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

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

如需转载,必须注明原文地址,请尊重作者劳动成果. http://www.cnblogs.com/lyongerr/p/5048464.html 本文介绍了webbenck安装,但是最后使用的是ab工具进行压测,安装apache以后,就自带了ab工具. 1 webbench工具安装 1.1 简介 Webbench是知名的网站压力测试工具,它是由Lionbridge公司(http://www.lionbridge.com)开发.Webbench能测试处在相同硬件上,不同服务的性能以及不同硬件上同一个

一   机器部署 1.1  机器组成 1台nameserver 1台broker  异步刷盘 2台producer 2台consumer   1.2  硬件配置 CPU  两颗x86_64cpu,每颗cpu12核,共24核 内存 48G 网卡 千兆网卡 磁盘 除broker机器的磁盘是RAID10,共1.1T,其他都是普通磁盘约500G   1.3  部署结构 橙色箭头为数据流向,黑色连接线为网络连接     1.4  内核参数 broker是一个存储型的系统,针对磁盘读写有自己的刷盘策略,大量

原创文章,转载请注明出处:http://jameswxx.iteye.com/blog/2093785 一   机器部署 1.1  机器组成 1台nameserver 1台broker  异步刷盘 2台producer 2台consumer   1.2  硬件配置 CPU  两颗x86_64cpu,每颗cpu12核,共24核 内存 48G 网卡 千兆网卡 磁盘 除broker机器的磁盘是RAID10,共1.1T,其他都是普通磁盘约500G   1.3  部署结构 橙色箭头为数据流向,黑色连接线为

以下内容翻译自(机翻):https://baptiste-wicht.com/posts/2010/07/profile-applications-java-visualvm.html 当您需要发现应用程序的哪些部分消耗更多的CPU或内存时,必须使用分析器来执行此操作. 默认使用Sun JDK打包的一个分析器是Java VisualVM.这个分析器真的很简单的使用,真的很强大. 在这篇文章中,我们将看到如何安装它并使用它来配置应用程序. 通常,要安装它,您无所事事,因为它与JDK一起安装.但是在

设计思路:通过jmeter5.1压测获取cpu,Mem,Network的压测指标数据利用pandas+openpyxl进行数据可视化: 涉及添加jar包:下载地址:https://files.cnblogs.com/files/SunshineKimi/Permon_jars.zip lib 添加插件 permon2.2jar 和 cmn-jmeter0.4.jarlib/ext 添加插件 permon2.1.jar CPU: MemInfo: Network: csv数据获取以及观察: lin

目录 Sysbench 基准压测 my.cnf 一.Sysench测试前准备 1.1.压测环境 二.进行OLTP_update测试 2.1.安装压测工具sysbench 2.2.执行压测 三.执行结果 3.1 sysbench 执行结果 3.2 查看脚本执行记录 3.3 最后一次压测MySQL各种状态 3.4 统计三次循环压测结果并画图 3.5 测试结果 四.关于测试后的分析和建议 Sysbench 基准压测 my.cnf 一.Sysench测试前准备 1.1.压测环境 配置 信息 主机 Del

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

前言 首先回应下@wen-wen 所贴的压测报告,我也把我和客户压测碰到的问题,和压测结果贴出来,这个结果是由客户提供的.不会有任何的舞弊手脚问题 问题一:Task.Run慎用 首先在最新的社区版本已经把Task.run全部去掉了(包括了kestrel RPC调用服务),当你的程序有比较耗时的业务处理的时候,Task可以提升性能,但是不耗时的时候,也许就不能提高性能,反而成为瓶颈,因为当一批Task.run未执行完,新一批的请求又来了,就会阻塞造成cpu的升高,所以之前在netty 的Serve

背景 在新项目A中,要结合业务做性能测试.对于做过N次性能测试的我,这次有些巧妇有难无米之炊的感觉.以往的项目,服务器都是部署在AWS或者阿里云,像这样的云服务器厂商是可以通过轻松配置各种Dashboard来实时监控整个系统服务器的各种新能.然而,这一次,服务器不在云上,并且不允许连接外网.那出一个类似的服务器CPU和内存实时使用情况的折线图,该如何做呢? 思路 以结果为导向,需要的是一张压测时服务器CPU和内存的折线图,那么如何画图?Excel可以插入类似的折线图,那么数据怎么来?Linux中

文章目录 内存压测 python的方式 shell的方式 cpu压测 在正常手段下,这个只是压测的方法 在不正常手段下(crontab计划任务),可以提高CPU和内存的使用率 什么?你问我为什么要提高CPU和内存的使用率?只可意会不可言传,自己悟吧 内存压测 python的方式 # _*_ coding: utf-8 _*_ import sys import re import time def print_help(): print ('Usage:') print ('python mem

问题描述:web api项目接口压测.前期并发100,500没出现问题,平均耗时也在几百毫秒.当并发1000时候,停留等待许久,看现象是jemeter卡住,没返回,时间过了许久,才正常. 解决过程: 查看服务器应用程序日志,查看项目全局捕获日志,查看服务器cpu,内存,网络.一切正常 查看客户端和服务端之间的Tcp连接:netstat -ano | find /c "***.***.***.***",连接一直处于通信状态一直没有释放.卡住剩余的连接数和没释放的连接数相同.好像有点端倪了

转https://www.cnblogs.com/imyalost/p/8309468.html 先来解释下什么叫TPS: TPS(Transaction Per Second):每秒事务数,指服务器在单位时间内(秒)可以处理的事务数量,一般以request/second为单位. 关于性能测试的其他一些常见术语,可参考之前的博客:性能测试:常见术语浅析 下面就说说压测中为什么TPS上不去的原因: 1.网络带宽 在压力测试中,有时候要模拟大量的用户请求,如果单位时间内传递的数据包过大,超过了带宽的

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

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

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

这里,我们利用 LoadRunner 来制定场景,且以测试 tps 值为导向,主要介绍手工场景 单服务器的业务请求处理能力 tps 值在 10~200 是合理的:如果是访问单接口不走关系型数据库的,访问的是 redis (内存里面读)那么 tps 在 1000~2000 左右是合理的 单负载机的最大并发多少?不管是 LR 和 JMeter,10~4000 是合理的 如果要测试响应时间或者是说并发,是要有前提条件的:比如说并发为 100 的响应时间为 XX,响应时间为 1 s 支持的最大并发量为

1.copy过来的,很有道理的一句话~ 最大并发数:取决于你的业务类型,数据量,处理时的资源需求等,具体多少,需要做一些性能测试来衡量 确定待测试的场景,设计脚本,不断增加并发数量. 2.CPU压不上去 现象:并发数不断增加1W以上了,吞吐量也挺高的2000多,但是CPU一直只有20%.继续加压,只会是失败率上升,平均吞吐量下降(总响应时间对此值影响很大) 网络影响测试:在内网环境压测系统/在系统本地压测(压测IP:127.0.0.1),发现压测结果无明显变化.所以不是网络问题. 数据库连接限制

1)压力测试分两种场景: 一种是单场景,压一个接口的: 第二种是混合场景,多个有关联的接口. 压测时间,一般场景都运行10-15分钟.如果是疲劳测试,可以压一天或一周,根据实际情况来定. 2)压测设置: 线程数:并发数量,具体说是一次存在多少用户同时访问.可呈递增状态添加,并找到最大值. Rame-Up Period(in seconds):表示JMeter每隔多少秒发动并发.初始值可以设定为Ramp-Up Period=总线程数.后续在根据实际情况适当增减. 循环次数:这个设置不会改变并发数,