LoadRunner种预测系统行性能负载测试工具通模拟千万用户实施并发负载及实性能监测式确认查找问题LoadRunner能够整企业架构进行测试通使用 LoadRunner企业能限度缩短测试间优化性能加速应用系统发布周期 LoadRunner种适用于各种体系架构自负载测试工具能预测系统行并优化系统性能.总种自化测试工具.详见:http://baike.baidu.com/view/812367.htm 1.web_add_cookie("login=admin; DOMAIN=127.0.0.1&

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

本文是<如何做好性能压测>系列专题分享的第四期,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. 第一期:<压测环境的设计和搭建>,点击这里.第二期:<性能压测工具选型对比>,点击这里.第三期:<阿里巴巴在开源压测工具 JMeter 上的实践和优化

sysbench是一个开源的.基于LuaJIT(LuaJIT 是 Lua 的即时编译器,可将代码直接翻译成机器码,性能比原生 lua 要高) 的.可自定义脚本的多线程基准测试工具,也是目前用得最多的 MySQL 性能压测工具. 基于 sysbench,我们可以对比 MySQL 在不同版本.不同硬件配置.不同参数(操作系统和数据库)下的性能差异. 下面会从 sysbench 的基本用法出发,逐渐延伸到 sysbench 的一些高级玩法,譬如如何阅读自带的测试脚本.如何自定义测试项等.除此之外,使用

最近一段时间都在忙着转java项目最后的冲刺,前期的coding翻代码.debug.fixbug都逐渐收尾,进入上线前的性能压测. 虽然不是大促前的性能压测要求,但是为了安全起见,需要摸个底心里有个数. 毕竟这次转java的服务都是集团核心公共服务(主要是订单域服务).(等我们顺利上线了,我再来好好总结下其中的坎坷和壮举.) 废话不多说了,直接进入主题. 由于这次压测主要重点是关注正向的两个核心订单服务,下单服务.查单服务.查单服务初步压测下来问题不大,主要是db的索引和cache的问题. 下单

自动转开发后,就很少关注性能测试方面的东西,最近在帮朋友做一个性能压测,由于朋友那边的公司比较小,环境比较简单,而且是对http服务进行的压测,所以最终 选用了jmeter来实现这个压测. 如下就是我们的场景,多个并发用户,每个用户需要先登录,而且只需要登录一次,每个并发登录成功后,会产生一个accessToken,也是就是代表了登录服务器端登录鉴权通过后, 返回给请求调用的一个标志,在后面具体的http接口请求中,每个并发用户都需要在请求中传入这个accessToken,不然的话,服务器端请求

早上测试对性能压测,发现取sequence服务大量超时报错,查询线上的监控SQL: 大量这个查询,我在DeviceID和Isdelete上建有复合索引,应该很快,而且我测试了一下,取值,执行效率很高,不会出现慢的情况. 但是通过SQL Profile工具监控,发现这个sql,执行的CPU和IO都是很高,取出profile监控出来的sql: exec sp_executesql N'select * from AppCustomerDevice where DeviceID=@DeviceID  

问题: 有一台机器做性能压测的时候,无论开多少个线程,QPS一直压不上去,而服务器和数据库的性能指标(主要是CPU和内存)一直维持在很低的水平. 希望帮忙排查一下原因. 过去看了下进行压测的接口代码,逻辑很简单,就是一个数据库查询,所以不存在耗时操作的问题. 首先观察服务器(4c32g)和数据库的详细性能指标:服务器CPU和内存都很低,数据库的监控显示只有一条活跃连接.这就很奇怪了. 在不同网络环境进行压测 之前测试同学是用jmeter在本地对服务器进行压测的,QPS只有40左右. 后面用ab(

前言 压测太难?局域网压力无法判断服务器网络指标?无法产生非常大的并发量?云性能太贵? 也许我们可以把各种简单的工具拼起来进行压力测试! 准备 https://cloud.tencent.com/product/scf https://cloud.tencent.com/product/lm 云压测背景 常规压测工具,所有请求均从本地出发,走局域网可能导致网络请求的实际效果不够真实,所以尝试引入云性能压测工具(贵). 压测工具 腾讯wetest+SCF+jmeter 压测原理 通过本地使用jme

一.JMeter 如何通过自定义Sample来压测RPC服务 RPC(Remote Procedure Call)俗称远程过程调用,是常用的一种高效的服务调用方式,也是性能压测时经常遇到的一种服务调用形式.常见的RPC有GRPC.Thrift.Dubbo等.这里以GRPC为例介绍在JMeter中如何添加自定义的Sample来压测GRPC服务,JMeter中提供的Sample如下图所示,从中可以看到并没有我们需要压测GRPC的Sampler. 本文作者:张永清, 转载请注明: https://ww

