本文将从负载测试的角度,描述了做一次流畅的5万用户并发测试需要做的事情. 你可以在本文的结尾部分看到讨论的记录. 快速的步骤概要 编写你的脚本 使用JMeter进行本地测试 BlazeMeter沙箱测试 使用一个控制台和一个引擎设置Users-per-Engine的数量 设置并测试你的集合 (1个控制台和10-14 引擎) 使用 Master / Slave 特性来达成你的最大CC目标 步骤一1 : 编写你的脚本 开始之前,请确定从JMeter的Apache社区jmeter.apache.org

Q1: 例如在LR里,我要测100个用户同时并发登陆所用时间,那我是不是在录制好脚本后,需要参数化“用户名”,“密码”以及在那个记事本里构造100个真实的用户名和密码? 然后运行Controller,设置用户数为100? A: 恩,你说的是对的.但是我需要说明的是测并发数的时候,本身就是模拟的虚拟用户,所以我认为不一定非要参数化100个用户,用一个用户跑100遍也是可以的.当然你这样进行设置的话更符合实际情况. Q2:那么这里的迭代次数该怎么设啊,设成1和设成10有什么区别啊?我老是搞不清测试并

Linux实例和Windows实例都推荐使用FIO工具测试块存储性能.   说明 您也可以使用其他工具测试块存储性能,但不同工具测试出来的硬盘基准性能会有差异,如dd.sysbench.iometer等工具可能会受到测试参数配置和文件系统影响,难以反映真实的磁盘性能. 本文以Linux实例和FIO为例,说明如何使用FIO测试块存储性能.在进行测试前,请确保块存储设备已经4 KiB对齐.   警告 测试裸盘可以获得真实的块存储盘性能,但直接测试裸盘会破坏文件系统结构,请在测试前提前做好数据备份.建

1.  背景 在做性能测试的时候,很多人都用并发用户数来衡量系统的性能,觉得系统能支撑的并发用户数越多,系统的性能就越好:对TPS不是非常理解,也根本不知道它们之间的关系,因此非常有必要进行解释. 2.  术语定义 Ø  并发用户数:指的是现实系统中操作业务的用户,在性能测试工具中,一般称为虚拟用户数(Virutal User),注意并发用户数跟注册用户数.在线用户数有很大差别的,并发用户数一定会对服务器产生压力的,而在线用户数只是 ”挂” 在系统上,对服务器不产生压力,注册用户数一般指的是数据

并发用户数与TPS之间的关系 1.  背景 在做性能测试的时候,很多人都用并发用户数来衡量系统的性能,觉得系统能支撑的并发用户数越多,系统的性能就越好:对TPS不是非常理解,也根本不知道它们之间的关系,因此非常有必要进行解释. 2.  术语定义 Ø  并发用户数:指的是现实系统中操作业务的用户,在性能测试工具中,一般称为虚拟用户数(Virutal User),注意并发用户数跟注册用户数.在线用户数有很大差别的,并发用户数一定会对服务器产生压力的,而在线用户数只是 ”挂” 在系统上,对服务器 不产

1.  背景 在做性能测试的时候,很多人都用并发用户数来衡量系统的性能,觉得系统能支撑的并发用户数越多,系统的性能就越好:对TPS不是非常理解,也根本不知道它们之间的关系,因此非常有必要进行解释. 2.  术语定义 Ø  并发用户数:指的是现实系统中操作业务的用户,在性能测试工具中,一般称为虚拟用户数(Virutal User),注意并发用户数跟注册用户数.在线用户数有很大差别的,并发用户数一定会对服务器产生压力的,而在线用户数只是 ”挂” 在系统上,对服务器不产生压力,注册用户数一般指的是数据

