转至:http://www.51testing.com/html/63/n-1224463.html Loadrunner 性能指标定位系统瓶颈 判断CPU瓶颈 1, %processor time 平均值大于95 2,  processor queue length大于2 (大于处理器个数+1).可以确定CPU瓶颈 3, CPU空闲时间为零(zero percent idle CPU) 4, 过高的用户占用CPU时间(%User Time) 5,   过高的系统占用CPU时间(%Privili…

判断CPU瓶颈 1, %processor time 平均值大于95 2, processor queue length大于2 (大于处理器个数+1).可以确定CPU瓶颈 3, CPU空闲时间为零(zero percent idle CPU) 4, 过高的用户占用CPU时间(%User Time) 5, 过高的系统占用CPU时间(%Priviliaged Time:长期大于90%或者95%) 备注: %User time(processor_total)表示耗费CPU的数据库操作,如排序,执行a…

Transactions(用户事务分析)----用户事务分析是站在用户角度进行的基础性能分析. Transation Sunmmary(事务综述)----对事务进行综合分析是性能分析的第一步,通过分析测试时间内用户事务的成功与失败情况,可以直接判断出系统是否运行正常. Average Transaciton Response Time(事务平均响应时间)----事务平均响应时间”显示的是测试场景运行期间的每一秒内事务执行所用的平均时间,通过它可以分析测试场景运行期间应用系统的性能走向.例:随着测…

https://wenku.baidu.com/view/bf395a1db7360b4c2e3f64ca.html 希望能记住最好记住吧,这个很重要的. qq,979506750多交流…

作者前三本书<软件性能测试与LoadRunner实战>.<精通软件性能测试与LoadRunner实战>和<精通软件性能测试与LoadRunner最佳实战>面市后,受到广大软件测试和开发人员的关注与好评.鉴于很多功能测试人员.在校大学生以及众多零基础性能测试人员,对性能测试及LoadRunner工具的极大求知.学习欲望,结合零性能测试基础特点,<软件性能测试与LoadRunner实战教程>在前几本书的基础上,取其之精华部分内容,同时对书的内容进行了丰富,从零基…

strace和ltrace分别相应的是系统调用和库函数调用, 系统调用实际上就是指最底层的一个调用,在linux程序设计里面就是底层调用的意思,面向的是硬件. 而库函数调用则面向的是应用开发的.相当于应用程序的api.常见的lib有openssl.libxml等. 前者属于内核层.后者属于用户层,以下有其层次相应图 引用<UNIX环境高级编程>对这两个概念的差别描写叙述例如以下:      还有一个可说明系统调用和库函数之间的区别的样例是, U N I X提供决定当前时间和日期的 界面.某些操…

玩过性能优化的朋友都清楚,性能优化的关键并不在于怎么进行优化,而在于怎么找到当前系统的性能瓶颈.性能优化分为好几个层次,比如系统层次.算法层次.代码层次…JVM 的性能优化被认为是底层优化,门槛较高,精通这种技能的人比较少.笔者呆过几家技术力量不算弱的公司,每个公司内部真正能够进行 JVM 性能调优的人寥寥无几.甚至没有.如是乎,能够有效通过 JVM 调优提升系统性能的人往往被人们冠以”大牛”.”大师”之类的称呼.其实 JVM 本身给我们提供了很多强大而有效的监控进程.分析定位瓶颈的工具,比如…

生产服务器上部署了几个java程序,突然出现了CPU100%的异常告警,你如何定位出问题? 这个问题分为两版回答!高调版对不起,我是做研发的,这个问题在生产上是不可能遇见的!因为研发是不可能直接操作生产服务器,如果贵公司能出现这个问题,应该要反思一下自己的权限控制是否合理! 面试官心里活动:装13是不是,赶紧走! 低调版这个问题我在生产上没碰到过,因为我们是没法直接操作生产环境的.只能说,在测试环境曾经遇见过.操作步骤如下,balabala… 面试官心里活动:权限控制的不错,应该是在大厂呆过.…

