Tomcat到底能承受多少并发,并发量计算方法
一、经典公式1: 一般来说,利用以下经验公式进行估算系统的平均并发用户数和峰值数据
Tomcat到底能承受多少并发,并发量计算方法
一、经典公式1: 一般来说,利用以下经验公式进行估算系统的平均并发用户数和峰值数据
LskyPro图床-强行支持多吉云
而且密钥是三段式(accessKeyId/secretAccessKey/sessionToken)临时密钥
计算并发用户数的五种方法
一、经典公式1:
一般来说,利用以下经验公式进行估算系统的平均并发用户数和峰值数据
1)平均并发用户数为 C = nL/T
2)并发用户数峰值 C‘ = C + 3*根号C
C是平均并发用户数,n是login session的数量,L是login session的平均长度,T是值考察的时间长度
C’是并发用户数峰值
举例1,假设系统A,该系统有3000个用户,平均每天大概有400个用户要访问该系统(可以从系统日志从获得),对于一个典型用户来说,一天之内用户从登陆到退出的平均时间为4小时,而在一天之内,用户只有在8小时之内会使用该系统。
那么,
平均并发用户数为:C = 400*4/8 = 200
并发用户数峰值为:C‘ = 200 + 3*根号200 = 243
计算并发用户数的五种方法
一、经典公式1:
一般来说,利用以下经验公式进行估算系统的平均并发用户数和峰值数据
1)平均并发用户数为 C = nL/T
2)并发用户数峰值 C‘ = C + 3*根号C
C是平均并发用户数,n是login session的数量,L是login session的平均长度,T是值考察的时间长度
C’是并发用户数峰值
举例1,假设系统A,该系统有3000个用户,平均每天大概有400个用户要访问该系统(可以从系统日志从获得),对于一个典型用户来说,一天之内用户从登陆到退出的平均时间为4小时,而在一天之内,用户只有在8小时之内会使用该系统。
那么,
平均并发用户数为:C = 400*4/8 = 200
并发用户数峰值为:C‘ = 200 + 3*根号200 = 243
【RSA】HTTPS中SSL/TLS握手时RSA前后端加密流程
SSL/TLS层在网络模型的位置,它属于应用层协议。接管应用层的数据加解密,并通过网络层发送给对方。
计算并发用户数的五种方法
一、经典公式1:
一般来说,利用以下经验公式进行估算系统的平均并发用户数和峰值数据
1)平均并发用户数为 C = nL/T
2)并发用户数峰值 C‘ = C + 3*根号C
C是平均并发用户数,n是login session的数量,L是login session的平均长度,T是值考察的时间长度
C’是并发用户数峰值
举例1,假设系统A,该系统有3000个用户,平均每天大概有400个用户要访问该系统(可以从系统日志从获得),对于一个典型用户来说,一天之内用户从登陆到退出的平均时间为4小时,而在一天之内,用户只有在8小时之内会使用该系统。
那么,
平均并发用户数为:C = 400*4/8 = 200
并发用户数峰值为:C‘ = 200 + 3*根号200 = 243
计算并发用户数的五种方法
一、经典公式1:
一般来说,利用以下经验公式进行估算系统的平均并发用户数和峰值数据
1)平均并发用户数为 C = nL/T
2)并发用户数峰值 C‘ = C + 3*根号C
C是平均并发用户数,n是login session的数量,L是login session的平均长度,T是值考察的时间长度
C’是并发用户数峰值
举例1,假设系统A,该系统有3000个用户,平均每天大概有400个用户要访问该系统(可以从系统日志从获得),对于一个典型用户来说,一天之内用户从登陆到退出的平均时间为4小时,而在一天之内,用户只有在8小时之内会使用该系统。
那么,
平均并发用户数为:C = 400*4/8 = 200
并发用户数峰值为:C‘ = 200 + 3*根号200 = 243
Tomcat到底能承受多少并发,并发量计算方法
一、经典公式1: 一般来说,利用以下经验公式进行估算系统的平均并发用户数和峰值数据
python+pytest单元测试框架之fixture标识
fixture是pytest特有的功能,它用pytest.fixture标识,定义在函数前面。在你编写测试函数的时候,你可以将此函数名称做为传入参数,pytest将会以依赖注入方式,将该函数的返回值作为测试函数的传入参数。 fixture有明确的名字,在其他函数,模块,类或整个工程调用它时会被激活。 fixture是基于模块来执行的,每个fixture的名字就可以触发一个fixture的函数,它自身也可以调用其他的fixture。 我们可以把fixture看做是资源,在你的测试用例执行之前需要去配置这些资源,执行完后需要去释放资源。比如module类型的fixture,适合于那些许多测试用例都只需要执行一次的操作。 fixture还提供了参数化功能,根据配置和不同组件来选择不同的参数。 fixture主要的目的是为了提供一种可靠和可重复性的手段去运行那些最基本的测试内容。比如在测试网站的功能时,每个测试用例都要登录和退出,利用fixture就可以只做一次,否则每个测试用例都要做这两步也是冗余。
