监控效果如图: 监控方法: 通过logstash过滤nginx日志,然后解析出nginx日志中的request time字段 然后output到influxdb时序数据库中 通过grafana展示数据 if [type] == "nginx_access" { #stdout{codec => json} influxdb { db => "htxk" #influxDB数据库名 host => "192.168.12.244"

LoadRunner 思考时间与事务响应时间的区别与关系   思考时间lr_think_time 就是一个事务要开始时思考的时间;比如 你要点击一个 登录按钮 我们都要点击这个按钮要先思考下 就是人为脑袋思维的延迟,还有手指点击鼠标的这个动作的时间 一般是1-5秒,这就是思考时间,性能测试模拟思考时间就是模拟真实人为动作的方式来做压力测试.一般在脚本中思考时间是这样写比较合理,在一个事务的结束点另一个事务的起始点,两者中间定义思考时间.lr_end_transaction("登录",

最近在做性能测试对LR结果分析时,又碰到了关于summary里与平均事务响应时间中各交易的响应时间值不同的问题.在此做个记录. 若交易中设置了思考时间,分析时需要注意查看是否过滤思考时间. 设置是否包含的方法:view->summary filter中,有是否包含思考时间的过滤条件(LR11中是最后一项). summary中:默认是根据整个场景的运行时间来进行采样的.若需要修改可在view->summary filter中,设置场景的执行时间. 平均事务响应时间中:LR根据场景运行时间等因素,

http://aws.amazon.com/cn/ses/   亚马逊 营销性非事务邮件发送平台

熟悉 LoadRunner 的朋友一定不会对其 TPS(每秒事务数).TRT(事务响应时间) 等视图感到陌生,因为这是压力测试最为关键的两个指标.JMeter 以其开源.轻巧.灵活.扩展性高等特性赢得了广大测试从业人员的青睐,但是它没有像 LoadRunner 那样提供一个 TPS.TRT 之类的视图,虽然聚合报告也能说明一些整体以及实时的问题,但是就整体趋势.实时平均值走向.稳定性报告方面就无能无力了,见下图:所幸的是,jmeter-plugins.org 这个网站为 JMeter 提供了一些

通过elk获取到的java jvm中ygc的时间如下: 现在讲ygc字段的值,发送到influxdb中 首先安装logstash的插件 logstash-output-influxdb 安装完成后,查看: https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-outputs-influxdb.html#plugins-outputs-influxdb-exclude_fields http://blog.csdn.net/julykob

TPS就是每秒事务数,但是事务是基于虚拟用户数的,假如1个虚拟用户在1秒内完成1笔事务,那么TPS明显就是1:如果 某笔业务响应时间是1ms,那么1个用户在1秒内能完成1000笔事务,TPS就是1000了:如果某笔业务响应时间是1s,那么1个用户在1秒内只能完 成1笔事务,要想达到1000TPS,至少需要1000个用户:因此可以说1个用户可以产生1000TPS,1000个用户也可以产生1000TPS,无 非是看响应时间快慢. 也就是说,在评定服务器的性能时,应该结合TPS和并发用户数,以TPS为

例子:一个高速路有10个入口,每个入口每秒钟只能进1辆车1.请问1秒钟最多能进几辆车?   TPS=102.每辆车需要多长时间进行响应?   reponse time = 13.改成20辆车,每秒能进几辆?每辆车的响应时间是多长?   TPS = 10,reponse time = 1  (10个为一等份,分成两等份,平均tps (10/1+10/2)/2=7.5 平均响应时间(2+1)/2=1.54.入口扩展到20个,每秒能进几辆?每辆车的响应时间是多长?   TPS = 20,reponse

例子:一个高速路有10个入口,每个入口每秒钟只能进1辆车 1.请问1秒钟最多能进几辆车?    TPS=10 2.每辆车需要多长时间进行响应?    reponse time = 1 3.改成20辆车,每秒能进几辆?每辆车的响应时间是多长?    TPS = 10,reponse time = 1  (10个为一等份,分成两等份,平均tps (10/1+10/2)/2=7.5 平均响应时间(2+1)/2=1.5 4.入口扩展到20个,每秒能进几辆?每辆车的响应时间是多长?    TPS = 20

事务时间 一个事务的时间是指持续时间,事务会完全记录下从事务开始到事务结束之间的时间差,那么事务的时间能真实地反映业务操作的时间吗?不能,就好像人用手按秒表来记录短跑时间一样,得出的时间并不是完全准确,存在观察的误差和操作的误差,对于一个事务时间来说,一般由四部分组成 1. 响应时间 这是事务的目的,通过事务记录业务操作所消耗的响应时间. 事务自身时间 事务中哪怕没有操作,也是需要时间的,不过这个时间一般在0.01秒左右,所以可以忽略. 2. 思考时间(Think Time) Think Tim

input { file { type => "zj_api_access" path => ["/data01/applog_backup/zjzc_log/zj-api*access*"] } file { type => "wj_api_access" path => ["/data01/applog_backup/winfae_log/wj-api*access*"] } } filter {

