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

这里主要是google的grpc接口进行压测的一个栗子. Locust是以HTTP为主要目标构建的. 但是,通过编写钩子触发器request_success和 request_failure事件的自定义客户端,可以轻松扩展到任何基于请求/响应的系统的负载测试 . 我们知道locust默认内部只封装httplocust:使用的是requests中的session进行了封装: 那么问题来了,如果我想测试其它协议怎么办,比如websocket  , grpc等等. 以grpc为例: 在开始之前,需要了

最近闲着没事做,就重新研究了一下基于python语言的Locust性能测试框架 发现在压测的过程中,虽然设置了100并发,但是通过实际监控,完全看不到100并发压测的效果 通过代码AOP日志监控接口的耗时情况如下:基本在0-2ms,采用读取redis缓存数据 但是通过Locust的统计的结果是平均耗时: 测试出来的结果完全和实际情况不一样

Locust是以HTTP为主要目标构建的. 但是,通过编写触发器request_success和 request_failure事件的自定义客户端,可以轻松扩展到任何基于请求/响应的系统的负载测试 . 我们知道locust默认内部只封装httplocust:使用的是requests中的session进行了封装: 那么问题来了,如果我想测试其它协议怎么办,比如websocket  , grpc等等. 以websoket为例: 在开始之前,需要了解的几点: 1>self.client: locust

在使用urllib或者urllib2时,有可能会等半天资源都下载不下来,可以通过设置socket的超时时间,来控制下载内容时的等待时间. 如下python代码 import socket timeout = 20 socket.setdefaulttimeout(timeout) 这样默认20秒之后就会超时. 参考 http://outofmemory.cn/code-snippet/1862/python-setting-socket-chaoshi-time

[本文出自天外归云的博客园] 前篇 前篇:Python Locust性能测试框架实践 本篇 承上——归纳过程 在前篇的基础上,我们可以利用Locust性能测试框架编写python脚本对指定网站或者接口进行压测,对于Locust的使用我们可以归纳为三步: 1. 编写python压力测试脚本: 2. 在命令行中启动Locust服务并指定压测脚本与hosts等信息: 3. 访问Locust本地网址设定并发量并进行压测. 启下——编写脚本 对于以上三步,我通过编写脚本来做一下进一步封装,实现化繁为简,“

本文内容来自“天外归云”大神,原文链接http://www.cnblogs.com/LanTianYou/p/5987741.html,目前只对启动脚本做了一些改造,应该说是,不适用powershell脚本,而使用bat批处理文件执行.之所以这么做,是考虑到powershell脚本运行权限默认没有开启,再者,开启了之后存在一定的风险.故做了这个简单的改造. 结构目录如下:

视频讲解 点击下方链接,观看 讲解视频 https://www.bilibili.com/video/av60089015/ 动机 目前市场上对API接口做性能测试工具有 Jmeter.LoadRunner.AB.Locust等. 白月黑羽用过之后,觉得它们各有优点和不足,总体不是很满意. 所以 决定 开发一款免费的性能测试工具,希望集上面这些工具的优点,提供给大家使用.并且根据大家的反馈 不断的改进. 于是就有了 这款 HyLoad,中文名叫 黑羽压测. 特点 黑羽压测 这款工具,立足 简单易

背景: 项目需要对一批接口进行压测,要求是接口的QPS(Quest Per Second每秒请求数)达到6万以上由于楼主一直使用的压力测试工具是jmeter,但是jmeter单台电脑无法达到6万的QPS,于是使用网传比较好用的其他性能工具进行压测比较,选出一款符合要求的工具进行压测. 压测机器:Linux 4核8G由于不同的性能工具压测时消耗的系统资源不一样,防止系统资源造成的干扰,测试时服务器只运行压测工具,且非本机压本机. 示例接口,post请求,请求body可为空POST https://

python压测工具Locust Locust介绍 Locust作为基于Python语言的性能测试框架. 其优点在于他的并发量可以实现单机10倍于LoadRunner和Jmeter工具.他的工作原理为协程并发,也就是gevent库. Locust的缺点也显而易见,他没有友好的性能监控页面,没有任何关联,参数化,检查点之类的定义.当然基于python这些都不是问题,如果简单的使用,用来做压测是最合适不过了 Locust安装 1.安装了python,并加入了环境变量:pip intsall locu

背景 很早之前,考虑单机执行能力,使用locust做过公司短信网关的压测工作,后来发现了一个golang版本的locust,性能是python版本的5到10倍以上,但是一直没有机会使用. 最近公司想做一个性能测试平台,技术选型要求和开发的语言一致,即golang,所以我想到了boomer,本文为boomer的使用记录. 环境安装 开发环境 安装 Python 3.7 略 locust 0.11.0 pip install locustio golang 略 boomer go get githu

