使用plprofiler插件
背景信息 您在使用Postgres服务端进行编程的时候，您会发现PostgreSQL的PL/PGSQL是黑盒环境，内部的任何问题都有可能造成性能瓶颈。常见异常情况如下：问题语句一开始执行速度很快，调用多次后速度变慢。随机出现的性能瓶颈问题。生产系统...
使用plprofiler插件
背景信息 您在使用Postgres服务端进行编程的时候，您会发现PostgreSQL的PL/PGSQL是黑盒环境，内部的任何问题都有可能造成性能瓶颈。常见异常情况如下：问题语句一开始执行速度很快，调用多次后速度变慢。随机出现的性能瓶颈问题。生产系统...
WAF连接源站服务器超时
原因二：后端ECS性能或源站服务器性能瓶颈 排查步骤如下：1.排查服务器是否存在CPU高，负载高等问题；2.排查外网带宽跑满均可能导致访问异常。解决方案：检查后端ECS性能，解决性能瓶颈问题，如果是整体系统容量不够，可以通过扩容后端ECS ...
何时选择升配
判断是否出现实例性能瓶颈 PolarDB-X 1.0 实例的QPS和CPU性能是正相关的。当 PolarDB-X 1.0 性能出现瓶颈时，主要表现为实例的CPU使用率居高不下。如果发现CPU使用率超过90%或持续超过80%，则意味着当前实例性能出现了性能瓶颈。关于如何...
前端监控场景
业务痛点 定位性能瓶颈困难 当用户反馈页面加载较慢时，很难快速发现性能瓶颈在哪里，是网络问题、资源加载问题，还是页面DOM解析问题？是和用户所在的省份、国家有关系，还是和用户的浏览器、设备有关系？这些问题都无法快速复现并定位到...
诊断网页加载过慢的问题
监控信息缺少，无法深入排查 大部分前端监控会通过PerformanceTiming对象来获取完整的页面加载耗时信息，这将缺失页面静态资源的加载情况，导致无法深入定位性能瓶颈。解决方案 只需将Web端应用接入ARMS前端监控，并且在接入时开启页面资源...
2.0和3.0版本差异及兼容性说明
支持智能瓶颈分析：集成了智能异常检测和根因分析工具，辅助用户识别和定位潜在的性能瓶颈。2.0和3.0功能兼容说明 性能测试 PTS 3.x版本基于大规模企业客户的生产实践经验，对压测引擎做了优化和调整。因此，部分场景下的参数配置、功能...
应用场景
性能瓶颈探测：探测系统中的性能瓶颈点，进行针对性优化。适用行业广泛 PTS应用行业广泛，涉及电商、多媒体、金融保险、物流快递、广告营销、社交等等。PTS服务阿里巴巴全生态多年，支持了天猫双11、双12、年货节等大促活动。植根于电商...
慢会话追踪
慢会话追踪功能可提供页面加载过程中静态资源加载的性能瀑布图，帮助您根据页面性能数据详细了解页面资源加载情况，并快速定位性能瓶颈。前提条件 重要 静态资源加载信息的上报是在页面加载时触发的，上报信息量较大。加载耗时大于8秒时会...
Dataphin同步任务速度低
3.判断比较WaitReaderTime和WaitWriterTime时间，那边大点，性能瓶颈就在哪边，例如WaitWriterTime大，写入库性能可能出现瓶颈。4.集成任务可以配置数字类型自增字段作为切分键，提高并发，设置速度上限。5.如果输入是数据库类，非网络问题...
Spark应用性能诊断
AnalyticDB for MySQL 湖仓版（3.0）推出Spark应用诊断功能，若您提交的Spark应用存在性能问题，您可以根据诊断信息快速定位和分析性能瓶颈问题，优化Spark应用，提高问题解决效率。本文主要介绍如何进行Spark应用性能诊断以及性能诊断的...
应用场景
集群版解决性能瓶颈 云数据库Redis版 提供集群版实例，破除Redis单线程机制的性能瓶颈，可以有效的应对视频直播类流量突起，有效地支撑高性能的需求。轻松扩容应对业务高峰 云数据库Redis版 可支持一键扩容，整个升级过程对用户全透明，...
查看作业性能
关注火焰的宽度与出现频率 在火焰图中，每个“火焰”的宽度代表了函数在采样期间的执行时间占比，更宽的火焰表示该函数占用了更多的CPU时间，这通常代表了潜在的性能瓶颈。有些函数的火焰可能不是最宽的，但如果它们频繁出现在火焰图中，这...
