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

原文作者---后知者 原文地址:http://www.cnblogs.com/houzhizhe/p/8119735.html [后知者的故事]:针对单一接口压测时出现了从未遇到的问题,设好并发量后用调度器控制脚本的开始和结束,但在脚本应该自动结束时间,脚本却停不下来,手动stop报告就会有error率,卡了我很久很久不能解决,网络上也基本查不到具体状况的解决办法,师傅说可以强杀进程,但我想进程杀掉了我可怎么看报告呢,忽然想起在linux运行jmeter就是没界面的,把运行的结果存到一个.jtl

1.自由定制JMeter镜像: Dockerfile文件: FROM java:8# 基础镜像 MAINTAINER yangjianliang <526861348@qq.com># 作者 ENV http_proxy ""ENV https_proxy "" RUN mkdir /test && \ chmod -R 777 /test# 创建/test目录,用于存放jmx脚本.jtl结果文件.html测试报告文件 ENV JMETE

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

一.JMeter 如何通过自定义Sample来压测RPC服务 RPC(Remote Procedure Call)俗称远程过程调用,是常用的一种高效的服务调用方式,也是性能压测时经常遇到的一种服务调用形式.常见的RPC有GRPC.Thrift.Dubbo等.这里以GRPC为例介绍在JMeter中如何添加自定义的Sample来压测GRPC服务,JMeter中提供的Sample如下图所示,从中可以看到并没有我们需要压测GRPC的Sampler. 本文作者:张永清, 转载请注明: https://ww

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

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

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

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

用过了很多压测工具,却一直没找到中意的那款.最近试了wrk感觉不错,写下这份使用指南给自己备忘用,如果能帮到你,那也很好. 安装 wrk支持大多数类UNIX系统,不支持windows.需要操作系统支持LuaJIT和OpenSSL,不过不用担心,大多数类Unix系统都支持.安装wrk非常简单,只要从github上下载wrk源码,在项目路径下执行make命令即可. git clone https://github.com/wg/wrk make make之后,会在项目路径下生成可执行文件wrk,随后

用过了很多压测工具,却一直没找到中意的那款.最近试了wrk感觉不错,写下这份使用指南给自己备忘用,如果能帮到你,那也很好. 安装 wrk支持大多数类UNIX系统,不支持windows.需要操作系统支持LuaJIT和OpenSSL,不过不用担心,大多数类Unix系统都支持.安装wrk非常简单,只要从github上下载wrk源码,在项目路径下执行make命令即可. git clone https://github.com/wg/wrk make make之后,会在项目路径下生成可执行文件wrk,随后

安装 wrk支持大多数类UNIX系统,不支持windows.需要操作系统支持LuaJIT和OpenSSL,不过不用担心,大多数类Unix系统都支持.安装wrk非常简单,只要从github上下载wrk源码,在项目路径下执行make命令即可. git clone https://github.com/wg/wrk cd 安装目录 make make之后,会在项目路径下生成可执行文件wrk,随后就可以用其进行HTTP压测了.可以把这个可执行文件拷贝到某个已在path中的路径,比如/usr/local/

基本使用 命令行敲下wrk,可以看到使用帮助 Usage: wrk <options> <url> Options: -c, --connections <N> Connections to keep open -d, --duration <T> Duration of test -t, --threads <N> Number of threads to use -s, --script <S> Load Lua script f

nginx调优方向: 1.所用事件处理模型 2.进程数 3.每个进程的连接数 4.压缩 5.缓存 tomcat调优方向: 1.内存 2.总内存 3.初始申请内存 4.线程内存 5.GC方面 tomcat和nginx往往不会是瓶颈的所在,瓶颈一般跟后端数据处理及代码逻辑方面有关系,并且在项目中如何利用好缓存是非常重要的. 压测一个网站的大概步骤: 1.如果是从互联网上压测过来的,出口带宽要提前跟IDC方沟通好暂时提升带宽 2.考虑1台nginx的配置是否能满足压测量,如内存/CPU能够满足则对ng

安装 wrk支持大多数类UNIX系统,不支持windows.需要操作系统支持LuaJIT和OpenSSL,不过不用担心,大多数类Unix系统都支持.安装wrk非常简单,只要从github上下载wrk源码,在项目路径下执行make命令即可. git clone https://github.com/wg/wrk cd 安装目录 make make之后,会在项目路径下生成可执行文件wrk,随后就可以用其进行HTTP压测了.可以把这个可执行文件拷贝到某个已在path中的路径,比如/usr/local/

前段时间项目压测,看到开发命令行下使用这个命令进行压测非常简洁.方便,萌发了学习的兴趣,这里仅做简单介绍. 安装 wrk支持大多数UNIX系统,不支持Windows.需要操作系统支持LuaJIT和OpenSSL. 安装:只需要从github上下载wrk源码,在项目路径下make即可. ➜ ~ git clone https://github.com/wg/wrk Cloning into 'wrk'... remote: Enumerating objects: 1085, done. remo

前言 压测太难?局域网压力无法判断服务器网络指标?无法产生非常大的并发量?云性能太贵? 也许我们可以把各种简单的工具拼起来进行压力测试! 准备 https://cloud.tencent.com/product/scf https://cloud.tencent.com/product/lm 云压测背景 常规压测工具,所有请求均从本地出发,走局域网可能导致网络请求的实际效果不够真实,所以尝试引入云性能压测工具(贵). 压测工具 腾讯wetest+SCF+jmeter 压测原理 通过本地使用jme

本文的主要内容是介绍如何在Linux CentOS 服务器上面搭建Jmeter的压测环境整个详细的流程,来满足我们日常工作中对于压力测试环境搭建.压力测试执行过程的需求. 一.首先我们要准备四个东西,在搭建环境的时候需要使用到 1.Xshell.puTTy等终端连接工具(本文教程使用Xshell) Xshell用于连接Linux CentOS 服务器,为我们提供操作服务器的可视化界面,如何连接服务器本文不做赘述,如果有需要请自行联网搜索,网上教程很多.连接成功如下: 2. Jmeter压缩安装包

1.下载memteste工具 官方:http://pyropus.ca/software/memtester/ wget http://pyropus.ca/software/memtester/old-versions/memtester-4.3.0.tar.gz 2.安装 tar xvf memtester-4.3.0.tar.gz cd memtester- make && make install 3.使用 后台执行命令:nohup memtester 2G > mem2.l

在做压力测试时,发现一个内存压测工具Memtester,可以随意设置内存占用大小,非常方便 下载地址:http://pyropus.ca/software/memtester/old-versions/ 1.安装方式: 2.使用方式:    mem为 申请测试内存的数量,单位默认是megabytes(兆),也可以是B K M G loops 测试的次数,默认是无限(由于版本原因,参数说明可能有出入,但用法相同) 若不设置loop,将会无限进行循环,一直占用设置的内存大小,直到手动停止(ctrl+

一直运行的docker容器显示内存已经耗尽,并且容器内存耗尽也没出现重启情况,通过后台查看发现进程没有占用多少内存.内存的监控使用的是cadvisor,计算方式也是使用cadvisor的页面计算方式,所以决定对docker的内存计算做下研究. docker version: Client: Version: 1.12.6 API version: 1.24 Go version: go1.6.4 Git commit: 78d1802 Built: Tue Jan 10 20:20:01 201