1.卡夫卡负载测试 在这个Apache Kafka教程中,我们将了解如何使用Apache JMeter,如何在Apache Kafka上执行Kafka负载测试.此外,这个Kafka负载测试教程教我们如何配置生产者和消费者,这意味着使用JMeter 开发Apache Kafka Consumer和Kafka Producer.最后,我们将看到在Jmeter中构建Kafka负载测试场景.然而,在Kafka负载测试之前,让我们学习Kafka的简要介绍,以便更好地理解其他工作. 使用JMeter进行Ap

一.测试目的 本次性能测试在正式环境下单台服务器上Kafka处理MQ消息能力进行压力测试.测试包括对Kafka写入MQ消息和消费MQ消息进行压力测试,根据10w.100w和1000w级别的消息处理结果,评估Kafka的处理性能是否满足项目需求.(该项目期望Kafka能够处理上亿级别的MQ消息) 二.测试范围及方法 2.1 测试范围概述 测试使用Kafka自带的测试脚本,通过命令对Kafka发起写入MQ消息和Kafka消费MQ消息的请求.模拟不同数量级的MQ消息写入和MQ消息消费场景,根据Kafk

@ 目录 Kafka压测 Kafka Producer(生产)压力测试 Kafka Consumer(消费)压力测试 计算Kafka分区数 Kafka机器数量计算 Kafka压测 用Kafka官方自带的脚本,对Kafka进行压测.Kafka压测时,可以查看到哪个地方出现了瓶颈==(CPU,内存,网络IO).一般都是网络IO达到瓶颈. == 使用下面两个kafka自带的脚本 kafka-consumer-perf-test.sh kafka-producer-perf-test.sh Kafka

转自:http://blog.csdn.net/stark_summer/article/details/50203133 上一篇文章介绍了Kafka在设计上是如何来保证高时效.大吞吐量的,主要的内容集中在底层原理和架构上,属于理论知识范畴.这次我们站在应用和运维的角度,聊一聊集群到位后要怎么才能最好的配置参数和进行测试性能.Kafka的配置详尽且复杂,想要进行全面的性能调优需要掌握大量信息,我也只是通过工作中的一些实战经验来筛选出对集群性能影响最大的几个要点,接下来要阐述的观点也仅限于我所描述

一.需求 需要做实时数据接入的接口.数据最终要写入库,要做到高并发,数据的完整,不丢失数据. 二.技术选型 1.因为只是做简单的接口,不需要复杂功能,所以决定用flask这个简单的python框架(因为做运维的作者只会python所以只能在python框架里找): 2.要做到数据的实时性,考虑到数据落地入库可能io会延时比较大,所以决定数据通过接口先写入消息队列中间件kafka (为什么用kafka因为kafka数据是顺序写文件,效率还可以,主要是的写入文件可以保证自定义时间内的数据不丢失:ka

一. 压力测试场景设置 一般我们在做压力测试的时候,分单场景和混合场景,单场景也就是咱们压测单个接口的时候,多场景也就是有业务流程的情况下,比如说一个购物流程,那么这样的场景就是混合场景,就是有多个接口一起来做操作. 1.单场景,一个请求就可以了 2.混合场景,多个请求 3.压测时间,一般场景都是运行10-15分钟,如果是做疲劳测试的话,可以压一天或者一周,根据具体的情况来定 二. 压力测试数据准备 在做压测的时候,数据量少和数据量大的情况下,测试的结果是不一样的,所以,我们在设计场景的时候是要

1.官网下载安装包,地址:http://jmeter.apache.org/download_jmeter. 2.下载得到解压包,双击解压. 3.点击/bin目录下面的jmeter.bat 启动软件 4.开始压力测试: (1)右键,添加一个Thread Group (2)添加完成后,设置线程个数,和循环次数 (3)再右键线程组,去添加Http请求 (4)添加完成之后,可以设置请求路径 (5)添加完成之后,可以添加几个组件,有助于请求响应结果分析. (6)最后点击运行即可

使用的tomcat版本为:apache-tomcat-7.0.53 使用测试工具Jmeter版本为:apache-jmeter-2.12 1.测试前tomat的"server.xml"配置文件(使用tomcat的默认配置,未做任何修改) <?xml version='1.0' encoding='utf-8'?> <!-- Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more contri

应用从Kafka中读取数据需要使用KafkaConsumer订阅主题,然后接收这些主题的消息.在我们深入这些API之前,先来看下几个比较重要的概念. Kafka消费者相关的概念 消费者与消费组 假设这么个场景:我们从Kafka中读取消息,并且进行检查,最后产生结果数据.我们可以创建一个消费者实例去做这件事情,但如果生产者写入消息的速度比消费者读取的速度快怎么办呢?这样随着时间增长,消息堆积越来越严重.对于这种场景,我们需要增加多个消费者来进行水平扩展. Kafka消费者是消费组的一部分,当多个消

基于pykafka简单实现KAFKA消费者   By: 授客 QQ:1033553122         1．测试环境 python 3.4 zookeeper-3.4.13.tar.gz 下载地址1: http://zookeeper.apache.org/releases.html#download https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/zookeeper/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/zook

Storm上游数据源之Kakfa 目标: 理解Storm消费的数据来源.理解JMS规范.理解Kafka核心组件.掌握Kakfa生产者API.掌握Kafka消费者API.对流式计算的生态环境有深入的了解,具备流式计算项目架构的能力. 大纲: 1.  kafka是什么? 2.  JMS规范是什么? 3.  为什么需要消息队列? 4.  Kafka核心组件 5.  Kafka安装部署 6.  Kafka生产者Java API 7.  Kafka消费者Java API 内容 1.Kafka是什么 在流式