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…

本文是<JVM 性能调优实战之:一次系统性能瓶颈的寻找过程> 的后续篇,该篇介绍了如何使用 JDK 自身提供的工具进行 JVM 调优将 TPS 由 2.5 提升到 20 (提升了 7 倍),并准确定位系统瓶颈:我们应用里静态对象不是太多.有大量的业务线程在频繁创建一些生命周期很长的临时对象,代码里有问题.那么问题来了,如何在海量业务代码里边准确定位这些性能代码?本文将介绍如何使用阿里开源工具 TProfiler 来定位这些性能代码,成功解决掉了 GC 过于频繁的性能瓶颈,并最终在上次优化的基础…

Tomcat性能调整完整教程 发表于:2007-07-13来源:作者:点击数:526 标签: 一. 引言 性能测试与分析是软件 开发 过程中介于架构和调整的一个广泛并比较不容易理解的领域,更是一项较为复杂的活动.就像下棋 游戏 一样,有效的性能测试和分析只能在一个良好的计划策略和具备了对不可预料事件的处理能力的条件下顺利地完成.一个下棋高 一. 引言 性能测试与分析是软件开发过程中介于架构和调整的一个广泛并比较不容易理解的领域,更是一项较为复杂的活动.就像下棋游戏一样,有效的性能测试和分析只能在…

技术交流群:233513714 本文是<JVM 性能调优实战之:一次系统性能瓶颈的寻找过程> 的后续篇,该篇介绍了如何使用 JDK 自身提供的工具进行 JVM 调优将 TPS 由 2.5 提升到 20 (提升了 7 倍),并准确定位系统瓶颈:我们应用里静态对象不是太多.有大量的业务线程在频繁创建一些生命周期很长的临时对象,代码里有问题.那么问题来了,如何在海量业务代码里边准确定位这些性能代码?本文将介绍如何使用阿里开源工具 TProfiler 来定位这些性能代码,成功解决掉了 GC 过于频繁的…

一 内存性能指标 1.系统内存使用情况 共享内存:是通过tmpfs实现的,所以它的大小也就是tmpfs使用的大小了tmpfs其实也是一种特殊的缓存 可用内存:是新进程可以使用的最大内存它包括剩余内存和可回收缓存. 缓存包括两部分: 1.一部分是磁盘读取文件的页缓存,用来缓存从磁盘读取的数据,可以加快以后再次访问的速度. 2.另一部分,则是 Slab 分配器中的可回收内存2.进程内存使用情况, 缓冲区是对原始磁盘块的临时存储,用来缓存将要写入磁盘的数据.这样,内核就可以把分散的写集中起来,统一优化…

https://tech.meituan.com/2019/08/01/hadoop-yarn-scheduling-performance-optimization-practice.html 文章对性能优化的思路,如果评测性能,找到性能瓶颈,优化,优化效果评估,上线部署给出了很好的教科书式的案例,值得一看!! 背景 YARN作为Hadoop的资源管理系统,负责Hadoop集群上计算资源的管理和作业调度. 美团的YARN以社区2.7.1版本为基础构建分支.目前在YARN上支撑离线业务.实时业务…

Toad快速入门       在实际中,Toad的用户很少用到其强大的新特性,同时新用户的摸索式熟悉Toad往往花费更多的时间.为此,铸锐数码为每个新购买Toad客户,提供两人次的在线培训服务,帮助客户更好发挥Toad的价值,提升工作效率.   一. Toad功能综述     在Oracle 应用程序的开发过程中,访问数据库对象和编写SQL程序是一件乏味且耗费时间的工作,对数据库进行日常管理也是需要很多SQL脚本才能完成的.Quest Software为此提供了高效的Oracle应用开发工具-T…

背景 之前做日志收集模块时,用到flume.另外也有的方案,集成kafaka来提升系统可扩展性,其中涉及到消息队列当时自己并不清楚为什么要使用消息队列.而在我自己提出的原始日志采集方案中不适用消息队列时,有几个基本问题:1. 日志文件上传过程,有个基本的生产者-消费者问题:2. 另外系统崩溃时,数据丢失的处理问题. 今天,几位同事再次谈到消息队列这么个东西,很NB的样子,我也想弄清楚,OK,搞起. 什么是消息队列 消息队列(Message Queue,简称MQ),从字面意思上看,本质是个队列,F…

