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.)

在做dubbo的jmeter压测时,需要把jar包放入jmeter的lib/ext目录下,但是jmeter启动的时候会自动加载这个目录lib目录及lib/ext目录,这样启动后放入这些目录下的jar包就不会加载了. jmeter的master--slave/client模式下,作为jmeter client,jmeter-server服务一直是启动的,当新的jar包放入client后,无法读取,因此需要client的jmeter动态加载这些新放入的jar包. 解决办法参考:http://blog

前言 使用jmeter 做压测的时候,希望对一个接口持续压测 10 分钟或者半小时,可以使用调度器设置持续压测时间. 设置样本总数 压测方式有2种,一种是设置线程组和循环次数,这样可以设置一个样本总数,完成固定次数的请求后结束. 比如我线程组设置5,循环次数为10,那么总样本数就是5*10=50 查看聚合报告,样本数是固定的50,达到50个后会结束 调度器 通过控制总的请求次数,我们没法控制结束时间,有时候领导要求压测10分钟或者半小时,怎么办? 第二种压测方式,使用调度器设置持续时间,控制压测

一.需求 使用Loadrunner压测目标接口,要求支持1000并发数. 目标接口:https://www.xxx.com/digitaldata/api/signer/1.0/signerRegist 返回结果:结果返回中code的值为1则为保存成功,为4001则为参数异常,为0时则是保存异常. 执行设备:Win10(教育版),Loadrunner11破解中文版 二.     概述 使用Loadrunner进行压力测试一般分为3步,第一是创建/编辑脚本,第二是运行负载测试,第三是分析测试结果.

[问题]Error -10776  Failed to find .cfg file 错误分析:在loadrunner打开脚本的情况下,运行磁盘清理工具,导致运行打开的脚本时,提示Mdrv error:Failed to find .cfg file MsgId:MERR-10777解决方法:从其它文件夹拷贝3个文件到不能正常运行脚本的文件夹下:default.cfgdefault.usp*.prm(将*的位置改为脚本的名字)再次运行脚本,可以正常运行 [问题] Error -13874: mi

1.新建测试计划,在测试计划里勾选“独立运行每个线程组” 2.分别在每个线程组,添加聚合报告,以得到每个线程组的压测结果 3.设置不同接口压测的vu等,并为每个线程组,设置合理的启动延迟时间

今天压力测试时, 刚开始出现了很多异常, 都是 java.net.NoRouteToHostException: Cannot assign requested address. 经网上查资料, 是由于linux分配的客户端连接端口用尽, 无法建立socket连接所致,虽然socket正常关闭,但是端口不是立即释放, 而是处于TIME_WAIT状态, 默认等待60s后才释放. 查看linux支持的客户端连接端口范围, 也就是28232个端口: cat /proc/sys/net/ipv4/ip_

1.top 命令查看占用cpu高的进程,pid=15019 2.查看该进程下所有占用cppu高的线程 top -Hp pid   即:top -Hp 15019 得到pid 3.获取15030的16进制 print "%x\n" 15030 3ab6 4.jstack -l 15019 > ~/jvm_stack_log.log 5.日志中查询 cat jvm_stack_log.log |grep 3ab6 ------------ 大部分线程都是在进行GC操作 解决办法: t

1. 压力测试的理解,xxx的性能10w/s,对你有意义么? 没有那家卖瓜的会说自己家的不甜,同样,没有哪个开源项目愿意告诉你在对它条件最苛刻的时候压力情况是多少,一般官网号称给你看的性能指标都是在最理想环境下的,毫无参考意义. 举个栗子,Redis官网压测的例子,256字节的读速度11w/s,写速度8.1w/s,都知道redis优点是多变的数据结构,string.List.hash.set.sortset,实际工作稍微复杂的环境往往都是各种结构混合使用,字符串长度各异,你需要的是真正在你的工作

4.1 17.5W秒级交易峰值下的混合云弹性架构之路 前言 每年的双11都是一个全球狂欢的节日,随着每年交易逐年创造奇迹的背后,按照传统的方式,我们的成本也在逐年上升.双11当天的秒级交易峰值平时的近10多倍,我们要用3-4倍的机器去支撑.但大促过后这批机器的资源利用率不高,到次年的双11会形成较长时间的低效运行.试想一下,电商交易有大促峰值,而阿里云有售卖Buffer,如果能充分发挥云计算的弹性能力,让资源可以两边快速腾挪,就可以解决资源浪费的问题了.把我们的交易单元可以部署在云上面,那么大促