讲到测试,人们脑海中首先浮现的就是针对软件正确性的测试,即常说的功能测试.但是软件仅仅只是功能正确是不够的.在实际开发中,还有其它的非功能因素也起着决定性的因素,例如软件的响应速度.影响软件响应速度的因素有很多,有些是因为算法不够高效:还有些可能受用户并发数的影响. 在众多类型的软件测试中,压力测试正是以软件响应速度为测试目标,尤其是针对在较短时间内大量并发用户的访问时,软件的抗压能力.本文以 JMeter 为例,介绍了如何使用它来完成常用的压力测试:Web 测试.数据库测试和 JMS 测试.

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本文介绍了 JMeter 相关的基本概念.并以 JMeter 为例,介绍了使用它来完成最常用的三种类型服务器,即 Web 服务器.数据库服务器和消息中间件,压力测试的方法.步骤以及注意事项.        讲到测试,人们脑海中首先浮现的就是针对软件正确性的测试,即常说的功能测试.但是软件仅仅只是功能正确是不够的.在实际开发中,还有其它的非功能因素也起着决定性的因素,例如软件的响应速度.影响软件响应速度的因素有很多,有些是因为算法不够高效:还有些可能受用户并发数的影响. 在众多类型的软件测试中,压

使用JMeter 完成常用的压力测试 发布时间: 2008-9-27 15:33    作者: 未知    来源: 网络转载 字体:  小  中  大  | 上一篇 下一篇 | 打印  | 我要投稿 JMS服务器 MOM 作为消息数据交换的平台,也是影响应用执行效率的潜在环节.在 Java 程序中,是通过 JMS 与 MOM 进行交互的.作为 Java 实现的压力测试工具,JMeter 也能使用 JMS  对应用的消息交换和相关的数据处理能力进行测试.这一点应该不难理解,因为在整个测试过程中,J

章节一压力测试课程介绍 1.2018年亿级流量压测系列之Jmeter4.0课程介绍和效果演示 简介: 讲解课程安排,使用的Jmeter版本 讲课风格:涉及的组件,操作配置多,不会一次性讲解,会先讲部分,然后在后续操作中慢慢补充,更容易消化和理解 2.常用压力测试工具对比 简介:目前用的常用测试工具对比 1.loadrunner 性能稳定,压测结果及细粒度大,可以自定义脚本进行压测,但是太过于重大,功能比较繁多 2.apache ab(单接口压测最方便) 模拟多线程并发请求,ab命令对发出负载的计

kafka消费者 以下博客是通过生产者创建.发送消息至kafka 博客链接 现在我们站在消费者的角度,来进行收取消息 package main import ( "fmt" "strings" "sync" "github.com/Shopify/sarama" ) var ( wg sync.WaitGroup ) func main() { //创建消费者 consumer, err := sarama.NewConsum

之前我们介绍过了 Kafka 整体架构,Kafka 生产者,Kafka 生产的消息最终流向哪里呢?当然是需要消费了,要不只产生一系列数据没有任何作用啊,如果把 Kafka 比作餐厅的话,那么生产者就是厨师的角色,消费者就是客人,只有厨师的话,那么炒出来的菜没有人吃也没有意义,如果只有客人没有厨师的话,谁会去这个店吃饭呢?!所以如果你看完前面的文章意犹未尽的话,可以继续让你爽一爽.如果你没看过前面的文章,那就从现在开始让你爽. Kafka 消费者概念 应用程序使用 KafkaConsumer 从

最近公司项目周期比较赶, 项目是软硬结合,在缺少硬件的情况下,通过接口模拟设备上下架和购买情况,并进行压力测试, 本次主要使用三个接口 分别是3个场景: 生成商品IP, 对商品进行上架, 消费者购买商品 最大问题:是数据库是用ssh,只能用127.0.0.1去链接数据库, 试过用ssh链接数据库, 用requests 去跑脚本没有问题,换上locust 就有问题 最后使用putty作为代理链接 ,有个缺陷就是 链接时效性不强,经常要重新链接putty 环境: win10  mysql  locu

Spring Boot 自定义kafka 消费者配置 ContainerFactory最佳实践 本篇博文主要提供一个在 SpringBoot 中自定义 kafka配置的实践,想象这样一个场景:你的系统需要监听多个不同集群的消息,在不同的集群中topic冲突了,所以你需要分别定义kafka消息配置. 此篇文章会在SpringBoot 提供的默认模板上提供扩展,不会因为你自定义了消费者配置,而导致原生SpringBoot的Kakfa模板配置失效. 引入 MAVEN 依赖 版本需要你自己指定 <dep

☞☞☞ 我是如何将一个老系统的kafka消费者服务的性能提升近百倍的 ☜☜☜ ○○○○○○○○○○○○○○○ 大家好,又见面了~ kafka作为一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,在业务系统中被广泛的使用. 如果问你,如何提高kafka队列中的消息消费速度呢? 答案很简单,topic多分几个分片,然后使用消费者组(Consumer Group)去消费topic即可. 如果加个条件,对同一个对象的操作请求必须要严格按照顺序进行处理呢? 答案也不难,topic分片之后,生产者定制分发策略,保证同一