TPS.并发用户数.吞吐量关系 摘要 主要描述了在性能测试中,关于TPS.并发用户数.吞吐量之间的关系和一些计算方法. loadrunner TPS 目录[-] 一．系统吞度量要素: 二．系统吞吐量评估: 软件性能测试的基本概念和计算公式 一.软件性能的关注点 二.软件性能的几个主要术语 1.响应时间:对请求作出响应所需要的时间 2.并发用户数的计算公式 3.吞吐量的计算公式 4.性能计数器 5.思考时间的计算公式 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

1.QPS QPS Queries Per Second  是每秒查询率 ,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准, 即每秒的响应请求数,也即是最大吞吐能力. 2.TPS TPS Transactions Per Second  也就是事务数/秒.一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程.客户机在发送请求时开始计时,收到服务器响应后结束计时,以此来计算使用的时间和完成的事务个数, 3.QPS和TPS区别 个人理解如下

背景 在做性能测试的时候,传统方式都是用并发虚拟用户数来衡量系统的性能(站在客户端视角),一般适用于一些网页站点例如首页.H5的压测:而RPS(Requests per second)模式主要是为了方便直接衡量系统的吞吐能力TPS(Transaction Per Second,每秒事务数)而设计的(站在服务端视角),按照被压测端需要达到TPS等量设置相应的RPS,应用场景主要是一些动态的接口API,例如登录.提交订单等等. VU(虚拟用户)和TPS之间也有其逻辑关系,具体请参见本文下方的说明.

并发用户数是指:在某一时间点,与被测目标系统同时进行交互的客户端用户的数量. 并发用户数有以下几种含义: 1. 并发虚拟用户数(Concurrent Virtual Users,Users_CVU) 在使用专用的测试工具(如Loadrunner.Jmeter)时用于模拟客户端用户的进程或线程的数量:该参数是针对客户端(generator)而言的. 2. 有效并发虚拟用户数(Effective Concurrent Virtual Users,Users_ECVU) 被评估目标系统实际感受到的等效

TPS,并发用户数,吞吐量以及一些计算公式 基本概念 TPS:每秒同时处理的请求数/事务数 并发数:系统同时处理的请求数/事务数 响应时间:一般去平均响应时间,只有当方差过大时,去90%的响应时间值 吞吐量:单位时间内系统处理用户的请求数/事务数,一个系统的承压能力,如单个请求对CPU消耗越高,外部系统接口,IO影响速度越慢,系统吞吐量能力越低,反之越高   计算公式 TPS=并发数/响应时间 一个系统吞吐量通常由TPS.并发数两个因素决定,每套系统这两个值都有一个相对极限值,在应用场景访问压力

转自:http://blog.csdn.net/u010954257/article/details/54178160 最近在做一个大并发服务的测试(目前测到86万,当然有大量长连接,每天打的日志高到170多g,不打算继续测了),业务系统为反向代理ATS,服务的内容为动态域名,大部分的url很长,不过打开后的值只是0或1这样的标记. 当服务器在几万并发时,一般不需要考虑TCP连接消耗内存的问题,但当服务器承载几十万并发时,会暴漏出各种的问题,因此不得不考虑TCP连接对内存资源的消耗,当然跑到86

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_68b7d2f50101ann7.html 服务器配置: 单硬盘,SATA   8MB缓存 测试服务器和loadrunner运行服务器位于同一网段--100MB网络(同一交换机)上,排除网络问题的影响 服务器运行始终,CPU使用率非常低没有超过5% 因此虽然服务器配置低,但是不是性能瓶颈所在 服务器运行在windows server 2003 sp2中文版(正版系统) tomcat内存的设置:1.4GBJVM+256MB的池 s

一.经典公式1: 一般来说,利用以下经验公式进行估算系统的平均并发用户数和峰值数据 1)平均并发用户数为 C = nL/T 2)并发用户数峰值 C‘ = C + 3*根号C C是平均并发用户数,n是login session的数量,L是login session的平均长度,T是值考察的时间长度 C’是并发用户数峰值 举例1,假设系统A,该系统有3000个用户,平均每天大概有400个用户要访问该系统(可以从系统日志从获得),对于一个典型用户来说,一天之内用户从登陆到退出的平均时间为4小时,而在一天

