soapUI Pro指标项说明:   Test Step Sets the startup delay for each thread (in milliseconds), setting to 0 will start all threads simultaneously. min The shortest time the step has taken (in milliseconds). max The longest time the step has taken (in milli

一.前言 http_load是一款测试web服务器性能的开源工具,从下面的网址可以下载到最新版本的http_load: http://www.acme.com/software/http_load/ (页面实在太简陋……) 十分令人欣慰的是,这个软件一直在保持着更新(不像webbench,已经是十年的老古董了.webbench的源码分析请参考:http://www.cnblogs.com/xuning/p/3888699.html ),并且更新频率还蛮高的样子.我在下载了2014年8月2号的版本

ab(Apache benchmark)是一款常用的压力测试工具.简单易用,ab的命令行一次只能支持一次测试.如果想要批量执行不同的测试方式,并自动对指标进行分析,那么单靠手工一条一条命令运行ab,估计会疯的.so,那么问题来了,批量模式怎么实现. 一.脚本说明                                                                                              本脚本支持ab大多常用参数,如果你需要更多参数,可

WeTest 导读 用epoll编写一个高并发网络程序是很常见的任务,但在epoll中加入ssl层的支持则是一个不常见的场景.腾讯WeTest服务器压力测产品,在用户反馈中收到了不少支持https协议的请求.基于此,本文介绍了在基于epoll的高并发机器人框架中加入openssl,实现对https支持时的基本实现思路.   一.背景 2014年,谷歌在其官方博客中发布公告称,为了打造更安全的互联网环境,谷歌搜索引擎将尝试把"是否使用安全加密"(HTTPS)作为搜索排名算法中的一个参考因

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

jmeter压测参数设定 一.基本公式 线程数 = QPS * time: 注:QPS--每秒完成请求的个数:time--每个请求响应完成平均需要时间: 故QPS * time就是所有请求完成响应所需要的总时间,如果需要在一秒完成所有请求的响应,所以线程数需要等于总时间值 二.参数值设定 以下情况前提:所有线程数完成时间设置为1秒 1.若QPS有预期值, 设置定时器Throughput的值(与QPS接近),线程数随机设置一个比较小的值,开始启动压测,观察error比例(如果很小,符合要求,否则需

一.jmeter压测 在线程组中设置好,然后添加http请求,t添加聚合报告查看压力测试结果,如图: 一般压测时间10-15分钟,如果是稳定性测试,一般n*12小时,这些并发用户一直在请求. tps:服务端每秒钟能处理的请求数. 响应时间:就是你从发出请求到服务端返回给你数据的时间. 二.jmeter操作数据库 在测试计划中添加mysql-connector-java-5.1.7-bin.jar 最后添加查看结果树.如果既要查询又要修改操作选择Callable Statement这个模式. 断言

软件下载: wget http://imysql.com/wp-content/uploads/2014/09/tpcc-mysql-src.tgz安装依赖:yum install -y mysql-devel解压安装: tar xf tpcc-mysql-src.tarmake 测试前准备: [root tpcc-mysql]$mysql -uroot -p123456 -S /data/mysql-5.5/mysql.sock -e "create database tpcctest&quo

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

原文地址:还在寻找.... 一个web系统,前端使用nginx做为反向代理,处理https,并将请求转发给后端的tomcat服务. 压力测试工具选择了jmeter. 首先简单介绍一下jmeter. 它是apache的一个开源项目,基于java swing开发的GUI界面. jmeter提供了许多高级的功能,但我们仅仅使用了jmeter最简单的功能.在简单的jmeter使用中,我们涉及到这么几个概念:测试计划,线程组,测试任务,和Listener.看下面的图: 在一个名为“测试”的测试计划下, 我

