Jmeter是一个非常好用的压力测试工具.  Jmeter用来做轻量级的压力测试,非常合适,只需要十几分钟,就能把压力测试需要的脚本写好. 为什么要建立线程组?原因很简单,因为我们要模拟多个线程(用户)来访问LinuxEye.线程属性部分中,线程数是启动多少个线程,这里填写的是10,Ramp-Up Period (in seconds)表示线程之间间隔多少时间允许,单位是秒,比如如果填写10,那么10/10=1表示10个线程间每隔1秒钟请求网站.循环次数:60个线程运行完毕算是一次,循环次数就是

(1)在Windows下运行 操作步骤: 1)     有多台电脑,每台电脑上都有jmeter,而且这几台电脑都互相能ping通. 2)     在我的电脑的jmeter的配置文件bin目录下的jmeter.properties里面添加其他电脑的ip. 3)     在其他人的电脑上要启动jmeter-server.bat: 如果有参数化文件,那么要在其他人的电脑的同样位置放一份. 4)     运行: (2)在无图形化界面(Windows\Linux)下运行 没有图形化界面运行. 操作步骤:

一.jmeter压测 在线程组中设置好,然后添加http请求,t添加聚合报告查看压力测试结果,如图: 一般压测时间10-15分钟,如果是稳定性测试,一般n*12小时,这些并发用户一直在请求. tps:服务端每秒钟能处理的请求数. 响应时间:就是你从发出请求到服务端返回给你数据的时间. 二.jmeter操作数据库 在测试计划中添加mysql-connector-java-5.1.7-bin.jar 最后添加查看结果树.如果既要查询又要修改操作选择Callable Statement这个模式. 断言

很多性能大牛说一台机器的压测其实不准确,于是搜索网上的分布式压测练习了一番 目录 1.环境准备 2.控制机和压测机配置 3.执行分布式压测 1.环境准备 1.1准备一台windows作为控制机(master)(ip:XX.XX.XX.130),2台linux作为负载机(slave)(ip:XX.XX.XX.128)(ip:XX.XX.XX.129) 1.2三台机器都配置同样版本的java和jmeter linux环境变量添加: export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_161

王诚强,荔枝微课基础架构负责人.热衷于基础技术研发推广,致力于提供稳定高效的基础架构,推进了荔枝微课集群化从0到1的发展,云原生架构持续演进的实践者. 本文根据2021年4月10日深圳站举办的[腾讯云原生技术开发日] 线下活动中,[荔枝微课]基础架构负责人"王诚强"关于"基于kubernetes搭建分布式压测系统"的演讲整理而成. 关注[腾讯云原生]公众号后台回复[lzwk],可获得该演讲PPT. 大家好,今天想和大家分享的主题是基于kubernetes搭建分布式压

背景 小米容器云平台,在构建云厂商集群时,需要通过HAProxy将云厂商LB流量从宿主机转到容器中,但对于HAProxy的性能没有把握.参考网上的一篇HAProxy压测文章,文章中提到HAProxy establish状态连接可以达到 400w,所以以此为目标,进行压测. 参考文章:文章地址 关键点 TCP计数器ListenOverflows大量增加 查看方法 cat /proc/net/netstat | awk '/TcpExt/ { print $21,$22 }' 原因 系统调用list

导读 2018年十一当天,高德DAU突破一个亿,不断增长的日活带来喜悦的同时,也给支撑高德业务的技术人带来了挑战.如何保障系统的稳定性,如何保证系统能持续的为用户提供可靠的服务?是所有高德技术人面临的问题,也是需要大家一起解决的问题. 高德业务规模 支撑一亿DAU的高德服务是什么体量?可能每个人的答案都不相同,这里从基础设施的角度给大家做个简单的介绍,我们有数千个线上应用,分别部署在全国各地多个机房中的数万台机器上. 这张图是高德业务核心链路的架构,从图中可以看出高德业务具有相当高的复杂性.当然

我们遇到jmeter被假死死了,这里有2个原因,一是jmeter原本是java写的,heap受硬件限制需要调优,二是单机无法分解超大并发比如100万+并发压测,因此,我们分二部走,首先我们需要进行jmeter分布式部署和调配,二是我们需要对每台执行机进行深度jmeter jvm调优,掠尽所有执行及的硬件和网络资源 首先我们来看如何进行jmeter分布式部署和配置 先杀个原理图 这个图说明的是要一台控制机,然后由这台控制机发压测脚本到每台远程执行机,然后由控制机收集执行机结果 1.配置控制机 其实

前言 工作中我们需要压测的接口大部分都是需要先登陆后,带着token的接口(或者带着cookies),我们可以先登陆获取token再关联到下个接口. 比如我现在要压测一个修改用户的个人信息接口,每个用户只能修改自己的个人信息. 场景案例 我现在有一个登陆接口A,登陆成功后返回一个token值.A接口登录接口文档基本信息 访问地址:http://127.0.0.1:9000/api/v1/login/ 请求类型:POST 请求头部:application/json 请求参数:{"username&

