官方文档:https://docs.locust.io/en/stable/index.html 1.初识locust Locust 完全基本 Python 编程语言,采用python 编写压测脚本,且所有请求完全基于requests库.除了 HTTP/HTTPS 协议,Locust 也可以测试其它协议的系统,只需要采用Python调用对应的库进行请求描述即可.locust是一个分布式用户性能测试的工具但是单台压力机也能产生数千并发请求数.   2.locust优缺点介绍 优点:   并发高,一

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

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

背景 小米容器云平台,在构建云厂商集群时,需要通过HAProxy将云厂商LB流量从宿主机转到容器中,但对于HAProxy的性能没有把握.参考网上的一篇HAProxy压测文章,文章中提到HAProxy establish状态连接可以达到 400w,所以以此为目标,进行压测. 参考文章:文章地址 关键点 TCP计数器ListenOverflows大量增加 查看方法 cat /proc/net/netstat | awk '/TcpExt/ { print $21,$22 }' 原因 系统调用list

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,“

相关概念 RT(response time) 什么是RT? RT就是指系统在接收到请求和做出相应这段时间跨度 但是值得一提的是RT的值越高,并不真的就能说明我们的系统的吞吐量就很高, 比如说,如果存在数据在网络中传输时出现了丢包的现象,传输的数据少了,速度就会增加, 但是这是事故,不是说我们的系统吞吐量高 此外,对不同的系统来说衡量的标准也不一样,对一个游戏软件来说,响应时间也就是常说的延迟. 在100ms以内,游戏体验感会很好,飙升到几秒钟,干脆就不要玩了, 但是对一个编译系统来说,编译一套源

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

1.copy过来的,很有道理的一句话~ 最大并发数:取决于你的业务类型,数据量,处理时的资源需求等,具体多少,需要做一些性能测试来衡量 确定待测试的场景,设计脚本,不断增加并发数量. 2.CPU压不上去 现象:并发数不断增加1W以上了,吞吐量也挺高的2000多,但是CPU一直只有20%.继续加压,只会是失败率上升,平均吞吐量下降(总响应时间对此值影响很大) 网络影响测试:在内网环境压测系统/在系统本地压测(压测IP:127.0.0.1),发现压测结果无明显变化.所以不是网络问题. 数据库连接限制

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:

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: 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://

背景 虽然可以请求相同的接口做测试,但是请求参数每次都是相同的.为了模拟不同的用户,请求不同的参数,所以要自定义参数来做多线程并发压力测试. 点赞再看,关注公众号:[地藏思维]给大家分享互联网场景设计与架构设计方案 掘金:地藏Kelvin https://juejin.im/user/5d67da8d6fb9a06aff5e85f7 下载Jmeter https://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi 上官网,找最新的版本,找到zip格式的压缩文件,便于在

jmeter压测参数设定 一.基本公式 线程数 = QPS * time: 注:QPS--每秒完成请求的个数:time--每个请求响应完成平均需要时间: 故QPS * time就是所有请求完成响应所需要的总时间,如果需要在一秒完成所有请求的响应,所以线程数需要等于总时间值 二.参数值设定 以下情况前提:所有线程数完成时间设置为1秒 1.若QPS有预期值, 设置定时器Throughput的值(与QPS接近),线程数随机设置一个比较小的值,开始启动压测,观察error比例(如果很小,符合要求,否则需

jmeter - 单机压测 - 命令行模式-html报表生成-控制台参数优化 一/ 准备工作 1.压力机安装并配置好 jdk 2.调试好程序脚本 再上传到 linux下 3.进入jmeter  bin目录执行          chmod +x ./*    可执行权限 二/ 单机执行步骤 执行 ./jmeter.sh -n -t /export/ptest/TestPlan.jmx -l /export/ptest/result.jtl -n : 命令行模式 ,no-gui: -t :  jm

目录 sysbench压测-innodb_flush_log_at_trx_commit,sync_binlog参数对性能的影响 一.OLTP测试前准备 二.MySQL 数据落盘的过程 三.参数说明 四.Test性能 sysbench压测-innodb_flush_log_at_trx_commit,sync_binlog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 Intel(R) Core(TM) i7-7

由于之前从数据库获取查询结果作为请求的入参(使用场景:测试一个接口并发处理数据的能力,并且每次请求传入的参数都要不同.),会一定程度上造成对数据库的压测,在没有完全搞清楚多线程之间参数的传递之前,我们可以先采用从本文获取参数的方法实现参数的传递. 下面就讲下具体怎么实现从文本获取参数做压力测试. 1.创建线程 2.添加HTTP默认请求值 3.配置元件-添加CSV Data Set Config,进行本文及参数的配置 需要注意: CSV数据源文件需要上传到Git,跟对应的请求放在一起 源文件可以使

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 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