真的发现了一个用户确实是42亿,当时我们整个公司都震惊了,如果有大量用户是这样的情况,公司要亏损几十万,我们的老大告诉我们,肯定是什么地方数据溢出的,最后我们一帮人,疯了似的查代码,发现…… 如果按照正常的程序逻辑走下去,代码是完全没问题,但是我发

高并发场景下秒杀项目静态锁的使用疑问

题:高并发场景下秒杀项目静态锁的使用疑问场景:我们有一个秒杀平台,可以提供所有接入公司创建的秒杀活动,简单描述如下:1.秒杀10袋洗衣粉,开始时间12:00(项目ID:A001)2.秒杀iPhone5,开始时间12:00(项目ID:A002)3.秒杀水杯,开始时间12:00(项目ID:A003)... ...(项目ID:A004-A009)10.秒杀ThinkPad,开始时间12:00(项目ID:A010) 例如上面,同时有十个秒杀,都是12:00整开始,每个秒杀之间没有任何关系. 按照我之前的