六.实战汇总31.powercenter 字符集 了解源或者目标数据库的字符集,并在Powercenter服务器上设置相关的环境变量或者完成相关的设置,不同的数据库有不同的设置方法: 多数字符集的问题,需要源读和目标写分开来考虑,而不是混为一谈. 31.1 oracle字符集 获取Oracle数据库字符集, 以sys用户登录,select value$ from props$ where name='NLS_CHARACTERSET'; 返回数据库本身的字符集 --ZHS16GBK 设置Orac…

摘要:全链路压测是应对电商大促容量规划最有效的手段,如何有效进行容量规划是其中的架构关键问题.京东在全链路压测方面做过多年尝试,本文转载京东商城基础平台技术专家文章,介绍其最新的自动化压测 ForceBot 体系. ForceBot愿景 1.诞生背景 伴随着京东业务的不断扩张,研发体系的系统也随之增加,各核心系统环环相扣,尤其是强依赖系统,上下游关系等紧密结合,其中一个系统出现瓶颈问题,会影响整个系统链路的处理性能,直接影响用户购物体验. 往年的 618.双 11 大促备战至少提前 3 个月时间…

遇见recon 以来, 每次定位系统瓶颈, 总是能让我眼前一亮. 比如说, 定位非尾递归导致的内存暴涨, 定位引发CPU满载的进程.得心应手,每每额手称庆. recon 是ferd 大神 释出的一个 用于生产环境诊断Erlang 问题的一个工具, 不仅仅是对Erlang stdlib 接口的封装, 还有memory fragmentation 相关的函数. CPU 统计相关 在ferd 大神放出的 Erlang_In_Anger 中提到了 The reduction count has a di…

MySQL性能优化 平时我们在使用MySQL的时候,怎么评估系统的运行状态,怎么快速定位系统瓶颈,又如何快速解决问题呢? 本文总结了多年来MySQL优化的经验,系统介绍MySQL优化的方法. OS性能分析 使用top观察top cpu/memory进程 使用mpstat观察每个CPU核心的CPU使用情况 使用iostat观察系统io状况 使用sar -n DEV观察网卡流量 使用vmstat查看系统内存使用情况 查看系统日志 使用dstat 记录和查看历史数据 查看昨天的数据 查看swap 查看…

背景 之前做日志收集模块时,用到flume.另外也有的方案,集成kafaka来提升系统可扩展性,其中涉及到消息队列当时自己并不清楚为什么要使用消息队列.而在我自己提出的原始日志采集方案中不适用消息队列时,有几个基本问题:1. 日志文件上传过程,有个基本的生产者-消费者问题:2. 另外系统崩溃时,数据丢失的处理问题. 今天,几位同事再次谈到消息队列这么个东西,很NB的样子,我也想弄清楚,OK,搞起. 什么是消息队列 消息队列(Message Queue,简称MQ),从字面意思上看,本质是个队列,F…

  框架内的服务模型(ServiceModel)用于处理各类业务逻辑(如最简单的CRUD操作),在设计时以类似于伪代码的形式存在,发布时后端会通过Roslyn转换并编译为运行时代码.为了方便开发者作者初步实现了在线调试服务与监测服务调用性能的功能,下面分别介绍. 一.服务在线调试 1.1 实现原理   原本想参照VSCode实现调试功能,但VSCode使用的vsdbg调试器有许可限制,无法用于第三方IDE,好在GitHub上的netcoredbg项目使用MIT许可且支持VSCode的调试协议.作…

