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

1.TPS每秒钟完成的web请求响应数量TPS=并发数/响应时间TPS是衡量系统性能的重要指标 2.并发数时间段内,系统同时处理的web请求响应数量 3.响应时间所有web请求处理完毕的时间 4.吞吐量吞吐量指的是单位时间系统传输数据总量.可知吞吐量和TPS,并发数这两个因素是正比关系.但是当TPS,并发数达到极限值时,吞吐量不升反降,这是因为系统资源产生了大的消耗. 5.PV页面浏览量.服务器页面每刷新一次,算作一次PV流量.IP/PV比:指的是单个IP页面浏览量,该指标可以说明此次访问有效率

服务端系分提供的某接口样例为: 评估后可采用使用jmeter进行压力测试的步骤为: 启动jmeter:在bin下点击jmeter.bat,运行jmeter 2. 创建测试计划: 默认启动jmeter时会加载一个测试技术模板 3. 保存测试计划:修改名称为http_demo,点击保存,选择保存路径 4. 添加线程组 右键左边树中的测试计划“http_demo”节点,“添 加”--->”线程组”,添加一”线程组” 添加成功后,“http_demo”节点下多了“线程组” 节点 5. 添加http默认请

问题原因找到了,那就好办了. 找到阿里云技术人员,让他们强行给我们上架了一个共享代理模式的Redis. 并重新进行压力测试. 哦豁~ 开心,压力测试顺利,异常率大大降低实际为: 数据库DBA反馈,数据库收到很多请求处理,数据库开始正常工作.(之前都是,数据库连接满,但活跃连接只有1到5个). 数据库连接数在50到100之间波动,且基本都是活跃连接. NGINX和php那边都工作正常,服务器cpu压力下降.各项功能都平稳. 然后开始真真正正进行模拟生产用户数据压力测试: 生产环境数据如下: 高峰时

锅巴哥的个人建议:cluster叫电信运营商版本,所以基本上在很大的用户并发量的情况下才会用到,对连接数的线性增长要求高的场景,千兆就不用想了, 没万兆就不用玩了. 很不幸,我的就是千兆网络,我的数据节点是16 core,32G内存,sql节点是16core,16G内存,做了raid10 PS: 水平所限,环境所限,测试结果仅供参考,欢迎大家一起交流提出宝贵的意见,让我更进一步. []一:测试 20.30.50.107 3307 mysql -utim -mcgxxxxx -P3307 -h20

锅巴哥的个人建议:cluster叫电信运营商版本,所以基本上在很大的用户并发量的情况下才会用到,对连接数的线性增长要求高的场景,千兆就不用想了, 没万兆就不用玩了. 很不幸,我的就是千兆网络,我的数据节点是16 core,32G内存,sql节点是16core,16G内存,做了raid10 PS: 水平所限,环境所限,测试结果仅供参考,欢迎大家一起交流提出宝贵的意见,让我更进一步. 1[]一:测试 10.80.40.107 3307 mysql -utim -pxxxxxxxx -P3307 -h

分类: 4.软件设计/架构/测试 2010-01-12 19:58 34241人阅读 评论(4) 收藏 举报 测试loadrunnerlinux服务器firebugthread 上篇讲如何用LoadRunner监控Linux的性能指标 ,但是关于CPU的几个指标没有搞清楚,下面就详细说说. CPU Utilization 好理解,就是CPU的利用率,75%以上就比较高了(也有说法是80%或者更高).除了这个指标外,还要结合Load Average和Context Switch Rate来看,有可

一.需求 需要做实时数据接入的接口.数据最终要写入库,要做到高并发,数据的完整,不丢失数据. 二.技术选型 1.因为只是做简单的接口,不需要复杂功能,所以决定用flask这个简单的python框架(因为做运维的作者只会python所以只能在python框架里找): 2.要做到数据的实时性,考虑到数据落地入库可能io会延时比较大,所以决定数据通过接口先写入消息队列中间件kafka (为什么用kafka因为kafka数据是顺序写文件,效率还可以,主要是的写入文件可以保证自定义时间内的数据不丢失:ka

下面我们主要介绍性能测试.负载测试和压力测试. 效率作为ISO 9126内部和外部质量的重要质量属性之一,其含义是在规定条件下,相对于所用的资源的数量,软件产品可提供适当性能的能力.资源可能包括其他软件产品或系统的软件和硬件配置,以及其他相关的资源(例如:打印纸.磁盘等). 效率测试主要关注产品的时间和资源相关的特性.时间相关的特性是指在规定条件下,软件产品执行其功能时,提供适当的响应和处理时间以及吞吐量的能力,例如:用户打开某个网页需要等待的时间:资源相关的特性是指,在规定条件下,软件产品执行

并发用户.在线用户和注册用户以及彼此之间的换算方法(估算模型).系统的最大并发用户数根据注册用户数来获得,换算方法一般是注册总人数的5%-20%之间:系统的并发数根据在线人数来获得,换算方法一般是在30%左右:在线用户数理解为正在使用系统的用户数,而注册用户数是系统注册的人数,这个人数静态的. 测试压力估算时采用如下原则: 1.系统在线用户数取系统总用户数的20%: 2.系统在线用户并发数取在线用户数的30%: 二,如何测试网站最大并发数 一个系统的最大并发用户数为1100,怎么能推算出该系统的

