介绍 本篇博客,旨在记录学习的要点,所以格式随意, 方便本人日后自考和回忆,有兴趣的朋友可以评论讨论. 原文地址:https://www.cnblogs.com/clockq/p/10539974.html 一. 性能测试基础 1.1 性能测试时什么? ==性能测试时通过自动化的测试工具模拟多种正常.峰值.以及异常负载条件,以此来对系统的各项性能指标进行评测.== 性能测试 = 负载测试 + 压力测试 通过负载测试,确定在各种工作负载下系统的性能,目的是测试系统的负载逐渐增加的情况下,系统的各项

转载:http://langgufu.iteye.com/blog/1974211 Problem Description:1.每个表的结构及主键索引情况2.每个表的count(*)记录是多少3.对于创建索引的列,索引的类型是什么?count(distinct indexcol)的值是多少?4.最后一次对表进行分析是在什么时间,分析后,是否又对相关表做过大的操作5.索引最后一次rebuild,是在什么时间,此后对表的操作类型又是什么状况?索引中浪费的空间是多少?6.这些表的存储情况,表的存储参数

前言 Gatling Gatling是一款功能强大的负载测试工具,它为易于使用,高可维护性和高性能而设计. 开箱即用,Gatling由于对HTTP协议的出色支持,使其成为负载测试任何HTTP服务器的首选工具.由于核心引擎实际上是协议不可知的,因此完全可以实现对其他协议的支持.例如,Gatling目前还提供JMS支持. 代码自定义并且场景资源有效是Gatling的两个基础.并且拥有富有表现力的DSL,自我解释的场景,易于维护,可以保存在版本控制系统中的优点. 只要底层协议(如HTTP)可以以非阻塞

主要步骤: 1. 利用springboot编写了一个简单的服务jdktest 2.将jdktest利用docker在虚拟机中启动 3.创建一个scala工程,利用gatling提供的DSL编写性能脚本 4.执行并查看报告 1.编写jdktest服务 接口名称:/common/check 参数:一个User对象 格式: json 响应: 年龄小于等于30,结果:{"code":200,"msg":"success","data"

在开始菜单中找到Visual Studio 2013 >> Visual Studio Tools 选择86或64版本的VC命令提示符环境,我用的 VS2013 x86 Native Tools Command Prompt 这样应该就会配置好VC编译器的Path,环境变量中又有nvcc(cuda的c编译器)的Path 然后输入 nvcc cudaFileName.cu -o outFileName 这种格式,比如 nvcc hello.cu -o hello 就会编译hello.cu文件,生

Gatling作为次时代的性能测试工具,由于其API简洁明了.性能出众,越来越受欢迎.但是运行Gatling脚本却有诸多不便,其提供的默认方式不是很方便.考虑到Gatling脚本本质上是Scala类,运行的时候还是使用的是java虚拟机,我们可以将其脚本的运行与Gradle结合起来.这样子就可以通过Gradle来运行Gatling脚本了. 废话少说,接下来就讲述下如何来进行配置. 创建一个标准的maven结构的工程目录,如下图所示. conf目录存放Gatling的基本配置文件. Gatling

LoadRunner 思考时间与事务响应时间的区别与关系   思考时间lr_think_time 就是一个事务要开始时思考的时间;比如 你要点击一个 登录按钮 我们都要点击这个按钮要先思考下 就是人为脑袋思维的延迟,还有手指点击鼠标的这个动作的时间 一般是1-5秒,这就是思考时间,性能测试模拟思考时间就是模拟真实人为动作的方式来做压力测试.一般在脚本中思考时间是这样写比较合理,在一个事务的结束点另一个事务的起始点,两者中间定义思考时间.lr_end_transaction("登录",

连接时间: curl -s -o /dev/null -w "%{time_connect}\n" http://www.joinpay.com 传输时间: curl -s -o /dev/null -w "%{time_starttransfer}\n" http://www.joinpay.com 总时间:curl -s -o /dev/null -w "%{time_total}\n" http://www.joinpay.com curl

QPS:每秒查询率(Query Per Second) ,每秒的响应请求数,也即是最大吞吐能力.QPS = req/sec = 请求数/秒QPS统计方式 [一般使用 http_load 进行统计]QPS = 总请求数 / ( 进程总数 * 请求时间 )QPS: 单个进程每秒请求服务器的成功次数峰值QPS:原理:每天80%的访问集中在20%的时间里,这20%时间叫做峰值时间公式:( 总PV数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS)PV:访问量即Page

实现起来很简单,一个Filter就可以搞定!!! /// <summary> /// 监控接口执行时间 /// </summary> public class TimingActionFilter : ActionFilterAttribute { private static readonly Logger logger = LogManager.GetCurrentClassLogger(); private const string Key = "__action_