性能监控概念
无论是提前预发，还是事后治理，都需要一套精准、实时的性能监控体系，帮助业务团队准确、快速的识别性能瓶颈点与影响面，针对性地采取下一步措施。越是复杂、庞大的IT系统，越需要建立完备、好用的性能监控体系，尽早介入，快速定位，降低...
通过火焰图定位性能瓶颈
本文介绍如何通过持续剖析功能的火焰图定位性能瓶颈。什么是火焰图 火焰图（Flame Graph）是一种可视化程序性能分析工具，它可以帮助开发人员追踪程序的函数调用以及调用所占用的时间，并展示对应信息。其核心思想是将程序的函数调用方法栈...
查看监控详情
若您在压测时添加了云资源监控，可以在压测报告中查看各项监控指标，帮助您发现系统性能瓶颈。前提条件 已添加云资源监控。更新信息，请参见 云资源监控。查看云资源监控详情 登录 PTS控制台，在左侧导航栏选择 性能测试>报告列表。在 报告...
架构优化
分布式架构除了取决于单机性能瓶颈外，也取决于系统拆分效率和可扩展性；微服务架构中，服务拆分效率和服务调用效率又是另外的重要影响因素。编程语言实现：不同编程语言实现一定程度会影响单机基线。C/C++等编译型语言运行时不需要重新...
阿里云mPaaS全链路优化服务工作说明书
并发20W或IP节点600个）2000w VUM PTS额度（最高规格，并发20W或IP节点600个）4000w VUM PTS额度（最高规格，并发20W或IP节点600个）覆盖场景 覆盖1个主要场景的压力测试 覆盖2个主要场景的压力测试，协助解决主要性能瓶颈点2个 覆盖3个...
什么是应用监控
您无需修改代码，只需为应用安装一个探针，ARMS就能够对应用进行全方位监控，帮助您全面掌控应用运行状态，快速定位出错接口和慢接口，洞察性能瓶颈，重现调用参数，从而大幅提升线上问题诊断的效率。一键接入 ARMS应用监控通过探针技术，...
性能监控概述
这些数据为前端开发者寻找网页性能瓶颈与定位优化点提供了依据。随着服务的发展，应用的部署结构存在微服务、多云、多地域、多架构机器等诸多行为。持续性能采集为性能采集增加了时间维度，相比于单机性能采集，持续性能采集具有以下优势。...
性能压测
通过性能压测可以发现系统的性能瓶颈，评估系统的承载能力，并提前发现系统的性能问题和潜在风险，并为系统的容量规划和性能优化提供参考。其实施方案主要包括：确定测试目标和负载模型：首先需要明确测试的目标和负载模型，包括确定测试的...
APPROX_COUNT_DISTINCT
当Distinct Key数目过大时，State的读写开销太大，因此Count Distinct优化存在性能瓶颈。但在很多场景，完全精确的统计并不那么必要。如果您希望牺牲部分精确度来换取性能上的提升，您可以使用新增的内置函数 APPROX_COUNT_DISTINCT 提升...
页面访问速度
页面加载分布情况 页面的加载是在用户端的浏览器上进行的，加载耗时与地理位置、网络状况、浏览器或运营商等因素有关，所以前端监控提供地理分布、终端分布、网络分布、版本分布等统计数据，以帮助您更好地定位性能瓶颈。图 3.终端分布 图 ...
全局监控
当三个黄金指标出现拐点时，表示系统已遇到性能瓶颈。在 接口监控 中，查看各API的三个黄金指标、虚拟用户数以及响应各阶段耗时。在异常统计中，可以按异常状态码和异常API维度分析异常分布。同时，支持按API分析断言失败数量。应用监控 ...
性能测试
性能瓶颈探测：通过性能压测探测系统中的性能瓶颈点，进行针对性优化，从而提升系统性能。性能压测伴随着系统开发、重构、上线到优化的生命周期，有效的性能压测对系统的稳定性具有重要的指导意义，是系统生命周期中不可或缺的一部分。最佳...
应用总览
查看应用拓扑图 在 应用总览 页面上单击 拓扑图 页签，您可以更加直观地看到应用的上下游组件以及与它们的调用关系，从而更快速地找出应用的性能瓶颈。拓扑图 页签展示以下信息：选定时间内的应用调用关系拓扑图。选定时间内客户端、服务端...
产品优势
您无需修改代码，只需为应用安装一个探针，ARMS就能够对应用进行全方位监控，帮助您全面掌控应用运行状态，快速定位出错接口和慢接口，洞察性能瓶颈，重现调用参数、从而大幅提升线上问题诊断的效率。阿里云ARMS应用监控的优势包含以下几点...