一.业务背景+系统架构 本次场景为kafka+storm+redis+hbase,通过kafka的数据,进入storm的spout组件接收,转由storm的Bolt节点进行业务逻辑处理,最后再推送进kafka. 表数据相关的逻辑为:查询Hbase表数据,首次查询会写入redis和storm cache,再次查询,会直接从redis或cache中取值. storm应用: 二.性能测试场景 1.数据:json类型的用户偏好数据700万 2.灌入方式:java脚本 3.hbase表:生产全量数据导入

jmeter压力测试 前提场景的设置:单场景(单个接口进行压力测试一个请求)或混合场景(有业务流程的场景进行压力测试多个请求),压测时间一般在5--1515分组具体看需求. 数据准备:数据量少和数据量大的情况下,测试的结果是不一样的,在设计场景的时候是要考虑到这种情况的,要测试数据库中数据量大和数据量小的情况,如果是要测试数据量大的情况下,就要造数据了,造数据可以使用jmeter,操作数据库来造数据,也可以使用python连接数据库,批量的造数据. 查看压测结果:tps每秒钟处理的请求数,每个请

项目介绍 路由网关项目watchman ,接收前端http请求转发到后端业务系统,功能安全验证,限流,转发. 使用技术:spring boot+ nreflix zuul,最开始日志使用slf4j+log4j部署方式打成jar包,内部使用的是tomcat容器,设置线程数600. 工作原理 先介绍下zuul的工作原理,看图zuul中定义了四种filter分别是 1.pre 在请求到达origin之前执行,在这一步可以做认证,选择转发地址,记录日志 2.Routing 建立http请求,可以使用ht

支付宝压力测试报告 时间:2016-03-23                                             测试人员:XXX 目录 支付宝压力测试报告 1 目录 1 一  测试内容 2 二  测试方法 2 三  测试目标 2 四  测试环境 2 五  系统部署 3 5.1 网络访问 3 六  性能测试结果与分析 3 6.1 LR集群压测(1) 3 6.2 LR集群压测(10) 6 6.3 LR集群压测(20) 9 6.4 LR集群压测(30) 12 6.5 LR集群压

不久前参与开发了一个基于dubbo分布式框架的底层账单系统,并实现了其中的一部分业务接口,目前需对这些接口进行压测,以评估生产环境所能承受的最大吞吐量.笔者以其中一个查询接口为例来回顾此次压测的整体流程. 压测准备: 1.调用查询接口的测试jar包,作为dubbo-consumer,依赖了查询服务的api,测试module基于maven开发,执行maven clean package即可通过编译得到jar包 2.JMeter:Apache组织开发的基于Java的压力测试工具 方案: 无限次请求查

参考来源: https://github.com/digoal/blog/blob/master/201803/20180326_01.md#postgresql-一主多从多副本强同步简明手册---配置压测监控切换防脑裂修复0丢失---珍藏级 PostgreSQL 一主多从(多副本,强同步)简明手册 - 配置.压测.监控.切换.防脑裂.修复.0丢失 - 珍藏级 作者 digoal 日期 2018-03-25 标签 PostgreSQL , 多副本 , 一主多从 , 流复制 背景 PostgreS

简介 super-smack是一款开源压测工具,支持MySQL.PostgreSQL.Oracle.本篇主要介绍一下使用super-smack压测MySQL体会. 1.SQL定义 2.数据字典定义 3.表结构 4.自动生成数据 5.SQL执行顺序与次数 6.多终端混合压测 MySQL性能表现与实际业务场景有很大关系.压测结果不代表正式生产环境容量,并且对于不同业务场景来说,QPS.TPS可能不再是决定性的指标. 安装 1. wgethttp://vegan.net/tony/supersmack

摘要:全链路压测是应对电商大促容量规划最有效的手段,如何有效进行容量规划是其中的架构关键问题.京东在全链路压测方面做过多年尝试,本文转载京东商城基础平台技术专家文章,介绍其最新的自动化压测 ForceBot 体系. ForceBot愿景 1.诞生背景 伴随着京东业务的不断扩张,研发体系的系统也随之增加,各核心系统环环相扣,尤其是强依赖系统,上下游关系等紧密结合,其中一个系统出现瓶颈问题,会影响整个系统链路的处理性能,直接影响用户购物体验. 往年的 618.双 11 大促备战至少提前 3 个月时间

一,最近压测系统交易峰值时,因该支交易采用MQ异步队列处理机制:该增加积分的交易,前段服务器优先返回给客户增加积分成功的结果,后端的MQ队列服务器再慢慢处理该请求: 二,压测过程中出现的问题现象:前几分钟TPS特别高,并无报错,直到一定时间后(交易发送了4.5w笔后),出现TPS直接降为0的情况 三,通过MQ队列服务器的监控发现后台 四,由于incoming的速度远大于deliver的速度,导致MQ服务器队列的请求累计,导致线程池.内存被占用完了,导致系统无法再接受请求: 五,实际压测,应以提升

目录 sysbench压测-innodb_deadlock_detect参数对性能的影响 一.OLTP测试前准备 二.进行OLTP测试 三.测试结果解读: 四.关于测试后的结论: 五.关于测试后的性能优化: 1.善后清理工作: 2.运行优化建议工具 3.修改mysql参数 4.再次启动测试流程 sysbench压测-innodb_deadlock_detect参数对性能的影响 一.OLTP测试前准备 基本信息: 主机信息 CPU 内存 硬盘 系统版本 MySQL版本 sysbench版本 Int