新一代服务器性能测试工具Gatlinghttp://automationqa.com/forum.php?mod=viewthread&tid=2898&fromuid=2

1. 响应时间 事务是指用户在客户端做一种或多种业务所需要的操作集,通过事务函数可以标记完成该业务所需要的操作内容:另一方面事务可以用来统计用户操作的响应时间,事务响应时间是通过记录用户请求的开始时间和服务器返回内容到客户端时间的差值来计算用户操作响应时间的,如图1所示. 图1  事务响应时间计算方式 这里的响应时间不包含客户端GUI时间(例如浏览器解释页面所消耗的时间). 前面说响应时间是用户请求发出和服务器返回之间的时间差,那么得到这个时间就够了吗? 例如:现在有一场跑步比赛.当比赛完成后,

高并发应用中客户端等待.响应时间的推算,及RT/QPS概念辨析 对于一个网站,已知服务端的服务线程数和处理单个请求所需的时间时,该如何算出高并发时用户从点击链接到收到响应的时间?注意这个时间并不等于服务端处理单个请求的时间,因为高并发时,很多用户请求需要排队等待,你要把这个额外的等待时间算进去. 这个问题很重要,因为它的结果直接影响你的网站的用户体验.这篇文章就是来帮你算这个时间的.你可以使用本文附带的程序来算,也可以通过本文提炼出的公式来算. 另外还有一个问题:所谓RT(响应时间)和QPS,究

场景里的响应时间截图如下所示: 结果里的响应时间截图如下所示:

Jenkins的功能强大,在于它的插件式框架,能扩展功能,自动化当中,很容易想到的是对提交的新代码做测试,这里gatling主要是负责压力测试,也就是所谓的性能.关于gatling,可以参考我前面的博文. 在jenkins下,首先要安装gatling的插件,可以直接在Jenkins>Manage Jenkins>Manage Plugins>Available下点击安装,也可以在Advance里面通过上传安装.由于我这里两个浏览器设置的代理不同,在测试jenkins的浏览器中不能直接点击

[原创博文,转载请声明出处] 基于上一篇博文介绍如何源码编译创建自己的gatling可执行工具,今天介绍一下如何基于gatling做性能测试! 由于gatling的测试例脚本是基于scala写的,所以,测试的case脚本当然是一个scala文件了.gatling的测试脚本是用scala写的遵循DSL模型的可读性和维护性极强的脚本.由于DSL重在声明做什么,而不像一般的命令式的编程语言写一堆指令表述怎么做,所以DSL的声明式编程更加侧重在做什么上下功夫,给人一种类似自然语言的程序,但是它比自然语言

其实,这个对于不是很熟系sbt的人来说,或者对scala语言没有什么了解的人,接触Gatling这个开源的性能测试框架,还是有些茫然的. 因为GitHub上提供的Gatling (最新版本:2.2.0 snapshot)是源码,而且,完整的Gatling被拆分为Gatling(Core,相当于测试引擎吧)和Gatling-highchats(主要是用来生成测试报告)两部分.不知到为何要拆分为两部分,也许是因为Gatling-highchats部分引用了特殊license的软件插件(HighCha

本次性能测试的需求中提到测试的目的是“了解博客的首页在负载达到20 QPS时的响应时间”,因此需要控制向博客首页发送请求的负载为20QPS. 一种可行的方法是逐步调整测试计划中的线程计算的数量以及为取样器(Sampler)添加定时器(Timer),以使HTTP取样器发出的请求的QPS保持在20个左右.但这种方法耗时耗力,需要经过多次尝试才能达到:另一方法,完全通过设置定时器来控制QPS,一旦取样器的响应时间发生改变(网络环境发生改变),就需要重新调整定时器的等待时间. Jmeter提供了一个非常

转载:http://ningandjiao.iteye.com/blog/2004579 Gatling一直是久闻其名但是未得机会运用,正好最近有需求做性能测试,于是趁此机会熟悉了一下,可以说,这是目前最合我胃口的性能测试工具.其主要有以下特点: 1. 绿色软件,即下即用. 2. DSL脚本描述测试场景,高端大气,易读易维护 3. 测试结果报表很漂亮,可读性高. 4. 使用Scala的actors和异步IO,资源消耗小,且运行稳定. 最后提一下,其还提供了一个Recorder可以录制测试场景自动

1. checks check是Gatling非常重要的一个特性,用来判断是场景否真的执行成功了   .exec(http("request_1")       .get("/")       .headers(headers_1)       .check(status.is(302)) // 我们期望返回的status是302,所以check   )   或者 .check(regex("""<td class="n