1.前提概念 平时常用的性能测试:api性能测试+场景性能测试:今天就说一说api性能测试 2.如何进行性能测试? 需求:对某api进行性能测试,看看最大承受的并发数,分析下图表 分析: 错误思路:当我们接到这个需求的时候,很多人不管三七二十一,先把接口写起来,然后给他个1000个并发,压倒报错为止,但是实际上你知道怎么去压测么,怎么分析TPS么?怎么找到最大并发数?怎么分析报错请求?那我们到底怎么分析呢 分析思路: 首先,api测试嘛,我先把api脚本给调试好, 然后加各种图表分析报告 之后设

AB(ApacheBench) 是 Apache 自带的超文本传输协议 (HTTP) 性能测试工具. 其设计意图是描绘当前所安装的 Apache 的执行性能, 主要是显示 Apache 每秒可以处理多少个请求. 打开Apache服务器的安装路径(以xampp为例来说明),在bin目录中有一个ab.exe的可执行程序,它就是要介绍的网站并发量测试工具. 一, 工具使用方法: 首先需要注意的是,直接双击是无法正确运行的.在Windows系统的命令行下,进入ab.exe程序所在的目录,执行改程序. d

AB(ApacheBench) 是 Apache 自带的超文本传输协议 (HTTP) 性能测试工具. 其设计意图是描绘当前所安装的 Apache 的执行性能, 主要是显示 Apache 每秒可以处理多少个请求. 该工具是 Apache 自带的工具. 安装了 Apache Http Server , 就有了 ab.exe 程序. 安装完后,在 apache 的 Bin 目录下有 ab.exe 程序. 这个就是我们的 AB 工具. AB 工具的使用方法: C: >cd C:\Program File

这篇文章本来Jerry只在SAP社区上写了英文版的,可以通过点击文末的"阅读原文"获得.后来有两位做Marketing Cloud开发的德国同事,写邮件询问关于文章的更多细节,声称这种方式对他们自己的API性能测试很有用,所以我觉得还是值得用中文再写一遍. 在SAP官网api.sap.com里有大量发布的API,方便合作伙伴和客户自开发应用同SAP解决方案进行集成. 比如Jerry上个月做的一个项目,就是和国内一家专注于提供人脸识别技术解决方案的企业合作, 用户通过微信扫码从而完成人脸

昨天突然考虑到这个问题,在并发比较大的情况下,你用于生成唯一ID的函数是否还能正常运行?也就是说比如我一下子进来40000个订单,你需要生成不重复的订单ID吧? 对于这个问题我以前没考虑过,但是可能是误打误撞,我以前一开始设计的ID生成思路是13位时间戳+随机7位,就是为了凑够20位的ID.因为如果是在同一时间那么可以忽略掉13位时间戳,剩下的7位是需要关注的,我有预选的34个字母+数字,根据排列组合可以得知,可以有34^7个排列组合方法(也就是52523350144). 那么理论上同一时刻(如

add by zhj: 在Benchmark of Python WSGI Servers一文中,作者进行详细分析,得出的结论是gevent在所有WSGI Server(包括Tornado.Uwsgi等)中性能最好. 另外,我想说gevent适合socket IO,其它类型的IO,如磁盘IO是否适合就不清楚了. 原文:https://co-ding.com/?p=356#comment-6036 我的一个线上web服务在生产中遇到一个性能问题:当初为了方便选择了wsgi(众所周知wsgi协议,不

Created on 2013-8-5URL : http://blog.sina.com.cn/s/blog_a502f1a30101mi6t.html@author: zhxfl转载请说明出处 cudaDeviceProp prop; int count; ( cudaGetDeviceCount( &count ) ); ; i< count; i++) { ( cudaGetDeviceProperties( &prop, i ) ); printf( " ---

在实际做压力测试的过程中,我们有时不知道用怎样的并发量比较好,下面是几个用PV量去确定并发量的公式,这个在我们公司是比较适用的,大家可以根据自己的业务进行运算. 方法一:这个方法是我在网上查到的80-20原则,具体运算方法为: X*0.8/(8*60*60*0.2) 说明:X为要压测页面的PV量 方法二:这个是将PV量除以高峰时段小时(比如9:00-17:00,就是8个小时),再除以60*60细化到秒,然后乘以12倍,已获得想要的并发量 (X/8/60/60)*12 说明:X为要压测页面的PV量

阿里云云盾抗下全球最大DDoS攻击(5亿次请求,95万QPS HTTPS CC攻击) 作者:用户 来源:互联网 时间:2016-03-30 13:32:40 安全流量事件https互联网资源 摘要: 本文讲的是阿里云云盾抗下全球最大DDoS攻击(5亿次请求,95万QPS HTTPS CC攻击), 报告披露,去年11月,阿里云安全团队成功防御了黑客对阿里云平台上某互联网金融用户发起的超大规模HTTPS/SSL CC流量攻击,此次攻击也是迄今为止全球有统计数据最大的HTTPS SSL/CC攻击. 作

在实际做压力测试的过程中,我们有时不知道用怎样的并发量比较好,下面是几个用PV量去确定并发量的公式,这个在我们公司是比较适用的,大家可以根据自己的业务进行运算. 方法一:这个方法是我在网上查到的80-20原则,具体运算方法为: X*0.8/(8*60*60*0.2) 说明:X为要压测页面的PV量 方法二:这个是将PV量除以高峰时段小时(比如9:00-17:00,就是8个小时),再除以60*60细化到秒,然后乘以12倍,已获得想要的并发量 (X/8/60/60)*12 说明:X为要压测页面的PV量

