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

(1)概述 一台windows虚拟机作为controller,3台Linux虚拟机作为agent. 第一步是在所有虚拟机上安装JDK,版本最好是一样的,然后就是下载安装jmeter,网上资料很多这里不再赘述.本文主要记录下分布式jmeter搭建过程中遇到的坑. (2)linux虚拟机上的jmeter安装及配置. jmeter安装:将tgz包放在在/opt/soft下,用tar -zxvf apache-jmeter-3.3.tgz解压即可 环境变量设置: vi /etc/profile 增加下面

jmeter也没有tps这么个报告数据,后来又翻了翻loadrunner关于tps的定义 1.TPS:Trasaction per second也就是事务数/秒.它是软件测试结果的测量单位.一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程.客户机在发送请求时开始计时,收到服务器响应后结束计时,以此来计算使用的时间和完成的事务个数,最终利用这些信息来估计得分. 这么想想的话因该可以用jmeter现有的测试报告自己计算出tps, 在聚合报告中有 samples 还有error这么两个t

性能测试指标:TPS,吞吐量,并发数,响应时间 常用的网站性能测试指标有:TPS.吞吐量.并发数.响应时间.性能计数器等. 并发数并发数是指系统同时能处理的请求数量,这个也是反应了系统的负载能力. 响应时间响应时间是一个系统最重要的指标之一,它的数值大小直接反应了系统的快慢.响应时间是指执行一个请求从开始到最后收到响应数据所花费的总体时间. 吞吐量吞吐量是指单位时间内系统能处理的请求数量,体现系统处理请求的能力,这是目前最常用的性能测试指标. QPS(每秒查询数).TPS(每秒事务数)是吞吐量的

先说下问题: 我在做性能測试时,使用JMeter搞了100个并发,以100TPS的压力压測十分钟,但压力一直出现波动.并且出现波动时JMeter十分卡,例如以下图: 周期性TPS波动 各种猜測: 所以開始找环境的各种原因,起初以为是JMeter的连接被"劫持"了,不然JMeter也不会卡的.所以,花了整整一下午时间.去排除压測机环境.被压測环境(TCP连接数.程序上的问题等等),但一直没找到原因. 后来.换成LR后,压測正常.所以開始怀疑是JMeter自身的问题. 原因找到: 后来想起

遇到的问题 1.压力不够大 2.单台瓶颈 3.网络瓶颈 分布式系统是由一组通过网络进行通信.为了完成共同的任务而协调工作的计算机节点组成的系统.分布式系统的出现是为了用廉价的.普通的机器完成单个计算机无法完成的计算.存储任务.其目的是利用更多的机器,处理更多的数据. 负载生成器 使用分布式负载生成器的特点: 1.真实的性能测试而不存在网络瓶颈问题 2. 快速响应的GUI 3.将测试结果存储到本地的一台机器上 4. 使用一台机器管理多个JMeter Engines 同时,测试脚本会被自动发送到作为

部署 1.分布式配置 Master机Jmeter安装目录下/bin/jmeter.properties remote_hosts修改为slave压力机的IP 如 remote_hosts=10.0.4.18:1099,10.0.4.49:1099,10.0.4.42:1099,10.0.4.21:1099,10.0.4.7:1099 2.启动jmeter服务 查看是否已启动jmeter服务 ps -ef|grep jmeter-server 若有命令的服务,就代表已启动 若未启动服务 全部机器下

作为一个LBS的APP,都获得了用户经纬度,也都使用了友盟统计.google ana等等统计分析系统,不过没有地图展示功能,不能进行直观的展示. 友盟统计.google ana等系统是总体数据统计,无法和业务结合起来,比如淘宝提供每个店.每个商品的用户统计. 当有上述需求时,就需要自己服务器保存一份经纬度,进行统计,这时候如何直观的展示? 查看各个地图开放平台的文档,发现有的提供了“麻点图/点聚合(Marker Cluster)”功能. 原理是:把每个点都画在地图上,缩放时累加聚合. 缺点:只能

并发数 概念 同时承载正常使用系统功能的用户数量:系统能够同时处理请求的数目. 通过问题详解 问题:网站的并发数,究竟指的同时提交请求的用户数目,还是用户同时提交的请求的数目? 答案:根据这句描述"对网站而言,并发数即网站并发用户数,指同时提交请求的用户数目.",并发数指同时提交请求的用户数据,可以知道并发数指的是用户数目,那么这个用户数目和请求数据是什么关系呢?因为一个用户在同一时刻,也就只能提交一个请求,所以,并发的用户数目,也就是并发的请求数目. 并发数计算 根据业务场景不同,需

1.函数助手:_CSVRead 1)准备数据文件 ,文件可以是.csv格式,.dat格式,txt格式等 2)打开函数助手,生成参数 3)添加HTTP请求,引用参数 4)执行HTTP请求,察看结果树中的执行结果

http://www.biaodianfu.com/dubbo.html Dubbo是阿里巴巴SOA服务化治理方案的核心框架,每天为2,000+个服务提供3,000,000,000+次访问量支持,并被广泛应用于阿里巴巴集团的各成员站点 Dubbo是一个阿里巴巴开源出来的一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案.其核心部分包含: 远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装,包括多种线程模型,序列化,以及“请求-响应”模式的信息交换方式.

