基於Galera Cluster多主結構的Mysql高可用集群

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Galera Cluster特點

1、多主架構:真正的多點讀寫的集群,在任何時候讀寫數據,都是最新的 2、同步複製:集群不同節點之間數據同步,沒有延遲,在數據庫掛掉之後,數據不會丟失 3、併發複製:從節點APPLY數據時,支持并行執行,更好的性能 4、故障切換:在出現數據庫故障時,因支持多點寫入,切換容易 5、熱插拔:在服務期間,如果數據庫掛了,只要監控程序發現的夠快,不可服務時間就會非常少。在節點故障期間,節點本身對集群的影響非常小 6、自動節點克隆:在新增節點,或者停機維護時,增量數據或者基礎數據不需要人工手動備份提供,Galera Cluster會自動拉取在線節點數據,最終集群會變為一致 7、對應用透明:集群的維護,對應用程序是透明的 

Galera Cluster工作過程

客戶端發送更新指令到mysql服務器,服務器回復OK,但客戶端有可能以事務方式執行,並沒有發送確認指令(commit);當客戶端發送commit指令確認后,mysql服務器會把數據庫的更新複製到同一個集群的其他節點;集群中的所有節點會對數據庫的更新進行校驗,檢查更新完的數據與數據庫中的數據是否衝突,如果不衝突,服務器端會回復OK;如果更新的數據與集群中的任意一個節點數據發生衝突,則都會回復error 

實現Galera Cluster集群

至少需要三台機器;並且Galera Cluster也是一個數據庫服務,下載Galera Cluster必須卸載服務器現有的mysql數據庫服務

master1配置

[root@centos7 ~]# vim /etc/yum.repos.d/base.repo #編輯yum源倉庫 [mysql] name=mysql baseurl=https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/mariadb/mariadb-10.0.38/yum/centos7-amd64/ gpgcheck=0 enabled=1 [root@centos7 ~]# scp /etc/yum.repos.d/base.repo 192.168.38.37:/etc/yum.repos.d/mysql.repo #發送給另外兩個主節點 [root@centos7 ~]# scp /etc/yum.repos.d/base.repo 192.168.38.47:/etc/yum.repos.d/mysql.repo [root@centos7 ~]# yum install MariaDB-Galera-server -y [root@centos7 ~]# vim /etc/my.cnf.d/server.cnf #編輯galera配置文件 [galera] wsrep_provider=/usr/lib64/galera/libgalera_smm.so #啟用galera模塊 wsrep_cluster_address="gcomm://192.168.38.7,192.168.38.37,192.168.38.47" #指定集群中節點的IP binlog_format=row #二進制日誌格式必須為行 default_storage_engine=InnoDB #存儲引擎 innodb_autoinc_lock_mode=2 bind-address=0.0.0.0 #綁定本機的所有IP wsrep_cluster_name='mycluster' #設置集群名 wsrep_node_name='node1' #設置節點名 wsrep_node_address='192.168.38.7' #指定本節點的IP [root@centos7 ~]# service mysql start --wsrep-new-cluster #第一次啟動,三個節點中必須有一個節點添加--wsrep-new-cluster參數啟動 

master2

[root@localhost ~]# yum install MariaDB-Galera-server -y #yum源不用配,前面master1主節點已經把yum源和galera配置文件發送到所有節點中 [root@localhost ~]# vim /etc/my.cnf.d/server.cnf [galera] wsrep_cluster_name='mycluster' #上面的galera信息不用修改,修改一下本節點的信息 wsrep_node_name='node2' wsrep_node_address='192.168.38.37' [root@localhost ~]# service mysql start 

master3

[root@localhost ~]# yum install MariaDB-Galera-server -y [root@localhost ~]# vim /etc/my.cnf.d/server.cnf [galera] wsrep_cluster_name='mycluster' wsrep_node_name='node3' wsrep_node_address='192.168.38.47' [root@localhost ~]# service mysql start 

在一個主節點更新數據,會同步到這個集群的其他主節點上;但是假如三個主節點同時創建一張db1表,會發現有兩個主節點報錯,一個主節點成功;這個就是galera cluster的工作特性;最先執行創建表的主節點詢問其餘主節點數據是否發生衝突,不發生衝突則創建表,一個主節點成功創建了db1表,其餘兩個主節點創建的時候也回去詢問,但是有一主節點已經創建完畢,所以會發生數據衝突,則其餘兩個主節點都會報錯

SHOW VARIABLES LIKE 'wsrep_%'; #可以在mysql中查詢集群的相關狀態信息 SHOW STATUS LIKE 'wsrep_%'; SHOW STATUS LIKE 'wsrep_cluster_size'; 

往現有集群中添加一個主節點master4

通過master1,把yum源倉庫文件和galera的配置文件都拷貝給master4

[root@localhost ~]# yum install MariaDB-Galera-server -y [root@localhost ~]# vim /etc/my.cnf.d/server.cnf [galera] wsrep_cluster_address="gcomm://192.168.38.7,192.168.38.37,192.168.38.47,192.168.38.57" #把新的節點master4的IP添加上去 wsrep_cluster_name='mycluster' wsrep_node_name='node4' wsrep_node_address='192.168.38.57' [root@localhost ~]# service mysql start 

其餘所有節點的galera的配置文件都需要添加新的主節點的IP,添加完之後重啟服務

[root@localhost ~]# vim /etc/my.cnf.d/server.cnf wsrep_cluster_address="gcomm://192.168.38.7,192.168.38.37,192.168.38.47,192.168.38.57" [root@localhost ~]# service mysql restart [root@localhost ~]# mysql -e 'SHOW STATUS LIKE "wsrep_cluster_size";' #集群中有4個節點 +--------------------+-------+ | Variable_name | Value | +--------------------+-------+ | wsrep_cluster_size | 4 | +--------------------+-------+

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性能測試:深入理解線程數,併發量,TPS,看這一篇就夠了

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併發數,線程數,吞吐量,每秒事務數(TPS)都是性能測試領域非常關鍵的數據和指標。

那麼他們之間究竟是怎樣的一個對應關係和內在聯繫?

測試時,我們經常容易將線程數等同於表述為併發數,這一表述正確嗎?

本文就將對性能領域的這些關鍵概念做一次探討。

文章可能會比較長,希望您保持耐心看完。

 

1. 走進開封菜,了解性能

①老王開了家餐廳

我們的主角老王,在M市投資新開業了一家,前來用餐的顧客絡繹不絕:

餐廳里有4種不同身份的人員:

 

用戶一次完整的用餐流程如下:

顧客到店小二處付款點餐 => 小二將訂單轉發給后廚 => 后廚與備菜工配合,取材完成烹飪后交給小二 => 小二上菜,顧客用餐。

假設所有顧客都不堂食而是打包帶走,也就是不考慮用戶用餐時間。餐廳完成一次訂單的時間是多久?

 

訂單時間 = 顧客點單時間 + 前台接收轉發時間 + 后廚取材烹飪時間 + 后廚交給服務員,服務員上菜時間。

 

說白了就是每個流程的耗時相加。

假設以上時間分別為1,1,5,1(分鐘),那麼一次訂單的完成時間就是8分鐘。

 

  

②問題來了

餐廳當然不可能只有一個人就餐,否則老王不要帶着小姨子跑路。

所以我們接下來看多人就餐的情況。

假設同一時間點上有兩人就餐,會發生什麼情況?

 

第一位用戶與第一個場景一樣,仍然是點單-下單-烹飪-上菜,8分鐘后第一位顧客拿着打包的食物離開。

第二位用戶則有所不同了。假設小二,廚師,備菜都只有一人,而且他們每個人同時只能處理一件事情。

那麼第二位用戶首先需要在點餐時等待小二1分鐘,而後廚師烹飪第一位用戶的菜時,沒有任何人在為他服務。

我們來梳理一下這個過程中,每一分鐘都發生了什麼事情:

 

可以看到,兩個顧客完成訂單的總時長是13分鐘。

繼續推算我們發現,每增加一人總時長增加5分鐘。

在當前的人員配置下,顧客越多,後來的顧客等待時間就越長。

 

③這還不是高峰期

如果餐廳在高峰時段只有兩人用餐,那估計老王還得帶着小姨子跑路。

實際一個運營得當的開封菜餐廳,在用餐高峰時段的顧客數可能高達百人。

那麼問題來了,在某個普通工作日,12:00午飯時間,帶着各種工牌的IT男女顧客蜂擁而至,餐廳瞬間擠進來一百人。

這個時候會發生什麼?

