1.添加断言(检查点) 在需要压测的接口下添加--断言--响应断言,取接口响应中包含有的数据即可 检查点HTTP请求-->断言-->响应断言1.名称.注释2.Apply to//作用于哪里(1)主请求和子请求(2)主请求(3)子请求(4)用户使用的变量名3.要测试的响应字段(1)响应文本//以文本的形式(2)响应代码//200(3)响应信息//OK(4)响应头(5)请求头(6)URL样本//断言url里面(7)Document(text)//Document模式(8)忽略状态//不管状态码是多

吞吐量控制器 场景: 假如有两个业务分别是A, B在同一线程组内有10并发, 7个做A业务, 3个做B业务,吞吐量控制器比较推荐使用. 添加吞吐量控制器 ​ 用法1: Percent Executions 在一个线程组内分别建立两个吞吐量控制器, 分别放业务A和业务B 吞吐量控制器采用percent Executions 百分比控制, Throughput设为80 ​ 同时添加业务百度搜索 表示此吞吐量控制器按线程组线程总数的80% 第二个吞吐量控制器同样选择百分比控制 ​ 同时添加业务csdn

package tech.codestory.zookeeper.aalvcai.ConcurrentHashMapLock; import lombok.AllArgsConstructor; import lombok.Getter; import lombok.Setter; import org.redisson.Redisson; import org.redisson.api.RBucket; import org.redisson.api.RLock; import org.red

排查:Primary上的修改无法在Secondary体现 客户端进程在primary上修改成功,但是在Secondary上却无法看到修改结果.这个case假设你的可用性组有同步的健康问题.很多情况下这个情况会在几分钟之后自动解决. 如果几分之后依然看不到,那么可能在同步的工作流上有瓶颈问题.这个瓶颈会因为是不是同步提交的而不同. Commit Mode Possible Bottleneck Explanation Synchronous Commit Primary上长运行事务 seconda

问题原因找到了,那就好办了. 找到阿里云技术人员,让他们强行给我们上架了一个共享代理模式的Redis. 并重新进行压力测试. 哦豁~ 开心,压力测试顺利,异常率大大降低实际为: 数据库DBA反馈,数据库收到很多请求处理,数据库开始正常工作.(之前都是,数据库连接满,但活跃连接只有1到5个). 数据库连接数在50到100之间波动,且基本都是活跃连接. NGINX和php那边都工作正常,服务器cpu压力下降.各项功能都平稳. 然后开始真真正正进行模拟生产用户数据压力测试: 生产环境数据如下: 高峰时

原文:https://blog.csdn.net/macwhirr123/article/details/77199057 出现原因:TCP/IP连接数不够或TIME_WAIT中存在很多链接,导致吞吐量低. 解决办法:1.打开注册表:regedit2.HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\ Services\TCPIP\Parameters3.新建 DWORD值,name:TCPTimedWaitDelay,value:30(十进制) –> 设置

Linux就这个范儿 第15章 七种武器  linux 同步IO: sync.fsync与fdatasync   Linux中的内存大页面huge page/large page  David Cutler  Linux读写内存数据的三种方式 台湾作家林清玄在接受记者采访的时候,如此评价自己30多年写作生涯:“第一个十年我才华横溢,‘贼光闪现’,令周边黯然失色:第二个十年,我终于‘宝光现形’,不再去抢风头,反而与身边的美丽相得益彰:进入第三个十年,繁华落尽见真醇,我进入了‘醇光初现’的阶段,真正

转自:https://www.jianshu.com/p/ba7fa25d3590 C10K问题由来 随着互联网的普及,应用的用户群体几何倍增长,此时服务器性能问题就出现.最初的服务器是基于进程/线程模型.新到来一个TCP连接,就需要分配一个进程.假如有C10K,就需要创建1W个进程,可想而知单机是无法承受的.那么如何突破单机性能是高性能网络编程必须要面对的问题,进而这些局限和问题就统称为C10K问题,最早是由Dan Kegel进行归纳和总结的,并且他也系统的分析和提出解决方案. C10K问题的

一.并发 Unable to create new native thread …… 问题1:Java中创建一个线程消耗多少内存? 每个线程有独自的栈内存,共享堆内存 问题2:一台机器可以创建多少线程? CPU,内存,操作系统,JVM,应用服务器 我们编写一段示例代码,来验证下线程池与非线程池的区别: //线程池和非线程池的区别 public class ThreadPool { ;//100,1000,10000 ); , //corePoolSize线程池中核心线程数 , , TimeUni

https://blog.csdn.net/ThinkWon/article/details/102744033 文章目录授人以鱼不如授人以渔目的服务器资源Tomcat配置优化Linux环境安装运行Tomcat8AJP连接执行器(线程池)3种运行模式部署测试用的web项目查看服务器信息部署web应用使用Apache JMeter进行性能测试下载安装修改语言创建接口的测试用例启动与进行接口测试查看测试报告调整Tomcat参数进行优化禁用AJP连接设置线程池最大线程数为150,初始为4最大线程数为5

一.RocketMQ介绍         1.相关术语名词 1.  NameSrv:是一个几乎无状态节点,可集群部署,节点之间无任何信息同步. 2.  Broker:分为Master与Slave,一个Master可以对应多个Slave,但是一个Slave只能对应一个Master,BrokerId为0表示Master,Master与Slave的对应关系通过指定相同的BrokerName,不同的BrokerId来定义,BrokerId为0表示Master,非0表示Slave.Master也可以部署多

