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

quartz默认的线程数是10个,如果我们要修改这个线程数需要做一个配置文件,在配置文件内修改线程. 一共需要2个操作: 1.找到quartz的XML配置文件,设置加载配置文件(配置文件存放在webapp项目下的资源文件内即可) <bean id="****" class="org.springframework.scheduling.quartz.SchedulerFactoryBean"> <property name="trigge

1 查看当前用户的线程 ulimit -a 2 修改配置文件 vi /etc/security/limits.d/90-nproc.conf 3 改完即可生效 4 修改可打开的最大文件数 vi  /etc/security/limits.conf 在文件的最后添加: 5 查看最大open files 这个参数root账户默认是65535,其他账户则是1024,如果在linux下打开文件数太多可能会出现异常  java.net.SocketException: 打开的文件过多 这个时候就要从两个方

start.sh #!/bin/bash password="111111" username="test" if [ $# == 1 ] then username=$1 elif [ $# == 2 ] then username=$1 password=$2 else echo "USAGE:$0 USERNAME" echo "USAGE:$0 USERNAME PASSWORD" exit 1 fi echo &qu

去年看过一篇<ThreadPoolExecutor详解>大致讲了ThreadPoolExecutor内部的代码实现. 总结一下,主要有以下四点: 当有任务提交的时候,会创建核心线程去执行任务(即使有核心线程空闲仍会创建):当核心线程数达到corePoolSize时,后续提交的都会进BlockingQueue中排队:当BlockingQueue满了(offer失败),就会创建临时线程(临时线程空闲超过一定时间后,会被销毁):当线程总数达到maximumPoolSize时,后续提交的任务都会被Re

什么是最佳线程数? 为满足更多用户访问需求,可以调整Tomcat线程数,但是不能太大,否则导致线程切换开销,随着用户递增(线程数也随之调整),系统QPS逐渐增加,当用户量达到某个值,QPS并不会增加,或者增加不明显,同时请求的响应时间却大幅增加.这个阀值认为是最佳线程数. 怎么计算最佳线程数? (1)通过用户慢慢递增进行压测,观察QPS,响应时间 (2)通过公式计算:服务器端最佳线程数量=((线程等待时间+线程cpu时间)/线程cpu时间) * cpu数量 Windows最大线程数: 在32位系

Linux最大线程数限制及当前线程数查询 最大线程数计算方式: n = total_memory/128k; Linux用户线程数限制而导致的程序异常为 java.lang.OutOfMemoryError:unable to create new native thread 查询系统支持的最大进程数与线程数,一般会很大,相当于理论值 /proc/sys/kernel/pid_max /proc/sys/kernel/threads-max 系统限制某用户下最多可以运行多少进程或线程 当前用户可

摘自 http://blog.csdn.net/xyls12345/article/details/26482387 JVM最大线程数 (2012-07-04 23:20:15) 转载▼ 标签: jvm 最大线程数 it 分类: java分布式总结 摘自:http://sesame.iteye.com/blog/622670 工作中碰到过这个问题好几次了,觉得有必要总结一下,所以有了这篇文章,这篇文章分为三个部分:认识问题.分析问题.解决问题. 一.认识问题: 首先我们通过下面这个 测试程序 来

摘自:http://sesame.iteye.com/blog/622670 工作中碰到过这个问题好几次了,觉得有必要总结一下,所以有了这篇文章,这篇文章分为三个部分:认识问题.分析问题.解决问题. 一.认识问题: 首先我们通过下面这个 测试程序 来认识这个问题:运行的环境 (有必要说明一下,不同环境会有不同的结果):32位 Windows XP,Sun JDK 1.6.0_18, eclipse 3.4,测试程序: import java.util.concurrent.CountDownLa

一.为服务分配内存 1.一般如果服务所需的内存不一样,需要单独指定的话,我们是通过拷贝startWebLogic.sh文件,拷贝为startNode.sh(名字随意) 2.然后在startNode.sh中分配内存 MEM_ARGS="-Xms512m -Xmx1024m -XX:PermSize=128m -XX:MaxPermSize=256m" echo "JAVA Memory arguments: ${MEM_ARGS}" 3.最后在服务的启动脚本中指定去读

转微博,因为他也是转载  不知道原出处 一.认识问题: 首先我们通过下面这个 测试程序 来认识这个问题:运行的环境 (有必要说明一下,不同环境会有不同的结果):32位 Windows XP,Sun JDK 1.6.0_18, eclipse 3.4,测试程序 import java.util.concurrent.CountDownLatch; public class TestNativeOutOfMemoryError { public static void main(String[] a

