目前性能测试组正在对独立秒杀进行性能压测,性能抖动特别厉害. 由于独立秒杀的接口大多数是经过volicity渲染过的页面和数据的整合,所以在压测的时候有很多volicity的错误.初步判定,感觉是volicity的性能问题才导致的.但是通过排查volicity发现,此版本没有网传的性能问题,而且代码层面上也没见到有过多的性能问题点. 之后通过查看jvm的堆内内存才发现,老年代的内存无法释放,总是会经过很长一段时间,大概三十四分钟后才会释放.感觉很奇怪: 从上图可以看到,堆内内存涨上去后,基本上就

说明:图片截得比较大,浏览器放大倍数看即可(涉及到隐私,打了码,请见谅,如果有疑问,欢迎骚扰). 最近在压测过程中,出现获取不到redis连接池的问题 xshell连接redis服务器,查看连接数,发现比redis.properties文件中配置的连接数要大 redis-cli -p port -a name@password info | grep -e "connected_clients" 停止压测后,连接数依旧差不多,难道是连接池没有释放? 于是查了下tcp连接到底是不是都是我

1.nmon工具的下载和安装: 官网:http://nmon.sourceforge.net/pmwiki.php 下载完成后进行解压,更改权限:chmod 777 2.查看linux系统的版本,再使用对应版本的nmon: [root@jmeter ~]# cat /etc/*release CentOS release 6.6 (Final) LSB_VERSION=base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core-4.0-amd64:core-4.0-noarch:gr

Q:  最近公司测试一个接口,数据库采用Mongo    并发策略:并发400个用户,每3秒加载5个用户,持续运行30分钟    数据量:8000条左右 压测结果发现:    TPS始终在5左右    而CPU高达99%,内存使用情况也高达1.7G    网卡流量145K 请问这种情况,是哪里的性能出现问题? A:你这个CPU和内存监控的得是web服务器 就是部署程序的机器.    1.尝试查看出现这类情况时候数据库process,看看是否是当时进程到达了所设置的进程数上限.如果是则调整数据库进

压测机器: 100台docker redis集群:16个分片 在开始压测的半个小时中,一直很稳定,ops稳定在20w左右.但是接下来突然ops断崖式下跌,ops降到了3w以下.然后持续一段时间,直至变为0. 问题排查: 1. 检查docker docker都很健康,cpu占用率,内存占用率都正常,不到30%.网络状况也很好. 2. 检查mq mq也正常,响应时间没有被可以拉长 3. 检查redis集群 redis集群中,发现所有分片内存基本上被打满 由于内存被打满,导致redis会强制进行键驱逐

问题背景 现如今国内的大部分软件或者网站应用,普遍流行使用短信业务,比如登录.注册以及特定的业务通知等. 对于这些业务,在使用Jmeter进行性能测试的过程中,就会需要自动获取和填入短信验证码,否则性能流程无法进行下去. 由于绝大多数的系统其短信验证码并不会在接口返回中,因此如何获取短信验证码是一个问题. 最简单的做法,是让开发在测试环境将验证码写死,在测试过程中固定使用静态验证码字串. 不过求人不如求己~也是出于尽量贴近真实用户场景的目的,更合适的做法还是通过技术手段动态获取并填写短信验证码.

jmeter命令行运行但是是单节点下的, jmeter底层用java开发,耗内存.cpu,如果项目要求大并发去压测服务端的话,jmeter单节点难以完成大并发的请求,这时就需要对jmeter进行分布式测试: 1:先说说分布式测试原理 处理过程: 一:调度机master启动以后,会拷贝本地的jmx文件分发到远程的slave机器上: 二:slave机器拿到脚本以后启动命令行模式去执行脚本,对于每台slave机器拿到的脚本都是一样的,所以如果jmx脚本为50个线程跑3分钟,那么实际并发就是50*3=1

由于在java中添加了第三方安全策略文件,具体请看https://www.cnblogs.com/mrjade/p/10886378.html,导致在用jmeter压测过程中会遇到以下错误 解决办法: 将bcprov-jdk15on-1.55.jar放至在 /Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_144.jdk/Contents/Home/jre/lib/ext 即可

失败事务报错信息如下, Socket closed Non HTTP response code: org.apache.http.NoHttpResponseException (the target server failed to respond) 问题原因:在JMeter下,发送http 请求时,一般都是默认选择了use keepAlive(这个是什么?看后面资料),这个是连接协议,JMeter坑就在这里,默认勾选了这个(如果不勾选的话,也不会出现问题),但其配置JMeter.prope

1.sysbench安装(sysbench1.1.0)  [root@master soft]# ls sysbench1.1.0.zip sysbench1.1.0.zip 解压: [root@master soft]# unzip sysbench1.1.0.zip 安装依赖: yum -y install mysql-devel yum -y  install make automake libtool pkgconfig libaio-devel vim-common 编译安装: cd

1.-27727: 下载资源时步骤下载超时 (120 seconds) 已过期 由于压力大了,下载资源所用时间就长了,可以设置加大超时时间: 运行时设置--Internet 协议--首选项--高级--选项--General--步骤下载超时(秒)  把这个值从120改为更大,如300,600等 2.场景压测时,如果设置集合点值一直为0,说明集合点设置的不正确.(测试时发现脚本中设置集合点的位置前面如果还有请求,集合点则不生效,不知道是不是loadrunner汉化版本原因.)