XSS跨站脚本攻击基础
在http协议的特点文章中我们介绍了http的每一次请求都是独立的,协议对于事务处理没有记忆能力,所以在后续数据传输需要前面的信息的时候,例如需要登录的网页,信息必须重传,这样非常的繁琐。cookie可以识别用户,实现持久会话。
Session和Cookie的区别
在 Web 应用中,Session 和 Cookie 都是用来存储用户信息的技术,它们在用户身份识别和状态管理方面扮演着重要的角色。尽管它们的目的相似,但它们在工作方式和使用场景上存在一些关键的区别。
怎样实现同一个账户同一时间只能在一个终端登录
不少系统都希望实现同一个账户同一时间只能在一个地方登录,如腾讯QQ,当你的账户在另一个终端登录后,之前正在登录访问的终端会被强制下线,这样做的好处我认为有两点:1)能提高系统/网站的安全性,比如说如果你在操作过程中被挤下线了,你便能马上察觉到账户和密码已经泄露,要马上修改密码或联系管理员冻结账户;2)能减少系统的开销,因为每个登录的终端都需要耗费服务器资源,登录的用户,Session占用的空间也会大些,如果账户做了只能在一个终端登录后,其他终端的登录会话所占用的资源能及时得到释放,有利于节省宝贵的服务器资源,此外,如果不做这个限制,有可能会被恶意攻击的人利用这个问题来消耗服务器资源,这样可能对服务器的性能产生很大的影响。
Linux运维工程师面试题(2)
三次握手的目的是确保两端的序列号同步,并且双方都可以发送和接收数据。如果第一次握手失败,客户端会重复发送SYN包;如果第二次握手失败,服务器也会重复发送SYN+ACK包;如果第三次握手失败,客户端会重新发送ACK包。
Spark Core项目实战 | 页面单跳转化率统计
目录
一.页面单跳转化率统计
需求简介
思路分析
二.具体实现
具体业务实现
完整项目代码
一.页面单跳转化率统计
需求简介
计算页面单跳转化率,什么是页面单跳转换率,比如一个用户在一次 Session 过程中访问的页面路径 3,5,7,9,10,21,那么页面 3 跳到页面 5 叫一次单跳,7-9 也叫一次单跳,那么单跳转化率就是要统计页面点击的概率
比如:计算 3-5 的单跳转化率,先获取符合条件的 Session 对于页面 3 的访问次数(PV)为 A,然后获取符合条件的 Session 中访问了页面
Go做Web开发必懂的概念和底层原理
Go天生支持高并发等特性,不仅适合做服务器端开发、分布式存储,同样适合Web网络应用开发。
TCP协议和UDP协议的对比?
TCP协议的优点:
可靠稳定
TCP在传输数据之前,会有三次握手来建立连接
TCP在传输数据时,有确认、窗口、重传、拥塞控制机制
TCP在传输数据完成后,会断开连接用来节省系统资源
TCP协议的缺点:
慢,传输效率低
占用系统资源高
容易被攻击(DOS/DDOS/CC攻击)
UDP协议的优点:
快
无连接的方式,占用系统资源少
比TCP安全
UDP协议的缺点:
不可靠,不稳定
没有可靠
「SQL面试题库」 No_67 过去30天的用户活动 II
题目介绍: 过去30天的用户活动 II user-activity-for-the-past-30-days-ii
Python3之cookie与sessi
会话技术的由来:
由于http是无状态的,很多网站需要识别登录进来的用户身份,以备下次直接登录或者区分是哪个用户登录的,这样可以根据不同的用户展示不同的信息,这样就需要一种技术来保存用户的状态,这样会话技术应运而生!
会话技术分为两种:
浏览器端会话技术:cookie
当用户第一次登录成功后,服务器会通过Httpresponse/redirect/render获取的对象通过调用set_cookie,设置cookie,返回给浏览器,并且保存在浏览器端,当下次访问时浏览器会自动携带cookie完成对服务器的访问
「SQL面试题库」 No_66 查询近30天活跃用户数
题目介绍: 查询近30天活跃用户数 user-activity-for-the-past-30-days-i
Jwt,Token,Cookie,Session之间的区别
认证是关于验证你的凭据,如用户名/邮箱和密码,以验证访问者的身份。系统确定你是否就是你所说的使用凭据。在公共和专用网络中,系统通过登录密码验证用户身份。身份认证通常通过用户名和密码完成,有时与认证可以不仅仅通过密码的形式,也可以通过手机验证码或者生物特征等其他因素。