Monkey 是Android SDK提供的一个命令行工具, 可以简单,方便地运行在任何版本的Android模拟器和实体设备上. Monkey会发送伪随机的用户事件流,适合对app做压力测试. 1为什么要开展压力测试? 提高产品的稳定性: 提高产品的留存率. 2什么时候开展压力测试? 首轮功能测试通过后和下班后的夜间进行. 3什么是Monkey,Monkey在哪里? Monkey是发送伪随机用户事件的工具.在手机系统里. 顾名思义,Monkey就是猴子,  Monkey测试,就像一只猴子, 在电

测试步骤:1.安装ADB2.连接被测手机和电脑3.打开CMD命令行4.输入monkey命令adb shell monkey -p your.package.name --pct-touch 30 --ignore-crashes  --ignore-timeouts--throttle 250 -s 2  -v -v -v 5000000一.monkey测试命令有哪些选项?1:常用选项 --help:打印帮助信息-v:指定打印信息的详细级别,一个 -v增加一个级别 , 默认级别为 0 .-v -

版权声明: 本账号发布文章均来自公众号,承香墨影(cxmyDev),版权归承香墨影所有. 允许有条件转载,转载请附带底部二维码. 一.为什么需要一个测试脚本? 昨天讲解了Android Monkey命令的使用方式,今天趁着还热乎就手把手用Monkey写一个压力测试的脚本.还不了解什么是Monkey的,可以看看昨天的文章. Monkey说到底其实就是一段命令,只能在有限的范围内做一些随机事件的压力测试.可以很明显看到它的一些缺点: 前期准备工作太多,需要把设备准备好.安装好待测Apk. 无法做到无

前段时间搞优化,最后瓶颈发现都在数据库单点上. 问DBA,给我的写入答案是在1W(机械硬盘)左右. 联想起前几天infoQ上一篇文章说他们最好的硬件写入速度在2W后也无法提高(SSD硬盘) 但这东西感觉从来没证实过,故一时兴起,弄台虚拟机压测起来.   想搞清下面的问题:   1,mysql支撑多少连接数? 2,写入瓶颈到底是多少? 3,求QPS   畅想:  足够的CPU, load>远小于核数*2 足够的内存, 基本只用到物理内存 瓶颈在硬盘,写入速度应该能到90-100M/S(机械硬盘,7

ab(Apache benchmark)是一款常用的压力测试工具.简单易用,ab的命令行一次只能支持一次测试.如果想要批量执行不同的测试方式,并自动对指标进行分析,那么单靠手工一条一条命令运行ab,估计会疯的.so,那么问题来了,批量模式怎么实现. 一.脚本说明                                                                                              本脚本支持ab大多常用参数,如果你需要更多参数,可

先定义一下我说的remoteService:即远程调用服务,没有http的url.不对外提供或者对外提供有限的服务.具体视各公司的代码架构所定,比如有些公司为web工程,scf服务,db.scf即为服务通讯框架(Service Communication Framework)该层结构,或者一些单独的lib包,里面集成了某些方法 对于有url的http请求,我们可以用jmeter的http请求进行压测,或者使用Apache-AB等进行测试,这种也可以用JMeter进行压力测试,具体操作如下 核心步

本文讲述了利用jmeter来压测消息队列,其中消息队列采用apache的activemq,jmeter本身是支持符合jms标准消息队列的压测,由于jmeter的官方sampler配置比较复杂,本文直接使用sdk的方式来压测,与生产实际使用更加接近,各位如对官方的sampler感兴趣,可以自行去配置完成. 准备工作:下载activemq 地址:http://activemq.apache.org 本文中的activemq采用的是5.9.0版本. jMetterLessons工程源码地址:https

stop.sh需要跑Jmeter的服务器上安装Jmeteryum install lrzsz 安装rz.sz命令rz jemter的压缩包 拷贝到/usr/local/tools下面unzip apache-jmeter-3.0.zip 解压 权限修改chmod 777 * 修改权限 时间修改ntpdate s2m.time.edu.cn 同步到服务器或者 ntpdate time.nist.gov时间不一致生成报表会有问题本机Window是的时间修改(与时间服务器同步):  w32tm /re

今天做了一个跨地区机房的压测小程序,主要的思路就是基于事先准备好的rowkey文件,利用多线程模拟并发的rowkey查询,可以实现并发数的自由控制.主要是整个流程下来,遇到了点打包的坑,所以特意记录下. 编写代码 rowkey文件的准备就不说了.首先是HbaseClient的查询接口,由于创建连接的代价很重,因此这里采用HBase的ConnectionFactory工厂: static { try { Configuration conf = HBaseConfiguration.create(

