1.-27727: 下载资源时步骤下载超时 (120 seconds) 已过期 由于压力大了,下载资源所用时间就长了,可以设置加大超时时间: 运行时设置--Internet 协议--首选项--高级--选项--General--步骤下载超时(秒)  把这个值从120改为更大,如300,600等 2.场景压测时,如果设置集合点值一直为0,说明集合点设置的不正确.(测试时发现脚本中设置集合点的位置前面如果还有请求,集合点则不生效,不知道是不是loadrunner汉化版本原因.)

说明:图片截得比较大,浏览器放大倍数看即可(涉及到隐私,打了码,请见谅,如果有疑问,欢迎骚扰). 最近在压测过程中,出现获取不到redis连接池的问题 xshell连接redis服务器,查看连接数,发现比redis.properties文件中配置的连接数要大 redis-cli -p port -a name@password info | grep -e "connected_clients" 停止压测后,连接数依旧差不多,难道是连接池没有释放? 于是查了下tcp连接到底是不是都是我

1.nmon工具的下载和安装: 官网:http://nmon.sourceforge.net/pmwiki.php 下载完成后进行解压,更改权限:chmod 777 2.查看linux系统的版本,再使用对应版本的nmon: [root@jmeter ~]# cat /etc/*release CentOS release 6.6 (Final) LSB_VERSION=base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core-4.0-amd64:core-4.0-noarch:gr

压测机器: 100台docker redis集群:16个分片 在开始压测的半个小时中,一直很稳定,ops稳定在20w左右.但是接下来突然ops断崖式下跌,ops降到了3w以下.然后持续一段时间,直至变为0. 问题排查: 1. 检查docker docker都很健康,cpu占用率,内存占用率都正常,不到30%.网络状况也很好. 2. 检查mq mq也正常,响应时间没有被可以拉长 3. 检查redis集群 redis集群中,发现所有分片内存基本上被打满 由于内存被打满,导致redis会强制进行键驱逐

Q:  最近公司测试一个接口,数据库采用Mongo    并发策略:并发400个用户,每3秒加载5个用户,持续运行30分钟    数据量:8000条左右 压测结果发现:    TPS始终在5左右    而CPU高达99%,内存使用情况也高达1.7G    网卡流量145K 请问这种情况,是哪里的性能出现问题? A:你这个CPU和内存监控的得是web服务器 就是部署程序的机器.    1.尝试查看出现这类情况时候数据库process,看看是否是当时进程到达了所设置的进程数上限.如果是则调整数据库进

问题背景 现如今国内的大部分软件或者网站应用,普遍流行使用短信业务,比如登录.注册以及特定的业务通知等. 对于这些业务,在使用Jmeter进行性能测试的过程中,就会需要自动获取和填入短信验证码,否则性能流程无法进行下去. 由于绝大多数的系统其短信验证码并不会在接口返回中,因此如何获取短信验证码是一个问题. 最简单的做法,是让开发在测试环境将验证码写死,在测试过程中固定使用静态验证码字串. 不过求人不如求己~也是出于尽量贴近真实用户场景的目的,更合适的做法还是通过技术手段动态获取并填写短信验证码.

jmeter命令行运行但是是单节点下的, jmeter底层用java开发,耗内存.cpu,如果项目要求大并发去压测服务端的话,jmeter单节点难以完成大并发的请求,这时就需要对jmeter进行分布式测试: 1:先说说分布式测试原理 处理过程: 一:调度机master启动以后,会拷贝本地的jmx文件分发到远程的slave机器上: 二:slave机器拿到脚本以后启动命令行模式去执行脚本,对于每台slave机器拿到的脚本都是一样的,所以如果jmx脚本为50个线程跑3分钟,那么实际并发就是50*3=1

由于在java中添加了第三方安全策略文件,具体请看https://www.cnblogs.com/mrjade/p/10886378.html,导致在用jmeter压测过程中会遇到以下错误 解决办法: 将bcprov-jdk15on-1.55.jar放至在 /Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_144.jdk/Contents/Home/jre/lib/ext 即可

现场工控机死机,网上查了篇文章,具体原因还有待分析,下面是图 在这里有必要介绍两个ID号:6006和6005.在事件查看器里ID号为6006的事件表示事件日志服务已停止,如果你没有在当天的事件查看器中发现这个ID号为6006的事件,那么就表示计算机没有正常关机,可能是因为系统原因或者直接按下了计算机电源键,没有执行正常的关机操作造成的. 当你启动系统的时候,事件查看器的事件日志服务就会启动,这就是ID号为6005的事件.通过这两个ID号保存的信息,我们可以轻松查看计算机开.关机记录 6009是开

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5992693.html 参考网址: http://blog.csdn.net/u012581999/article/details/52433609 https://ubuntuforums.org/showthread.php?t=2205211 http://realtechtalk.com/Linux_Ubuntu_Nvidia_GT430_LockupsErrorsFreezes_NVRM_o

