PS (transaction per second)代表每秒执行的事务数量,可基于测试周期内完成的事务数量计算得出.例如,用户每分钟执行6个事务,TPS为6 / 60s = 0.10 TPS. 同时我们会知道事务的响应时间(或节拍),以此例,60秒完成6个事务也同时代表每个事务的响应时间或节拍为10秒. 有很多原因,分开分析,大概是下面几个原因:1.网络带宽:每秒可传递的数据大小有限,并发超过一定阈值,就会造成请求等待或者网络资源竞争2.连接池:可用的连接数太少,造成请求等待3.连接池垃圾回收

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

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

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

一.概述 临时接到任务要对系统的接口进行压测,上面的要求就是:压测,并发2000 在不熟悉系统的情况下,按目前的需求,需要做的步骤: 需要有接口脚本 需要能监控系统性能 需要能定时执行脚本 二.观察 >针对第一点:接口脚本 需要观察系统接口的情况: 系统使用swagger文档编辑接口,这很好,可以直接引用 系统内关联接口熟悉,将需要的参数设置成变量以便调用 系统内的接口返回状态很规范,可以直接判断code&message 综上,为了效率,选择现存的开源工具执行(针对该开源工具的要就是可以使用

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

1.误区 在JMeter压测过程中,我们通常认为1s内100的并发量(即:QPS为100)的设置如下: 此时,没有再添加额外的控制器.上述中的参数设置解释:Number of Threads(users): 启用的并发线程个数Ramp0up Period(in seconds):在多少秒之内将上述并发的线程启动起来Loop Count:控制循环次数说明:一个常见的误解,认为Number of Threads(users)设置为100,Ramp-Up Period(in seconds)设置为1,

本文转载自:微信公众号-数列科技<二十问全链路压测干货汇总(上)> 最近几年全链路压测无疑成为了一个热门话题,在各个技术峰会上都可以看到它的身影. 一些大型的互联网公司,比如阿里巴巴.京东.滴滴等,都已将全链路压测应用到了生产环境. 笔者曾有幸深度参与到阿里巴巴全链路压测体系的建设,以及与阿里内部其他技术团队.物流.社交电商.品牌企业等CTO或者CIO技术交流之后, 关于如何保障企业数字化过程中的性能稳定方面,有了一个共识:全链路压测是建立IT性能管理体系的抓手和必选项. 1.什么样的公司需要

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

性能测试PTS(Performance Testing Service)是面向所有技术相关背景人员的云化性能测试工具,孵化自阿里内部平台.有别于传统工具的繁复,PTS以互联网化的交互,面向分布式和云化的设计,更适合当前的主流技术架构.无论是自研还是适配开源的功能,PTS都可以轻松模拟大量用户访问业务的场景,任务随时发起,免去搭建和维护成本.更是紧密结合监控类产品提供一站式监控.定位等附加价值,高效检验和管理业务性能. 脚本工具:Apache JMeter 压测平台: PTS 测试目的 供应链客户

参考的文章 压测工具Jmeter-Suite详细操作步骤 写此文的目的 由于我是刚开始接触kubernetes和jmeter,所以在学习过程中遇到了很多很多问题,同时我很烦恼为什么网上没有文章是从真正零基础地记录部署的过程,比如安装brew和helm3之类的步骤都被省略了,像我这种菜菜就很抓瞎.所以在我终于摸到了kubernetes世界的大门.碰到了压测的边边后,我决定写一篇文章回馈菜菜们. 需要的背景知识 阅读<kubernetes权威指南>第一章 (了解kubernetes的基本概念) 阅

一． 背景 去年做过一次mysql trace 重放的测试,由于performance schema本身采集样本的长度等限制,实际回放的成功率比较低. 最近找到一款开源的工具,基于TCPCopy实现了线上流量的仿真测试,这款开源工具是网易的王斌开发,后面很多公司的模拟在线测试都是基于TCPCopy实现. https://github.com/session-replay-tools/mysql-replay-module 1．实现原理 生产服务器上部署TCPCopy, 包捕获是在数据链路层增加一

哈喽,我又来了~ 前提:三台linux虚拟机,一台作为master,另外两台作为slave. 一.server端 1.修改1099端口,client和server通信的端口,可以不修改,默认就是1099 2.启动jmeter-server (这里启动的时候可以看到ip后面的端口不是1099,这里不用管,1099是client和server的通信端口,和这个没有关系) 二.client端:配置master和slave 1.进入到jmeter的bin目录下,打开jmeter.properties c

一.使用背景 gor 是一款go语言实现的简单的http流量复制工具,它的主要目的是使你的生产环境HTTP真实流量在测试环境和预发布环境重现.只需要在 代理例如nginx入口服务器上执行一个进程,就可以把生产环境的流量复制到任何地方, 完美解决了HTTP 层实时流量复制和压力测试的问题.常见的HTTP流量copy工具还有另外一款tcpcopy.将机器A上的http请求复制转发到指定机器B上去, 通过线上流量复制引流,通过将真实请求流量放大N倍来进行压测,能对服务有一个较为全面的检验. 二.安装

step-1上传接口分析 上传接口源码分析:分析上传文件类型.有无大小限制.存放上传文件服务器 没有源码通过抓包工具,或者Chrome查看框架源代码 接口路径/uploadfile,接口请求POST,参数为file step-2Jmeter脚本编写 查看网页源代码 step-3执行校验 上传成功,调整线程并发数,开始压测

Coolhash 当前性能指标:读写吞吐量超过百万,千万级别查询1秒完成,连续48小时打满CPU强压力运行稳定.redis官方公布读写性能在10万 tps,leveldb官方公布写性能在40万tps,读在6万tps,redis和leveldb都是倾向k/v高速读写,但不具备高效检索功能,没有 join关联设计.coolhash可以拿去pk世界上任何的数据库引擎产品. 下面以redis为例进行了详细测试和技术分析,leveldb 的性能可详见其官方资料,在写性能上优于redis,但是读性能和多数据

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

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

今天的年会已过,仍然是空手而归,不过俺坚信能让生活稳定永远都是努力.由于隔壁组负责年会的抢红包项目,因而趁此机会把通过工具模拟高并发的知识补了补,通过和身边大师的交流,总算是对压力测试有了个简要的了解,尤其是熟悉JMeter的使用(之前还想过自己写个多线程客户端,被大师说重复造轮子不可取). Apache JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具,是非常简洁有效的选择,页面使用swing构建.支持很多类型的测试,包括最常见的Web(Http/Https),FTP等,尽管是J

◆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

一.我与webbench二三事 Webbench是一个在linux下使用的非常简单的网站压测工具.它使用fork()模拟多个客户端同时访问我们设定的URL,测试网站在压力下工作的性能.Webbench使用C语言编写,下面是其下载链接: http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html 说到这里,我赶脚非常有必要给这个网站局部一个截图,如下图: 第一次看到这张图片,着实吃了一精!居然是2004年最后一次更新,我和我的小伙伴们都惊呆了.不过既然现在大家还都