开启端口映射,从外网访问内网的文件共享: 已经在路由器里开了远端WEB管理设了端口,另外端口映射局域网里的一台电脑,比如WEB端口设的是8080,映射192.168.1.100到4877端口,现在我想访问局域网的共享文件,怎么弄?以前我的做法是远程控制软件比如teamviewer或者radmin控制内网一台电脑后再通过其访问内网,缺点是要装软件,有办法直接通过网关访问内网共享文件夹吗? 答:开启137.138.139.445这四个端口映射即可.若路由器的IP地址为172.19.1.70,而你机器

使用tcpreply对DPDK进行压力测试 过往风萤 关注 2018.05.18 14:35* 字数 273 阅读 2评论 0喜欢 0 小公司没有testcenter之类的打流工具,并且内网流量比较小,即使全部镜像也没法进行压测,使用pktgen又不方便模拟数据中心复杂的流量,不够真实,这时候使用tcpreply的流量回放功能进行压测是个比较好的方案. 测试环境:x86服务器+两个万兆网卡 1. 使用tcpdump抓取部分流量,我这里在网关抓取了300M流量 tcpdump -i p1p1  -

1 前言 由于有两个github账号,要在同一台电脑上同步代码,需要给每一个账号添加一个SSH public key,此时推送时git push origin,不知道是哪个账号的远程仓库名称,所以需要配置一下~/.ssh下面的config信息,否则会自动使用.ssh/id_rsa.pub所对应的账户进行登陆并操作. 若没配置,提示的错误信息如下: $ git push ERROR: Permission to B/test2.git denied to A. fatal: Could not r

Coolhash 当前性能指标:读写吞吐量超过百万,千万级别查询1秒完成,连续48小时打满CPU强压力运行稳定.redis官方公布读写性能在10万 tps,leveldb官方公布写性能在40万tps,读在6万tps,redis和leveldb都是倾向k/v高速读写,但不具备高效检索功能,没有 join关联设计.coolhash可以拿去pk世界上任何的数据库引擎产品. 下面以redis为例进行了详细测试和技术分析,leveldb 的性能可详见其官方资料,在写性能上优于redis,但是读性能和多数据

关联 一.什么是关联 关联是请求与请求之间存在数据依赖关系,需要从上一个请求获取下一个请求需要回传回去的数据. 简单地说就是在测试过程中有些数据的值会经常发生变化,要获取并使用这些数据,把这个动态的信息保存下来,我们就要进行关联. 例如:用户登录后,session信息都不同,有些操作要使用session,就需要将这个动态的信息保存下来. 还有经常遇到的场景,第二个请求提交的参数要从第一个请求的返回数据中获取. 二.关联的用法 常用的两种关联用法 1.json  Path Extractor提取参

背景: 项目需要对一批接口进行压测,要求是接口的QPS(Quest Per Second每秒请求数)达到6万以上由于楼主一直使用的压力测试工具是jmeter,但是jmeter单台电脑无法达到6万的QPS,于是使用网传比较好用的其他性能工具进行压测比较,选出一款符合要求的工具进行压测. 压测机器:Linux 4核8G由于不同的性能工具压测时消耗的系统资源不一样,防止系统资源造成的干扰,测试时服务器只运行压测工具,且非本机压本机. 示例接口,post请求,请求body可为空POST https://

前言: locust是完全基于python,是一个简单易用的分布式负载测试工具 Locust特性 使用Python编写模拟用户行为的代码,无需繁琐的配置 分布式可扩展,能够支持上百万用户 自带Web界面 不仅能测试web系统,也可以测试其它 Locust思想 在测试过程中,一群用户将访问你的网站.每个用户的行为由你编写的Python代码定义,同时可以从Web界面中实时观察到用户的行为. Locust完全是事件驱动的,因此在单台机器上能够支持几千并发用户访问.与其它许多基于事件的应用相比,Locu

目录 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 入门篇 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 进阶篇 - 认识yml 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 进阶篇 - 认识bombardier 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 进阶篇 - 认识wrk.wrk2 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 实战篇 - 接口以及场景压测 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 实战篇 - 收集诊断跟踪信息与如何分析瓶颈 堪比

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

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

目前Python的两个版本Python2和Python3同时存在,且这两个版本同时在更新与维护. 到底是选择Python2还是选择Python3,取决于当前要使用的库.框架支持哪个版本. 例如:HTMLTestRunner.locustio支持Python2,但是不支持Python3. 所以很多时候,一台电脑上需要同时安装Python2和Python3. 本篇内容主要讲一下,在同一台电脑上如何同时安装Python2和Python3,且均可以正常使用pip. 一.安装Python2(以及pip)