容量规划
通过容量规划可以确定系统能够承载的最大用户量和并发请求量，并提前预防系统资源不足和性能瓶颈问题。容量规划的实施方案包含如下：收集需求和数据：首先需要明确系统的需求和预测，包括用户数量、数据量、并发请求量、响应时间要求等。...
使用性能洞察
CPU事件超出该值可以认为存在性能瓶颈。性能图表 性能洞察页面由以下三个部分组成：图 3.关键的性能指标变化趋势图（实时）图 4.实时AAS变化趋势图 上图为数据库实例中活跃会话变化趋势。图 5.多维度实例负载信息（AAS）上图为聚合30次采集...
提升I/O吞吐量和IOPS
当I/O吞吐量或IOPS达到实例当前配置的最大值时，AnalyticDB PostgreSQL版 实例可能会出现性能瓶颈，表现为数据库读写操作的性能下降，应用响应延迟增大等现象。本文将介绍I/O吞吐量和IOPS指标含义、影响因素及解决瓶颈问题的策略。理解I/O...
产品优势
单队列扩容 解决RabbitMQ单队列性能瓶颈，支持单队列的横向扩展，性能上无并发限制。弹性伸缩 可扩展能力强、性能线性增强，可根据业务需求弹性伸缩，对用户透明。海量堆积 在海量消息堆积的情况下，始终保持高性能，不影响集群的正常服务...
客户案例
目前基于Hadoop+HDFS开源架构进行离线（HDFS+Spark）、实时计算（Flink+中间件），该架构在运行中存在性能瓶颈及弹性能力弱等问题，无法很好的满足当前业务需要。客户需求 改善自建架构如下问题：资源成本高、弹性能力弱，资源无法按量使用...
影响查询性能的因素
资源类型消耗量的不同会导致不同规格的集群存在不同的性能瓶颈，最终影响整体的查询效果。节点数量 AnalyticDB MySQL版 使用了分布式数据处理架构，一条查询会被分解成多个Stage在不同的节点上并行执行。所以如果集群中的节点数量越多，...
Binlog Parallel Flush
这样一来，原本串行的解析，填充Checksum和log_pos，生成GTID event等步骤，都可以并行的执行，极大优化了事务写 Binlog的性能瓶颈。并行组提交 在MySQL中，提交阶段事务会成组地写Binlog和Redo Log，这样做可以最大限度地合并IO操作，提升...
扩展施压机
扩展施压机数量可以有效降低单台施压机负载，避免施压机成为性能瓶颈，确保压测结果准确可信。应用场景 施压机网络带宽瓶颈 表现为单机流量在10 MB左右，并发和TPS没有达到目标且不再增加，同时RT值上升。常见于压测HTML、图片等静态资源或...
扩展施压机
扩展施压机数量可以有效降低单台施压机负载，避免施压机成为性能瓶颈，确保压测结果准确可信。应用场景 施压机网络带宽瓶颈 表现为单机流量在10 MB左右，并发和TPS没有达到目标且不再增加，同时RT值上升。常见于压测HTML、图片等静态资源或...
数据迁移链路规格说明
724 亚太东南 1（新加坡）美国西部 1（硅谷）198 large 2,256 说明 上述测试模型的数据是各种数据迁移链路规格的极限性能，如果数据迁移的表没有主键、网络延迟大、存在更新热点或者源实例与目标实例存在性能瓶颈时，无法达到上表中的增量...
互联网服务：小打卡
在单机RDS的情况下，由于单表数据量大，会出现读性能瓶颈导致APP卡顿甚至崩溃。基于 PolarDB-X+RDS的分布式数据库解决方案能在表拆分成小的物理表后，提供海量数据平稳高并发读能力，保证了客户核心业务的稳定性和高性能。小打卡的圈子打卡...
如何发起阿里云VPC内网性能测试
全链路性能测试 性能测试过程中覆盖服务可能涉及到的所有链路，测试范围足够大，涉及到的上下游较多，从而能够保障从全局找到性能瓶颈点，验证全局的稳定性。且测试过程中需要参与的人数较多，是一个复杂的系统工程，执行成本较高，需要...
如何发起阿里云VPC内网性能测试
全链路性能测试 性能测试过程中覆盖服务可能涉及到的所有链路，测试范围足够大，涉及到的上下游较多，从而能够保障从全局找到性能瓶颈点，验证全局的稳定性。且测试过程中需要参与的人数较多，是一个复杂的系统工程，执行成本较高，需要...
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