現在餐廳已經完全服務不過來了,後續的顧客等的時間越來越長,最後一位可憐的顧客要等到差不多晚上8點才能吃到飯。

這顯然是不可能的,實際上等了不到半個小時吃不上飯的顧客就都要走光了。

 

老王開始考慮如何應對營業高峰期的情況。

經過上面的分析,老王發現,增加各崗位人手無疑是最直觀的解決辦法!

我們可以計算一下人手增加的情況。假設把所有人員增加為2人配置:

  

那麼很簡單,2人就餐的情況下,由於所有人員并行服務,就餐的兩名顧客可以同一時間點餐,等待烹飪,上菜后打包走人。

而後來的客人可以看作兩條并行的線,那麼100顧客的用餐時間就很自然的減半了。

看到這裏,終於出現“并行”的概念了。

  

④繼續調優

通過double人員配置,老王成功的使得用餐高峰期的服務能力提高了一倍,但這還不夠。這種情況下,服務100顧客仍需差不多4個小時。

老王再次思考整個服務團隊的配置和各環節處理能力,他發現,其瓶頸就在於“后廚”。顧客的等待時間,大部分都是在等待烹飪。

那麼增加后廚能力就是重中之重,老王繼續做了一系列措施:

  • 再次double大廚人數,現在廚師們四個人同時并行做菜。
  • 讓備菜員提前將熱門食材準備好。
  • 聘請更有經驗的大廚,每個餐品烹飪時間更快,加上提前備菜,整個配餐時間縮短到2分鐘。
  • 將點餐的過程改為使用手機小程序下單,讓小二專註於上菜。

整個團隊配置變為:

 

 如此配置之下,這家開封菜終於可以在1小時之內就完成對100人顧客的就餐服務了!

 

 

2. 這並不是一篇餐飲管理文章

再繼續討論餐廳的服務能力調優,這可能就要變成一片餐飲博文了。

不過相信敏銳的你能看出來,第一部分我們的討論里,包含了大量與服務器性能相似的概念。

恰好,老王除了開了一家開封菜餐廳,還運營着一家網站=_=!。

這家網站的一次典型事務請求鏈路是這樣的:

你別說,還真挺像用餐流程的吧。

而且就像多人用餐的場景一樣,這個網站同樣也有多用戶請求的情況:

當一條請求從客戶端發起時,它遵循着以上的線路傳遞,線性完成。

老王發現,這家網站的性能關鍵,在於應用服務器上。就像餐廳的服務能力,主要取決於後廚團隊一樣。

多個客戶端同時發起請求時,服務器必須具備一定的“并行”能力,否則後續進來請求會排隊而且可能超時。

說到這呢,雖然上圖我們畫的是一個,但一般都服務器的都有多處理器,輔以超線程技術。

而主流編程語言都有“多線程編程”的概念,其目的就在於合理的調度任務,將CPU的所有處理器充分的利用起來。

也就是說我們可以認為,這套應用服務本身就有不止一個“大廚”在烹飪。

取決於處理器數和多線程技術,數個事務可以以線程的方式并行處理。

 

不過老王對於當前服務器的性能並不滿意,就像對於餐廳一樣,老王也針對這個應用服務思考了更多調優方案:

  • 大廚的數量真的夠嗎?是不是要繼續增加人數(CPU核數,服務器節點數-硬件調優)?
  • 大廚的經驗和技術到位嗎?是不是要改聘更資深的大廚(改換具有更高頻CPU的服務器-硬件調優;調整業務邏輯效率-邏輯調優)?
  • 改良熱門餐品的備菜策略?(利用數據庫索引、緩存等技術-邏輯調優)

除了我們強調的調優重點,應用服務/后廚團隊,其他部分也是有可能成為瓶頸,需要調優解決的,比如:

  • 餐廳容量會不會無法容納排隊的客戶?(服務器容量,線程池大小,最大連接數,內存空間)
  • 小二的下單和上菜速度有沒有成為掣肘?(網絡帶寬,路由效率等。對於數據密集型服務而言,網絡帶寬很可能成為瓶頸。)
  • 等等

  

3. 下面是性能測試環節

接下來我們要討論如何測試一套服務的性能。

線程數:

要實現性能測試的一個必要條件,那就是我們必須要能模擬高峰期的訪問量。這一點通過正常的應用客戶端是很難辦到的(比如web應用的客戶端就是瀏覽器,你很難用瀏覽器併發向服務器發送大量請求)。

這裏就需要性能測試工具來幫忙了,主流的性能測試工具比如,等都能以線程式併發的方式,幫我們達成“短時間內向服務器發送大量請求”這一任務。

多線程式併發測試工具,顧名思義,會啟動複數個線程,讓每個線程獨立向服務器端發出請求。

有時候我們在描述性能測試過程時,會將這個客戶端的獨立線程數表述為“併發數”。

但是注意,這裏的“併發”指的是客戶端併發,很簡單,客戶端能發出很多請求,服務器卻未必能處理得了是不是?

并行數:

那麼服務器一次性能同時處理多少事務請求呢?

根據我們之前的討論,同一時間節點上同時處理的事務數最大就是:CPU處理器數*服務器超線程倍率。

比如對於一個8核未超線程CPU,某時間節點上的同時處理的事務不會超過8個。類比於8個廚師,同一時間點上只能處理8份餐品。

而超線程技術就像是給廚師們來了一場“左右互搏”培訓,讓每個人都能一心二用,一次處理2份餐品。

這裏我們描述的“同時8個”事務,就是“并行/平行”的含義。

併發數:

注意上面我們討論的“并行數”,不是”併發數“。否則我們直接看CPU核數就能確定併發數了。

併發數指的是一個時間段內的事務完成數。這個切片“時間段”常取1秒鐘或1分鐘這樣的整數來做換算。

假設一個廚師平均2分鐘做完一道菜,那麼8個廚師2分鐘完成8道菜,換算一下就是4道/分鐘。

如果以分鐘為單位進行統計,那麼這個数字就是最終結果。

每秒事務數(TPS):

一般應用服務器的處理速度跟廚師做菜是不在一個數量級的,常見的事務請求在應用服務器端的處理時間以毫秒為單位計算。

所以測試性能時,我們更常用“1秒鐘”來作為切片時間段。

一秒鐘完成多少個事務請求,這個數據就是我們耳熟能詳的“每秒事務數”。

這個指標翻譯成英文就是TPS – Transaction Per Seconds。(也有用QPS – Query Per Seconds來統計的,其差異暫時不做討論了)

每秒事務數,就是衡量服務器性能的最重要也是最直觀指標。

每秒能完成的事務數越多,那麼每分鐘能完成的事務就越多,每天完成的事務數就越多 — 簡單的小學數學

那麼他直接能影響到一個應用服務每天平均能承受的訪問量/請求量,以及業務高峰期能承受的壓力。

平均響應時間:

那麼有哪些因素會影響到TPS數值?

有兩個主要的維度:

  • 單個事務響應速度
  • 同一時間能并行執行的事務

第二點我們說了,它主要跟服務器資源配置,線程池容量,線程調度等相關。

第一點換一個說法就是:事務平均響應時間。單個事務平均下來完成的速度越快,那麼單位時間內能完成的事務數就越多,TPS就越高 — 簡單的小學數學

所以在進行性能調優時,除了服務器容量資源,單個事務響應速度是另一個關注的重點。

要關注事務響應速度/時間,可以考慮在事務內部邏輯節點添加“耗時探針”的方式,來探測每個步驟分別花費的時間,從而找出可優化的部分。

 

吞吐量

吞吐量是在性能探測過程中經常冒出來的名詞,怎麼理解他呢?

簡單的結論就是,吞吐量是站在“量”的角度去度量,是一個參考指標。

但是光有“量”的數據有時候並無太大價值,一家餐廳1個小時賣出100份餐品和一個月才賣出100份餐品,單從“量”的維度衡量肯定不行,時間維度很重要!

