master和slave机要在同一网段内,才能做分布式(Jmeter要配环境变量,这样不用手动起server) 分布式不成功,解决方案: 1.master端和slave端要ping通 2.ping通后,telnet ip port (Linux端),看一下1099端口是否被占用 3.防火墙 4.jmeter的log,如果请求发过去,但是没有返回结果,看看网段的问题 主要步骤: master端修改: 1.修改remote_hosts=ip:port:改成要启动的Linux机的ip以及端口 slav

jmeter什么要做分布式部署? jmeter是运行在JVM虚拟机上的,当模拟大量并发时,对运行机器的性能/网络负载会很大. 此时就需要使用jmeter的分布式部署功能,实现多台被控机器同时并发访问被测系统.   原理图:   准备工作: 1.在所有机器上,安装相同版本的jmeter和JDK. 2.所有机器连接同一个网络. 3.把所有机器的防火墙关闭,否则很可能会连接失败.   步骤1: 修改master控制端: 1.修改master控制端的jmeter的bin目录下的jmeter.proper

1.都可以实现分布式负载,相对来说loadrunner更强大一些 2.都支持在windows和linux环境的负载生成器,控制台方面,jmeter跨平台,而loadrunner不是 3.loadrunner可以指定每个负载生成器运行不同数量的并发用户,而目前jmeter不行 4.jmeter中测试计划之外的数据文件不会一起发送到负载生成器,而loadrunner中的文件可以通过选择纳入loadrunner的管理而一起发送到远端

当然,java环境.jmeter安装我这里就不说了. 使用1个controller(imac电脑),2个agent(Windows7 系统) 一.agent配置(Windows7系统) 1.电脑环境变量中,添加环境变量:JMETER_HOME=D:\apache-jmeter-2.13,此处为你Jmeter的路径 2.ipconfig查看当前电脑的ip 3.打开jmeter目录下\bin目录下的jmeter.properties,修改两个地方: (1)remote_hosts=127.0.0.1

Apollo 简介 Apollo(阿波罗)是携程框架部门研发的分布式配置中心,能够集中化管理应用不同环境.不同集群的配置,配置修改后能够实时推送到应用端,并且具备规范的权限.流程治理等特性,适用于微服务配置管理场景. 服务端基于Spring Boot和Spring Cloud开发,打包后可以直接运行,不需要额外安装Tomcat等应用容器. Java客户端不依赖任何框架,能够运行于所有Java运行时环境,同时对Spring/Spring Boot环境也有较好的支持. .Net客户端不依赖任何框架,

当单机没有足够能力来模拟较重的负载,可以使用jmeter分布式测试功能, 通过一个Jmeter控制台来远程控制多个Jmeter引擎完成测试. 每个线程均独立运行测试计划.因此,线程组常用来模拟并发用户访问.假如客户机没有足够的能力来模拟较重的负载,可以使用Jmeter的分布式测试功能来通过一个Jmeter控制台来远程控制多个Jmeter引擎完成测试. Jmeter分布式需要2台+(含2台)的测试机, 其中一台作为控制机Controller, 另外N台作为远程服务机(Slave) 手上有两台机器

在使用Jmeter进行性能测试时,因受单机电脑的配置限制,可能无法支持较大数量的并发,此时就需要使用Jmeter提供的分布式测试的功能. jmeter分布式测试的执行原理是选择一台作为调度机,其他机器作为执行机,在执行时调度机即将脚本发送到每一台执行机上,执行机在得到脚本后开始执行,执行机在执行的时候不用启动GUI,使用的是命令行执行模式.在执行完成后,执行机会将执行结果返回给调度机,调度机收集所有的执行机返回信息并汇总生成测试报告. 具体部署步骤如下: 1.执行机部署 1)在执行机上安装Jme

MongoDB是最易用的NoSQL,比较适合取代MySQL做一些存储,不过不是强一致性的.本文介绍一下MongoDB各种部署方式,并分享一些感受.前两部分“单机部署”和“主从部署”是“分片部署”的基础. MongoDB单机部署启动下载来的MongoDB包的bin目录下的mongod.exe即可打开MongoDB服务,可以添加的基本配置是: ./mongod.exe --dbpath ~/db/data --port 127.0.0.1:10000 --logpath ~/db/log默认的端口是

让TensorFlow飞一会儿 面对大型的深度神经网络训练工程,训练的时间非常重要.训练的时间长短依赖于计算处理器也就是GPU,然而单个GPU的计算能力有限,利用多个GPU进行分布式部署,同时完成一个训练任务是一个很好的办法.对于caffe来说,由于NCCL的存在,可以直接在slover中指定使用的GPU.然而对于Tensorflow,虽然Contrib库中有NCCL,但是我并没有找到相关的例子,所以,还是靠双手成就梦想. 原理简介 TensorFlow支持指定相应的设备来完成相应的操作,所以如

分布式部署:坑,大坑~ 超级坑~~~~ 在这里坑了2天,整整2天.其它略过不表下面只写经验: 在linux下,centos7系统   1主 14执行机. jmeter版本 5.2.1  所有机器在同一个内网. 分布式部署时需要修改的配置: 1,执行机: 在官方下载原始zip包后,修改 bin 目录下: jmeter.properties 中 文件参数  [ server.rmi.ssl.disable=true] 关闭SSL验证 jmeter-server 文件中 [RMI_HOST_DEF=-

部署 1.分布式配置 Master机Jmeter安装目录下/bin/jmeter.properties remote_hosts修改为slave压力机的IP 如 remote_hosts=10.0.4.18:1099,10.0.4.49:1099,10.0.4.42:1099,10.0.4.21:1099,10.0.4.7:1099 2.启动jmeter服务 查看是否已启动jmeter服务 ps -ef|grep jmeter-server 若有命令的服务,就代表已启动 若未启动服务 全部机器下