一,最近压测系统交易峰值时,因该支交易采用MQ异步队列处理机制:该增加积分的交易,前段服务器优先返回给客户增加积分成功的结果,后端的MQ队列服务器再慢慢处理该请求: 二,压测过程中出现的问题现象:前几分钟TPS特别高,并无报错,直到一定时间后(交易发送了4.5w笔后),出现TPS直接降为0的情况 三,通过MQ队列服务器的监控发现后台 四,由于incoming的速度远大于deliver的速度,导致MQ服务器队列的请求累计,导致线程池.内存被占用完了,导致系统无法再接受请求: 五,实际压测,应以提升

line: V1.3 mail: gczheng@139.com date: 2017-11-09 一.TPCC测试前准备 1.压测环境 配置 信息 主机 Dell PowerEdge R730xd CPU 24xIntel(R) Xeon(R) CPU E5-2620 v3 @ 2.40GHz 内存 64G(16G * 4) RAID卡 LSI Logic MegaRAID SAS 系统 "Red Hat Enterprise Linux Server release 7.3 (Maipo)&

本文记录在jimdb压测过程中遇到的各种小坑,望能够抛砖引玉. 1.压测流量起来后,过了5分钟左右,发现ops突降,大概降了三分之一,然后稳定了下来 大概原因:此种情况,jimdb极有可能某个分片的连接数打满,从而导致分片的cpu达到100%. 调优方案:首先,默认分片连接数为1w,此时可以根据自己的需求,如果自己的docker数量很少,可以调整成2w,反之则3w. 然后,看程序中的操作,是不是有pipeline或者mget等操作,如果有,且程序日志中输出了大量的can't get jedis

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

分布式系统故障场景梳理方法: 场景梳理逻辑关系: 单点硬件故障→单点进程故障类型→集群影响→集群故障场景 第三方依赖故障→集群依赖关系→集群影响→集群故障场景 业务场景→集群负载/错误影响→集群故障场景 Kafka故障场景 Kafka故障的定义是什么? 故障场景 单点硬件故障→集群故障场景 第三方依赖故障→集群故障场景 业务场景→集群故障场景 Kafka压测 Kafka数据丢失: Kafka什么情况下一定会丢失数据? Kafka什么情况的一定不会丢失数据? Kafka数据写入降低百毫秒级? Ka

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

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

1.开始之前,先介绍下压测的一些基本插件:线程组常用分为三类:user thread , step thread ,ultimate  thread : user thread :最通用的最原始的线程实现:分为循环实现线程,可以实现线程delay延时: step thread :能够实现一些较复杂场景,比如常见爬坡类类型,以及持续在线场景 This Group will start 10 threads:这次的测试总共会起10个线程. First , wait for 0 seconds:等待0

文章目录 前言 一:Tomcat安装部署 1.1:Tomcat简介 1.2:Tomcat核心组件 1.3:Tomcat处理请求的过程 1.3.1:请求过程基本解释 1.3.2:请求过程详细解释 1.4:Tomcat部署步骤 1.4.1:下载并安装jdk 1.4.2:安装并启动Tomcat 1.4.3:缩短Tomcat启动时间 1.4.4:Tomcat目录结构 二:虚拟主机配置 2.1:虚拟主机概述 2.2:举例:通过两个域名访问到不同的项目内容 2.2.1:步骤 2.2.2:创建erbao和sa

为什么要压测 这个问题问的其实挺没有必要的,做开发的同学应该都很清楚,压测的必要性,压力测试主要目的就是让我们在上线前能够了解到我们系统的承载能力,和当前.未来系统压力的提升情况,能够评估出当前系统的承载情况能不能满足当前和未来一段时间的正常运行.压力测试也让架构师和开发人员能够对自己负责的系统做到心中有数,当有大并发需求的活动或者其他突发事件导致的访问暴增,能够提前做好预估和准备应急预案. 压测难点 说了那么多,都是压测的必要性,那么既然要测那么重要,我们每次发版本都做一下压测不就好了,这么说

我们今天主要分享的内容从三方面讲解. 集群压力机部署 shell脚本简介 shell脚本搞定压力机部署 集群压力机部署   linux.png 分布式压测背景介绍 在企业项目实战时,如果被压的服务器处理能力非常高,或者说被压服务是一个集群,那么这个时候,你使用一台压力机是压不到瓶颈的,反而自己的压力机先瓶颈了,那么这个时候压的数据没多少意义,所以压测过程中一定要保证压力机没有瓶颈,所以就有了分布式部署压力机. 分布式压测原理介绍 分布式压测的原理是通过一台控制机用来专门收集结果和控制压力机的,而