PTS是一个性能测试工具,可以使用PTS对自身系统性能在阿里云环境里的状况进行整体评估来找出你的系统性能瓶颈从而优化系统,同时你还可以在了解自己的系统性能指标情况下便于未来新增扩容.在使用PTS前你必须得有自己已购的ECS和RDS作为测试机,PTS不能对阿里云外的站点进行压测.PTS的使用实际上非常简单,通过五步即可完成性能测试,下面是我对PTS使用过程中的简单评测: ZJ*g))k7   XB59Vm0E=   NnT g3:.  1.环境管理: D BE4&   图片:1-概览.png &am

# postgresql-无序uuid tps测试 ## 无序uuid对数据库的影响 由于最近在做超大表的性能测试,在该过程中发现了无序uuid做主键对表插入性能有一定影响.结合实际情况发现当表的数据量越大,对表插入性能的影响也就越大. ### 测试环境 PostgreSQL创建插入脚本,测试各种情况的tps. 数据库版本:PostgreSQL 10.4 (ArteryBase 5.0.0, Thunisoft) 操作系统配置:CentOS Linux release 7 ,32GB内存,8 c

NewLife.Net压力测试,峰值4.2Gbps,50万pps,消息大小24字节,消息处理速度1.88亿tps! 共集合20台高配ECS参与测试,主服务器带宽6Gbps.100万pps,16核心64G内存.另外19台共模拟400个用户连接,13*16+6*32=400,每用户发送2000万个消息,服务端收到后原样返回. 有些同学比较着急,觉得前面两篇有点小儿科,群友就说,上数字吧! 我们在2017.4.1做了一个极限并发测试,奔着单机100万并发,实际上只得到了84.5万,这次补一个吞吐量的压

本文主要研究EOS的tps表现,会从插件.cleos.EOSBenchTool以及eosjs四种方式进行分析研究. 关键字:eos, tps, cleos, txn_test_gen_plugin, EOSBenchTool, qt, eosjs, C++源码分析 身心准备 tps: Transaction per Second. 每秒事务处理量 链环境部署使用Python3脚本 bios-boot-tutorial,使用方法请参考boot-sequence脚本 测试机器的硬件配置:双核cpu

参考 https://wiki.mikejung.biz/Benchmarking 买了一个1核的ECS,测试一下CPU性能 第一次是只用1个thread去跑 [root@iZwz9fy718twfih4bjs551Z ~]# sysbench --test=cpu --cpu-max-prime=20000 run 第二次是用32个thread去跑 [root@iZwz9fy718twfih4bjs551Z ~]# sysbench --test=cpu --cpu-max-prime=200

1. 测试目的 测试Cassandra集群读写TPS的极值,确定Cassandra读写性能. 2. 测试环境 2.1 硬件信息 CPU 8核 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v4 @ 2.20GHz RAM 16G 2.2  软件信息 JDK 1.8u151 Cassandra 3.11.1 cassandra-driver-core 3.3.2 OS CentOS Linux release 7.3.1611 2.3 集群信息 集群名称 IP 类型 JCPT Test

作者:阿里云用户装甲兵 第一步,在九大产品免费公测 页面,点击性能测试服务PTS的申请公测按钮: 点击申请公测后,正确填写个人信息,免费申请性能测试服务PTS: 填写完成后,点击申请提交,耐心等待,一般工作日隔天会审核通过的: 审核已经通过,收到手机短信通知,登陆阿里云,已经收到审核通过消息: 获取公测资格后,登陆管理控制台进行开通: 开通完成后,我们看到性能测试服务PTS的界面,简单,整洁,大气,符合大众的审美观,购买的并发用户数都是100的,立即绑定ECS到测试环境中: 一系列的申请.开通.

这个问题来源于我书中引用的一幅图: 我们从图中明显可以看某性能测试的结果表明普通机械磁盘的顺序I/O性能指标是53.2M values/s,SSD的顺序I/O性能指标是42.2M values/s,而内存的随机I/O性能指标是36.7M values/s.虽然图中没有给出values的具体含义,但既然使用了相同的单位,应该是它们是可以比较的.由此似乎可以得出结论:磁盘的顺序I/O性能要强于内存的随机I/O性能. 当初引入这幅图的主要目的是想说明Kafka顺序访问磁盘(特别是顺序写入)的性能并不像

背景:我自己的电脑配置太低,想在centos操作系统上安装CDH5.1.2并配置集群,我去阿里云上买了3台按流量计费的阿里云服务器. 大家一定要注意,配置,购买的阿里云服务器不要太低了.建议:3台2核8G内存的阿里云服务器.测试完毕后,请及时释放掉这三台服务器,否则阿里云会继续计费,很快消耗掉账户里面的钱.我花了不到10元,就完成了测试. 当前环境: 操作系统:CentOS7.2 CDH版本:5.16.2 CM版本:5.16.2 Spark2版本: 3台2核8G的阿里云ECS服务器[测试完,已释