Dubbo是阿里巴巴内部的SOA服务化治理方案的核心框架,每天为2000+ 个服务提供3,000,000,000+ 次访问量支持,并被广泛应用于阿里巴巴集团的各成员站点.Dubbo自2011年开源后,已被许多非阿里系公司使用. 阿里分布式服务框架 dubbo现在已成为了外面很多中小型甚至一些大型互联网公司作为服务治理的一个首选或者考虑方案,相信大家在日常工作中或多或少都已经用过或者接触过dubbo了. dubbo的一些简单介绍: dubbo的官方首页:http://dubbo.io/      

不久前,我们讨论过Nginx+tomcat组成的集群,这已经是非常灵活的集群技术,但是当我们的系统遇到更大的瓶颈,全部应用的单点服务器已经不能满足我们的需求,这时,我们要考虑另外一种,我们熟悉的内容,就是分布式,而当下流行的Dubbo框架,不容我们忽视,这里,咱们一起来探讨一下这个框架的使用. 一,背景 以前我们需要远程调用他人的接口,我们是这么做的: 我们遇到的问题: (1) 当服务越来越多时,服务URL配置管理变得非常困难,F5硬件负载均衡器的单点压力也越来越大.此时需要一个服务注册中心,动

不久前,我们讨论过Nginx+tomcat组成的集群,这已经是非常灵活的集群技术,但是当我们的系统遇到更大的瓶颈,全部应用的单点服务器已经不能满足我们的需求,这时,我们要考虑另外一种,我们熟悉的内容,就是分布式,而当下流行的Dubbo框架,不容我们忽视,这里,咱们一起来探讨一下这个框架的使用. 一,背景 以前我们需要远程调用他人的接口,我们是这么做的: 我们遇到的问题: (1) 当服务越来越多时,服务URL配置管理变得非常困难,F5硬件负载均衡器的单点压力也越来越大.此时需要一个服务注册中心,动

互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,Dubbo是一个分布式服务框架,在这种情况下诞生的.现在核心业务抽取出来,作为独立的服务,使前端应用能更快速和稳定的响应. 第一:介绍Dubbo背景 大规模服务化之前,应用可能只是通过RMI或Hessian等工具,简单的暴露和引用远程服务,通过配置服务的URL地址进行调用,通过F5等硬件进行负载均衡. (1) 当服务越来越多时,服务URL配置管理变得非常困难,F5硬件负载均衡器的单点压力也

要想了解 Dubbo 是什么,我们不防先了解它有什么用.使用场景:比如我想开发一个网上商城项目,这个网上商城呢,比较复杂,分为 pc 端 web 管理后台,微信端销售公众号,那么我们分成四个项目,pc 端网站,微信端网站,还有一个后台服务项目,接口服务项目. 对数据库的操作的相关接口放到接口服务项目,这些接口的实现放在后台服务项目,pc 端网站和微信端网站都依赖接口服务项目,调用后台数据库数据.在这种场景下就是应该使用 Dubbo 这种分布式服务框架了.当然这只是 Dubbo 的一个最浅显的功能

分布式01-Dubbo基础 1-分布式基础理论 分布式系统是由一组通过网络进行通信.为了完成共同的任务而协调工作的计算机节点组成的系统.分布式系统的出现是为了用廉价的.普通的机器完成单个计算机无法完成的计算.存储任务.其目的是利用更多的机器,处理更多的数据. 首先需要明确的是,只有当单个节点的处理能力无法满足日益增长的计算.存储任务的时候,且硬件的提升(加内存.加磁盘.使用更好的CPU)高昂到得不偿失的时候,应用程序也不能进一步优化的时候,我们才需要考虑分布式系统.因为,分布式系统要解决的问题本

要想了解Dubbo是什么,我们不防先了解它有什么用. 使用场景:比如我想开发一个网上商城项目,这个网上商城呢,比较复杂,分为pc端web管理后台,微信端销售公众号,那么我们分成四个项目,pc端网站,微信端网站,还有一个后台服务项目,接口服务项目. 对数据库的操作的相关接口放到接口服务项目,这些接口的实现放在后台服务项目,pc端网站和微信端网站都依赖接口服务项目,调用后台数据库数据.在这种场景下就是应该使用Dubbo这种分布式服务框架了.当然这只是Dubbo的一个最浅显的功能. 有些猿友可能会问到

要想了解Dubbo是什么,我们不防先了解它有什么用. 使用场景:比方我想开发一个网上商城项目.这个网上商城呢,比較复杂.分为pc端web管理后台.微信端销售公众号,那么我们分成四个项目,pc端站点,微信端站点.另一个后台服务项目,接口服务项目. 对数据库的操作的相关接口放到接口服务项目,这些接口的实现放在后台服务项目,pc端站点和微信端站点都依赖接口服务项目.调用后台数据库数据.在这样的场景下就是应该使用Dubbo这样的分布式服务框架了.当然这仅仅是Dubbo的一个最浅显的功能. 有些猿友可能会

目录 Dubbo框架 1.1 Dubbo是什么 1.2 Dubbo企业级应用示例(略) 1.3 Dubbo实现原理及架构剖析 1.4 Dubbo+Spring集成 Dubbo框架 1.1 Dubbo是什么:Dubbo是一个分布式服务框架,致力于提高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案.简单的说,dubbo就是个服务框架,如果没有分布式的需求,其实是不需要用的.告别web service模式中的WSdl,以服务者与消费者的方式在dubbo上注册. dubbo可满足的基本需求

要想了解Dubbo是什么,我们不防先了解它有什么用. 使用场景:比如我想开发一个网上商城项目,这个网上商城呢,比较复杂,分为pc端web管理后台,微信端销售公众号,那么我们分成四个项目,pc端网站,微信端网站,还有一个后台服务项目,接口服务项目. 对数据库的操作的相关接口放到接口服务项目,这些接口的实现放在后台服务项目,pc端网站和微信端网站都依赖接口服务项目,调用后台数据库数据.在这种场景下就是应该使用Dubbo这种分布式服务框架了.当然这只是Dubbo的一个最浅显的功能. 有些猿友可能会问到