压测之四两拨千斤核心观念: 1.传统的http请求肯定不能用于压测,原因是请求一次,响应一次,而响应数据同时占用了客户端的带宽,故此,客户端请求后,不需要接受响应,让服务器单相思去. 2.寻找可以令服务器产生内存或带宽(包括网络带宽/IO带宽等)负载的接口进行压测 何为压测,何为DDOS攻击.CC攻击,我想,百度会告诉你一切. 在做这件事情之前,我先贴上一份代码,如果你是测试工程师,或许这份代码对你有用. package com.ezone.test.socket;import java.net

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

这里主要是google的grpc接口进行压测的一个栗子. Locust是以HTTP为主要目标构建的. 但是,通过编写钩子触发器request_success和 request_failure事件的自定义客户端,可以轻松扩展到任何基于请求/响应的系统的负载测试 . 我们知道locust默认内部只封装httplocust:使用的是requests中的session进行了封装: 那么问题来了,如果我想测试其它协议怎么办,比如websocket  , grpc等等. 以grpc为例: 在开始之前,需要了

一.ADB安装步骤及ADB环境配置 1.ADB安装步骤 1)adb工具安装地址:http://www.wmzhe.com/soft-39913.html 2)下载安装包后,解压,将adb安装在根目录下,如:d:\adb 2.ADB配置步骤 1)ADB配置步骤地址:https://jingyan.baidu.com/article/17bd8e52f514d985ab2bb800.html 2)右击计算机,属性-高级系统设置-环境变量 3)在系统变量下点击新建按钮,输入环境变量名android(自

 要想通过自定义java请求来压测ZooKeeper,那么我们就需要做两件事情,第一我们需要知道java如何操作ZooKeeper,第二就是怎么能将我们写的jar包让jmeter识别,首先我们先来干第一件事. 一.java操作ZooKeeper 以下的代码是网上百度找到的,经过了一点点修改(对于测试其它的可以找其它的测试代码) package com.comtop.ZookApi; import java.util.concurrent.CountDownLatch; import org.ap

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

参考来源: https://github.com/digoal/blog/blob/master/201803/20180326_01.md#postgresql-一主多从多副本强同步简明手册---配置压测监控切换防脑裂修复0丢失---珍藏级 PostgreSQL 一主多从(多副本,强同步)简明手册 - 配置.压测.监控.切换.防脑裂.修复.0丢失 - 珍藏级 作者 digoal 日期 2018-03-25 标签 PostgreSQL , 多副本 , 一主多从 , 流复制 背景 PostgreS

JMeter完成java请求的压力测试详解以及问题总结 原文地址:http://www.cnblogs.com/zhaoxd07/p/4895224.html    作者:KK_Yolanda 这篇文章已经写得比较全面了,所以转载下,自己懒得总结了, 只对部分做了修改. 先定义一下我说的remoteService:即远程调用服务,没有http的url.不对外提供或者对外提供有限的服务.具体视各公司的代码架构所定,比如有些公司为web工程,scf服务,db.scf即为服务通讯框架(Service

我是听朋友提起的"蝗虫"(Locust),然而她不想用python,我就拿来试一试~ http的 各种压测工具也已经太多了,所以主要是试试locust在当前比较流行的rpc协议上的效果 目的 -- 调研locust应用于grpc协议 服务 -- grpc的helloworld 一  环境准备 1 需要python环境,我使用的是python2.7 2 安装locust pip install locustio pip install pyzmq // 分布式运行多个起压locust时使

目的:测试Haproxy压测情况 环境: Ha服务器:8核16G虚机,后端6个2核4G,压测客户端3个2核4G 安装和优化: 一.Haproxy #cd /opt/soft #wget http://www.haproxy.org/download/1.8/src/haproxy-1.8.14.tar.gz #tar zxvf haproxy-1.8.14.tar.gz #cd haproxy-1.8.14 安装: #make TARGET=linux2628 ARCH=X86_64 PREFI

公司的并发量很大,担心使用ranger-hdfs插件后 namenode扛不住压力 所以需要本人进行压测 没有在网上找到其他文档 资料太少了 决定自己写一份 介绍下压测环境 15个节点 集群高可用两个namenode 主备 其中node2 为活动的namenode 环境如下: Architecture: x86_64 CPU op-mode(s): 32-bit, 64-bit Byte Order: Little Endian CPU(s): 32 On-line CPU(s) list: 0

背景:公司为了满足大并发的情况,需要测试组配合,就需要分布式压测,这里我把我踩过坑都记录下来: 环境:Linux + jmeter-v.5.1.1;使用3台2核4G的压力机: Q1: Server failed to start: java.rmi.server.ExportException: Listen failed on port: 0; nested exception is: java.io.FileNotFoundException: rmi_keystore.jks A1:解决思