并发模式下，为什么同一并发下TPS会不同？
在并发模式下，同样的虚拟用户数（并发）下TPS取决于被压测服务的处理能力，也就是平均的RT（响应时间）。TPS=并发/RT（秒）若保持并发不变，那么当平均RT变长，TPS就会变小。例如，并发是1000时，当RT平均从1秒变长到2秒，那么TPS会从1000...
数据传输费用（按时计费）
如果您已购买包年包月规格的独享数据传输服务资源组，并想要在业务高峰期临时扩容部分并发资源满足资源供给，可使用按时计费规格。本文为您介绍按时计费规格的计费说明、使用说明及资源价格。背景信息 MaxCompute支持对数据传输服务的独享...
PutConcurrencyInput
名称 类型 描述 示例值 object 设置函数的并发配置 reservedConcurrency long 预留并发，函数预留账号并发的一部份，其他函数不可以使用这部份并发。预留并发包括预留实例和按量实例的总并发。10
ConcurrencyConfig
名称 类型 描述 示例值 object 函数并发配置 functionArn string 阿里云资源的标识 acs:fc:cn-shanghai:123:functions/demo reservedConcurrency long 预留并发，函数预留账号并发的一部份，其他函数不可以使用这部份并发。预留并发包括...
并发导出数据
当使用场景中不关心整个结果集的顺序时，可以使用并发导出数据功能以更快的速度将命中的数据全部返回。前提条件 已初始化OTSClient。具体操作，请参见 初始化。已创建数据表并写入数据。已在数据表上创建多元索引。具体操作，请参见 创建...
NLB计费规则
分钟 100,000个 在一个计费周期内，系统会统计每分钟的并发TCP连接数，然后使用最大每分钟并发连接数除以LCU系数，得出该计费周期内的并发连接数LCU个数。计算公式如下：LCU个数=最大并发连接数÷LCU系数 处理数据量 NLB 处理的TCP请求和...
Sysbench测试
点查场景结果（point_select）实例规格 并发数 QPS 4C32G*2 600 65611.43 4C32G*4 1000 122036.76 8C64G*2 1000 112588.98 8C64G*4 2000 242439.92 只读场景结果（read_only）实例规格 并发数 QPS 4C32G*2 200 72321.57 4C32G*4 200 123499...
按量抵扣（预付费）
计费项 计费子项 VUM消耗量 使用资源IP数 压测时长（分钟）压测日志采样率（默认值为1%）VUM消耗量=使用资源IP数×500（并发）×压测时长（分钟）说明 在压测场景配置时，高级设置 页面压测日志采样率默认值为1%，若您指定高于1%的采样率，...
配置自动调优
智能调优默认调优行为 如果您开启了智能调优，则系统默认会从并发度和内存两个方面为您进行自动调优：智能调优会调整作业的并发度来满足作业流量变化所需要的吞吐。智能调优会监控消费源头数据的延迟变化情况、TaskManager（TM）CPU实际...
如何设置目标并发或目标RPS？
本文介绍如何根据您当前系统的压测需求设置目标并发或者目标RPS。背景信息 并发用户 指的是现实系统中同时操作业务的用户，在性能测试工具中一般称为虚拟用户（Virtual User）。并发用户这个概念一般是从客户侧评估的角度出发，但是不便于...
配置作业资源
实际的TM数和每个TM的Slot数的推算过程如下：实际TM数=MAX（⌈总CPU数/TM的CPU默认最大值⌉，⌈总内存数/TM的内存默认最大值⌉）=MAX（⌈设置的并发数/单个TM的Slot数量*设置的单个TM CPU/16⌉，⌈设置的并发数/单个TM的Slot数量*设置的...
扩展施压机
在不使用动态扩展时 默认需要的IP数：场景最大并发/单机最大并发，即5000/500=10（个）对应的压测费用：IP数×单机最大并发×压测时长分钟数，即10×500×2=10000 VUM 在使用动态扩展的情况下 前1分钟所需的费用为：默认需要的IP数：场景...
并发控制（pg_concurrency_control）
RDS PostgreSQL提供pg_concurrency_control插件，用于对SQL进行并发控制。前提条件 RDS PostgreSQL实例版本为PostgreSQL 10或11。参数说明 参数 默认值 说明 pg_concurrency_control.query_concurrency 0 设置Select类型SQL并发控制的排队...