所以,性能測試領域的吞吐量通常會結合上時間維度進行統計。

如果吞吐量的“量”以“事務”為統計單位的話,結合時間維度,轉化以後可以很容換算成TPS

 

4. 最後,關於性能測試的一些碎碎念

測試類型

由於測試目標的不同,性能測試可能存在很多種形式。

比如明確了解日訪問量和巔峰訪問量,測試服務器是否能夠承受響應壓力的測試。

比如用於探測系統負載極限和性能拐點的測試。

比如衡量系統在高負載情況下,長時間運行是否穩定的測試。

這許多種形式我們暫且不做討論,不過所有以上測試的基礎都是它 — “併發測試”。

製造併發,是性能測試的基本實現辦法。

進一步細化理解客戶端線程數和併發量的關係

設服務器併發能力為每秒完成1個事務,即TPS=1/s。且服務器使用單核處理器,現用Jmeter啟動5個線程循環進行併發測試,那麼每個切片時間(每秒)都發生了什麼?

我們可以用如下圖表來分析:

其中,為線程可執行(等待執行),為線程正在執行,表示線程執行完畢。

 

假設其他條件不變,增加服務器并行處理數為2(增加CPU核數為2,以及合理的線程調度機制)那麼變為:

這裏真實的併發數(服務器單位時間完成的事務數)就是圖中每一秒鐘完成的事務數。

而客戶端啟動的其他未處理的線程則在“排隊等待”。

線程併發數量

那麼製造多少併發,換言之,我應該用多少併發線程數去進行測試?

實際上客戶端發起的線程數與服務器可達到的併發數並無直接關係,但你應該使用足夠的線程數,讓服務器達到事務飽和。

如何判斷服務器是否達到飽和?這時我們可以採取階梯增壓的方式,不斷加大客戶端線程數量,直到服務器處理不過來,事務頻繁超時,這時就得到了服務器處理能力極限。

根據不同的測試類型,取這個極限數量的一定百分比作為客戶端線程數。

比如說,負載測試中,通常取達到這個極限數值的70%。

客戶端損耗

我們在討論餐廳訂單流程和服務器事務流程時,流程圖裡包括了顧客/客戶端

顧客點餐要不要花時間?當然要,如果他患上選擇困難症,甚至有可能在下單的時候花去大量時間。

同理,客戶端從啟動線程到構造請求併發出,這一過程也有一定的時間損耗。

通常在測試服務器性能的時候,客戶端性能是應該被剝離出去的,所以測試時應該盡量降低客戶端時間損耗。

  • 適當增加客戶端線程循環次數 – 稀釋這些線程啟動的佔用時間
  • 當客戶端線程數需要較大數量時(對jmeter而言,超過1000左右),客戶機/測試機的資源佔用會增大,整個客戶端的請求構造時間會拉長。應該考慮分佈式測試。
  • 盡量減少客戶端請求構造時間,比如beanshell請求加密,如果過程過於複雜也會耗去可觀時間。極限測試情況下應考慮簡化。

 

 

那麼本文到這裏告一段落。

希望能幫助理解性能測試領域的這些關鍵概念和原理。

 

,再繼續討論餐廳的服務能力調優,這可能就要變成一片餐飲博文了。

不過相信敏銳的你能看出來,第一部分我們的討論里,包含了大量與服務器性能相似的概念。

恰好,老王除了開了一家開封菜餐廳,還運營着一家網站=_=!。

這家網站的一次典型事務請求鏈路是這樣的:

你別說,還真挺像用餐流程的吧。

而且就像多人用餐的場景一樣,這個網站同樣也有多用戶請求的情況:

當一條請求從客戶端發起時,它遵循着以上的線路傳遞,線性完成。

老王發現,這家網站的性能關鍵,在於應用服務器上。就像餐廳的服務能力,主要取決於後廚團隊一樣。

多個客戶端同時發起請求時,服務器必須具備一定的“并行”能力,否則後續進來請求會排隊而且可能超時。

說到這呢,雖然上圖我們畫的是一個,但一般都服務器的都有多處理器,輔以超線程技術。

而主流編程語言都有“多線程編程”的概念,其目的就在於合理的調度任務,將CPU的所有處理器充分的利用起來。

也就是說我們可以認為,這套應用服務本身就有不止一個“大廚”在烹飪。

取決於處理器數和多線程技術,數個事務可以以線程的方式并行處理。

 

不過老王對於當前服務器的性能並不滿意,就像對於餐廳一樣,老王也針對這個應用服務思考了更多調優方案:

  • 大廚的數量真的夠嗎?是不是要繼續增加人數(CPU核數,服務器節點數-硬件調優)?
  • 大廚的經驗和技術到位嗎?是不是要改聘更資深的大廚(改換具有更高頻CPU的服務器-硬件調優;調整業務邏輯效率-邏輯調優)?
  • 改良熱門餐品的備菜策略?(利用數據庫索引、緩存等技術-邏輯調優)

除了我們強調的調優重點,應用服務/后廚團隊,其他部分也是有可能成為瓶頸,需要調優解決的,比如:

  • 餐廳容量會不會無法容納排隊的客戶?(服務器容量,線程池大小,最大連接數,內存空間)
  • 小二的下單和上菜速度有沒有成為掣肘?(網絡帶寬,路由效率等。對於數據密集型服務而言,網絡帶寬很可能成為瓶頸。)
  • 等等

  

3. 下面是性能測試環節

接下來我們要討論如何測試一套服務的性能。

線程數:

要實現性能測試的一個必要條件,那就是我們必須要能模擬高峰期的訪問量。這一點通過正常的應用客戶端是很難辦到的(比如web應用的客戶端就是瀏覽器,你很難用瀏覽器併發向服務器發送大量請求)。

這裏就需要性能測試工具來幫忙了,主流的性能測試工具比如,等都能以線程式併發的方式,幫我們達成“短時間內向服務器發送大量請求”這一任務。

多線程式併發測試工具,顧名思義,會啟動複數個線程,讓每個線程獨立向服務器端發出請求。

有時候我們在描述性能測試過程時,會將這個客戶端的獨立線程數表述為“併發數”。

但是注意,這裏的“併發”指的是客戶端併發,很簡單,客戶端能發出很多請求,服務器卻未必能處理得了是不是?

并行數:

那麼服務器一次性能同時處理多少事務請求呢?

根據我們之前的討論,同一時間節點上同時處理的事務數最大就是:CPU處理器數*服務器超線程倍率。

比如對於一個8核未超線程CPU,某時間節點上的同時處理的事務不會超過8個。類比於8個廚師,同一時間點上只能處理8份餐品。

而超線程技術就像是給廚師們來了一場“左右互搏”培訓,讓每個人都能一心二用,一次處理2份餐品。

這裏我們描述的“同時8個”事務,就是“并行/平行”的含義。

併發數:

注意上面我們討論的“并行數”,不是”併發數“。否則我們直接看CPU核數就能確定併發數了。

併發數指的是一個時間段內的事務完成數。這個切片“時間段”常取1秒鐘或1分鐘這樣的整數來做換算。

假設一個廚師平均2分鐘做完一道菜,那麼8個廚師2分鐘完成8道菜,換算一下就是4道/分鐘。

如果以分鐘為單位進行統計,那麼這個数字就是最終結果。

每秒事務數(TPS):

一般應用服務器的處理速度跟廚師做菜是不在一個數量級的,常見的事務請求在應用服務器端的處理時間以毫秒為單位計算。

所以測試性能時,我們更常用“1秒鐘”來作為切片時間段。

一秒鐘完成多少個事務請求,這個數據就是我們耳熟能詳的“每秒事務數”。

這個指標翻譯成英文就是TPS – Transaction Per Seconds。(也有用QPS – Query Per Seconds來統計的,其差異暫時不做討論了)

每秒事務數,就是衡量服務器性能的最重要也是最直觀指標。

每秒能完成的事務數越多,那麼每分鐘能完成的事務就越多,每天完成的事務數就越多 — 簡單的小學數學

那麼他直接能影響到一個應用服務每天平均能承受的訪問量/請求量,以及業務高峰期能承受的壓力。

平均響應時間:

那麼有哪些因素會影響到TPS數值?

有兩個主要的維度:

  • 單個事務響應速度
  • 同一時間能并行執行的事務

第二點我們說了,它主要跟服務器資源配置,線程池容量,線程調度等相關。

第一點換一個說法就是:事務平均響應時間。單個事務平均下來完成的速度越快,那麼單位時間內能完成的事務數就越多,TPS就越高 — 簡單的小學數學

所以在進行性能調優時,除了服務器容量資源,單個事務響應速度是另一個關注的重點。

要關注事務響應速度/時間,可以考慮在事務內部邏輯節點添加“耗時探針”的方式,來探測每個步驟分別花費的時間,從而找出可優化的部分。

 

吞吐量

吞吐量是在性能探測過程中經常冒出來的名詞,怎麼理解他呢?

