说明 以下的所有指标均指的是某台机器的峰值 机器配置 cpu:12 core,32G,ES 分配JVM内存18G3台虚拟机,master.data共用shard:5,replica:1 试验时间:2016-11-30 每次试验时间 >5 minute 2.2M相当于6400条doc(每一条doc15个字段,其中13个long字段,1个long型数组,数组里边元素1到2个,一个text类型字段,250个字符以下) 所有数据均来自 restful api : _nodes/stats 结论 仅仅针对

1,CentOS 7.5 安装 Python3.7 1.安装开发者工具 yum -y groupinstall "Development Tools"2.安装Python编译依赖包 yum -y install openssl-devel zlib-devel bzip2-devel sqlite-devel readline-devel libffi-devel systemtap-sdt-devel3.下载安装包 wget https://www.python.org/ftp/py

原文来自:https://www.cnblogs.com/fkkk/p/11957566.html QPS(每秒查询率)=并发数/平均响应时间 TPS(每秒处理事务数)=请求数/时间(秒) TPS的过程包括:客户端请求服务端.服务端内部处理.服务端返回客户端.也就是说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回应的过程. QPS与TPS不同之处: 1)对于一个页面的一次访问,会形成一个TPS:但一次页面请求,可能产生多次对服务器的请求,服务器对这些请求,就会计入QPS中. 2)如果是对

1 需求分析 1.1 分析压测对象 1)什么是ClickHouse 和Elasticsearch ClickHouse 是一个真正的列式数据库管理系统(DBMS).在 ClickHouse 中,数据始终是按列存储的,包括矢量(向量或列块)执行的过程.只要有可能,操作都是基于矢量进行分派的,而不是单个的值,这被称为«矢量化查询执行»,它有利于降低实际的数据处理开销. Elasticsearch是一个开源的分布式.RESTful 风格的搜索和数据分析引擎,它的底层是开源库Apache Lucene.

环境准备 linux centOS(工作环境) python3.4及以上 pip3 JDK8 git1.9及以上 gradle2.13级以上 准备过程中的坑 这些环境准备没什么太大问题,都是wget下来安装就行,唯一有一个python3安装的坑. 由于本人安装的是python3.6.1,pip3和setupTools都是集成在python安装包里的,比python2时代方便许多,当一切都井井有条后,pip3 install esrally,报出如下错误 Could not fetch URL h

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

200 ? "200px" : this.width)!important;} --> 介绍 mysqlslap是mysql自带的一个性能压测工具:mysqlslap用于和其它的一些性能压测工具一样可以自己造数据进行压测.mysqlslap的报告比较简单主要体现在执行的时间方面,没有sysbench那样的tps.qps等更详细的包括. 参数 --auto-generate-sql -a 自动生成MySQL测试语句 --auto-generate-sql-add-autoincre

压测方案 准备多个文件大小分别为 1k 10k 100k 300k 使用ab分别按 [50,2000](按50逐渐叠加)压测服务,每次请求10W次 硬件信息:CPU:Intel(R) Xeon(R) CPU 1.86GHz ×4 4G 统计脚本:grep "Requests per second:" 300k_* | awk -F':' '{print substr($1,6),$3}'|sort -n 1k 10k 压测的时候load维持在3左右,100k 300k的load飙升到5

下载及安装 官网下载JMeter3.0: 找到bin目录下的jmeter.bat启动: 压测Rest请求 1.添加线程组 路径:右键“测试计划”->添加“Threads(Users)”->线程组 说明: 每一个JMeter线程都会完整地执行测试计划,而且它们之间是完全独立运行的.这种多线程机制被用来模拟服务器应用的并发连接.参数Ramp-Up Period告诉JMeter达到最大线程数需要多长时间. 假设共有10个线程,Ramp-Up Period 为100秒, 那么JMeter 就会在100

◆版权声明:本文出自胖喵~的博客,转载必须注明出处.  转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/by-dream/p/5611555.html 我知道我迟早是要踏上了后台测试之路的,只是没想到来的这么突然.新接手了一个项目,在第一版发出后,产品需要做运营活动拉量,因为我担心突然的流量涌入是否会对后台造成压力呢?因此决定做一下压测: 下面就一步一步的介绍我从0到1的压测过程吧. 我下载的是 apache-jmeter-2.13,因为这个包下载下来通用linux和windows

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

最近一段时间都在忙着转java项目最后的冲刺,前期的coding翻代码.debug.fixbug都逐渐收尾,进入上线前的性能压测. 虽然不是大促前的性能压测要求,但是为了安全起见,需要摸个底心里有个数. 毕竟这次转java的服务都是集团核心公共服务(主要是订单域服务).(等我们顺利上线了,我再来好好总结下其中的坎坷和壮举.) 废话不多说了,直接进入主题. 由于这次压测主要重点是关注正向的两个核心订单服务,下单服务.查单服务.查单服务初步压测下来问题不大,主要是db的索引和cache的问题. 下单