目录 Jmeter场景设置 场景运行 Jmeter测试监控 Samples:取样器运行次数(提交了多少笔业务). Jmeter场景设置 场景的概念: 场景是用来尽量真实模拟用户操作的工作单元,场景设计源自于用户真实操作. 场景设计: 场景设计是根据收集分析用户的实际操作而定义的Jmeter脚本的执行策略. 性能测试中涉及的基本场景有两种,即单一业务场景和混合业务场景,这两种业务场景缺一不可, 缺少任何一种都不能准确评估系统性能,定位系统瓶颈.如果只做单-业务场景,得到的结果与实际生产环境差距较大…

New Relic性能监控(一)概览 2018-04-12 琅琊书生 本系列文章基于公司使用New Relic的经验,鉴于国内较少有这方面的文章,因此把我工作中了解到的知识分享给大家,希望可以给需要的朋友带来帮助. 越来越多的软件产品正在以服务的方式发布.当应用上线后,我们希望对产品有持续的监控,在客户发现问题之前,能够感知系统的运行状态,健康状况,性能表现,以便快速应对系统故障,为客户提供持续不断的优质服务.New Relic的产品为解决这一问题提供了完整的解决方案.New Relic提供了端…

笔记来源:尚硅谷JVM全套教程,百万播放,全网巅峰(宋红康详解java虚拟机) 同步更新:https://gitee.com/vectorx/NOTE_JVM https://codechina.csdn.net/qq_35925558/NOTE_JVM https://github.com/uxiahnan/NOTE_JVM 目录 3. JVM监控及诊断工具-GUI篇 3.1. 工具概述 3.2. JConsole 3.3. Visual VM 3.4. Eclipse MAT 3.5. JP…

参考学习感谢:<精通软件性能测试与LoadRunner实战> 一.典型的性能测试场景 某个产品要发布了,需要对全市的用户做集中培训.通常在进行培训的时候,老师讲解完成一个业务以后,被培训用户会按照老师讲解的实例同步操作前面讲过的业务操作.这样存在用户并发的问题,我们在培训之前需要考虑被培训用户的人数在场景中设计酌情设置并发用户数量. 同一系统可以采用两种构架:Java..Net,决定用哪个.同样的系统用不同的语言.框架实现效果也会有所不同.为了系统能够有更好的性能,在系统实现前期,可以考虑设计…

最近在测试中发现一个问题,某些时候用进程跑场景的时候tps死活上不去,而用同样数量的线程跑的时候,TPS开始很高,然后很快的跌倒谷底.当遇到这个问题的时候往往就是loadrunner成为瓶颈了! 解决方法: 使用多台loadrunner使用进程方式,使用之前单台lr的并发数,看看TPS是不是上涨了不少? 原因: 发生此种情况一般都有一个特点,就是响应时间特别短!如果你的被测应用响应时间<10ms的时候就要小心了...…

目  录 一.LoadRunner监控Linux资源.... 3 (一).准备工作... 3 1.可以通过两种方法验证服务器上是否配置了rstatd守护程序:... 3 (2)使用find命令... 3 2.安装rpc.rstatd服务... 3 3.启动rpc.rstatd服务... 3 4.设置rpc.rstatd服务自动启动... 4 5.几点小技巧: 4 (二) LoadRunner获取Linux性能计数器... 6 1.启动LoadRunner并监控Linux系统资源:... 6 2.…

分析Web Resources中的Connections per second可以判断是否服务器连接池瓶颈. connections per second会给出两种不同状态的连接数:中断的连接和新建的连接. 分析: 1)   通常,我们可以把connections per second 和 Running Vusers合并起来分析,如上图所示: 2)   连接数越多,说明服务器的连接池越大: 3)   如果随着负载上升,连接数停止上升,说明系统的连接池已满,无法连接到更多的用户,通常这时候服务器…

Auto correlate可以根据数据趋势,自动分析出可能影响目标性能的数据项,通过它可以很方便地找出哪些数据之间有明显的相互依赖性. 下面以分析影响平均响应时间的windows资源为例,讲解Auto Correlate的使用. 1)         打开Average Transaction Response Time图标,然后右键点击“Auto Correlate”即可打开Auto Correlate界面,如下图所示: Suggest Time Range by提供了自动关联的范围,你可以…