(一)   下载和安装 下载:(没账号的话得先注册一个账号) https://software.microfocus.com/en-us/products/loadrunner-load-testing/download 一开始下载上面2个应该就够用了,不需要汉化直接用英文版的话,语言包也没必要下载. Additional Components 是附加组件,Standalone Applications是独立应用程序,暂时不知道什么时候会用到. 安装: 运行下面这个文件安装主程序,基本一直下一步

在做一些软件测试工作时,常常会被提及性能测试.负载测试.压力测试,这也是在软件测试方面最容易混淆的三个概念.之前和一个测试大牛聊天,他和我说常常面试一些测试人员会问一些这样的问题,大多人认为负载测试等同于压力测试,这就是严重的概念混淆,大致看起来感觉概念差不多,实际去分析就会发现负载测试根本不等同于压力测试,只不过在软件测试的领域上,有时候很多概念都有一定的关联性. 先说说这三种测试的英文名字: 性能测试(Performance Test) 负载测试(Load Test) 压力测试(Stress

三种web性能压力测试工具http_load webbench ab小结 题记:压力和性能测试工具很多,下文讨论的是我觉得比较容易上手,用的比较多的三种 http_load 下载地址:http://www.acme.com/software/http_load/http_load-12mar2006.tar.gz 程序非常小,解压后也不到100K 居家旅行携带方便 呵呵 http_load以并行复用的方式运行,用以测试web服务器的吞吐量与负载.但是它不同于大多数压力测试工具,它可以以一个单一的

压力测试是给软件不断加压,强制其在极限的情况下运行,观察它可以运行到何种程度,从而发现性能缺陷,是通过搭建与实际环境相似的测试环境,通过测试程序在同一时间内或某一段时间内,向系统发送预期数量的交易请求.测试系统在不同压力情况下的效率状况,以及系统可以承受的压力情况.然后做针对性的测试与分析,找到影响系统性能的瓶颈,评估系统在实际使用环境下的效率情况,评价系统性能以及判断是否需要对应用系统进行优化处理或结构调整.并对系统资源进行优化. 软件的性能可以通过响应时间.并发用户数.吞吐量.资源利用率等性

转自:http://blog.csdn.net/stark_summer/article/details/50203133 上一篇文章介绍了Kafka在设计上是如何来保证高时效.大吞吐量的,主要的内容集中在底层原理和架构上,属于理论知识范畴.这次我们站在应用和运维的角度,聊一聊集群到位后要怎么才能最好的配置参数和进行测试性能.Kafka的配置详尽且复杂,想要进行全面的性能调优需要掌握大量信息,我也只是通过工作中的一些实战经验来筛选出对集群性能影响最大的几个要点,接下来要阐述的观点也仅限于我所描述

1. 短时压力测试工具 ab 命令(apache的工具) 关键指标: Requests per second:    98.52 [#/sec] (mean)      ###平均每秒的请求数 Time per request:          30449.217 [ms] (mean)     ###平均每个请求消耗的时间 Time per request:          10.150 [ms] (mean, across all concurrent requests)  ###上面的

一.http_load程序非常小,解压后也不到100Khttp_load以并行复用的方式运行,用以测试web服务器的吞吐量与负载.但是它不同于大多数压力测试工具,它可以以一个单一的进程运行,一般不会把客户机搞死.还可以测试HTTPS类的网站请求. 下载地址:http://soft.vpser.net/test/http_load/http_load-12mar2006.tar.gz 安装#tar zxvf http_load-12mar2006.tar.gz#cd http_load-12mar

部标监控平台的压力测试是部标检测流程的最后一个检测环节,也是最难的,很多送检的企业平台都是卡壳在这一个环节.企业平台面临的问题如下: 1.对于压力测试的具体指标要求理解含糊,只知道是模拟一万辆车终端进行数据包传输,不知道具体的检测标准是那些指标,等进京考试后落榜了,才知道压力测试失败了,这个时候,还要通知后方的同志改进,耽误的时间和差旅费用成本惊人.很多检测人员需要在京住上几十天,算算得多少钱.因为不知道方向,所以改进也是盲目改进,不知道行不行,应付任务再次送检,也是摇骰子,祈求上天让我们通过吧

dnsperf是我最近写的一个开源的DNS压力测试工具,用户可以用它来对DNS服务器或者Local DNS做压力测试.dnsperf目前的实现是单进程模式,通过epoll非阻塞地处理网络事件. dnsperf的地址:https://github.com/cobblau/dnsperf 参数详解 Dnsperf 支持下面的这些命令行参数: -s     用来指定DNS服务器的IP地址,默认值是127.0.0.1-p     用来指定DNS服务器的端口,默认值是53-d     用来指定DNS消息的

一.性能测试的概念 性能测试是通过自动化的测试工具模拟多种正常峰值及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试.负载测试和压力测试都属于性能测试,两者可以结合进行. 通过负载测试,确定在各种工作负载下系统的性能,目标是当负载逐渐增加时,测试系统各项性能指标的变化情况.压力测试时通过确定一个系统的瓶颈或者不能接受的 性能点,来获取系统能提供的最大服务级别的测试.性能测试主要包括负载测试.强度测试.容量测试. 二.性能测试的指标 web服务器:            Avg Rps: 平均每秒的响应