簡單的結論就是,吞吐量是站在“量”的角度去度量,是一個參考指標。

但是光有“量”的數據有時候並無太大價值,一家餐廳1個小時賣出100份餐品和一個月才賣出100份餐品,單從“量”的維度衡量肯定不行,時間維度很重要!

所以,性能測試領域的吞吐量通常會結合上時間維度進行統計。

如果吞吐量的“量”以“事務”為統計單位的話,結合時間維度,轉化以後可以很容換算成TPS

 

4. 最後,關於性能測試的一些碎碎念

測試類型

由於測試目標的不同,性能測試可能存在很多種形式。

比如明確了解日訪問量和巔峰訪問量,測試服務器是否能夠承受響應壓力的測試。

比如用於探測系統負載極限和性能拐點的測試。

比如衡量系統在高負載情況下,長時間運行是否穩定的測試。

這許多種形式我們暫且不做討論,不過所有以上測試的基礎都是它 — “併發測試”。

製造併發,是性能測試的基本實現辦法。

進一步細化理解客戶端線程數和併發量的關係

設服務器併發能力為每秒完成1個事務,即TPS=1/s。且服務器使用單核處理器,現用Jmeter啟動5個線程循環進行併發測試,那麼每個切片時間(每秒)都發生了什麼?

我們可以用如下圖表來分析:

其中,為線程可執行(等待執行),為線程正在執行,表示線程執行完畢。

 

假設其他條件不變,增加服務器并行處理數為2(增加CPU核數為2,以及合理的線程調度機制)那麼變為:

這裏真實的併發數(服務器單位時間完成的事務數)就是圖中每一秒鐘完成的事務數。

而客戶端啟動的其他未處理的線程則在“排隊等待”。

線程併發數量

那麼製造多少併發,換言之,我應該用多少併發線程數去進行測試?

實際上客戶端發起的線程數與服務器可達到的併發數並無直接關係,但你應該使用足夠的線程數,讓服務器達到事務飽和。

如何判斷服務器是否達到飽和?這時我們可以採取階梯增壓的方式,不斷加大客戶端線程數量,直到服務器處理不過來,事務頻繁超時,這時就得到了服務器處理能力極限。

根據不同的測試類型,取這個極限數量的一定百分比作為客戶端線程數。

比如說,負載測試中,通常取達到這個極限數值的70%。

客戶端損耗

我們在討論餐廳訂單流程和服務器事務流程時,流程圖裡包括了顧客/客戶端

顧客點餐要不要花時間?當然要,如果他患上選擇困難症,甚至有可能在下單的時候花去大量時間。

同理,客戶端從啟動線程到構造請求併發出,這一過程也有一定的時間損耗。

通常在測試服務器性能的時候,客戶端性能是應該被剝離出去的,所以測試時應該盡量降低客戶端時間損耗。

  • 適當增加客戶端線程循環次數 – 稀釋這些線程啟動的佔用時間
  • 當客戶端線程數需要較大數量時(對jmeter而言,超過1000左右),客戶機/測試機的資源佔用會增大,整個客戶端的請求構造時間會拉長。應該考慮分佈式測試。
  • 盡量減少客戶端請求構造時間,比如beanshell請求加密,如果過程過於複雜也會耗去可觀時間。極限測試情況下應考慮簡化。

 

 

那麼本文到這裏告一段落。

希望能幫助理解性能測試領域的這些關鍵概念和原理。

 

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Python 併發總結,多線程,多進程,異步IO

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1 測量函數運行時間

import time
def profile(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        import time
        start = time.time()
        func(*args, **kwargs)
        end   = time.time()
        print 'COST: {}'.format(end - start)
    return wrapper
 
@profile
def fib(n):
    if n<= 2:
        return 1
    return fib(n-1) + fib(n-2)
 
fib(35)
 

 

2 啟動多個線程,並等待完成   2.1 使用threading.enumerate()

import threading
for i in range(2):
    t = threading.Thread(target=fib, args=(35,))
    t.start()
main_thread = threading.currentThread()
 
for t in threading.enumerate():
    if t is main_thread:
        continue
    t.join()

 

2.2 先保存啟動的線程

threads = []
for i in range(5):
    t = Thread(target=foo, args=(i,))
    threads.append(t)
    t.start()
for t in threads:
    t.join()

  3 使用信號量,限制同時能有幾個線程訪問臨界區

from threading import Semaphore
import time
 
sema = Semaphore(3)
 
def foo(tid):
    with sema:
        print('{} acquire sema'.format(tid))
        wt = random() * 2
        time.sleep(wt)
        print('{} release sema'.format(tid))
 

 

4 鎖,相當於信號量為1的情況

from threading import Thread Lock
value = 0
lock = Lock()
def getlock():
    global lock
    with lock:
        new = value + 1
        time.sleep(0.001)
        value = new

 

  5 可重入鎖RLock     acquire() 可以不被阻塞的被同一個線程調用多次,release()需要和acquire()調用次數匹配才能釋放鎖 6 條件 Condition 一個線程發出信號,另一個線程等待信號 常用於生產者-消費者模型

import time
import threading
 
def consumer(cond):
    t = threading.currentThread()
    with cond:
        cond.wait()
        print("{}: Resource is available to sonsumer".format(t.name))
 
def producer(cond):
    t = threading.currentThread()
    with cond:
        print("{}: Making resource available".format(t.name))
        cond.notifyAll()
 
condition = threading.Condition()
c1 = threading.Thread(name='c1', target=consumer, args=(condition,))
c2 = threading.Thread(name='c2', target=consumer, args=(condition,))
p = threading.Thread(name='p', target=producer, args=(condition,))
 
c1.start()
c2.start()
p.start()

 

  7 事件 Event 感覺和Condition 差不多

import time
import threading
from random import randint
 
TIMEOUT = 2
 
def consumer(event, l):
    t = threading.currentThread()
    while 1:
        event_is_set = event.wait(TIMEOUT)
        if event_is_set:
            try:
                integer = l.pop()
                print '{} popped from list by {}'.format(integer, t.name)
                event.clear()  # 重置事件狀態
            except IndexError:  # 為了讓剛啟動時容錯
                pass
 
def producer(event, l):
    t = threading.currentThread()
    while 1:
        integer = randint(10, 100)
        l.append(integer)
        print '{} appended to list by {}'.format(integer, t.name)
        event.set()  # 設置事件
        time.sleep(1)
 
event = threading.Event()
l = []
 
threads = []
 
for name in ('consumer1', 'consumer2'):
    t = threading.Thread(name=name, target=consumer, args=(event, l))
    t.start()
    threads.append(t)
 
p = threading.Thread(name='producer1', target=producer, args=(event, l))
p.start()
threads.append(p)
 
 
for t in threads:
    t.join()

 

  8 線程隊列  線程隊列有task_done() 和 join() 標準庫里的例子 往隊列內放結束標誌,注意do_work阻塞可能無法結束,需要用超時

import queue
def worker():
    while True:
        item = q.get()
        if item is None:
            break
        do_work(item)
        q.task_done()
q = queue.Queue()
threads = []
for i in range(num_worker_threads):
    t = threading.Thread(target=worker)
    t.start()
    threads.append(t)
for item in source():
    q.put(item)
q.join()
for i in range(num_worker_threads):
    q.put(None)
for t in threads:
    t.join()

 

  9 優先級隊列 PriorityQueue

import threading
from random import randint
from queue import PriorityQueue
 
q = PriorityQueue()
 
def double(n):
    return n * 2
 
def producer():
    count = 0
    while 1:
        if count > 5:
            break
        pri = randint(0, 100)
        print('put :{}'.format(pri))
        q.put((pri, double, pri))  # (priority, func, args)
        count += 1
 
def consumer():
    while 1:
        if q.empty():
            break
        pri, task, arg = q.get()
        print('[PRI:{}] {} * 2 = {}'.format(pri, arg, task(arg)))
        q.task_done()
        time.sleep(0.1)
 
t = threading.Thread(target=producer)
t.start()
time.sleep(1)
t = threading.Thread(target=consumer)
t.start()

 