前言 每一种该语言在某些极限情况下的表现一般都不太一样,那么我常用的Java语言,在达到100万个并发连接情况下,会怎么样呢,有些好奇,更有些期盼.这次使用经常使用的顺手的netty NIO框架(netty-3.6.5.Final),封装的很好,接口很全面,就像它现在的域名 netty.io,专注于网络IO.整个过程没有什么技术含量,浅显分析过就更显得有些枯燥无聊,准备好,硬着头皮吧. 测试服务器配置 运行在VMWare Workstation 9中,64位Centos 6.2系统,分配14.9

服务器能支持10万并发由于一个项目的访问量越来越大,从原来的几百个,增加到现在50多万个每天,所以阿里的服务器也扛不住了,于是就想办法,查了N多资料,总结了以下方法,才解决这问题,每天一共访问量50多万,并不是同时访问,所以,提高并发数才是关键. 由于网站一再打不开,按照排除原因来看,数据库连接.进程池满了.iis并发数太高,我能想到的就只有这三种情况,于是就一个一个排除,当项目网站打不开时,同服务器其他网站都正常,内存不到30%,CUP不到20%,怎么可能打不开呢,于是我先重启数据库,发现仍然

  微软系统平台上 TOMCAT性能调优后可以稳定支持的最大并发用户数量在300人服务器配置:   单硬盘,SATA 8MB缓存测试服务器和loadrunner运行服务器位于同一网段 100MB网络(同一交换机)上,排除网络问题的影响服务器运行始终,CPU使用率非常低没有超过5%因此虽然服务器配置低,但是不是性能瓶颈所在服务器运行 在windows server 2003 sp2中文版(正版系统)tomcat内存的设置:1.4GBJVM+256MB的池set JAVA_HOME=C:\JAVA\

测试工具:jmeter v_5.2 测试对象:某网站的物料获取接口,需登录后操作 测试目的:快速定位该接口最大并发用户数 思路&步骤: 1.模拟一个场景,某天临近下班,主管突然过来让你测下你们网站,一个获取物料接口的性能,撂下一句“找下它最大的并发数,然后扣扣上跟我说下”.你说你怎么办,要做的很严谨吗(把软件,硬件,网络环境,代码算法逻辑等因素都放进去),可以这么做,但场景设计的越是复杂,影响性能瓶颈的因素就越多,这样就越难找到自己想要的结果,等你测试完成,网站可能已经被用户踩塌了,所以引入RB

1. QPS QPS Queries Per Second 是每秒查询率 ,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准, 即每秒的响应请求数,也即是最大吞吐能力. 2. TPS TPS Transactions Per Second 也就是事务数/秒.一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程.客户机在发送请求时开始计时,收到服务器响应后结束计时,以此来计算使用的时间和完成的事务个数. 3. QPS和TPS区别 (1) T

前面讲了如何配置Nginx虚拟主机,如何配置服务日志等很多基础的内容,大家可以去这里看看nginx系列文章:https://www.cnblogs.com/zhangweizhong/category/1529997.html . 今天要说的是Nginx服务器高性能优化的配置,如何使Nginx轻松实现10万并发访问量. 通常来说,一个正常的 Nginx Linux 服务器可以达到 500,000 – 600,000 次/秒 的请求处理性能,如果Nginx服务器经过优化的话,则可以稳定地达到 90

上篇文章[Thinkphp5实现悲观锁]已介绍过thinkphp5使用悲观锁实现高并发的场景,这篇文章将实际测试下. 在shell里进入到apache的bin目录,输入以下url: ab -n 100 -c 100 http://www.xyh.com/index/index/mysql_unlock [不加锁的情况,模拟100次请求,每次100个用户] 备注:如果提示socket: Too many open files (24),请执行ulimit -a,然后ulimit -n 1024.下