前言 如果使用 EMQ 来承载百万级别的用户连接可以吗?毕竟在 MQTT 官方介绍上说 EMQ X 可以处理千万并发客户端,而 EMQ X 自己官方称 4.x 版本 MQTT 连接压力测试一台 8 核心.32G 内存的 CentOS 服务器能够承载 130 万台设备的连接.究竟性能如何呢?试了才知道. 系统调优 Linux 操作系统参数 系统全局允许分配的最大文件句柄数: # 2 millions system-wide sysctl -w fs.file-max=2097152 sysctl

压测方案 准备多个文件大小分别为 1k 10k 100k 300k 使用ab分别按 [50,2000](按50逐渐叠加)压测服务,每次请求10W次 硬件信息:CPU:Intel(R) Xeon(R) CPU 1.86GHz ×4 4G 统计脚本:grep "Requests per second:" 300k_* | awk -F':' '{print substr($1,6),$3}'|sort -n 1k 10k 压测的时候load维持在3左右,100k 300k的load飙升到5

一   机器部署 1.1  机器组成 1台nameserver 1台broker  异步刷盘 2台producer 2台consumer   1.2  硬件配置 CPU  两颗x86_64cpu,每颗cpu12核,共24核 内存 48G 网卡 千兆网卡 磁盘 除broker机器的磁盘是RAID10,共1.1T,其他都是普通磁盘约500G   1.3  部署结构 橙色箭头为数据流向,黑色连接线为网络连接     1.4  内核参数 broker是一个存储型的系统,针对磁盘读写有自己的刷盘策略,大量

原创文章,转载请注明出处:http://jameswxx.iteye.com/blog/2093785 一   机器部署 1.1  机器组成 1台nameserver 1台broker  异步刷盘 2台producer 2台consumer   1.2  硬件配置 CPU  两颗x86_64cpu,每颗cpu12核,共24核 内存 48G 网卡 千兆网卡 磁盘 除broker机器的磁盘是RAID10,共1.1T,其他都是普通磁盘约500G   1.3  部署结构 橙色箭头为数据流向,黑色连接线为

前段时间有描述过性能的测试类型 配置负载 Big Bang: 负载同时产生 Ramp up: 开始时候产生一定负载,然后每隔一段时间增加一些负载直到达到目标负载,这是典型模式 Ramp-up (with step): 分段产生负载.比如总共需要1000用户的负载,但是我们需要观察系统在250, 500, 700负载下的表现,到达这些负载后需要跑一段时间再增加新负载 Ramp up (with step), ramp down (with step): 跟上面类似,只是最后负载回归到0 Delay

最近项目中的消息服务做了运营商的改动,导致这个服务做了重新开发 压测脚本如下: 开启200线程压测: tps只有200-300之间,平均耗时在700ms左右 开启500线程压测 500并发压测,发现平均耗时到了1100ms,感觉肯定存在问题,这时候tps才400多 通过打印线程的dump日志:截取部分 2019-01-17 18:05:18Full thread dump Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (24.60-b09 mixed mode): "Att

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

软件下载: wget http://imysql.com/wp-content/uploads/2014/09/tpcc-mysql-src.tgz安装依赖:yum install -y mysql-devel解压安装: tar xf tpcc-mysql-src.tarmake 测试前准备: [root tpcc-mysql]$mysql -uroot -p123456 -S /data/mysql-5.5/mysql.sock -e "create database tpcctest&quo

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

在k8s上部署jmeter的mater和slave,根据压测需求动态增减master和slave节点数量,即可以完成压测任务,又可以是资源利用最大化 https://blog.kubernauts.io/load-testing-as-a-service-with-jmeter-on-kubernetes-fc5288bb0c8b

nginx+php7环境,opcache已经开启,每测试一个框架都重启服务器并且预热访问三次,压测工具ab.exe. laravel,thinkphp,yii都已关闭debug,该做的优化命令都搞了,它们输出的view都是相同的,不要怀疑哥的水平. 下面上图: 一.原生php 二.thinkphp5 三.yii2 四.laravel5.1 ps:勿喷. 点击下载自动压测脚本 下载后把后缀 .sh 去掉,此脚本用php编写而成,所以必须要php.exe解析. 个人公众号谢谢各位老铁支持 本人qq群