  10 線程池 當線程執行相同的任務時用線程池 10.1 multiprocessing.pool 中的線程池

from multiprocessing.pool import ThreadPool
pool = ThreadPool(5)
pool.map(lambda x: x**2, range(5))

 

10.2 multiprocessing.dummy

from multiprocessing.dummy import Pool

 

10.3 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor

from concurrent.futures improt ThreadPoolExecutor
from concurrent.futures import as_completed
import urllib.request
 
URLS = ['http://www.baidu.com', 'http://www.hao123.com']
 
def load_url(url, timeout):
    with urllib.request.urlopen(url, timeout=timeout) as conn:
        return conn.read()
 
with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    future_to_url = {executor.submit(load_url, url, 60): url for url in URLS}
    for future in as_completed(future_to_url):
        url = future_to_url[future]
        try:
            data = future.result()
        execpt Exception as exc:
            print("%r generated an exception: %s" % (url, exc))
        else:
            print("%r page is %d bytes" % (url, len(data)))
 

 

11 啟動多進程,等待多個進程結束

import multiprocessing
jobs = []
for i in range(2):
    p = multiprocessing.Process(target=fib, args=(12,))
    p.start()
    jobs.append(p)
for p in jobs:
    p.join()
 

 

12 進程池 12.1 multiprocessing.Pool

from multiprocessing import Pool
pool = Pool(2)
pool.map(fib, [36] * 2)

 

  12.2 concurrent.futures.ProcessPoolExecutor

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import math
 
PRIMES = [ 112272535095293, 112582705942171]
 
def is_prime(n):
    if n < 2:
        return False
    if n == 2:
        return True
    if n % 2 == 0:
        return False
    sqrt_n = int(math.floor(math.sqrt(n)))
    for i in range(3, sqrt_n + 1, 2):
        if n % i == 0:
            return False
    return True
 
if __name__ == "__main__":
    with ProcessPoolExecutor() as executor:
        for number, prime in zip(PRIMES, executor.map(is_prime, PRIMES)):
            print("%d is prime: %s" % (number, prime))
 

 

  13 asyncio   13.1 最基本的示例,單個任務

import asyncio
 
async def hello():
    print("Hello world!")
    await asyncio.sleep(1)
    print("Hello again")
 
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(hello())
loop.close()

 

13.2 最基本的示例,多個任務

import asyncio
 
async def hello():
    print("Hello world!")
    await asyncio.sleep(1)
    print("Hello again")
 
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [hello(), hello()]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.close()

 

  13.3 結合httpx 執行多個任務並接收返回結果 httpx 接口和 requests基本一致

import asyncio
import httpx
 
 
async def get_url():
    r = await httpx.get("http://www.baidu.com")
    return r.status_code
 
 
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [get_url() for i in range(10)]
results = loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))
loop.close()
 
 
for num, result in zip(range(10), results):
    print(num, result)
 

 

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中興通訊發布5G超高清網絡攝像機,開啟5G視頻物聯時代

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  近日,在第十七屆中國國際社會公共安全博覽會(簡稱安博會)上,中興通訊(ZTECorporation, 0763.HK / 000063.SZ)正式發布自研 5G 超高清網絡攝像機,可實現前端視頻的 5G 無線傳輸,避免客戶挖溝埋纜,方便部署到無有線網絡覆蓋地區,進行移動無死角拍攝,同時節省客戶投資成本,降低運維難度,真正實現視頻業務的泛在部署、泛在連接、泛在安全。

  該攝像機內置 M2 標準接口 5G 模組,在 5G 網絡下峰值速率可達 600Mbps +,適用於各種室外監控環境。在成像效果上,中興通訊 5G 超高清網絡攝像機採用高性能 800 萬像素1/2.5 英寸 CMOS 圖像傳感器,在 5G 網絡下輸出 4K 視頻實時圖像,圖像更清晰更流暢,呈現更多細節;加上多種圖像增強算法,如H.265 智能編碼、3D 降噪、光學透霧、強光抑制、背光補償、电子防抖等,大大提高了攝像機在全天候環境與複雜光線條件下的圖像質量,超低照度下圖像信噪比高達 55dB。另外,該款攝像機支持單攝像頭雙流輸出,可同時輸出全景和特寫信號,採用全定製自動對焦無畸變攝像頭,廣角視場角高達 120 度。

  作為 5G 網絡設備最重要的提供商,中興通訊充分發揮 5G 技術優勢。5G 超高清網絡攝像機的發布將持續吸引運營商探索麵向垂直行業的 5G 創新業務及需求,進一步推動 5G 與行業融合發展,真正開啟 5G 視頻物聯時代。

  中興通訊是全球領先的綜合通信解決方案提供商。公司通過為全球 160 多個國家和地區的電信運營商和企業網客戶提供創新技術與產品解決方案,讓全世界用戶享有語音、數據、多媒體、無線寬帶等全方位溝通。目前,中興通訊已全面服務於全球主流運營商及企業網客戶。隨着全球首批 5G 規模商用部署展開,截至 2019 年 9 月底,中興通訊(ZTE Corporation)已在全球獲得 35 個 5G 商用合同,覆蓋中國、歐洲、亞太、中東等主要 5G 市場,與全球 60 多家運營商展開 5G 合作。

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NASA發布太陽“怪異”照 看似最佳的萬聖節南瓜燈

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  據外媒 BGR 報道,隨着萬聖節即將到來,美國宇航局(NASA)在其 Facebook 頁面上分享了一張特別怪異的太陽圖像,看起來像人們熟悉的萬聖節南瓜燈。該圖像是由目前正在繞地球運行的 NASA 太陽動力學天文台(Solar Dynamics Observatory)捕獲的。

  該天文台能夠捕捉到我們最近的恆星的一些令人難以置信的照片,但是這張特殊的圖像在距萬聖節只有幾天時間時發布具有特殊的意義。

  通過其強大的傳感器套件,該天文台可以以我們眼睛無法看到的方式觀察太陽。該圖像使用紫外線來揭示恆星表面上的活動區域,在這種情況下,它看起來就像是一張“咧嘴大笑的臉”。

  NASA 解釋道:

該圖像中的活動區域顯得更亮,因為這些區域會發出更多的光和能量。它們是在太陽大氣層電暈中盤旋的強烈而複雜的磁場的標誌。該圖像將兩組分別位於 171 和 193Ångströms 的極端紫外線波長混合在一起,通常以金色和黃色着色,以產生特別類似於萬聖節的外觀。

  這張照片最初是在 2014 年分享的,但它是 NASA 的最愛之一,並且自那以後的幾年裡,它多次出現。同時,太陽動力學天文台仍在努力工作,將太陽的新影像傳回地球,科學家將繼續研究和監測恆星。

  該航天器於 2010 年 2 月發射,任務期限長達十年。其已在太空中已經捕獲了超過 3.5 億張圖像,並將在可預見的未來繼續這樣做。

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ICCV 2019:谷歌獲最佳論文!中國入選論文最多,中科院、清華領跑

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  【新智元導讀】ICCV2019 最佳論文揭曉!來自谷歌和以色列理工學院的研究人員獲最佳論文獎。來自中國的被接收論文超過 350 篇,位居世界第一。商湯、華為、騰訊優圖、曠視等中國企業表現搶眼。本屆 ICCV 投稿數達到 4303 篇,是上屆的 2 倍,共收錄 1075 篇,接收率為 25%,較上屆略有下降。

  10 月 27 日至 11 月 2 日,ICCV2019 在韓國首爾舉辦。作為計算機視覺領域的頂會之一,本屆 ICCV 熱度空前。據官網數據显示,本屆 ICCV 註冊參會人數再創新高,超過 7000 人,是 2017 年 ICCV 的 2 倍。

   在論文收稿和入圍數量方面,ICCV 19 共收到論文投稿 4303 篇,最終入圍 1075 篇(官方數據),入選率為 25%,較上屆的 29% 有所下降。

  在投稿論文的關鍵詞上,佔據前列的分別為圖像、目標、檢測、3D、視頻、分割等。其中圖像(155 篇)、目標(104 篇)、檢測(101 篇)位列關鍵詞熱度前三位。上圖提取了投稿論文中排名前 75 位的關鍵詞的出現次數。

