分布式系统故障场景梳理方法: 场景梳理逻辑关系: 单点硬件故障→单点进程故障类型→集群影响→集群故障场景 第三方依赖故障→集群依赖关系→集群影响→集群故障场景 业务场景→集群负载/错误影响→集群故障场景 Kafka故障场景 Kafka故障的定义是什么? 故障场景 单点硬件故障→集群故障场景 第三方依赖故障→集群故障场景 业务场景→集群故障场景 Kafka压测 Kafka数据丢失: Kafka什么情况下一定会丢失数据? Kafka什么情况的一定不会丢失数据? Kafka数据写入降低百毫秒级? Ka…

原文并未提及kafka的版本 并且测试的消息大小都偏小  测试数据供参考 原文还测试了broker等    原文请移步文章末尾 4.1 producer测试 4.1.1 batch-size 测试结果 测试结论 测试中通过我们增加batch-size的大小,我们可以发现在消息未压缩的前提下,20000条一批次之后吞吐稳定在19.65M/s. 4.1.2 ack 测试结果 测试结论 4.1.3 message-size 测试结论 测试中通过我们使用两种不同的消息大小,发现在消息未压缩的前提下且其他…

前段时间搞优化,最后瓶颈发现都在数据库单点上. 问DBA,给我的写入答案是在1W(机械硬盘)左右. 联想起前几天infoQ上一篇文章说他们最好的硬件写入速度在2W后也无法提高(SSD硬盘) 但这东西感觉从来没证实过,故一时兴起,弄台虚拟机压测起来.   想搞清下面的问题:   1,mysql支撑多少连接数? 2,写入瓶颈到底是多少? 3,求QPS   畅想:  足够的CPU, load>远小于核数*2 足够的内存, 基本只用到物理内存 瓶颈在硬盘,写入速度应该能到90-100M/S(机械硬盘,7…

用过了很多压测工具,却一直没找到中意的那款.最近试了wrk感觉不错,写下这份使用指南给自己备忘用,如果能帮到你,那也很好. 安装 wrk支持大多数类UNIX系统,不支持windows.需要操作系统支持LuaJIT和OpenSSL,不过不用担心,大多数类Unix系统都支持.安装wrk非常简单,只要从github上下载wrk源码,在项目路径下执行make命令即可. git clone https://github.com/wg/wrk make make之后,会在项目路径下生成可执行文件wrk,随后…

一直想做这个测试,原因很简单,很多人一直比较怀疑Azure的虚拟机性能,说相同的配置凭啥比阿里的虚拟机贵那么多,其实,我自己以前也怀疑过,但是接触Azure的几个月,确实发现Azure的虚拟机性能真的很强悍,在这里笔者举个例子说明,有个客户(这里就不透露名字了)在本地数据中心cpu使用率一直在60%以上,因为我们上云都是先平移,如果不够用我们再auto sacle,但是客户却很不放心,非要高配的机器,在我们的百般劝说之下好不容易才答应先平移(客户表示很委屈,为什么我要高配的机器你不给,哈哈,开个…

200 ? "200px" : this.width)!important;} --> 介绍 mysqlslap是mysql自带的一个性能压测工具:mysqlslap用于和其它的一些性能压测工具一样可以自己造数据进行压测.mysqlslap的报告比较简单主要体现在执行的时间方面,没有sysbench那样的tps.qps等更详细的包括. 参数 --auto-generate-sql -a 自动生成MySQL测试语句 --auto-generate-sql-add-autoincre…

郑昀 基于刘勤红和石雍志的实践报告 创建于2015/8/13 最后更新于2015/8/19 关键词:压测.TCPCopy.仿真测试.实时拷贝流量 本文档适用人员:技术人员 提纲: 为什么要做仿真测试 TCPCopy是如何工作的 实作:仿真测试的拓扑 实作:操作步骤 可能会遇到的问题 ip_conntrack 少量丢包 离线重放 不提取7层信息 观测的性能指标 0x00,为什么要做仿真测试 线下的传统压力测试,难以模拟真实流量,尤其难以模拟正常流量混杂着各色异常流量.所以,线下压得好好的系统,上线…

压测方案 准备多个文件大小分别为 1k 10k 100k 300k 使用ab分别按 [50,2000](按50逐渐叠加)压测服务,每次请求10W次 硬件信息:CPU:Intel(R) Xeon(R) CPU 1.86GHz ×4 4G 统计脚本:grep "Requests per second:" 300k_* | awk -F':' '{print substr($1,6),$3}'|sort -n 1k 10k 压测的时候load维持在3左右,100k 300k的load飙升到5…

此次压力测试是以一个http json的后台接口为例. 1. 创建相应的部件 2. 设置相应的参数 线程组主要用于设置一共要测试的线程数量(上图1000),每秒起的线程数(上图10),几秒内启动完单循环内要跑的线程(上例子中为10秒内启动1000个线程,即通常所说的100并发),一共测试多少个循环(上图永远). http请求主要用于设置 被测试服务器的 ip地址 端口 服务地址 请求体数据. http信息头管理器,主要用于设置http头字段信息,比如Content-Type. 聚合报告 主要用于…

[本文出自天外归云的博客园] 前篇 前篇:Python Locust性能测试框架实践 本篇 承上——归纳过程 在前篇的基础上,我们可以利用Locust性能测试框架编写python脚本对指定网站或者接口进行压测,对于Locust的使用我们可以归纳为三步: 1. 编写python压力测试脚本: 2. 在命令行中启动Locust服务并指定压测脚本与hosts等信息: 3. 访问Locust本地网址设定并发量并进行压测. 启下——编写脚本 对于以上三步,我通过编写脚本来做一下进一步封装,实现化繁为简,“…