C#不用union,而是有更好的方式实现   用过C/C++的人都知道有个union,特别好用,似乎char数组到short,int,float等的转换无所不能,也确实是能,并且用起来十分方便.那C#为什么没有这个关键字呢?怎么实现这个功能?其实C#只是没有了这个关键字,但是功能是能实现的,而且也是非常方便,并且是安全的.网上有人用StructLayout特性来实现union,也确实是实现了一些功能.比如:C/C++:    union {        unsigned char ch    

并发数,线程数,吞吐量,每秒事务数(TPS)都是性能测试领域非常关键的数据和指标. 那么他们之间究竟是怎样的一个对应关系和内在联系? 测试时,我们经常容易将线程数等同于表述为并发数,这一表述正确吗? 本文就将对性能领域的这些关键概念做一次探讨. 文章可能会比较长,希望您保持耐心看完. 1. 走进开封菜,了解性能 ①老王开了家餐厅 我们的主角老王,在M市投资新开业了一家,前来用餐的顾客络绎不绝: 餐厅里有4种不同身份的人员: 用户一次完整的用餐流程如下: 顾客到店小二处付款点餐 => 小二将订单转

目录1.高性能RPC框架:Socean.RPC 前言 经过一段时间的优化,Socean.RPC的性能又提高了一些,不过这差不多是socketAPM模型的极限了.本框架仅仅2000多行代码,无第三方框架引用,在双核PC上测试大约并发量13w.响应时间0.04ms,基本上实现了本框架的最初设计目的----用少量的代码实现一个高性能.高稳定性.高响应速度的RPC框架,不过跟其他RPC框架相比还少了动态代理这一块,先用常规序列化吧,以后应该会加上. 本次测试是在笔记本上运行的,CPU是i5 6200U(

NGINX并发量优化 一.压力测试 命令:ab -c 2000 -n 2000 web服务器的地址 ab:压力测试工具 -c:client缩写,客户端的数量 -n:总的访问量,所有客户端总共的访问量. 地址:域名或者IP地址,但是注意不管是域名还是IP地址,后面必须加上“/”.如:http://192.168.0.6/ 二.并发量优化 2.1.修改nginx配置文件 修改nginx运行时打开的进程数,这个值和cpu的核数有关,保持和CPU的核数一致.   如上述可见,cpu的核数不同,nginx

如果客户端访问服务器提示“Too many open files”如何解决? [root@proxy ~]# ab -n 2000 -c 2000 http://192.168.1.100/    #高并发访问Nginx代理的网站,提示打开文件数量过多 Benchmarking 192.168.1.100 (be patient) socket: Too many open files (24) 优化步骤: 1.  调整Nginx的主配置文件,增加并发量. [root@proxy ~]# vim

本文来自我的一名学员分享 日常工作中,难免会遇到临危受命的情况,虽然没有这么夸张,但是也可能会接到一个陌生的任务,也许只是对这个概念有所耳闻.也许这个时候会感到一丝的焦虑,生怕没法完成领导交给的测试任务.其实也没有必要那么紧张,面对一个陌生的被测对象,我们只需要去了解清楚它的应用场景.内部原理.实现逻辑,结合开发的设计需求,一样也能完成好测试任务,积累经验.这次就分享一些从0到1学习如何测试API网关的经验. 一.什么是API网关 简述: API网关出现的原因是微服务架构的出现,不同的微服务一般

针对web高并发量的处理 针对高并发量的处理 一个老生常谈的话题了 至于需要运维支持的那些cdn.负载均衡神马的就不赘述了 你们都懂的 虫子在此博文只讲一些从程序角度出发的一些不错的解决方案. 至于从数据库角度的性能方案.虫子另开博文. 1. 首推静态化 推荐指数五颗星 满星五颗 只要是大型互联网应用基本上离不开这个概念,IIS自带的伪静态化不谈,但是想做好静态化并不是一个容易的过程 动态和静态之间的取舍需要用一个平衡的战略眼光来看待 举个例子 当初在盛大游戏的时候 遭遇永恒之塔aion上线,悲

1.并发量 并发量也就是同时运行的量.比如100个用户同时登录,那么并发量就是100.当然这100个用户可以进行参数化,也可以采用设置虚拟用户数(vuser). 2.迭代 迭代就是单个用户运行的次数.比如1个用户登录,迭代2次,那这个用户就是登录2遍.100个用户登录,迭代100次,就是运行100*100次. 并发量5,迭代1,5队同时进行,每队只有1个 并发量5,迭代5,5队同时进行,每队有5个 3.压力与并发和迭代的关系 压力和迭代没有关系,只和并发有关系. 1队用户同时进行,每队有100个

1. 直接用postman测试api ,服务器端没提供跨域也可以访问. 但是,如果用本地的 sever 搭的server, 然后去访问api的话,浏览器会提示 跨域错误.

@Author:SimpleWu 什么是Swagger? Swagger是什么:THE WORLD'S MOST POPULAR API TOOLING 根据官网的介绍: Swagger Inspector:测试API和生成OpenAPI的开发工具.Swagger Inspector的建立是为了解决开发者的三个主要目标. 执行简单的API测试 生成OpenAPI文档 探索新的API功能 我的理解Swagger是一个规范和完整的框架,用于生成.描述.调用和可视化RESTful风格的Web服务.简单

1.概念 我们在日常工作中经常会听到QPS/TPS这些名词,也会经常被别人问起说你的系统吞吐量有多大.一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗.外部接口.IO等等紧密关联,单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口.IO影响速度越慢,系统吞吐 能力越低,反之越高.这个问题从业务上来讲,可以理解为应用系统每秒钟最大能接受的用户访问量或者每秒钟最大能处理的请求数.系统吞吐量的几个重要参数:QPS(TPS).并发数.响应时间. QPS: 每秒钟处理完请求的次数:注意这里是处理