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

报错详情: java.net.SocketException: Socket closed at java.net.SocketInputStream.socketRead0(Native Method) at java.net.SocketInputStream.socketRead(SocketInputStream.java:116) at java.net.SocketInputStream.read(SocketInputStream.java:171) at java.net.Soc

报错详情: 引起 java.net.SocketException: Socket closed 错误的原因通常是 未设置连接的超时时间. 解决方法: 该问题可以尝试通过以下方法解决. 如果在 HTTP Request Sampler 的 Basic 里勾选了 Use KeepAlive,那么建议在 Advanced 页签下: 1.Implementation 选为 HttpClient4 2.Timeouts 中的 Connect 设置一个10~60秒的值,表示连接的空闲超时时间,避免由于没收

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

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前言 这段时间在做 MQ(Pulsar)相关的治理工作,其中一个部分内容关于消息队列的升级,比如: 一键创建一个测试集群. 运行一批测试用例,覆盖我们线上使用到的功能,并输出测试报告. 模拟压测,输出测试结果. 本质目的就是想直到新版本升级过程中和升级后对现有业务是否存在影响. 一键创建集群和执行测试用例比较简单,利用了 helm 和 k8s client 的 SDK 把整个流程串起来即可. 压测 其实稍微麻烦一点的是压测,Pulsar 官方本身是有提供一个压测工具:只是功能相对比较单一,只能对

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

问题描述:对oracle进行一次完整的数据压测,从制造数据到压测的过程,路上踩了一些坑,现在分享出来 1.下载swingbenh软件,一个比较好用的oracle压测软件 2.利用oewizard工具(swingbench带的数据制造工具)制造数据 3.利用swingbench进行压力测试 一.下载安装swingbenh工具 下载链接:http://www.dominicgiles.com/downloads.html 该软件直接解压即可,linux和windows解压即用,windows的如果想

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

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

用apache自带ab命令进行压测,报了如下错误: 原因是在ab的程序源码中对并发数有限制. 解决办法:修改apache源码support下面的ab.c源代码,然后重新编译.修改内容如下:

自动转开发后,就很少关注性能测试方面的东西,最近在帮朋友做一个性能压测,由于朋友那边的公司比较小,环境比较简单,而且是对http服务进行的压测,所以最终 选用了jmeter来实现这个压测. 如下就是我们的场景,多个并发用户,每个用户需要先登录,而且只需要登录一次,每个并发登录成功后,会产生一个accessToken,也是就是代表了登录服务器端登录鉴权通过后, 返回给请求调用的一个标志,在后面具体的http接口请求中,每个并发用户都需要在请求中传入这个accessToken,不然的话,服务器端请求

之前在windows机上用JMeter压测,50并发下出现大量接口报“java.net.BindException: Address already in use: connect”错误. 从字面的意思看,是地址被占用了. 查资料才知道是windows本身提供的端口数量有限制.导致接口请求时,端口被占用:Windows XP提供给 TCP/IP链接的端口为 1024-5000,并且要四分钟来循环回收他们.就导致我们在短时间内跑大量的请求时将端口占满了. 解决步骤: 1.cmd中,用regedit

为什么用CSV方式压测,因为用jdbc链接数据库,我发现数据库数据量量大的情况下,Jmeter会内存溢出 第一步:数据准备,根据登录接口需要的参数准备测试数据 例子中,测试的登录接口需要4个参数化数据 Step1:数据库直接准备够需要用到的数据,插入还是update随便喽,sql语句可以参考我的分类"sql语句" 比如我用的sqlyog,准备好数据后,导出数据 根据我图片标注,按照需要进行勾选 导出为xls文件,打开后,另存为csv文件 第二步:Jmeter脚本(已添加用户定义的变量)

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

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

因为近期在做rocketmq的性能压测,然后看到一些文章,提到用rocketmq中的自带的benchamark工具进行压测,因为我们公司是自己在做了一个二次封装,做了一层认证,所以工具还需要在改造,所以原本工具用不了,要进行一些改造,所以从官网上面下载了源码进行修改,在封装成可以让公司使用的工具,我看过源码中的代码,最开始使用,就发现怎么也消费不了,是因为我自己没有定义这个消费组,看源码,最开始消费组是叫“benchmark_consumer”, 在mq中新建测试组,但是你会发现消费组后面有重新

对系统的某个接口进行极限压测,随着并发量上升,nginx开始出现502 no live upstreams while connecting to upstream的报错,维持最大并发量一段时间,发现调用接口一直返回502,即nginx已经发现不了存活的后端了. 通过跟踪端口,发现nginx 跟后端创建了大量的连接.这很明显是没有使用http1.1长连接导致的.因此在upstream中添加keepalive配置. upstream yyy.xxx.web{ server 36.10.xx.107

最近项目中的消息服务做了运营商的改动,导致这个服务做了重新开发 压测脚本如下: 开启200线程压测: tps只有200-300之间,平均耗时在700ms左右 开启500线程压测 500并发压测,发现平均耗时到了1100ms,感觉肯定存在问题,这时候tps才400多 通过打印线程的dump日志:截取部分 2019-01-17 18:05:18Full thread dump Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (24.60-b09 mixed mode): "Att

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