内容来自网络 https://www.w3xue.com/exp/article/20191/16707.html https://blog.csdn.net/qq_36255988/article/details/82622044 一.Locust描述 (1) locust是一个易于使用的,分布式的,用户负载测试工具.用于web站点(或其他系统)的负载测试,然后算出系统能够处理多少并发用户. locust的思想是:在测试期间,一大群"蝗虫"会攻击你的网站,每一个"蝗虫&qu

import XXXsign.Openapi2sign;---导入jar包中的签名方法 String str1 = "12121"; ---需要被签名的字段:向开发了解需要哪些哪些字段 String result = ""; --定义结果变量 result = new Openapi2sign().md5Encode(str1); ---调用签名的方法对签名字段进行签名 System.out.println(result); ---输出签名后的字段 vars.put

作者:林冠宏 / 指尖下的幽灵 掘金:https://juejin.im/user/587f0dfe128fe100570ce2d8 博客:http://www.cnblogs.com/linguanh/ GitHub : https://github.com/af913337456/ 腾讯云专栏: https://cloud.tencent.com/developer/user/1148436/activities 关于 server.go 源码的解析可以去搜下,已经有很多且还不错的文章. 正

https://blog.csdn.net/jojoy_tester/article/details/77926470  参考网址 上次做接口压力测试前一直研究使用jmeter,本以为可以拿来使用了,但是真正进行并发接口时,发现jmeter在单机下并发1000个时,台式电脑单机资源早就被使用完,整个jmeter卡得死死的,结果那晚使用jmeter并发失败,幸好之前也准备了另外一个压测小公举Apache ab.最后使用ab勉强完成任务.估计jmeter压测接口研究得远远不够.后续继续研究吧.事后发

[转自]http://blog.51cto.com/youerning/2089930 前言 都说haproxy很牛x, 可是测试的结果实在是不算满意, 越测试越失望,无论是长连接还是并发, 但是测试的流程以及工具倒是可以分享分享.也望指出不足之处. 100w的长连接实在算不上太难的事情,不过对于网上关于测试方法以及测试工具的相关文章实在不甚满意,才有本文. 本文有两个难点,我算不上完全解决. 后端代码的性能. linux内核参数的优化. 环境说明 下面所有的测试机器都是基于openstack云

原文链接:http://www.51testing.com/html/49/n-3721249.html 前言 当你想做性能测试的时候,你会选择什么样的测试工具呢?是会选择wrk?jmeter?locust?还是loadrunner呢? 今天,笔者将根据自己使用经验,针对jmeter.locust.wrk和loadrunner常用的性能测试工具进行简单介绍和对比.首先,四者基本对比图: . loadrunner jmeter locust wrk 分布式压力 支持 支持 支持 不支持 单机并发能

Locust 使用Python代码来定义用户行为,用它可以模拟百万级的并发用户来访问系统. 与其他性能工具对比如下: LoadRunner 商业性能测试工具,报告完整,不支持二次开发 开发语言:C/Java 并发机制:进程/线程 Jmeter 开源性能测试工具,简单报告,支持二次开发. 开发语言:Java 并发机制:线程,需要在UI界面上通过选择组件来编写脚本,模拟的负载是线程绑定的, 模拟的每个用户都需要一个单独的线程,单台负载机可模拟的负载数有限. Locust 开源性能测试工具,简单报告,

简述性能测试 提起性能测试,可能移动APP的从业人员会感觉比较混淆,因为在客户端(Android.iOS)中也有性能测试专项,主要涉及的是APP的启动时间.内存.包大小.帧率,流量等客户端相关的指标.在本博客之前的文章中,也包含了一些客户端性能测试的内容.需要说明的是,本文所讲解的性能测试都是针对服务器端,尤指Web系统的,与移动APP的性能测试完全是不同的领域. 那么,什么是服务端的性能测试呢? 先从大家都熟悉的功能测试说起吧.例如,我们要测试一个搜索功能,那么我们测试时,就会输入搜索关键词,

1. 介绍     它是一个开源性能测试工具.使用 Python 代码来定义用户行为.用它可以模拟百万计的并发用户访问你的系统. 性能工具对比 LoadRunner 是非常有名的商业性能测试工具,功能非常强大.使用也比较复杂,目前大多介绍性能测试的书籍都以该工具为基础,甚至有些书整本都在介绍 LoadRunner 的使用. Jmeter 同样是非常有名的开源性能测试工具,功能也很完善,在本书中介绍了它作为接口测试工具的使用.但实际上,它是一个标准的性能测试工具.关于Jmeter相关的资料也非常丰

写在 Locust 教程开始的前面 本文参考了: Locust 教程 : https://www.axihe.com/tools/locust/home.html : locust 的官方 Github 是:https://github.com/locustio/locust 这个教程是我翻译官方 Github 介绍并搜索网络的相关 locust 使用文章而组织的教程哦: locust 这个工具,需要根据你的实际情况来决定是不是适合你: 如果你对编程了解比较多,并不是只会 jmeter 的测试人

前言: locust是完全基于python,是一个简单易用的分布式负载测试工具 Locust特性 使用Python编写模拟用户行为的代码,无需繁琐的配置 分布式可扩展,能够支持上百万用户 自带Web界面 不仅能测试web系统,也可以测试其它 Locust思想 在测试过程中,一群用户将访问你的网站.每个用户的行为由你编写的Python代码定义,同时可以从Web界面中实时观察到用户的行为. Locust完全是事件驱动的,因此在单台机器上能够支持几千并发用户访问.与其它许多基于事件的应用相比,Locu

http://blog.csdn.NET/ghj1976/article/details/27996095 典型的两个现实案例: 我们先看两个用Go做消息推送的案例实际处理能力. 360消息推送的数据: 16台机器,标配:24个硬件线程,64GB内存 Linux Kernel 2.6.32 x86_64 单机80万并发连接,load 0.2~0.4,CPU 总使用率 7%~10%,内存占用20GB (res) 目前接入的产品约1280万在线用户 2分钟一次GC,停顿2秒 (1.0.3 的 GC