商业转载请联系腾讯WeTest获得授权,非商业转载请注明出处. 能否解决"高并发"问题一直是检验一个产品后台是否稳定,架构是否合理,性能是否强大的核心标准.对于产品而言,多高的并发才算是"高"?不同的产品不尽相同.对于小型的产品来说,每秒上百的在线人数就会导致产品无法响应,而对于一些几经考验的产品,每秒上万,上百万的并发才能满足他们的业务需求.当产品的承载能力遇到瓶颈的时候,会出现什么样的问题呢?发包不断超时,页面不断加载,然后页面无法响应,直到最后服务器崩溃. 在

================= 遇到问题 =================$ 直连压测 wrk -c10000 -t100 -d100m http://localhost:9981/order/list $ nginx代理压测 wrk -c10000 -t100 -d100m http://localhost:8864/order/list 压测外的请求无法响应 ================= 搜素方案 =================$ 修改linux参数配置(最大打开文件数与进程

我是听朋友提起的"蝗虫"(Locust),然而她不想用python,我就拿来试一试~ http的 各种压测工具也已经太多了,所以主要是试试locust在当前比较流行的rpc协议上的效果 目的 -- 调研locust应用于grpc协议 服务 -- grpc的helloworld 一  环境准备 1 需要python环境,我使用的是python2.7 2 安装locust pip install locustio pip install pyzmq // 分布式运行多个起压locust时使

Coolhash 当前性能指标:读写吞吐量超过百万,千万级别查询1秒完成,连续48小时打满CPU强压力运行稳定.redis官方公布读写性能在10万 tps,leveldb官方公布写性能在40万tps,读在6万tps,redis和leveldb都是倾向k/v高速读写,但不具备高效检索功能,没有 join关联设计.coolhash可以拿去pk世界上任何的数据库引擎产品. 下面以redis为例进行了详细测试和技术分析,leveldb 的性能可详见其官方资料,在写性能上优于redis,但是读性能和多数据

导读 2018年十一当天,高德DAU突破一个亿,不断增长的日活带来喜悦的同时,也给支撑高德业务的技术人带来了挑战.如何保障系统的稳定性,如何保证系统能持续的为用户提供可靠的服务?是所有高德技术人面临的问题,也是需要大家一起解决的问题. 高德业务规模 支撑一亿DAU的高德服务是什么体量?可能每个人的答案都不相同,这里从基础设施的角度给大家做个简单的介绍,我们有数千个线上应用,分别部署在全国各地多个机房中的数万台机器上. 这张图是高德业务核心链路的架构,从图中可以看出高德业务具有相当高的复杂性.当然

JMeter自身带有Master-Slave压测框架,对于并发量不是很高的压力情况下(比如tps低于5000),该方案是可行的,并且使用起来非常方便,只要在配置文件或者命令行工具的参数做一些补充,即可以实现分布式压测,具体请参见JMeter官网操作步骤或者UncleYong的文章 但JMeter的Master-Slave有诸多的缺陷: 1．Master机器的瓶颈,JMeter通过RMI的方式来实现Master-Slave的通信,所有的信息最终都会汇总到主机上,一旦slave机器数量增多,并且sl

王诚强,荔枝微课基础架构负责人.热衷于基础技术研发推广,致力于提供稳定高效的基础架构,推进了荔枝微课集群化从0到1的发展,云原生架构持续演进的实践者. 本文根据2021年4月10日深圳站举办的[腾讯云原生技术开发日] 线下活动中,[荔枝微课]基础架构负责人"王诚强"关于"基于kubernetes搭建分布式压测系统"的演讲整理而成. 关注[腾讯云原生]公众号后台回复[lzwk],可获得该演讲PPT. 大家好,今天想和大家分享的主题是基于kubernetes搭建分布式压

前面部分依照CentOS单机安装k8s并部署.NET 6程序来进行,内存.cpu.centos版本一致,之前222元买的三年8M 2c4g腾讯云轻量服务器,这个教程算是写的很详细的了,基本可以一致执行下去就能打开网页 我卡在了搭建私有仓库部分,里面写的是需要添加insecure-registries,然后重启,但是重启之后我这里一直启动不了(IP已经修改成自己服务器的IP),随后我将添加的insecure-registries部分删掉,然后推送仓库时推送到了自己的docker hub(10.21

前段时间搞优化,最后瓶颈发现都在数据库单点上. 问DBA,给我的写入答案是在1W(机械硬盘)左右. 联想起前几天infoQ上一篇文章说他们最好的硬件写入速度在2W后也无法提高(SSD硬盘) 但这东西感觉从来没证实过,故一时兴起,弄台虚拟机压测起来.   想搞清下面的问题:   1,mysql支撑多少连接数? 2,写入瓶颈到底是多少? 3,求QPS   畅想:  足够的CPU, load>远小于核数*2 足够的内存, 基本只用到物理内存 瓶颈在硬盘,写入速度应该能到90-100M/S(机械硬盘,7