  ICCV 2019,中國力量不容小覷。

  ICCV 2019,中國軍團再次展現出不容小覷的實力,尤其在被接受論文數量方面優勢明顯,高達 350 多篇,位列世界第一,美國排第二,其次是德國、韓國。

  從投稿數的單位排名來看,高校方面,中科院遙遙領先,有 237 篇投稿,清華以 175 篇緊隨其後。企業方面,華為有 91 篇、百度有 47 篇。在接收結果出來之後,更多的中國企業公布了自己的戰績:商湯科技有 57 篇論文入選 ICCV 2019(包含 11 篇 Oral),同時在 Open Images、COCO、LVIS 等 13 項重要競賽中奪冠;華為諾亞方舟實驗室有 19 篇入選;騰訊優圖有 13 篇論文入選(包含 3 篇 Oral);曠視科技有 11 篇論文入選,還拿下了今年拿下 5 項任務冠軍。

  最佳論文獎(馬爾獎)  

  題目:SinGAN: Learning a Generative Model froma Single Natural Image

  作者:Tamar Rott Shaham, Tali Dekel, Tomer Michaeli 

  內容簡介: 本文介紹了 SinGAN,這是一種無條件的生成模型,可以從單個自然圖像中學習。我們的模型經過訓練,可以捕獲圖像內斑塊的內部分佈,生成高質量、多樣化的樣本,並承載與圖像相同的視覺內容。SinGAN 包含一個完全卷積的 GAN 金字塔,每個 GAN 負責學習圖像不同比例的 patch 分佈,可以生成任意大小和縱橫比的新樣本,這些樣本具有明顯的可變性,同時又可以保持訓練圖像的整體結構和精細紋理。 與以前的單圖像 GAN 方案相比,本文提出的方法不僅限於紋理圖像,而且並非有條件的(比如該方法可以從噪聲中生成樣本)。研究表明,生成的樣本通常可達到與真實圖像真假難辨的程度。

   論文地址:https://arxiv.org/abs/1905.01164

  最佳學生論文獎

  《PLMP-Point-Line Minimal Problems in Complete Multi-View Visibility》獲 ICCV 2019 最佳學生論文獎,論文作者分別來自佐治亞理工學院、瑞典皇家理工學院以及捷克理工大學。

  作者:Timothy Duff、Kathlen Kohn、Anton Leykin、Tomas Pajdla

  論文地址:http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Duff_PLMP_-_Point-Line_Minimal_Problems_in_Complete_Multi-View_Visibility_ICCV_2019_paper.pdf

  Github 地址:https://github.com/timduff35/PLMP

  第一行紅色的點和藍色的線會獨立地被檢測到,點與線的排列也是獨立檢測的。第二行是一些點線排列示例,它們提供了新的極小值問題

  摘要:研究團隊通過透視相機(經過校準的)觀察到的點線一般排列,提出了所有極小值問題的完整分類,並證明對於超過 6 個相機、5 個點和 6 條線的情況,其總共只有 30 個極小值問題,不存在其它情況。

  研究團隊展示了一系列檢測最小值的測試,這些測試從對自由度進行計數開始,到於對代表性樣本的完全符號化與數值化的驗證結束。對於發現的所有極小值問題,研究團隊介紹了它們的代數程度,即解的數量,以衡量其固有難度。它還显示了問題的難度如何隨着視圖數量的增長而增長。重要的是,一些新的極小值問題在圖像匹配和三維重建中可能是實用的。

  最佳論文榮譽提名(2 篇) 

  題目:Asynchronous Single-Photon 3D Image

  作者:Anant Gupta、AtulIngle、Mohit Gupta 

  單光子雪崩二極管(SPAD)具有以皮秒級捕獲單個光子的獨特能力。但是,入射在基於 SPAD 的 3D 攝像機上的環境光(例如,陽光)會導致測量波形出現嚴重的非線性失真(堆積),從而導致較大的深度誤差。我們提出異步單光子 3D 成像,可減輕數據採集過程中的堆積現象。 

  我們的主要成果是,可以通過選擇覆蓋整個深度範圍的一系列偏移量來“平均化”堆積變形。我們開發了一個廣義的圖像形成模型,並進行了理論分析,以探索異步採集方案的空間並設計高性能方案。我們的仿真和實驗表明,在包括高環境通量在內的各種成像場景中,與最新技術相比,新方法的精度提高了一個數量級。

  論文地址:https://arxiv.org/abs/1908.06372 

  題目:Specifying Object Attributes andRelations in Interactive Scene Generation

  作者:Oron Ashual、Lior Wolf

  本文介紹一種從輸入場景圖生成圖像的方法。該方法將布局嵌入和外觀嵌入分開。雙重嵌入可以讓生成的圖像與場景圖更好地匹配,具有更高的視覺質量,並支持更複雜的場景圖。另外,嵌入方案支持每個場景圖多個和不同的輸出圖像,可以由用戶進一步控制。我們演示了對每個對象的兩種控制模式:(i)從其他圖像導入元素,以及(ii)通過選擇外觀原型在對象空間中進行導航。 

  論文地址:https://arxiv.org/abs/1909.05379

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河南鄭州部分區域放開限購? 權威回應來了

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河南鄭州部分區域放開限購? 權威回應來了

2019年03月21日 09:21:35  來源:中新經緯  編輯:小徐
摘要:獨家|鄭州部分區域放開限購?權威回應來了中新經緯客戶端3月21日電(薛宇飛) 20日晚間,河南鄭州市的多位房產中介聲稱,接到房管局電話通知,鄭州經開區、高新區、航空港區的限購政策即將解除。該消息在……

獨家|鄭州部分區域放開限購?權威回應來了

中新經緯客戶端3月21日電(薛宇飛) 20日晚間,河南鄭州市的多位房產中介聲稱,接到房管局電話通知,鄭州經開區、高新區、航空港區的限購政策即將解除。該消息在當地傳播甚廣,並有不同版本的政策在朋友圈流傳。中新經緯客戶端21日上午致電鄭州市住房保障和房地產管理局,一名工作人員稱,這是假消息。

樓盤 中新經緯 薛宇飛 攝

在此之前,關於鄭州及其周邊區域取消樓市限購政策的消息,也多有流傳,只是最終都不了了之,但此次不同以往,且迅速發酵。中新經緯客戶端注意到,有置業顧問20日下午在朋友圈發布了一則“關於召開房地產開發企業工作座談會的通知”,落款為鄭州市住房保障和房地產管理局,時間是2019年3月19日。該通知稱,為進一步了解和掌握2019年度我市房地產市場運行及項目建設等情況,分析判斷房地產市場形勢,為市委、市政府決策提供依據,擬定於2019年3月20日召開座談會,要求房地產開發企業董事長(或總經理)和負責營銷的副總(或負責人)參會。

至20日晚間,有多位房產中介在朋友圈轉發一張截圖,聲稱接到區房管局領導電話通知,鄭州市經開區、高新區、航空港區基本取消限購,政府不發文,採取分別通知方式。

鄭州市的一位房產經紀人對中新經緯客戶端稱,他也看到朋友圈有人轉發這則消息,但不能確定消息來源,也不能判斷真假,不過已經傳播很廣。這位房產經紀人還提供了該消息的另一個版本,稱將通過外地戶口不再提供社保或納稅、擴大人才購房範圍等政策放鬆限購,房管局還會對能達到預售條件項目“當天報當天批”,限價政策也能討論。

對此,鄭州市住房保障和房地產管理局一名工作人員21日對中新經緯客戶端表示,這則消息是假的,是中介忽悠人的。他還稱,他們確實在20日召開了房地產開發企業工作座談會,但沒有通知取消限購。

2016年初,鄭州房價出現暴漲,房地產市場進入瘋搶模式。從2016年國慶開始,鄭州開始執行限購等政策,之後不斷加碼,限購範圍包括鄭州市內五區、航空港區、鄭東新區、經濟開發區、高新區、新鄭市、滎陽市、中牟縣。(中新經緯APP)

中新經緯版權所有,未經書面授權,任何單位及個人不得轉載、摘編以其它方式使用。

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2019中國房企排名出爐 寶龍地產蟬聯“50強”

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2019中國房企排名出爐 寶龍地產蟬聯“50強”

2019年03月21日 11:51:11  來源:中國新聞網  編輯:小徐
摘要:中新網3月21電 3月19日,由國務院發展研究中心企業研究所、清華大學房地產研究所和中指研究院三家單位聯合舉辦的“2019中國房地產百強企業研究成果發布會”在北京舉行。寶龍地產(HK.1238)連續十……