数据库优化有很多可以讲,按照支撑的数据量来分可以分为两个阶段:单机数据库和分库分表,前者一般可以支撑500W或者10G以内的数据,超过这个值则需要考虑分库分表.另外,一般大企业面试往往会从单机数据库问起,一步一步问到分库分表,中间会穿插很多数据库优化的问题.本文试图描述单机数据库优化的一些实践,数据库基于mysql,如有不合理的地方,欢迎指正. 1.表结构优化 在开始做一个应用的时候,数据库的表结构设计往往会影响应用后期的性能,特别是用户量上来了以后的性能.因此,表结构优化是一个很重要的步骤.

目录 并发问题的根源在哪 缓存导致的可见性 线程切换带来的原子性 编译器优化带来的有序性 主要解决办法 避免共享 Immutability(不变性) 管程及其他工具 并发问题的根源在哪 首先,我们要知道并发要解决的是什么问题?并发要解决的是单进程情况下硬件资源无法充分利用的问题.而造成这一问题的主要原因是CPU-内存-磁盘三者之间速度差异实在太大.如果将CPU的速度比作火箭的速度,那么内存的速度就像火车,而最惨的磁盘,基本上就相当于人双腿走路. 这样造成的一个问题,就是CPU快速执行完它的任务的

在电商项目中所有的访问都是通过首页访问进去的,那么首页门户的访问频率会是非常高的,用我们专业术语来说就是并发量高,这时问题就来了,并发量高我们在做程序时就要保证首页的抗压能力强,而且还要保证抗压的同时数据的加载速度还要保证也能高.这时就要说下OpenResty并发站点架构的思想了. 一.OpenResty简介 OpenResty 是一个基于 Nginx 与 Lua 的高性能 Web 平台,其内部集成了大量精良的 Lua 库.第三方模块以及大多数的依赖项.用于方便地搭建能够处理超高并发.扩展性极高

Java:并发笔记-09 说明:这是看了 bilibili 上 黑马程序员 的课程 java并发编程 后做的笔记 7. 共享模型之工具-2 原理:AQS 原理 对于 AQS 的原理这部分内容,没很好的理解,等功力深厚了再回来好好理解一下,笔记也就不贴出来了 原理:ReentrantLock 原理 同样对于 ReentrantLock 的原理这部分内容,没很好的理解,等功力深厚了再回来好好理解一下 7.2 J.U.C 3. 读写锁 3.1 ReentrantReadWriteLock 当读操作远远

IM服务器要实现的最基本功能就是消息的转发.--好像是一句废话! 这就意味着IM服务器要为每个登录用户创建一个与该用户信息相关的内存上下文,为方便描述我们在这里称之为:user_context.user_context中一般包含这些基本信息:用户id.昵称.peer端的ip和端口,以及最重要的用于通信的socket. 用户连接上线时,需要malloc一个user_context块,用于存储上述信息,用户断开连接时,需要free这个user_context块. IM服务器要随时维护这张user_c

Locust工具在市场上不如Loadrunner / JMeter流行,使用的范围也没有那么广,但不可否认其是一款很不错的工具.我个人觉得Locust使用不是那么广泛,主要是因为一下方式: Locust需要一定的Python编程基础,有一定的学习成本. Locust既有的协议支持有,主要有HTTP等.很多协议只要Python支持即可. UI操作界面,很多时候,用户在使用的时候,会考虑上手容易度,Loadrunner/JMeter都有很强的用户交互设计,在客户端强大的功能下面,用户不需要太强的编程

OpenResty ™ 是一个基于 Nginx 与 Lua 的高性能 Web 平台,其内部集成了大量精良的 Lua 库.第三方模块以及大多数的依赖项.用于方便地搭建能够处理超高并发.扩展性极高的动态 Web 应用.Web 服务和动态网关. OpenResty 通过汇聚各种设计精良的 Nginx 模块(主要由 OpenResty 团队自主开发),从而将 Nginx 有效地变成一个强大的通用 Web 应用平台.这样,Web 开发人员和系统工程师可以使用 Lua 脚本语言调动 Nginx 支持的各种

http://os.51cto.com/art/201112/307610.htm 说到Web服务器,也许你第一时间会想到Apache,也许你会想到Nginx.虽然说Apache依然是Web服务器的老大,但是在全球前 1000大Web服务器当中,22.4%使用NGINX.这些服务器包括诸如Facebook.Hulu和WordPress之类的网络巨头使用的服务 器.在今年刚刚结束的O'Reilly Velocity China 2011会议上,51CTO编辑有幸采访到了目前就职淘宝的王晓哲.在<淘

1.这里的吞吐率特指Web服务器单位时间内处理的请求.       2.压力测试的前提:1>并发用户数 2>总请求数 3>请求资源描述       3.用户平均请求等待时间主要用户衡量服务器在一定并发用户数的情况下,对于单个用户的服务器质量:而服务器平均请求处理时间与前者相比,则用于衡量服务器的整体服务质量,它其实就是吞吐率的倒数.   4.对http header中标记为Connection: Keep-Alive的请求,开启web服务器的长连接支持.减少系统调用accept的次数,即