一.API网关 1.1 Zuul1简介 1.2 Spring Cloud Gateway简介 二.对比 2.0 产品对比 2.1 性能对比 2.1.1 低并发场景 2.1.2 高并发场景 2.1.3 官方性能对比 三.总结 一.API网关   微服务架下,服务之间容易形成网状的调用关系,这种网状的调用关系不便管理和维护,这种场景下API网关应运而生.作为后端服务的入口,API网关在微服务架构中尤其重要,在对外部系统提供API入口的要求下,API网关应具备路由转发.负载均衡.限流熔断.权限控制.轨

作者:阿里云用户woaj01 ​​环境介绍: 1.ECS:1核 1G 5M 杭州 2.RDS:240M  5G  杭州内网 3.SLB:私网实例​ 配置测试环境: 测试脚本: 1.生成参数文件,我的方法是利用工具生成的sitemap.txt  2000条网址. 去掉http://xxx.xx.xxx/得到参数文件.第一行加上参数名称. 2.设置好域名+SLB的IP. 3.再在TPS里配置的请求连接里加上刚才设置的参数.保存脚本. 配置场景: 选择上面添加的脚本.填写场景信息.初始用户10.每6秒

PS:下面是性能测试的主要概念和计算公式,记录下: 一．系统吞度量要素: 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. 系统吞吐量几个重要参数:QPS(TPS).并发数.响应时间 QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量 并发数: 系统同时处理的request/事务数 响应时间:  一般取平均响应时间 (很多人经常会把并发数和TPS理解混淆) 理

项目方说性能达到百万TPS,如何测试它的可信度? 应用系统性能提升的关键在于运维端的接入管理模型(AAA,认证 Authentication.授权 Authorization.计费 Accounting)及业务端的并发(Concurrency)/ 吞吐量 (Throughput) 模型.区块链是典型的“运维友好型”系统,天然的自我治理能力极大程度上优化了接入管理模型,但现有区块链系统的并发 / 吞吐量模型指标却饱受诟病.无论是 BTC 的 7tps,还是 ETH 的 40tps 在传统业务系统动

TPS(Transaction per second) 是估算应用系统性能的重要依据.其意义是应用系统每秒钟处理完成的交易数量. 一般的,评价系统性能均以每秒钟完成的技术交易的数量来衡量. 系统整体处理能力取决于处理能力最低模块的TPS 值.依据经验,应用系统的处理能力一般要求在10-100左右.不同应用系统的TPS有着十分大的差别,一般需要通过性能测试进行准确估算. HPS:Hits per Second 每秒点击次数 是指在一秒钟的时间内用户对Web页面的链接.提交按钮等点击总和. 它一般和

一般使用单位时间内服务器处理的请求数来描述其并发处理能力.称之为吞吐率(Throughput),单位是 “req/s”.吞吐率特指Web服务器单位时间内处理的请求数另一种描述,吞吐率是,单位时间内网络上传输的数据量,也可以指单位时间内处理客户请求数量.它是衡量网络性能的重要指标.通常情况下,吞吐率“字节数/秒”来衡量.当然你也可以用“请求数/秒”和“页面数/秒”来衡量.其实不管一个请求还是一个页面,它的本质都是在网络上传输的数据,那么用来表述数据的单位就是字节数联系:都是性能指标,都是以秒为单位

测试阿里云ECS 对象:在aliyun上买了一个ECS附加的云盘,使用sysbench测试云盘的IOPS和吞吐量 sysbench prepare 准备文件,10个文件,1个1G [root@iZwz9fy718twfih4bjs551Z ~]# sysbench --test=fileio --file-total-size=10G --file-num=10 prepare sysbench 0.4.12: multi-threaded system evaluation benchmark

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

log=$1tps_array=`awk -F '[,:]' '{print $4}' ${log}`zero=0 for tps in ${tps_array}do tps=`echo ${tps} |tr -d "."` if [ ${tps} -eq 0 ] then zero=`expr ${zero} + 1` fidone echo "tps 0 num: ${zero}" 文件内容: [99080s] threads: 128, tps: 7565.9

章节一压力测试课程介绍 1.2018年亿级流量压测系列之Jmeter4.0课程介绍和效果演示 简介: 讲解课程安排,使用的Jmeter版本 讲课风格:涉及的组件,操作配置多,不会一次性讲解,会先讲部分,然后在后续操作中慢慢补充,更容易消化和理解 2.常用压力测试工具对比 简介:目前用的常用测试工具对比 1.loadrunner 性能稳定,压测结果及细粒度大,可以自定义脚本进行压测,但是太过于重大,功能比较繁多 2.apache ab(单接口压测最方便) 模拟多线程并发请求,ab命令对发出负载的计

目标 对网络库NewLife.Net进行单机百万级长连接测试,并持续收发数据,检测网络库稳定性. [2020年8月1日晚上22点] 先上源码:https://github.com/NewLifeX/NewLife.Net 结论,8月1日晚达到200万,8月2日下午达到404万. 上一次百万级压测是2017年4月1日,失败了,只达到84.5万.后来做了一次吞吐量压测. 技术革新 自上一次百万级压测(2017.4.1)以来,网络库进行了诸多细节优化(没有调整架构),特别优化了内存拷贝和多线程操作.