目前性能测试组正在对独立秒杀进行性能压测,性能抖动特别厉害. 由于独立秒杀的接口大多数是经过volicity渲染过的页面和数据的整合,所以在压测的时候有很多volicity的错误.初步判定,感觉是volicity的性能问题才导致的.但是通过排查volicity发现,此版本没有网传的性能问题,而且代码层面上也没见到有过多的性能问题点. 之后通过查看jvm的堆内内存才发现,老年代的内存无法释放,总是会经过很长一段时间,大概三十四分钟后才会释放.感觉很奇怪: 从上图可以看到,堆内内存涨上去后,基本上就

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

早上测试对性能压测,发现取sequence服务大量超时报错,查询线上的监控SQL: 大量这个查询,我在DeviceID和Isdelete上建有复合索引,应该很快,而且我测试了一下,取值,执行效率很高,不会出现慢的情况. 但是通过SQL Profile工具监控,发现这个sql,执行的CPU和IO都是很高,取出profile监控出来的sql: exec sp_executesql N'select * from AppCustomerDevice where DeviceID=@DeviceID  

问题: 有一台机器做性能压测的时候,无论开多少个线程,QPS一直压不上去,而服务器和数据库的性能指标(主要是CPU和内存)一直维持在很低的水平. 希望帮忙排查一下原因. 过去看了下进行压测的接口代码,逻辑很简单,就是一个数据库查询,所以不存在耗时操作的问题. 首先观察服务器(4c32g)和数据库的详细性能指标:服务器CPU和内存都很低,数据库的监控显示只有一条活跃连接.这就很奇怪了. 在不同网络环境进行压测 之前测试同学是用jmeter在本地对服务器进行压测的,QPS只有40左右. 后面用ab(

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

一.JMeter 如何通过自定义Sample来压测RPC服务 RPC(Remote Procedure Call)俗称远程过程调用,是常用的一种高效的服务调用方式,也是性能压测时经常遇到的一种服务调用形式.常见的RPC有GRPC.Thrift.Dubbo等.这里以GRPC为例介绍在JMeter中如何添加自定义的Sample来压测GRPC服务,JMeter中提供的Sample如下图所示,从中可以看到并没有我们需要压测GRPC的Sampler. 本文作者:张永清, 转载请注明: https://ww

sysbench是一个开源的.基于LuaJIT(LuaJIT 是 Lua 的即时编译器,可将代码直接翻译成机器码,性能比原生 lua 要高) 的.可自定义脚本的多线程基准测试工具,也是目前用得最多的 MySQL 性能压测工具. 基于 sysbench,我们可以对比 MySQL 在不同版本.不同硬件配置.不同参数(操作系统和数据库)下的性能差异. 下面会从 sysbench 的基本用法出发,逐渐延伸到 sysbench 的一些高级玩法,譬如如何阅读自带的测试脚本.如何自定义测试项等.除此之外,使用

前言 如果使用 EMQ 来承载百万级别的用户连接可以吗?毕竟在 MQTT 官方介绍上说 EMQ X 可以处理千万并发客户端,而 EMQ X 自己官方称 4.x 版本 MQTT 连接压力测试一台 8 核心.32G 内存的 CentOS 服务器能够承载 130 万台设备的连接.究竟性能如何呢?试了才知道. 系统调优 Linux 操作系统参数 系统全局允许分配的最大文件句柄数: # 2 millions system-wide sysctl -w fs.file-max=2097152 sysctl

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

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

前言 压测太难?局域网压力无法判断服务器网络指标?无法产生非常大的并发量?云性能太贵? 也许我们可以把各种简单的工具拼起来进行压力测试! 准备 https://cloud.tencent.com/product/scf https://cloud.tencent.com/product/lm 云压测背景 常规压测工具,所有请求均从本地出发,走局域网可能导致网络请求的实际效果不够真实,所以尝试引入云性能压测工具(贵). 压测工具 腾讯wetest+SCF+jmeter 压测原理 通过本地使用jme

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

压测方案 准备多个文件大小分别为 1k 10k 100k 300k 使用ab分别按 [50,2000](按50逐渐叠加)压测服务,每次请求10W次 硬件信息:CPU:Intel(R) Xeon(R) CPU 1.86GHz ×4 4G 统计脚本:grep "Requests per second:" 300k_* | awk -F':' '{print substr($1,6),$3}'|sort -n 1k 10k 压测的时候load维持在3左右,100k 300k的load飙升到5

一   机器部署 1.1  机器组成 1台nameserver 1台broker  异步刷盘 2台producer 2台consumer   1.2  硬件配置 CPU  两颗x86_64cpu,每颗cpu12核,共24核 内存 48G 网卡 千兆网卡 磁盘 除broker机器的磁盘是RAID10,共1.1T,其他都是普通磁盘约500G   1.3  部署结构 橙色箭头为数据流向,黑色连接线为网络连接     1.4  内核参数 broker是一个存储型的系统,针对磁盘读写有自己的刷盘策略,大量

原创文章,转载请注明出处:http://jameswxx.iteye.com/blog/2093785 一   机器部署 1.1  机器组成 1台nameserver 1台broker  异步刷盘 2台producer 2台consumer   1.2  硬件配置 CPU  两颗x86_64cpu,每颗cpu12核,共24核 内存 48G 网卡 千兆网卡 磁盘 除broker机器的磁盘是RAID10,共1.1T,其他都是普通磁盘约500G   1.3  部署结构 橙色箭头为数据流向,黑色连接线为

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

前段时间搞优化,最后瓶颈发现都在数据库单点上. 问DBA,给我的写入答案是在1W(机械硬盘)左右. 联想起前几天infoQ上一篇文章说他们最好的硬件写入速度在2W后也无法提高(SSD硬盘) 但这东西感觉从来没证实过,故一时兴起,弄台虚拟机压测起来.   想搞清下面的问题:   1,mysql支撑多少连接数? 2,写入瓶颈到底是多少? 3,求QPS   畅想:  足够的CPU, load>远小于核数*2 足够的内存, 基本只用到物理内存 瓶颈在硬盘,写入速度应该能到90-100M/S(机械硬盘,7

前段时间有描述过性能的测试类型 配置负载 Big Bang: 负载同时产生 Ramp up: 开始时候产生一定负载,然后每隔一段时间增加一些负载直到达到目标负载,这是典型模式 Ramp-up (with step): 分段产生负载.比如总共需要1000用户的负载,但是我们需要观察系统在250, 500, 700负载下的表现,到达这些负载后需要跑一段时间再增加新负载 Ramp up (with step), ramp down (with step): 跟上面类似,只是最后负载回归到0 Delay

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

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

nginx+php7环境,opcache已经开启,每测试一个框架都重启服务器并且预热访问三次,压测工具ab.exe. laravel,thinkphp,yii都已关闭debug,该做的优化命令都搞了,它们输出的view都是相同的,不要怀疑哥的水平. 下面上图: 一.原生php 二.thinkphp5 三.yii2 四.laravel5.1 ps:勿喷. 点击下载自动压测脚本 下载后把后缀 .sh 去掉,此脚本用php编写而成,所以必须要php.exe解析. 个人公众号谢谢各位老铁支持 本人qq群