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

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)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,

1.简介 在性能测试中,有时需要模拟一种实际生产中经常出现的情况,即:从某个值开始不断增加压力,直至达到某个值,然后持续运行一段时间,然后继续加压达到某个值持续运行,如此循环直到达到预期的峰值,运行一段时间. 在jmeter中,有这样一个插件,可以帮我们实现这个功能,这个插件就是:Stepping Thread Group ,也就是常说的步长插件. 2.测试准备 Stepping Thread Group是jmeter插件的一种,其作用就是模拟实际的生产情况,不断对服务器施加压力,直至到某个值,

一.现象  /pinter/case/cpu?type=1   使用google的gjson.tojson性能较差    type=2 使用性能好的阿里巴巴的fastjson库 压测过程中,发现应用服务器的CPU使用率比较高(>80%): 两种情况: 1.接口的性能非常好,比如响应时间<10ms,tps很高,此时CPU使用率高是正常的,不需要优化 2.接口性能不好,比如响应时间>200ms,tps很低,此时需要考虑优化 二.CPU消耗高可能的原因 1.使用了复杂的算法,比如加密.解密 2

我们使用jdk自带的jstack来分析.当linux出现cpu被java程序消耗过高时,以下过程说不定可以帮上你的忙: 1.top查找出哪个进程消耗的cpu高 21125 co_ad2    18   0 1817m 776m 9712 S  3.3  4.9  12:03.24 java                                                                                           5284 co_ad    

  目前我们的监控,可以发现消耗较高CPU的进程(阀值为3个CPU),通过监控我们可以找到消耗较高CPU的进程号: 通过进程号pid,我们在linux上可以通过top –H –p <pid>命令,显示该进程中每个线程的CPU资源消耗情况. 然后通过threadump命令,可以打印出某个应用JVM中某时刻所有线程的调用情况,通过线程号我们就可以对应找到线程调用的程序了. 另: 使用jrcmd命令也可以进行threadump和进程执行线程情况的查看,但该命令为jrockit 5.0 新带的命令,在

线上kafka与storm的空载情况下负载都比较高, kafka达到122%, storm平均负载达到, 20%,  当前是通过Ambari下管理kafka的, a. 先停止s5的kafka进程.b. 开启s5 上kafka的jmx远程监控, kafka的启动命令为: source /usr/hdp/current/kafka-broker/config/kafka-env.sh ; /usr/hdp/current/kafka-broker/bin/kafka start , kafka 的s

下载压力测试包 https://pan.baidu.com/s/1DJYAzBHHDxMViy5dMel2Lw 提取码:a5j3 使用方法: 方法一:前端启动,按Ctrl+c结束 java -DbusyNum= -jar cpu-used.jar #50代表cpu跑到50%,根据需要自定义填写, 方法二:后台启动 nohup java -DbusyNum= -jar cpu-used.jar & 结束杀死进程即可: kill - `ps -ef|grep cpu|grep -v grep|awk

Mark一下, 今天确实用这个方法找到了问题 http://www.iteye.com/topic/1114219 1. top找到目标进程,记下pid 2. top –p pid, 并用shift+h打开线程模式     这样可以看到这个进程中,到底哪个线程占用大量cpu     记下threadid,tid 3. jstack查看该线程实时的stack情况     jstack [pid]|grep -A 10 [tid(16进制)] , 10表示打印stack的长度,可以选择打印更多的st

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

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

王诚强,荔枝微课基础架构负责人.热衷于基础技术研发推广,致力于提供稳定高效的基础架构,推进了荔枝微课集群化从0到1的发展,云原生架构持续演进的实践者. 本文根据2021年4月10日深圳站举办的[腾讯云原生技术开发日] 线下活动中,[荔枝微课]基础架构负责人"王诚强"关于"基于kubernetes搭建分布式压测系统"的演讲整理而成. 关注[腾讯云原生]公众号后台回复[lzwk],可获得该演讲PPT. 大家好,今天想和大家分享的主题是基于kubernetes搭建分布式压

1.nmon工具的下载和安装: 官网:http://nmon.sourceforge.net/pmwiki.php 下载完成后进行解压,更改权限:chmod 777 2.查看linux系统的版本,再使用对应版本的nmon: [root@jmeter ~]# cat /etc/*release CentOS release 6.6 (Final) LSB_VERSION=base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core-4.0-amd64:core-4.0-noarch:gr

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

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

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

WeTest 导读 十一月临近,一年一度的电商大戏"双十一"又将隆重出场,目前各大商家已经开始各类优惠券的发放,各类大促的商品表单也已经提前流出,即将流入各个用户的购物车中. 作为这些活动的载体,产品宣传.商品购买.交易结算.客户反馈以及售后服务都是电商产品(包括网站.APP.小程序等形式)非常重要的功能,但当双十一临近,电商产品要面对大量级用户群体涌入,流量猛增的局面,性能表现往往就成为了成功的关键. 双十一的流量挑战 在优化电商产品的性能表现前,首先要了解一下电商产品的访问逻辑,以

使用celery的backend异步获取结果,本文使用rabbitmq 和 redis分别作为backend,代码对比如下 from celery import Celery, platforms import time import os from datetime import datetime app = Celery('proj', broker='amqp://admin:admin@ip:5672', //rabbitmq backend='amqp://admin:admin@ip

主要压测范围包括CPU测试.磁盘IO测试.线程测试.OLTP测试等,那么sysbench就可以满足我们的压测需求.下面我们简单来看下sysbench的安装使用以及压测结果的解读. 一.sysbench安装 sysbench安装其实非常简单,可以参考下git,这里我们讲下源码编译安装. 上传sysbench到服务器.解压.安装: [root@localhost~] yum -y install make automake libtool pkgconfig libaio-devel[root@lo