中新網3月21電 3月19日,由國務院發展研究中心企業研究所、清華大學房地產研究所和中指研究院三家單位聯合舉辦的“2019中國房地產百強企業研究成果發布會”在北京舉行。寶龍地產(HK.1238)連續十二年穩居“中國房地產企業50強”,同時獲“2019中國商業地產企業10強”、“2018-2019中國房地產年度社會責任感企業”等榮譽,寶龍集團董事局主席許健康先生獲“2019中國房地產百強企業貢獻人物”稱號。

2019中國房地產百強企業貢獻人物–許健康

3月20日,由中國房地產業協會、上海易居房地產研究院中國房地產測評中心聯合主辦的2019中國房地產500強測評成果發布會緊接着在北京召開,發布“2019中國房地產開發企業500強測評成果”。寶龍地產再次榮登榜單,位列第38位,同時獲“2019中國房地產開發企業商業地產綜合實力50強”、“2019中國房地產開發企業責任地產10強”等榮譽。

同期,寶龍還榮登觀點指數研究院發布的“2019中國房地產卓越100榜”。

據了解,寶龍地產自2003年起專註開發運營綜合性商業地產項目,截至2018年底,已在長三角、環渤海經濟區、海西經濟區、海南國際旅遊島及中西部地區的逾40個城市打造了超百個高品質物業項目。近年來,寶龍地產堅持“深耕長三角”戰略,科學布局,精準拿地,在土地市場動作頻頻。在長三角地區的土地儲備接近七成,優質的土儲保證了公司穩健的業績增長,也支撐了公司的可持續發展。寶龍地產總裁許華芳表示,公司重點布局的區域與“長三角一體化”、“杭州灣大灣區”、“海南自貿區”等國家戰略高度契合,這些區域具有市場需求大、抗風險能力強的特點,將保障公司業務規模持續穩定擴張。

2019中國房地產開發企業50強

2018年,寶龍銷售業績再創新高,達人民幣410億元,同比增長近一倍,高增長的銷售業績保證了公司充足的現金流。同時,寶龍商業運營能力增長強勁,截至目前在營購物中心達39個, 2013—2017年租費複合增長率達到了26.7%。增長主要來源於兩方面,一方面是已有的商場運營的租費收入增長,另一方面是新開業的商場帶來的收入增加。且公司堅持自營+品牌輸出的商業品牌提升戰略,已先後在浙江義烏、重慶涪陵、四川江油落地輕資產項目,輸出“寶龍廣場”品牌,輕資產模式的擴張,也將為寶龍帶來更多的利潤增長點,標志著寶龍地產進入用品牌效應、商業資源、運營能力來實現再贏利的階段,品牌管理輸出模式獲市場認可,未來將有更多輕資產項目推出。

在資本市場,2018年的寶龍也表現亮眼,國信證券、花旗銀行、國泰君安、西南證券均對寶龍地產給出“買入”的投資評級。2019年3月1日,農銀國際發布研究報告稱,寶龍地產2018年度業績、銷售增長顯著,給予“買入”評級,目標價5.20元港幣。這也再次證明,資本市場對寶龍地產未來將保持快速、穩健發展充滿信心。

2019年,寶龍地產開局良好,前兩個月(1-2月)合約銷售總額約為人民幣60.51億元,合約銷售總面積約為404,196平方米,分別較2018年同比上漲50.5%和22.3%。 2019年在固本守正的基礎上,寶龍仍將不斷突破邊界,推動各項業態的融合,推進地產、商業、酒店、文化等產業板塊相互滲透、協同發展、共同提升的生態體系的構建。寶龍也將繼續堅守自身對品質與創新的追求,深耕優勢地區與差異化路線,在內部運營、外部拓展方面提質增效,夯實業績成果,創造更多的可能,實現更穩健的發展。

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以高性價比房源“釣”客戶 中介虛假信息泛濫何時休

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以高性價比房源“釣”客戶 中介虛假信息泛濫何時休

2019年03月21日 12:06:21  來源:中國青年報  編輯:小徐
摘要:以高性價比房源“釣”客戶 中介虛假信息泛濫何時休一套照片成為多套房源共用的“實景”、相同房源價格相差數十萬元、10個房源半數是假的……一些房產中介通過發布虛假房源、偽造房屋交易價格等方式,誘導購房……

以高性價比房源“釣”客戶 中介虛假信息泛濫何時休

一套照片成為多套房源共用的“實景”、相同房源價格相差數十萬元、10個房源半數是假的……一些房產中介通過發布虛假房源、偽造房屋交易價格等方式,誘導購房者、租房者上鈎。記者調查發現,房產中介發布虛假信息的現象在許多房產信息平台上存在,擾亂了房地產交易市場秩序,亟待加強規範管理。

中介平台發布虛假信息“名目張膽”

“看到你們在網上發布的那套三室二廳、總價415萬元的學區房,能去看房嗎?”記者問。

“不好意思,這套房源已經不存在了,我這兒還有差不多位置的其他房源,來看看吧。”房產中介經紀人答。

記者近日在山東濟南等地調查發現,房產中介發布虛假房源的現象普遍。這些虛假房源往往具有“高性價比”,有的與正常房屋售價或租金偏離20%以上,有的“裝修豪華”其實根本不存在,卻被中介明目張膽地掛在房產信息發布平台上。

“你看到位置優越、精裝修、價格又十分優惠的房源,基本都不可能看得了房,都是假的。”濟南市民李飛說。他告訴記者,最近他想在濟南歷下區租一套房子,看了多個平台發布的信息,篩選出一批中意的房源,但最後都被虛假房源“套路”,“這個現象普遍存在,不只在一家平台”。

“你們發布虛假信息,不怕被查嗎?”記者問。“沒人管,大家都這樣,大不了撤下來。”一個房產經紀人滿不在乎地回答。

吸引客戶、獲取電話、誘導成交是主因

“為何要發布虛假房源?”記者問。

“為的是先用‘條件好’‘價格低’的假房源把客戶吸引過來,獲得客戶的電話和微信后,可以精準推銷位置、價格相近的房源。”一位中介人士說,行業內都這樣,他不這樣做很難吸引到客戶。

記者調查了解到,在諸多平台上,房產中介經紀人不僅會以自身名義發布房源信息,有時還會假冒個人賣家,以“個人房源”名義發布信息,誘使購房者、租房者打電話諮詢。“被發現是假的也不要緊,要緊的是拿到這些人的電話號碼。”一位趙姓業內人士說。

多位市民表示,不敢輕易撥打網絡上中介機構的電話進行諮詢,否則會經常接到各類房產機構的電話。“不僅有二手房中介,還有推銷新房的,甚至有詢問是否需要辦理貸款的,有時一天能接十幾個電話。”李飛對此非常煩惱。

除了吸引客戶、獲取電話外,業內人士告訴記者,發布虛假的價格信息還能起到引導市場價格、誘導客戶儘快成交的作用。比如在房價上漲期間,可發布部分高於市場價格的房源信息,並告訴有成交意願的客戶這一小區房價在快速上漲,不儘快簽約可能錯失機會,以此刺激客戶迅速作出決定。

房產中介虛假房源等問題在不少地區已成為房地產領域投訴的熱點。據濰坊市住房和城鄉建設局近日發布的一份文件,2018年僅房產經紀機構行為引發的投訴信訪量占房屋交易信訪總量的46.83%。

“虛假陷阱”何時休?

