redis做压测可以用自带的redis-benchmark工具,使用简单,效果也比较不错. linux下一般无需下载,windows下redis-benchmark压力测试工具下载地址:http://www.daixiaorui.com/source/18.html(解压后的redis-benchmark.exe) 压测命令:redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6379 -c 50 -n 10000 -c表示连接数 -n表示请求数 更多参数请输入 --help 查看~

redis做压测: 可以用自带的redis-benchmark工具,使用简单 压测命令:redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6379 -c 50 -n 10000 压测需要一段时间,因为它需要依次压测多个命令的结果,如:get.set.incr.lpush等等,所以我们需要耐心等待, 如果只需要压测某个命令,如:get,那么可以在以上的命令后加一个参数-t(绿色部分): 1.redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6086 -c 50 -n 1

说明:图片截得比较大,浏览器放大倍数看即可(涉及到隐私,打了码,请见谅,如果有疑问,欢迎骚扰). 最近在压测过程中,出现获取不到redis连接池的问题 xshell连接redis服务器,查看连接数,发现比redis.properties文件中配置的连接数要大 redis-cli -p port -a name@password info | grep -e "connected_clients" 停止压测后,连接数依旧差不多,难道是连接池没有释放? 于是查了下tcp连接到底是不是都是我

使用命令 ab -c 20000 -n 100000 'http://127.0.0.1:9050/v1/api.store.xxx'进行压测,并同时进行了交叉测试,结果如下: 高并发情况下数据目前没有出错. Redis性能和框架封装的Cache性能差的不多. 1. Redis 1.1. Redis自增 ab -c 20000 -n 100000 'http://127.0.0.1:9050/v1/api.store.redis.add' This is ApacheBench, Version

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

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

JMeter自身带有Master-Slave压测框架,对于并发量不是很高的压力情况下(比如tps低于5000),该方案是可行的,并且使用起来非常方便,只要在配置文件或者命令行工具的参数做一些补充,即可以实现分布式压测,具体请参见JMeter官网操作步骤或者UncleYong的文章 但JMeter的Master-Slave有诸多的缺陷: 1．Master机器的瓶颈,JMeter通过RMI的方式来实现Master-Slave的通信,所有的信息最终都会汇总到主机上,一旦slave机器数量增多,并且sl

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

这几天在搭Cassandra集群以及对Cassandra的性能测试,步骤还挺多,记录一下. 关于Caaandra在服务器上配置多节点集群,可以参考一下文章: http://blog.csdn.net/cloud_xy/article/details/48091003 http://blog.csdn.net/cloud_xy/article/details/48107251 以及Cassandra官方文档:http://cassandra.apache.org/doc/latest/gettin

压测机器: 100台docker redis集群:16个分片 在开始压测的半个小时中,一直很稳定,ops稳定在20w左右.但是接下来突然ops断崖式下跌,ops降到了3w以下.然后持续一段时间,直至变为0. 问题排查: 1. 检查docker docker都很健康,cpu占用率,内存占用率都正常,不到30%.网络状况也很好. 2. 检查mq mq也正常,响应时间没有被可以拉长 3. 检查redis集群 redis集群中,发现所有分片内存基本上被打满 由于内存被打满,导致redis会强制进行键驱逐

都说hello world 很简单,应该能承受很大的请求压力,那么到底有多大?你知道吗?如果知道,那咱们就不继续了.如果不知道,我们来看一下! 1. 准备工作,快速建立一个基于springmvc的helloworld 1.1. 在pom.xml引入spring必须的包级日志组件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/PO

介绍分为四部分 1.wrk简述 2.wrk安装 3.wrk运行参数 4.wrk高级用法 1.wrk简述 当使用ab做压测的时候发现,ab的客户端消耗很大,而且测试时性能较差,测试redis,spring boot时性能都与官方介绍相差太多,由此引入wrk. wrk是一款简单的HTTP压测工具,托管在Github上, https://github.com/wg/wrk. wrk 的一个很好的特性就是能用很少的线程压出很大的并发量. 原因是它使用了一些操作系统特定的高性能 io 机制, 比如 sel

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

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

1.登录linux机器 a.打开mac的钥匙串 b.ssl root@ip c.输入密码 常用命令: cat /proc/version  查看系统版本 cat /etc/issue control +z 取消wget下载 2.安装nginx php7.0 mysql5.6 redis 等 安装mysql5.6 安装php7.0 安装nginx 安装redis 3.安装压测工具 siege 安装siege 设置环境: 因为默认是255个并发,如果你想突破这个限制,需要自己配置config.首先你

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由mariolu 发表于云+社区专栏 序言: ​ 笔者要在线上服务器load日志并且重放来测一些机器性能指标.模拟机器资源比较少,相对的被模拟的线上机器日志量大,假设线上单机qps有1w,那么5台机器组成的集群5w个qps.模拟机器压测客户端需要比5w个qps更快,才有比较意义. 第一章:HTTP初体验 ​ 正所谓"人生苦短,我用python",python自带了urllib2.urllib3以及第三方的request.支

1.本次对比基础环境信息如下: springboot版本1.5.10 centos虚机4c6G,版本7.4 centos实机2u16c40G,版本7.4,虚机运行在实机上 ab版本2.3 jprofiler版本9.1.1 2.压测接口说明 天花板:指的是一个空接口,没有任何实现,直接返回,如 @RequestMapping(value = "/test", method = RequestMethod.GET) public void test() { } 服务接口:指的是具有一定业务

在公司做压力测试也挺长时间了,每次测试前环境数据准备都需要话费较长时间,所以一直在考虑能不能将整个过程实现自动化进行,于是就抽空写了一个自动化脚本,当然这个脚本目前功能十分简陋,代码也不完善,很有很多需要改的地方,后续再优化.文中如有错误或者不妥之处,还望指教. 一.设计思路 1.初始化数据库(导入用户,清除数据等) 2.初始化缓存(使用了redis缓存优化系统) 3.执行压力测试 二.目录结构

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

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

概述 这是关于 Swoole 入门学习的第十篇文章:压测 swoole_websocket_server 性能. 第九篇:Swoole Redis 连接池的实现 第八篇:Swoole MySQL 连接池的实现 第七篇:Swoole RPC 的实现 第六篇:Swoole 整合成一个小框架 第五篇:Swoole 多协议 多端口 的应用 第四篇:Swoole HTTP 的应用 第三篇:Swoole WebSocket 的应用 第二篇:Swoole Task 的应用 第一篇:Swoole Timer 的