本文借鉴http://www.cnblogs.com/gossip/p/5977489.html,在此基础上进行了完善,使之成为一个完整版的伪分布式部署说明,在此记录一下! 一.本文目的         介绍如何在同一台虚拟机上搭建高可用的Activemq服务,集群数量包含3个Activemq,当Activemq可用数>=2时,整个集群可用.         本文Activemq的集群数量为3个,分别命名为mq1,mq2,mq3   二.概念介绍 1.伪集群       集群搭建在同一台虚拟机上

G.系列导航 [G]开源的分布式部署解决方案 - 预告篇 [G]开源的分布式部署解决方案(一) - 开篇 [G]开源的分布式部署解决方案(二) - 好项目是从烂项目基础上重构出来的 [G]开源的分布式部署解决方案(三) - 一期规划定稿与初步剖析 抱歉 首先我先说声抱歉,因为上一篇结尾预告第三篇本该是“部署项目管理”,那为什么变成本篇呢? 请容我解释一下,在预告篇到现在为止,经常会有人问我这个项目到底是干什么的.或许之前写的比较粗糙.那我相信目前定稿后的功能概览图应该会给大家一个比较清晰的认识.

G.系列导航 [G]开源的分布式部署解决方案 - 导航 已知问题 导航没有联动 因为权限只是做了基础的登录校验,考虑到后面导航要跟权限关联上暂时是写死的. 只有部分界面使用了Vue.js 因为刚开始没有太多js操作,想着用Razor更顺手更快,到后面做部署界面对前端操作较多,不只是各网页元素的信息同步还涉及到一些公用前端功能点抽取就选择了Vue.JS. 左边导航的Search无效 也是希望与权限关联上,支持搜索各个级别的页面,快速定位,暂时未实现. 设置部署流程的勾无效 目前不管是否勾选,会根据

G.系列导航 [G]开源的分布式部署解决方案 - 导航 微软官方部署方式 右键项目->发布 这个大家应该再熟悉不过,在部署前有个预览界面可以看本次更新到底更新哪些文件. 既然它可以预览部署结果,那其实它部署也不会完全覆盖,而是采取部分覆盖的方式,并提供了增.删.改的实际数量. 这都要依赖一个叫做 Web Deploy 的项目. 传送门 当然,web deploy功能绝不仅仅如此,包括打包.备份.还原.更新数据库等. 在此不多做普及,提到了它的优点,自然要支持它.所以本项目支持原始+Web Dep

版本:http://apache.fayea.com/zookeeper/zookeeper-3.4.8/环境:debian 7/8说明:最低配置3台步骤:1.下载zookeeper-3.4.8并解压缩到合适的位置(本文地址为:/var/local/)2.配置zookeeper-3.4.82.1单机伪分布式部署注意:部署在同一台电脑时,特别注意不能共用相同的端口号,包括clientPort,server.1-3的端口号(1)zookeeper-3.4.8-1位置:/var/local/zooke

jmeter进行接口性能测试,占用内存较大,在模拟千万计并发用户时,使用分布式部署进行分压测试. 操作步骤:选择一台机器作为调度机,其他机器作为执行机 一.jmeter分布式部署 前提条件:A.执行机和调度机之间可以互相ping通:B.执行机上要有jmeter且运行jmeter-server(Windows电脑是 jmeter-server.bat,linux/mac是  jmeter-server) C.如果有参数化文件,其他的电脑上放一份,参数化文件放在jmeter的bin目录下就可以不用写

让TensorFlow们飞一会儿 前一篇文章说过了TensorFlow单机多卡情况下的分布式部署,毕竟,一台机器势单力薄,想叫兄弟们一起来算神经网络怎么办?我们这次来介绍一下多机多卡的分布式部署. 其实多机多卡分布式部署在我看来相较于单机多卡分布式更容易一些,因为一台机器下需要考虑我需要把给每个device分配哪些操作,这个过程很繁琐.多台机器虽然看起来更繁琐,然而我们可以把每一台机器看作是一个单卡的机器,并且谷歌爸爸已经把相对复杂的函数都给封装好了,我们直接拿来用就行.为什么这么说呢?我们首先

chaincode 的开发 作者在hyperledger fabric 1.0.5 分布式部署 (三)中向读者介绍了如何开发fabric 的chaincode,那么实际上chaincode 还有其他的接口,详细的可以参考 /opt/gopath/src/github.com/hyperledger/fabric/core/chaincode/shim/interfaces.go 接口文件. 另外,用户可以也可以认真学习fabric自带的example 例子 examples/chaincode/

环境:2台 ubuntu 16.04 角色列表 角色 IP地址 宿主端口 docker端口  peer0.org1.example.com  47.93.249.250  7051  7051  peer1.org1.example.com  47.93.249.250  7051  8051  peer0.org2.example.com  47.93.249.250  7051  9051  peer1.org2.example.com  47.93.249.250  7051  10051

想了解相关区块链开发,技术提问,请加QQ群:538327407 前提概要 前面几章,我们通过单机部署,在单台服务器上搭建四个节点,完成Fisco Bcos 底层搭建,并完成相关合约开发.sdk 开发. 本次,我们将通过多态服务器的形式,多机构.多节点分布式部署. 备注:本文以下采用一键部署方式,但是想要了解分布式部署等原理的,还是要了解深层次的每个细节,详细情况请看以下官方 https://fisco-bcos-documentation.readthedocs.io/zh_CN/latest/