背景 在美团的价值观中,以“客户为中心”被放在一个非常重要的位置,所以我们对服务出现故障越来越不能容忍.特别是目前公司业务正在高速增长阶段,每一次故障对公司来说都是一笔非常不小的损失.而整个IT基础设施非常复杂,包括网络.服务器.操作系统以及应用层面都可能出现问题.在这种背景下,我们必须对服务进行一次全方位的“体检”,从而来保障美团多个业务服务的稳定性,提供优质的用户服务体验.真正通过以下技术手段,来帮助大家吃的更好,生活更好: 验证峰值流量下服务的稳定性和伸缩性. 验证新上线功能的稳定性. 进

本文是<Performance Test Together>(简称PTT)系列专题分享的第6期,该专题将从性能压测的设计.实现.执行.监控.问题定位和分析.应用场景等多个纬度对性能压测的全过程进行拆解,以帮助大家构建完整的性能压测的理论体系,并提供有例可依的实战. 该系列专题分享由阿里巴巴 PTS 团队出品,欢迎在文末处加入性能压测交流群,参与该系列的线上分享. 本文主要介绍如何正确的使用SLA来确定备容的目标,同时提高压测效率.主要分为理论和实践两个部分. SLA无处不在 在云计算时代,越来

​    ​接上篇,一键转化将接口测试平台测试用例转化成Jmeter压测脚本思路,这里我首先在java 上面做了一个简单的实验,看看 转化的中间遇到的问题,这里呢,我只是给了一个简单的demo 版本,后续结合项目的实际的实用,还是靠各位,贴合我们的实际的项目去制定适合本公司转化的脚本.具体的业务还是要实际的分析的.首先看下我的思路 1.点击一键生成 2.后台拿到测试环境id,测试用例id 3.后台去交验是否存在测试环境,测试用例id. 4.后台开始根据用例请求参数,组织Jmeter脚本 5.产生

商业转载请联系腾讯WeTest获得授权,非商业转载请注明出处. 能否解决"高并发"问题一直是检验一个产品后台是否稳定,架构是否合理,性能是否强大的核心标准.对于产品而言,多高的并发才算是"高"?不同的产品不尽相同.对于小型的产品来说,每秒上百的在线人数就会导致产品无法响应,而对于一些几经考验的产品,每秒上万,上百万的并发才能满足他们的业务需求.当产品的承载能力遇到瓶颈的时候,会出现什么样的问题呢?发包不断超时,页面不断加载,然后页面无法响应,直到最后服务器崩溃. 在

为什么要压测 这个问题问的其实挺没有必要的,做开发的同学应该都很清楚,压测的必要性,压力测试主要目的就是让我们在上线前能够了解到我们系统的承载能力,和当前.未来系统压力的提升情况,能够评估出当前系统的承载情况能不能满足当前和未来一段时间的正常运行.压力测试也让架构师和开发人员能够对自己负责的系统做到心中有数,当有大并发需求的活动或者其他突发事件导致的访问暴增,能够提前做好预估和准备应急预案. 压测难点 说了那么多,都是压测的必要性,那么既然要测那么重要,我们每次发版本都做一下压测不就好了,这么说

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

压测平台是什么? 压测,即压力测试,作用是对各种服务对象进行压力测试以获得该服务处于或超过预期负载时系统的运行情况,进而判断系统在峰值负载或超出最大负载情况下的处理能力. 压测工具,顾名思义,就是用来进行压力测试的工具,常用的有ab.jmeter.LoadRunner和wrk等等. 而由于在整个压测过程中存在以下问题: 时间成本:每次测试都需要重新搭建一套生产环境,成本太高,且几乎每个环节都需要人力支撑 数据成本:脚本.测试数据.压测机器.测试报告无法沉淀 风险成本:测试用例多,生产压测缺乏平台

2017年3月,腾讯正式于全平台上线了<龙之谷>手游,次日冲到了App Store畅销排行第二的位置,并维持到了现在.上线当日百度指数超过40万,微信游戏平台数据显示预约数780多万,而据内部人员透露当日新进用户200W+,这就是<龙之谷>手游在安卓平台上所取得的成绩. 较高的市场期待让腾讯测试团队对<龙之谷>手游的测试倾尽全力,面对"经典IP"和盛大游戏一贯口碑,腾讯测试团队对游戏服务器进行了严格的压力测试,上线后服务器稳定的表现也证明了测试团队的

jmeter很小,很快,使用方便,可以在界面运行,可以命令行运行.简单介绍下命令行运行的方式 上面一条命令应该可以满足大部分需求. 使用-R指定节点时,当然要首先在这些节点上启动jmeter-server的服务,-l指定日志,jmeter运行过程中的所有请求记录,都会保存在这个jtl文件中. 调试压测请求 命令行下,如果想查看每个请求返回的结果,需要修改jmeter.properties配置文件, 将上面的注释打开,并且值修改成true,就会打开该条记录,jmeter就会将该条信息输出到我们指定

概述 本文我们将介绍如何使用JMeter+InfluxDB+Grafana打造压测可视化实时监控. 引言 我们很多时候在使用JMeter做性能测试,我们很难及时察看压测过程中应用的性能状况,总是需要等到测试完成后去看Report,如果是长时间压测,比如压测1~2天,那就更烦人了. 压测的时候,我们实时通过监听器 GenerateSummaryResults汇总输出,可以看到如下内容 GenerateSummaryResults汇总展示了压测中需要关注的大量信息,其中包括:Avg (Average