测试步骤:1.安装ADB2.连接被测手机和电脑3.打开CMD命令行4.输入monkey命令adb shell monkey -p your.package.name --pct-touch 30 --ignore-crashes  --ignore-timeouts--throttle 250 -s 2  -v -v -v 5000000一.monkey测试命令有哪些选项?1:常用选项 --help:打印帮助信息-v:指定打印信息的详细级别,一个 -v增加一个级别 , 默认级别为 0 .-v -

line: V1.3 mail: gczheng@139.com date: 2017-11-09 一.TPCC测试前准备 1.压测环境 配置 信息 主机 Dell PowerEdge R730xd CPU 24xIntel(R) Xeon(R) CPU E5-2620 v3 @ 2.40GHz 内存 64G(16G * 4) RAID卡 LSI Logic MegaRAID SAS 系统 "Red Hat Enterprise Linux Server release 7.3 (Maipo)&

目录 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 入门篇 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 进阶篇 - 认识yml 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 进阶篇 - 认识bombardier 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 进阶篇 - 认识wrk.wrk2 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 实战篇 - 接口以及场景压测 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 实战篇 - 收集诊断跟踪信息与如何分析瓶颈 堪比

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版权声明: 本账号发布文章均来自公众号,承香墨影(cxmyDev),版权归承香墨影所有. 允许有条件转载,转载请附带底部二维码. 一.为什么需要一个测试脚本? 昨天讲解了Android Monkey命令的使用方式,今天趁着还热乎就手把手用Monkey写一个压力测试的脚本.还不了解什么是Monkey的,可以看看昨天的文章. Monkey说到底其实就是一段命令,只能在有限的范围内做一些随机事件的压力测试.可以很明显看到它的一些缺点: 前期准备工作太多,需要把设备准备好.安装好待测Apk. 无法做到无

一直想做这个测试,原因很简单,很多人一直比较怀疑Azure的虚拟机性能,说相同的配置凭啥比阿里的虚拟机贵那么多,其实,我自己以前也怀疑过,但是接触Azure的几个月,确实发现Azure的虚拟机性能真的很强悍,在这里笔者举个例子说明,有个客户(这里就不透露名字了)在本地数据中心cpu使用率一直在60%以上,因为我们上云都是先平移,如果不够用我们再auto sacle,但是客户却很不放心,非要高配的机器,在我们的百般劝说之下好不容易才答应先平移(客户表示很委屈,为什么我要高配的机器你不给,哈哈,开个

200 ? "200px" : this.width)!important;} --> 介绍 mysqlslap是mysql自带的一个性能压测工具:mysqlslap用于和其它的一些性能压测工具一样可以自己造数据进行压测.mysqlslap的报告比较简单主要体现在执行的时间方面,没有sysbench那样的tps.qps等更详细的包括. 参数 --auto-generate-sql -a 自动生成MySQL测试语句 --auto-generate-sql-add-autoincre

郑昀 基于刘勤红和石雍志的实践报告 创建于2015/8/13 最后更新于2015/8/19 关键词:压测.TCPCopy.仿真测试.实时拷贝流量 本文档适用人员:技术人员 提纲: 为什么要做仿真测试 TCPCopy是如何工作的 实作:仿真测试的拓扑 实作:操作步骤 可能会遇到的问题 ip_conntrack 少量丢包 离线重放 不提取7层信息 观测的性能指标 0x00,为什么要做仿真测试 线下的传统压力测试,难以模拟真实流量,尤其难以模拟正常流量混杂着各色异常流量.所以,线下压得好好的系统,上线

今天的年会已过,仍然是空手而归,不过俺坚信能让生活稳定永远都是努力.由于隔壁组负责年会的抢红包项目,因而趁此机会把通过工具模拟高并发的知识补了补,通过和身边大师的交流,总算是对压力测试有了个简要的了解,尤其是熟悉JMeter的使用(之前还想过自己写个多线程客户端,被大师说重复造轮子不可取). Apache JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具,是非常简洁有效的选择,页面使用swing构建.支持很多类型的测试,包括最常见的Web(Http/Https),FTP等,尽管是J

◆版权声明:本文出自胖喵~的博客,转载必须注明出处.  转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/by-dream/p/5611555.html 我知道我迟早是要踏上了后台测试之路的,只是没想到来的这么突然.新接手了一个项目,在第一版发出后,产品需要做运营活动拉量,因为我担心突然的流量涌入是否会对后台造成压力呢?因此决定做一下压测: 下面就一步一步的介绍我从0到1的压测过程吧. 我下载的是 apache-jmeter-2.13,因为这个包下载下来通用linux和windows