点赞再看,养成习惯,微信搜索[三太子敖丙]关注这个互联网苟且偷生的工具人. 本文 GitHub https://github.com/JavaFamily 已收录,有一线大厂面试完整考点.资料以及我的系列文章. 前言 前段时间敖丙不是在复习嘛,很多小伙伴也想要我的复习路线,以及我自己笔记里面的一些知识点,好了,丙丙花了一个月的时间,整整一个月啊,给大家整理出来了. 一上来我就放个大招好吧,我的复习脑图,可以说是全得不行,为了防止被盗图,我加了水印哈. 这期看下去你会发现很硬核,而且我会持续更新,

系列文章 .Net微服务实战之技术选型篇 .Net微服务实战之技术架构分层篇 .Net微服务实战之DevOps篇 .Net微服务实战之负载均衡(上) .Net微服务实战之CI/CD .Net微服务实战之Kubernetes的搭建与使用 .Net微服务实战之负载均衡(下) 相关源码:https://github.com/SkyChenSky/Sikiro 前言 不少小伙伴看了我的博客的后跟我探讨问题时都离不开数据一致性.数据关联.数据重复创建的问题,只要大家做的分布式系统无论是否微服务化,或多或少

之前介绍了Sentinel相关的文章,小伙伴在生产实践中不知道有没有这个疑问?我们的Sentinel控制台监控的数据只能看最近5分钟的,如图 那么就导致历史数据是查看不了的,那肯定是不行的,在生产环境中我们最起码能够看到最近几天甚至几个月的监控数据,方便我们排查出哪些时间段/哪些天,哪些接口会到达什么样的QPS:方便我们对整体系统的QPS.以及异常情况有基本的了解. 如果要做到这些,就需要做到对这些数据进行持久化,而不能只保存在内存中.那我们今天就来介绍一下怎么改造Sentinel控制台,可以达

文章转载自:https://mp.weixin.qq.com/s/8nWV5b8bJyTLqSv62JdcAw 第一篇:Elasticsearch 磁盘使用率超过警戒水位线 从磁盘常见错误说下去 当客户端向 Elasticsearch 写入文档时候报错: cluster_block_exception [FORBIDDEN/12/index read-only / allow delete (api)]; 在 elasticsearch 的日志文件中报错如下: flood stage disk

前言 说到IO模型,都会牵扯到同步.异步.阻塞.非阻塞这几个词.从词的表面上看,很多人都觉得很容易理解.但是细细一想,却总会发现有点摸不着头脑.自己也曾被这几个词弄的迷迷糊糊的,每次看相关资料弄明白了,然后很快又给搞混了.经历过这么几次之后,发现这东西必须得有所总结提炼才不至于再次混为一谈.尤其是最近看到好几篇讲这个的文章,很多都有谬误,很容易把本来就搞不清楚的人弄的更加迷糊. 最适合IO模型的例子应该是咱们平常生活中的去餐馆吃饭这个场景,下文就结合这个来讲解一下经典的几个IO模型.在此之前,先

1.概述 1.1.为什么要回收? 如果不进行垃圾回收,内存迟早都会被消耗空,因为我们在不断地分配内存空间而不进行回收.除非内存无限大,我们可以任性地分配而不回收,但是事实并非如此.所以,垃圾回收是必须的. 1.2.哪些内存需要进行垃圾回收? 对于虚拟机中线程私有的区域,如程序计数器.虚拟机栈.本地方法栈都不需要进行垃圾回收,因为它们是自动进行的,随着线程的消亡而消亡,不需要我们去回收,比如栈的栈帧结构,当进入一个方法时,就会产生一个栈帧,栈帧大小也可以借助类信息确定,然后栈帧入栈,执行方法体,退

erlang 默认启动参数更多的是针对电信平台实时特性,简单调整参数能很大程度降低CPU消耗,提高处理能力. 1. 关闭spin_wait 设置参数:+sbwt none 我上一篇文章提到:erlang 调度器CPU利用率低排查,关闭spin_wait 可能增加了调度器需要唤醒延时. 关闭后CPU 基本能够简单30%以上,且几乎没有任何副作用,调度器唤醒微妙级,延时可忽略. 2. 调度器唤醒策略 默认设置:+swt medium 默认设置下,长时间运行后部分node运行进入一种非正常状态,如:不

传统的同步阻塞式I/O编程 基于NIO的非阻塞编程 基于NIO2.0的异步非阻塞(AIO)编程 为什么要使用NIO编程 为什么选择Netty 第二章 NIO 入门 2.1 传统的BIO编程 2.1.1 BIO 通信模型图 2.1.2 同步阻塞式I/O创建的TimeServer源码分析 package com.phei.netty.bio; import java.io.IOException; import java.net.ServerSocket; import java.net.Socke

这里对wifi的802.11协议中比较常见的知识做一个基本的总结和整理,便于后续的学习.因为无线网络中涉及术语很多,并且许多协议都是用英文描述,所以有些地方翻译出来会有歧义,这种情况就直接英文来描述了. 主要内容: 一.基本概述 二.实践基础 三.一些原理 四.补充 五.其它 一.基本概述 ============================ 1.有线和无线网络 目前有线网络中最著名的是以太网(Ethenet),但是无线网络WLAN是一个很有前景的发展领域,虽然可能不会完全取代以太网,但是它

转自 :http://blog.chinaunix.net/uid-9525959-id-3326047.html WIFI基本知识整理 这里对wifi的802.11协议中比较常见的知识做一个基本的总结和整理,便于后续的学习.因为无线网络中涉及术语很多,并且许多协议都是用英文描述,所以有些地方翻译出来会有歧义,这种情况就直接英文来描述了. 主要内容: 一.基本概述 二.实践基础 三.一些原理 四.补充 五.其它 一.基本概述 ============================ 1.有线和无