最近在做压测引擎相关的开发,需要将聚合数据发送到InfluxDB保存以便实时分析和控制QPS. 下面介绍对InfluxDB的使用. 什么是InfluxDB InfluxDB是一款用Go语言编写的开源分布式时序.事件和指标数据库,无需外部依赖.该数据库现在主要用于存储涉及大量的时间戳数据,如DevOps监控数据,APP metrics, loT传感器数据和实时分析数据. InfluxDB特征: 无结构(无模式):可以是任意数量的列(tags). 可以设置metric的保存时间. 支持与时间有关的相

一.90%响应时间(参考虫师博客) 90%Line  一组数由小到大进行排列,找到他的第90%个数(假如是12),那么这个数组中有90%的数将小于等于12 . 用在性能测试的响应时间,也就是90%请求响应时间不会超过12 秒. 例如: 某一次测试结果,每个sample的响应时间分别是:1.3.4.9.2.8.5.7.6.10,将其按由小到大将其排列为: 1.2.3.4.5.6.7.8.9.10 那么它的第90%百分位,也就是第9个数刚好是9 ,那么他的90%Line 就是9 .即90%响应时间是

1. 响应时间 事务是指用户在客户端做一种或多种业务所需要的操作集,通过事务函数可以标记完成该业务所需要的操作内容:另一方面事务可以用来统计用户操作的响应时间,事务响应时间是通过记录用户请求的开始时间和服务器返回内容到客户端时间的差值来计算用户操作响应时间的,如图1所示. 图1  事务响应时间计算方式 这里的响应时间不包含客户端GUI时间(例如浏览器解释页面所消耗的时间). 前面说响应时间是用户请求发出和服务器返回之间的时间差,那么得到这个时间就够了吗? 例如:现在有一场跑步比赛.当比赛完成后,

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

背景: 话说Jmeter原生的监控确实太丑了,听大佬们在讨论Jmeter+InfluxDb+Grafana的监控,于是,为了有一个漂亮的测试报告,就手动开始进行部署. 安装步骤: 1.influxdb下载安装: [root@localhost ~]# wget https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.7.0.x86_64.rpm --no-check-certificate [root@localhost ~]# rpm -i

1.前言 前面具体讲了MySQL中的锁实现的方式,解释了是如何保证数据在并发情况下的可靠性,并提到了事务REPETABLE READ和READ COMMITTED,解释了一下这两种事务的不同.本章讲具体就事务的实现过程进行记录,扫除这块让人疑惑的知识点. 事务是数据库区别于文件系统的一个重要特性之一.文件系统中,如果写文件时系统崩溃了,可能文件就被损坏了.虽然有机制将一个文件回退到某个时间点,但对于文件同步问题就无能为力了.事务会把数据从一种一致性状态转换成另一种一致性状态.数据库提交时,要不都

概述: 在本文中,我将解释如何使用JMeter + InfluxDB + Grafana获得实时性能测试结果. 请注意,此主题太大,无法涵盖一篇文章中的所有内容.所以,我试图提供与TestAutomationGuru的其他文章的链接,这些文章可能与本文有关.请尽可能检查一切. 问题陈述: 多年前,当我以前运行JMeter测试时,我无法理解测试执行期间应用程序的性能.我总是不得不等待测试完成.这有点烦人 - 特别是在长时间运行的测试中.有时,我可能不得不连续2/3天进行浸泡测试. 在某些时候,JM

我已经使用InfluxDB + Grafana来获取我的JMeter测试的实时结果.您可以在此处找到有关基本设置的更多详细信息.在本文中,让我们看看我们如何在InfluxDB测量中添加一些自定义字段,以便在将来可能需要更快的搜索. 问题陈述: 在我的组织中,我们有一组负载生成器用于性能测试.我们使用这些机器来测试多个项目/应用程序.有时,我会为应用程序的组件级别测试创建多个套件.你可以在这里查看我是如何做到这一点的. 我们的后端监听器将所有指标发送到这些测量 - 当天结束 - 我们不确定这些指标

事务:是指在客户端做一种或多种的业务所需要的操作集. 事务响应时间:是通过记录用户请求的开始时间和服务器返回内容到客户时间的差值来计算用户响应时间. 响应时间是服务器返回和用户请求之间的时间差,那么得到这个时间就够了吗? 例如:我们现在有一场跑步比赛,当我们完成比赛后,我们可以得到每位运动员跑完整个比赛所需要消耗的时间,我们现在要分析谁起跑好,谁冲刺好,能分析出来吗? 答案是不能,确实我们得到了最重要的完成比赛的响应时间,我们知道了结果这对我们分析,优化几乎没有作用.我们只知道了结果而不知道过程

1 Jmeter 工作区介绍 jmeter工作区分为3个部分:目录树.测试计划编辑区域.菜单栏. 2 Jmeter 执行顺序规则 Jmeter执行顺序规则如下: 配置元件 前置处理器 定时器 采样器sampler[一定存在,其他才会执行] 后置处理器(除非服务器响应为空) 断言(除非服务器响应为空) 监听器(除非服务器响应为空) PS:前提是存在采样器,定时器.断言.前置/后置处理器才会被执行.逻辑控制器和采样器按照在测试树中出现的顺序执行. 3 作用域规则 配置元件(config elemen