本文描述一个python实现的多进程压测工具,这个压测工具的特点如下: 多进程 在大多数情况下,压测一般适用于IO密集型场景(如访问接口并等待返回),在这种场景下多线程多进程的区分并不明显(详情请参见GIL相关).不过一旦出现词表参数加密.返回内容校验等事情的话,多进程对发送效率的提升还是很明显的. 可以指定发送QPS 可以指定发压的QPS,根据并行度和请求相应时间,可以估算出可发送QPS峰值.例如并行度是10,响应时间是100ms,那么QPS峰值应该是(1s/100ms * 10)=100,此

前段时间有描述过性能的测试类型 配置负载 Big Bang: 负载同时产生 Ramp up: 开始时候产生一定负载,然后每隔一段时间增加一些负载直到达到目标负载,这是典型模式 Ramp-up (with step): 分段产生负载.比如总共需要1000用户的负载,但是我们需要观察系统在250, 500, 700负载下的表现,到达这些负载后需要跑一段时间再增加新负载 Ramp up (with step), ramp down (with step): 跟上面类似,只是最后负载回归到0 Delay

这几天在搭Cassandra集群以及对Cassandra的性能测试,步骤还挺多,记录一下. 关于Caaandra在服务器上配置多节点集群,可以参考一下文章: http://blog.csdn.net/cloud_xy/article/details/48091003 http://blog.csdn.net/cloud_xy/article/details/48107251 以及Cassandra官方文档:http://cassandra.apache.org/doc/latest/gettin

JMeter---HTTP压测 一.创建线程组 右击-->添加-->Threads(Users)-->线程组 下面对比较重要的几个参数,讲解下: 名称: 就是给你这个线程组起名字. 线程数:指压力测试时候模拟几个用户测试接口. Ramp-Up:这里指几秒运行完上面的模拟用户数. 循环次数:指循环几次线程数. 总的理解下:上面的意思是2秒内模拟5个用户请求API,循环2次. 二.添加HTTP 在线程组上右击-->添加-->Sampler-->HTTP请求 在java代码中

单台压测机通常会遇到客户端瓶颈,受制于客户机的性能.可能由于网络带宽,CPU,内存的限制不能给到服务器足够的压力,这个时候你就需要用到分布式方案来解决客户机的瓶颈,压测的结果也会更加接近于真实情况. jdk和jmeter的下载和安装就不说了 jmeter 分布式压测原理: 分布式压测分为两块: 控制器(controller)和代理(agent) controller 负责把脚本分发给 agent执行. agent 负责执行脚本,产生对服务器的实际压力,agent 不需要运行 jmeter,运行 

一.压测 压测衡量一个系统的好坏:1.tps每秒钟处理的事物数,2.qps响应时间 添加聚合报告,更改线程组,运行接口请求 **添加压力机 1.首先确保都在同一网段 2.其他电脑要先启动jmeter-sever 3.修改你的jmeter配置文件,在remote_hosts里面加上压力机的ip和端口号即可(添加完要重启jmeter)        remote_hosts=localhost:1099,192.168.3.218:10994.启动的时候要用远程全部启动        ps:如果脚本

jmeter压测参数设定 一.基本公式 线程数 = QPS * time: 注:QPS--每秒完成请求的个数:time--每个请求响应完成平均需要时间: 故QPS * time就是所有请求完成响应所需要的总时间,如果需要在一秒完成所有请求的响应,所以线程数需要等于总时间值 二.参数值设定 以下情况前提:所有线程数完成时间设置为1秒 1.若QPS有预期值, 设置定时器Throughput的值(与QPS接近),线程数随机设置一个比较小的值,开始启动压测,观察error比例(如果很小,符合要求,否则需

概述 本文我们将介绍如何使用JMeter+InfluxDB+Grafana打造压测可视化实时监控. 引言 我们很多时候在使用JMeter做性能测试,我们很难及时察看压测过程中应用的性能状况,总是需要等到测试完成后去看Report,如果是长时间压测,比如压测1~2天,那就更烦人了. 压测的时候,我们实时通过监听器 GenerateSummaryResults汇总输出,可以看到如下内容 GenerateSummaryResults汇总展示了压测中需要关注的大量信息,其中包括:Avg (Average

1. 背景 昨天看到一段brpc中的压测代码rpc_press, 看着不错.整理一下. 发压工具的难点不是发送请求,而是要注意下面的2点: 保证能发出足够的qps,比如上万qps 控制发送合理的qps,比如控制为5qps,不可以大量发压 2. brpc 中的是关键实现 2.1 如何确保发送足够qps rpc_press 采用多线程发送. 对于上万qps,多线程来分摊,每个线程发送qps控制在一定范围内. 2.2 如何控制合理qps 这是难点,线程如何控制发送qps. 看下面公式,1000000u