部分消費者和專家表示,近年來房產中介發布虛假房源信息問題屢禁難止,從維護房地產市場長遠健康發展角度考慮,需要進一步加大查處打擊力度,建立制度化的監督體系,有效減少房產中介不規範行為,切實保護消費者權益。

山東正之源律師事務所律師隋慶認為,《房地產經紀管理辦法》明確規定,房地產經紀機構和房地產經紀人員不得“以隱瞞、欺詐、脅迫、賄賂等不正當手段招攬業務”,同時部分房產中介人員將客戶電話轉賣等行為,也嚴重侵害了消費者權益。

“不能讓網絡平台成為虛假信息的集散地”,濟南市房地產業協會秘書長李剛說,房產信息發布平台應強化審查義務,對發布虛假信息的中介機構和個人給予一定期限內禁止登錄和發布信息的處罰。同時,平台若未對消費者盡到安全保障義務,造成消費者損害的,主管部門也應保護消費者權益,責令平台依法承擔相應的責任。

2018年下半年,北京市住建委曾通報稱,58同城等網站存在對發布主體身份認證、房源真實性核實機制不完善等問題。今年3月,北京市住建委又公布了18家存在發布虛假房源信息等違規行為的房地產經紀機構。濟南市住房保障和房產管理局也於近日對濟南連城房產經紀有限公司民生大街分公司等3家中介機構進行通報批評,責令立即整改發布虛假房源等行為。

受訪專家認為,各地在加大查處打擊力度的基礎上,應引導從業機構強化行業自律,形成政府監督、行業自律、企業自查、社會參与的綜合管理體制,儘快剎住中介平台虛假信息泛濫之風。

新華社濟南3月20日電

新華社記者 袁軍寶 邵魯文 來源:中國青年報

26日,杭州市住保房管局宣布暫停浙江鏈家等5家經紀機構網上籤約資格。杭州市住保房管局指出,近期,根據群眾反映、杭州市二手房交易監管服務平台數據監測及線上線下檢查情況,浙江鏈家房地產經紀有限公司、杭州中……

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中新網海口3月15日電 (記者 尹海明)記者15日從海南全省住房城鄉建設工作會上獲悉,2018年,海南面對建省辦經濟特區30周年和建設自貿區(港)等利好消息帶來的房價上漲壓力,汲取歷史教訓,採取一列有……

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融僑集團獲2019中國房企32強 五度位列經營績效第2位

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融僑集團獲2019中國房企32強 五度位列經營績效第2位

2019年03月21日 14:21:33  來源:中國新聞網  編輯:小徐
摘要:中新網3月21日電 3月20日,由中國房地產業協會、上海易居房地產研究院中國房地產測評中心聯合主辦的“2019中國房地產500強測評成果發布會暨500強峰會”在京召開,本年度首次完整揭曉2019年中國……

中新網3月21日電 3月20日,由中國房地產業協會、上海易居房地產研究院中國房地產測評中心聯合主辦的“2019中國房地產500強測評成果發布會暨500強峰會”在京召開,本年度首次完整揭曉2019年中國房地產開發企業的權威排名。

2019年,融僑集團五度位居中國房企經營績效第二位,位列中國房地產企業32強,在綜合實力、經營績效、品牌價值、銷售業績等各項指標均保持着穩健排名。

2018中國房地產開發企業32強

根據中國房地產測評中心主任、易居企業(中國)集團首席執行官丁祖昱發布的測評報告显示,11年來,百強變動相對較大,連續10年入百強的企業僅有29家,態勢最為強勁的為31-50強房企,以中型房企為主,處於快速攀升期。在此背景下,融僑集團連續8年處於中國房地產企業30強陣營,且融僑“城市美好生活綜合服務商”戰略同時入選了全國房企“美好生活”戰略布局的典型案例。

“為居者着想,為後代留鑒”,邁入30年的融僑集團以“城市美好生活綜合服務商”為定位,近年啟動了一系列的綜合產業布局和提效績優舉措,持續深耕全國省會級及強二、三線城市,圍繞“衣食住教購”落地跨生命周期服務,產業服務穩紮穩打,成為中型房企陣營中立足穩健、銳意創新的典型代表。

2019年中國房地產開發企業經營績效10強第2位

30載地產長跑者,“地產集團+產業集團”雙輪並進

在入穩健發展30年之際,融僑集團將組織架構調整為地產集團與產業集團兩大核心板塊。向“城市美好生活綜合服務商”的發展定位轉型,從地產商到美好生活服務商,融僑正在成為覆蓋一生的品牌。

目前,融僑集團以房地產開發與多元產業為雙輪發展動力,涉及商業、物業、酒店、教育、醫療、農業、港口開發、工業村等產業領域,是一家擁有全產業拓展能力的綜合性外商投資企業。

地產開發與多元產業彼此賦能,產業賦予地產更完善的成長空間和服務配套,融僑集團以地產集團與產業集團雙輪並舉發展,通過“融僑+”的多元版圖互動,形成集地產、金融、服務、投資於一體的產業均衡發展模式。

地產集團:深耕聚焦,均衡發展

在地產領域,融僑堅持人居精品,以福州、上海雙核心城市戰略,布局省會級及強二線城市的核心地段,並輻射環熱點城市群的三線城市,2018到2020年,預計完成對全國核心城市群的基本布局。融僑集團現已深耕布局海西經濟區、長三角經濟區、中部經濟區、京津冀經濟區及西南區域,並且對已進駐的優質區域進行聚集深耕,充分挖掘區域價值。

同時,融僑全面圍繞客戶導向核心,通過已形成的“1+2+3+4+5”客戶管理體系,從營銷、物業、工程等多維度覆蓋,實現從營銷前端到居住服務,一體化的客戶滿意度與忠誠度培育,關注項目全生命周期開發過程中的每一個環節,勤修內功,不斷對產品進行優化設計,全力提升客戶滿意度。

產業集團:醫食住教購,陪伴一生的美好

圍繞國家政策鼓勵的民生產業,融僑通過自營及國內外優質資源投資與合作構建的多元產業布局上,形成了商業、酒店、教育、醫療、農業等五大板塊,服務人的全周期生命需求,構建起融僑式的美好生活。如今,融僑產業集團各大板塊在加速發展中,均取得了亮眼的成績:

1.融僑教育:構建全球全齡教育體系

以福州為原點,覆蓋中國福州、重慶、西安等地,以及印尼、新加坡等海外城市,融僑教育以“自建+聯營+聯辦”模式優化教育配套,建立以全齡教育為目標的教育品牌。

目前融僑賽德伯學校已運營近1年,秉承“承中華文化,開國際視野”的使命,有機融合中西課程,培養具有全球視野的世界公民。融僑幼兒園及親子園的幼教體系聚焦0-6歲學齡前兒童教育,其中中心園被評為省級示範園。

2.融僑醫療:多層次醫療健康體系,為城市賦能

融僑醫療堅持“用愛心和服務,創造生命平等的醫療環境”的發展理念,率先引入國際及國內頂尖醫療資源、投資運營大型醫療健康城,並戰略投資優質醫療機構,形成融僑獨有的醫療健康產業鏈。

目前與福建省立醫院合作創辦的首個高端母嬰護理中心、與同道醫師集團合作創辦的福州同道口腔醫院正式營業。此外,福州融僑國際醫院、福州同道醫院、重慶融僑國際醫養健康城、重慶融僑國際腫瘤醫院將在未來數年内面世。

3.融僑商業:以人為本,定製非標商業

目前,融僑已形成以商業、酒店兩大產業為主的商務生態鏈,秉承着以人為本、非標定製的理念,融僑將藝術、人文、環保和公益作為融僑商業的主軸,尊重地域文化的挖掘,塑造特有的文化藝術氣質。目前,福州融僑中心100%入住率、福州融僑外灘壹號正式對外招商、上海融僑中心正式動工……商務生態鏈持續擴張中。

4.融僑農業:正式進軍現代化農業,恆霖貿易開業

今年,融僑農業板塊首家合作公司【恆霖貿易】在福建福州正式開業,從事世界頂級牛羊品種的全產業鏈供應服務。未來,融僑農業將聚焦產地直供模式、國牧計劃、農業生態小鎮等領域,開發運營現代化農業產業鏈。

融僑地產集團與產業集團雙輪驅動,多元化業務齊頭並進、均衡發展,才能在房地產市場的變化莫測中找到本源、打磨極致服務,真正做到 “醫食住教購選融僑,美好生活在融僑”, 服務國家發展和人民福祉。

水電施工的重要性大家都是知道的,這裏施工的好壞決定了以後生活中用水、用電。而且作為隱蔽工程,一旦出現問題修復起來是比較困難的。因此在裝修的時候這是重點工程,大家一定要嚴謹對待,那麼水電施工的報價是怎樣……

裝修中水電是最需要關注的事情,它關於着家庭生活的安全係數。裝修水電的價格一直都是人們關注的重點,下面就和小編一起來分享一下2019年水電全包多少錢一平米,順便來說說水電全包包括那些項目以及水電全包注意……

房子的裝修是家庭中最重要的事情,從交房開始最期待的事情就是入住,那麼一般家庭裝修需要多久呢?2019年家庭裝修多久可以入住?下面就和小編一起來了解一下關於裝修的問題嗎,順便來說說甲醛去除最快的方法。一……

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