想要模拟高并发用户访问的场景,用Jmeter5实现的话,单靠一台PC机,资源是不够的,包括单机的内存.使用端口数量等,所以最好是通过多台PC机组成几个集群来对服务器进行压测. 本文目录: 1.软硬件配置 2.配置系统环境变量 3.修改JMeter配置,开启代理机(Agent)功能 4.搭建控制机(Controller)环境 5.开启压测 1.软硬件配置 本文环境(控制机.代理机都一样): – Win7 64位 – JDK8 – 内存 8G Apache JMeter5.0 下载地址 JDK8 下

这里,我们利用 LoadRunner 来制定场景,且以测试 tps 值为导向,主要介绍手工场景 单服务器的业务请求处理能力 tps 值在 10~200 是合理的:如果是访问单接口不走关系型数据库的,访问的是 redis (内存里面读)那么 tps 在 1000~2000 左右是合理的 单负载机的最大并发多少?不管是 LR 和 JMeter,10~4000 是合理的 如果要测试响应时间或者是说并发,是要有前提条件的:比如说并发为 100 的响应时间为 XX,响应时间为 1 s 支持的最大并发量为

失败事务报错信息如下, Socket closed Non HTTP response code: org.apache.http.NoHttpResponseException (the target server failed to respond) 问题原因:在JMeter下,发送http 请求时,一般都是默认选择了use keepAlive(这个是什么?看后面资料),这个是连接协议,JMeter坑就在这里,默认勾选了这个(如果不勾选的话,也不会出现问题),但其配置JMeter.prope

1.sysbench安装(sysbench1.1.0)  [root@master soft]# ls sysbench1.1.0.zip sysbench1.1.0.zip 解压: [root@master soft]# unzip sysbench1.1.0.zip 安装依赖: yum -y install mysql-devel yum -y  install make automake libtool pkgconfig libaio-devel vim-common 编译安装: cd

https://www.cnblogs.com/xxyBlogs/p/4579509.html https://www.cnblogs.com/jaazz/p/8668214.html

背景 在美团的价值观中,以“客户为中心”被放在一个非常重要的位置,所以我们对服务出现故障越来越不能容忍.特别是目前公司业务正在高速增长阶段,每一次故障对公司来说都是一笔非常不小的损失.而整个IT基础设施非常复杂,包括网络.服务器.操作系统以及应用层面都可能出现问题.在这种背景下,我们必须对服务进行一次全方位的“体检”,从而来保障美团多个业务服务的稳定性,提供优质的用户服务体验.真正通过以下技术手段,来帮助大家吃的更好,生活更好: 验证峰值流量下服务的稳定性和伸缩性. 验证新上线功能的稳定性. 进

本文是<Performance Test Together>(简称PTT)系列专题分享的第6期,该专题将从性能压测的设计.实现.执行.监控.问题定位和分析.应用场景等多个纬度对性能压测的全过程进行拆解,以帮助大家构建完整的性能压测的理论体系,并提供有例可依的实战. 该系列专题分享由阿里巴巴 PTS 团队出品,欢迎在文末处加入性能压测交流群,参与该系列的线上分享. 本文主要介绍如何正确的使用SLA来确定备容的目标,同时提高压测效率.主要分为理论和实践两个部分. SLA无处不在 在云计算时代,越来

​    ​接上篇,一键转化将接口测试平台测试用例转化成Jmeter压测脚本思路,这里我首先在java 上面做了一个简单的实验,看看 转化的中间遇到的问题,这里呢,我只是给了一个简单的demo 版本,后续结合项目的实际的实用,还是靠各位,贴合我们的实际的项目去制定适合本公司转化的脚本.具体的业务还是要实际的分析的.首先看下我的思路 1.点击一键生成 2.后台拿到测试环境id,测试用例id 3.后台去交验是否存在测试环境,测试用例id. 4.后台开始根据用例请求参数,组织Jmeter脚本 5.产生

压测平台是什么? 压测,即压力测试,作用是对各种服务对象进行压力测试以获得该服务处于或超过预期负载时系统的运行情况,进而判断系统在峰值负载或超出最大负载情况下的处理能力. 压测工具,顾名思义,就是用来进行压力测试的工具,常用的有ab.jmeter.LoadRunner和wrk等等. 而由于在整个压测过程中存在以下问题: 时间成本:每次测试都需要重新搭建一套生产环境,成本太高,且几乎每个环节都需要人力支撑 数据成本:脚本.测试数据.压测机器.测试报告无法沉淀 风险成本:测试用例多,生产压测缺乏平台

2017年3月,腾讯正式于全平台上线了<龙之谷>手游,次日冲到了App Store畅销排行第二的位置,并维持到了现在.上线当日百度指数超过40万,微信游戏平台数据显示预约数780多万,而据内部人员透露当日新进用户200W+,这就是<龙之谷>手游在安卓平台上所取得的成绩. 较高的市场期待让腾讯测试团队对<龙之谷>手游的测试倾尽全力,面对"经典IP"和盛大游戏一贯口碑,腾讯测试团队对游戏服务器进行了严格的压力测试,上线后服务器稳定的表现也证明了测试团队的