按量付费全球加速实例计费
分钟 100000个 在一个计费周期内，系统会统计每分钟的并发TCP连接数，然后使用最大每分钟并发连接数除以CU系数，得出该计费周期内的并发连接数CU个数。计算公式如下：CU个数=最大并发连接数÷CU系数 处理数据量 全球加速 处理的TCP请求和...
并发导出数据
当使用场景中不关心整个结果集的顺序时，您可以使用并发导出数据功能以更快的速度将命中的数据全部返回。重要 表格存储 Java SDK从5.6.0版本开始支持并发导出数据功能。使用并发导出数据功能时，请确保获取了正确的Java SDK版本。关于Java ...
新用户须知
按量付费模式趋向于整体外呼量上相对不稳定的用户，但是按量付费模式默认只有20路并发，无法自主进行自由调节并发路数，但可以提交工单进行短期扩容。3、并发路数该如何计算 可以通过 价格计算器 进行并发估算。4、号码在哪申请？号码申请...
JMeter配置RPS限制
JMeter引擎默认使用并发模式压测，施压RPS主要由并发数和服务器响应时间决定。并发数过低时可能达不到预期的RPS，并发数过高时可能压力过大压垮服务器。为了避免RPS压力过大压垮服务器，JMeter提供了 Constant Throughput Timer 组件，可...
扩展施压机
在不使用动态扩展时 默认需要的IP数：场景最大并发/单机最大并发，即5000/500=10（个）对应的压测费用：IP数×单机最大并发×压测时长分钟数，即10×500×2=10000 VUM 在使用动态扩展的情况下 前1分钟所需的费用为：默认需要的IP数：场景...
并发导出数据
当使用场景中不关心整个结果集的顺序时，可以使用并发导出数据功能以更快的速度将命中的数据全部返回。前提条件 已初始化OTSClient。具体操作，请参见 初始化。已创建数据表并写入数据。已在数据表上创建多元索引。具体操作，请参见 创建...
JMeter配置RPS限制
JMeter引擎默认使用并发模式压测，施压RPS主要由并发数和服务器响应时间决定。并发数过低时可能达不到预期的RPS，并发数过高时可能压力过大压垮服务器。为了避免RPS压力过大压垮服务器，JMeter提供了 Constant Throughput Timer 组件，可...
准实时推理场景
并发调用 您的GPU函数在某个地域级别，例如华东1（杭州），支持的最大并发调用数量，取决于GPU函数实例的并发度、以及GPU物理卡的使用上限。GPU函数实例并发度 默认情况下，GPU函数实例的并发度为1，即一个GPU函数实例在同一时刻仅能处理...
使用限制
并发限制 类型 并发限额 单频道并发人数 单频道默认并发100人，支持提交工单提升。单端订阅数上限 默认可订阅17路，支持提交工单提升。旁路转推任务数 单频道最多并发3个任务，单个应用最多并发100个任务，支持提交工单提升。录制任务数 单...
并发导出数据
当使用场景中不关心整个结果集的顺序时，可以使用并发导出数据功能以更快的速度将命中的数据全部返回。前提条件 已初始化Client。具体操作，请参见 初始化。已创建数据表并写入数据。已在数据表上创建多元索引。具体操作，请参见 创建多元...
常见问题概述
并发模式下，为什么同一并发下TPS会不同？为何设置了300并发，实际压测过程中并未能达到？如何设置目标并发或目标RPS？场景中如何设置起步和目标量级？怎么理解SLB的并发连接数和PTS中的并发？JMeter压测相关 如何开通兼容JMeter原生压测的...
Sysbench测试
点查场景结果（point_select）实例规格 并发数 QPS 4C32G*2 600 68730.31 4C32G*4 1000 108185.83 8C64G*2 1000 109543.96 8C64G*4 2000 239379.27 只读场景结果（read_only）实例规格 并发数 QPS 4C32G*2 200 21543.57 4C32G*4 200 42993....
名词解释
并发通信峰值 并发数的最小统计周期为1分钟，单日所有最小周期并发数的最大数，定义为日峰值，对实时数据，取当日00:00到当前时刻的最大并发数，为当前峰值。服务类型 针对不同的应用场景提供的差异化的服务。目前只提供通用服务。服务区域...
并发导出数据
当使用场景中不关心整个结果集的顺序时，可以使用并发导出数据功能以更快的速度将命中的数据全部返回。重要 表格存储PHP SDK从5.1.0版本开始支持多元索引的并发导出数据（ParallelScan）功能。使用该功能时，请确保获取了正确的PHP SDK版本...