一.前言 http_load是一款测试web服务器性能的开源工具,从下面的网址可以下载到最新版本的http_load: http://www.acme.com/software/http_load/ (页面实在太简陋……) 十分令人欣慰的是,这个软件一直在保持着更新(不像webbench,已经是十年的老古董了.webbench的源码分析请参考:http://www.cnblogs.com/xuning/p/3888699.html ),并且更新频率还蛮高的样子.我在下载了2014年8月2号的版本

ab(Apache benchmark)是一款常用的压力测试工具.简单易用,ab的命令行一次只能支持一次测试.如果想要批量执行不同的测试方式,并自动对指标进行分析,那么单靠手工一条一条命令运行ab,估计会疯的.so,那么问题来了,批量模式怎么实现. 一.脚本说明                                                                                              本脚本支持ab大多常用参数,如果你需要更多参数,可

用「Web压测」关键词检索,能找到好多进行压测的工具,比如ab.Http_load.Webbench.Siege这些,不过今天并不是要对这些工具做对比,毕竟我们只是想得到一个结果.本文主要介绍Siege,因为Siege是上面四者中,在Mac上安装和使用最便利的,所以果断就是它了! 准备工作 在压测开始前,你需要确保你的open files足够大,否则会报TOO MANY FILES OPEN错误,可以通过ulimit -a查看,如下图: 使用ulimit -n 10000可以修改该值.不过这种修

环境准备 linux centOS(工作环境) python3.4及以上 pip3 JDK8 git1.9及以上 gradle2.13级以上 准备过程中的坑 这些环境准备没什么太大问题,都是wget下来安装就行,唯一有一个python3安装的坑. 由于本人安装的是python3.6.1,pip3和setupTools都是集成在python安装包里的,比python2时代方便许多,当一切都井井有条后,pip3 install esrally,报出如下错误 Could not fetch URL h

在做压力测试时,发现一个内存压测工具Memtester,可以随意设置内存占用大小,非常方便 下载地址:http://pyropus.ca/software/memtester/old-versions/ 1.安装方式: 2.使用方式:    mem为 申请测试内存的数量,单位默认是megabytes(兆),也可以是B K M G loops 测试的次数,默认是无限(由于版本原因,参数说明可能有出入,但用法相同) 若不设置loop,将会无限进行循环,一直占用设置的内存大小,直到手动停止(ctrl+

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

当前项目中重构了消息服务,需要对消息服务接口做性能压测,评估消息服务的性能情况 通过和开发对接,目前消息服务是通过dubbo接口对内提供服务,所以才有了这边文章的记录 最初的压测这个dubbo接口有三种思路: 1.第一种就是基于业务,比如注册业务,注册成功后,会发送短信消息到用户手机,通过业务调用消息服务,最容易实现,但是业务瓶颈最大导致测试结果不准 2.第二种是通过将dubbo接口上面做一层包装,提供一个http接口访问dubbo接口,需要提供二次开发,需要时间,而且高并发下,需要部署在tom

一.压测工具vegeta 1.介绍 Vegeta 是一个用 Go 语言编写的多功能的 HTTP 负载测试工具,它提供了命令行工具和一个开发库. 官方地址:https://github.com/tsenart/vegeta 2.安装 Vegeta wget https://github.com/tsenart/vegeta/releases/download/v7.0.3/vegeta-7.0.3-linux-amd64.tar.gz tar xf vegeta-7.0.3-linux-amd64

Jemter   压测基础(一) 1.压力测试的基本概念: 1.吞吐率(Requestspersecond) 服务器并发处理能力的量化描述,单位是reqs/s,指的是某个并发用户数下单位时间内处理的请求数.某个并发用户数下单位时间内能处理的最大请求数,称之为最大吞吐率.计算公式:总请求数/处理完成这些请求数所花费的时间,即Requestpersecond=Completerequests/Timetakenfortests 2.并发连接数(Thenumberofconcurrentconnect

一直运行的docker容器显示内存已经耗尽,并且容器内存耗尽也没出现重启情况,通过后台查看发现进程没有占用多少内存.内存的监控使用的是cadvisor,计算方式也是使用cadvisor的页面计算方式,所以决定对docker的内存计算做下研究. docker version: Client: Version: 1.12.6 API version: 1.24 Go version: go1.6.4 Git commit: 78d1802 Built: Tue Jan 10 20:20:01 201