摘自:http://sesame.iteye.com/blog/622670 工作中碰到过这个问题好几次了,觉得有必要总结一下,所以有了这篇文章,这篇文章分为三个部分:认识问题.分析问题.解决问题. 一.认识问题: 首先我们通过下面这个 测试程序 来认识这个问题:运行的环境 (有必要说明一下,不同环境会有不同的结果):32位 Windows XP,Sun JDK 1.6.0_18, eclipse 3.4,测试程序: Java代码 import java.util.concurrent.Coun

关于JMeter线程组中线程数,Ramp-Up Period,循环次数之间的设置概念 笔者是个刚刚踏入压力测试领域不到2个月的小菜,这里分享一下线程组中3个参数之间关系的个人见解,不喜请!喷!,望大家给出宝贵的想法. 假设: 线程数:n Ramp-Up Period:T (有人称之为启动时间,有人说是准备时长,看个人喜好) 循环次数:a 若每个循环运行时间是 t 当时间到 S = (T- T/n)时,最后一个线程启动,若要使所有线程同时运作,则需要在最后一个线程启动的时候第一个线程仍未关闭,为达

关于JMeter线程组中线程数,Ramp-Up Period,循环次数之间的设置概念 笔者是个刚刚踏入压力测试领域不到2个月的小菜,这里分享一下线程组中3个参数之间关系的个人见解,不喜请!喷!,望大家给出宝贵的想法. 假设: 线程数:n Ramp-Up Period:T (有人称之为启动时间,有人说是准备时长,看个人喜好) 循环次数:a 若每个循环运行时间是 t 当时间到 S = (T- T/n)时,最后一个线程启动,若要使所有线程同时运作,则需要在最后一个线程启动的时候第一个线程仍未关闭,为达

一个性能测试请求负载是基于一个线程组完成的.一个测试计划必须有一个线程组.测试计划添加线程组非常简单.在测试计划右键弹出下拉菜单(添加-->Threads(Users)--->线程组)中选择线程组即可. jmeter中 每个测试计划至少需要包含一个线程组,当然也可以在一个计划中创建多个线程组,那么多个线程组之间又会怎样的顺序执行(串行还是并行)?在测试计划下面多个线程是并行执行的,也就是说这些线程组是同时被初始化并同时执行线程组下的Sampler的. 线程组主要包含三个参数:线程数.准备时长(

背景 在做性能测试的时候,传统方式都是用并发虚拟用户数来衡量系统的性能(站在客户端视角),一般适用于一些网页站点例如首页.H5的压测:而RPS(Requests per second)模式主要是为了方便直接衡量系统的吞吐能力TPS(Transaction Per Second,每秒事务数)而设计的(站在服务端视角),按照被压测端需要达到TPS等量设置相应的RPS,应用场景主要是一些动态的接口API,例如登录.提交订单等等. VU(虚拟用户)和TPS之间也有其逻辑关系,具体请参见本文下方的说明.

1. 关于线程组参数 线程组:即一个线程组实例里面包括多个串行的请求或动作.一个线程组的从启动到结束的时间取决于你线程中的步骤数量. 线程数:即用户数,在Ramp-up时间内(包括循环),简单把线程数理解为并发数其实不是很准确,理解为同时在线用户数更好. Ramp-up 时间:决定多长时间启动所有线程,例上图所示如线程数是10,Ramp-up为5秒,那么每秒启动2个线程请求发出去. 循环次数:如上图循环次数为2,那么问题来了,第二次循环是什么时候开始的呢. 先说结论,第二次循环基础在第一次启动时

linux系统对线程数量有个最大限制,当达到系统限制的最大线程数时使用账号密码ssh到系统时是无法登陆的,会报Write failed: Broken pipe,或者是shell request faied on chanel 0.在root用户下切换到该用户也会报错,su clouder,提示:su:Failed to execute /bin/bash:资源暂时不可用 $ ulimit -u 1024 由此可以看出最大线程数为1024 修改最大线程数的配置 # vi /etc/securit

linux下普通用户最大允许使用线程数为1024: 但是并发量大时,该1024配置项远远不够满足我们的需要,我们可以修改/etc/security/limits.d/90-nproc.conf配置设置用户使用线程

文章目录 Dubbo服务启动依赖检查 Dubbo负载均衡策略 Dubbo线程模型(结合Linux线程数限制配置的实战分享) 实战经验分享( ** 属用性能调优**): Dubbo服务启动依赖检查 Dubbo 官方文档: 用户指南 >> 示例 >> 启动时检查 举个

转自:http://www.jianshu.com/p/8445645b3aff 引言 这段时间折腾了哈java web应用的压力测试,部署容器是tomcat 7.期间学到了蛮多散碎的知识点,及时梳理总结,构建良好且易理解的知识架构把它们组织起来,以备忘.对web应用开发者来说,我们很关心应用可同时处理的请求数,以及响应时间.应用本身和它运行在其中的web容器是两个很重要的影响因素.对tomcat来说,每一个进来的请求(request)都需要一个线程,直到该请求结束.如果同时进来的请求多于当前可