使用Jprofiler监控分析案例 一.cpu负载过高:http://localhost:8080/PerfTeach/CpuTopServlet?id=1 cpu消耗高的可能原因1.使用了复杂的算法,比如加密.解密2.压缩.解压.序列化等操作3.代码bug,比如死循环 dstat监控起来,先看一下资源是否正常,用5个并发跑60秒 CPU:100% TPS才几百,肯定就有问题 TOP:JAVA占的CPU最多 查看进程,是tomcat 使用jprofiler查看,很明显有个自己写的userToSt

1. 背景 最近QA对线上单模块进行压测(非全链路压测),http客户端 与 thrift服务端的tcp链接总在一段时间被close. 查看服务端日志显示 i/o timeout. 最后的结果是: qps太小, 长时间不发送请求, server主动关闭socket 2. 查看thrift框架原代码 thrift框架处理请求伪代码如下: //服务端listen for { // 服务端接收一个tcp连接请求 client := server.accept() // 独立启动一个goroutine处

从压力测试说起 压力测试是确立系统稳定性的一种测试方法,通常在系统正常运作范围之外进行,以考察其功能极限和隐患.与功能测试不同,压测是以软件响应速度为测试目标的,尤其是针对在较短时间内大量并发用户的访问时,软件的抗压能力. 至于为什么产品或业务系统在通过功能测试后还需要进行压力测试,原因很简单,因为它重要,为什么重要?众所周知,响应速度是用户体验的核心指标之一. SmartBear 数据表明,如果 Amazon 的加载时间延长1秒,那么一年就会减少16亿美元的营收.用户与网站互动的过程中,如果加

本文描述一个python实现的多进程压测工具,这个压测工具的特点如下: 多进程 在大多数情况下,压测一般适用于IO密集型场景(如访问接口并等待返回),在这种场景下多线程多进程的区分并不明显(详情请参见GIL相关).不过一旦出现词表参数加密.返回内容校验等事情的话,多进程对发送效率的提升还是很明显的. 可以指定发送QPS 可以指定发压的QPS,根据并行度和请求相应时间,可以估算出可发送QPS峰值.例如并行度是10,响应时间是100ms,那么QPS峰值应该是(1s/100ms * 10)=100,此

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

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

如何进行24h小时的压测? 长时间压测注意事项 生成报告文件过大 https://www.cnblogs.com/SunshineKimi/p/12298668.html

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

北京时间9月13日凌晨1点,iPhone 10周年,在Apple Park乔布斯剧院,苹果发布了三款新iPhone.全面屏iPhone X来袭,这款被定义为未来的智能手机黑科技满满:全面屏,无线充电.面部识别"Face ID"以及跟踪你脸部动作的Animoji.和往年的苹果秋季发布会一样,发布会在开始之前就获得了极高的关注,苹果官网也会承受极大的并发压力,看看往年的情况: 2014年的iPhone 6预购的情况:  2014年9月12日下午三点,香港各个公司的办公平台都在不断的刷新苹果

最近一段时间都在忙着转java项目最后的冲刺,前期的coding翻代码.debug.fixbug都逐渐收尾,进入上线前的性能压测. 虽然不是大促前的性能压测要求,但是为了安全起见,需要摸个底心里有个数. 毕竟这次转java的服务都是集团核心公共服务(主要是订单域服务).(等我们顺利上线了,我再来好好总结下其中的坎坷和壮举.) 废话不多说了,直接进入主题. 由于这次压测主要重点是关注正向的两个核心订单服务,下单服务.查单服务.查单服务初步压测下来问题不大,主要是db的索引和cache的问题. 下单

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

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

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

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

web服务器压测工具也挺多,这里只介绍我用过的这两种--siege(for linux).ab(for windows). 一.siege 1.简介: Siege是一款开源的压力测试工具,设计用于评估WEB应用在压力下的承受能力.可以根据配置对一个WEB站点进行多用户的并发访问,记录每个用户所有请求过程的相应时间,并在一定数量的并发访问下重复进行.siege可以从您选择的预置列表中请求随机的URL.所以siege可用于仿真用户请求负载,而ab则不能.但不要使用siege来执行最高性能基准调校测试

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<如何做好性能压测>系列专题分享的第四期,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. 第一期:<压测环境的设计和搭建>,点击这里.第二期:<性能压测工具选型对比>,点击这里.第三期:<阿里巴巴在开源压测工具 JMeter 上的实践和优化

一.常用压力测试工具对比 简介:目前用的常用测试工具对比 1.loadrunner 性能稳定,压测结果及颗粒度大,可以自定义脚本进行压测,但是太过于重大,功能比较繁多. 2.Apache ab(单接口压测最方便) 模拟多线程并发请求,ab命令对发出负载的计算机要求很低,既不会占用很多CPU,也不会占用太多的内存,但却会目标服务器造成巨大的负载,类似于简单的DDOS攻击等. 3.webbench webbench首先fork出多个子进程,每个子进程都循环做web访问测试.子进程把访问的结果通过pi

前言: locust是完全基于python,是一个简单易用的分布式负载测试工具 Locust特性 使用Python编写模拟用户行为的代码,无需繁琐的配置 分布式可扩展,能够支持上百万用户 自带Web界面 不仅能测试web系统,也可以测试其它 Locust思想 在测试过程中,一群用户将访问你的网站.每个用户的行为由你编写的Python代码定义,同时可以从Web界面中实时观察到用户的行为. Locust完全是事件驱动的,因此在单台机器上能够支持几千并发用户访问.与其它许多基于事件的应用相比,Locu

郑昀 基于刘勤红和石雍志的实践报告 创建于2015/8/13 最后更新于2015/8/19 关键词:压测.TCPCopy.仿真测试.实时拷贝流量 本文档适用人员:技术人员 提纲: 为什么要做仿真测试 TCPCopy是如何工作的 实作:仿真测试的拓扑 实作:操作步骤 可能会遇到的问题 ip_conntrack 少量丢包 离线重放 不提取7层信息 观测的性能指标 0x00,为什么要做仿真测试 线下的传统压力测试,难以模拟真实流量,尤其难以模拟正常流量混杂着各色异常流量.所以,线下压得好好的系统,上线

◆版权声明:本文出自胖喵~的博客,转载必须注明出处.  转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/by-dream/p/5611555.html 我知道我迟早是要踏上了后台测试之路的,只是没想到来的这么突然.新接手了一个项目,在第一版发出后,产品需要做运营活动拉量,因为我担心突然的流量涌入是否会对后台造成压力呢?因此决定做一下压测: 下面就一步一步的介绍我从0到1的压测过程吧. 我下载的是 apache-jmeter-2.13,因为这个包下载下来通用linux和windows