TPC-C测试
64并发 128并发 256并发 512并发 1024并发 4C32G*2 48302.1 54025.71 56791.2 57970.9 58525.67 4C32G*4 70136.84 93234.02 105241.67 108523.41 110534.65 8C64G*2 67648.21 81783.57 86289.67 84795.9 85566.34 8C64G*4 89747.01 139412....
基于TairTS实现秒级监控
本文介绍基于TairTS轻松搭建高并发场景的秒级监控系统。TairTS简介 TairTS为Tair自研的Module，依托Tair（Redis企业版，采用多线程模型）提供实时且高并发的查询、写入性能，支持对历史时序数据的更新或累加，支持时间线级别的TTL设定，...
基于流量请求数实现服务自动扩缩容
基于并发数弹性为例，Pod数计算方式如为：Pod数=并发请求总数/（Pod最大并发数*目标使用率）例如，如果服务中Pod最大并发数设置为10，目标使用率设置为0.7，此时如果接收到了100个并发请求，则Autoscaler就会创建15个Pod（即100/(0.7*10)≈...
基于流量请求数实现服务自动扩缩容
基于并发数弹性为例，Pod数计算方式如为：Pod数=并发请求总数/（Pod最大并发数*目标使用率）例如，如果服务中Pod最大并发数设置为10，目标使用率设置为0.7，此时如果接收到了100个并发请求，则Autoscaler就会创建15个Pod（即100/(0.7*10)≈...
等待资源
解决措施：检查日志（任务配置）中concurrent参数值，如果并发任务设置过大，需根据机器支持的最大并发数与当前同时消耗的并发数配置任务并发。如果单个任务并发设置超过了机器支持的最大并发数，请将这些并发任务全部停掉，修改任务并发数...
创建压测场景
就是对系统并发的压力呈现阶梯性增加的过程，每个时间段并发数都要增加一个数量值，最终达到一个预期并发数，然后保持该并发数，持续运行一段时间。对应的 压力预估图 是阶梯形式的曲线图。固定压力值：并发数是固定的。对应的 压力预估图 ...
触发流水线运行
本文主要介绍流水线的触发方式和并发度限制。触发方式 Flow 流水线支持多种触发策略，可以根据使用场景选择适合的方式来触发流水线运行。目前支持以下几种触发方式：手工触发 代码源触发 定时触发流水线 Webhook 触发流水线 运行后，可以...
服务升级与购买
如果您有超过200路并发的购买需求，请 提交工单 处理，或者登录控制台通过 扩容并发 的方式增加并发数。此处以实时语音识别为例，为您介绍通过控制台购买并发流量的方法。登录 智能语音交互控制台。在 服务管理与开通 页面，单击实时语音...
推流上行并发路数监控报警
通过阅读本文，您可了解如何在云监控产品设置直播推流上行并发路数监控报警，在推流并发路数超过配额后及时收到报警通知。云监控（CloudMonitor）是一项针对阿里云资源和互联网应用进行监控的服务，云监控自动获取您当前阿里云账号下各云...
设置实例并发度
本文介绍使用SDK指定函数的实例并发数。SDK示例 本文以Node.js SDK为例，可以通过以下的方法指定函数的实例并发度。create function var resp=await client.createFunction(serviceName,{ functionName:funcName,handler:'counter.handler'...
列存索引内存管理介绍
例如，一个查询在执行过程中平均使用了一半的物理内存，那么就可以将并发数量增加为2个，如下图所示：图3 根据虚拟内存与物理内存增加并发数量 增加并发数量后，理论上可以让不同查询错峰使用资源，使得资源利用率更高，能有效降低scale...
容灾大屏
同城多活容灾 异地双活容灾 异地应用双活容灾 提供者调用总QPM 提供者用户请求的次数/分钟，即QPM=（并发数/平均响应时间）×60。消费者切面总QPM 消费者SDK切面调用的次数/分钟，即QPM=（并发数/平均响应时间）×60。提供者切面总QPM 提供...
重要参数说明
table.exec.sink.keyed-shuffle 为解决向带有主键的表中写入数据时出现的分布式乱序问题，您可以通过table.exec.sink.keyed-shuffle参数来进行Hash Shuffle操作，这将确保相同主键的数据被发送到算子的同一个并发，减少分布式乱序问题。...
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