本文下载链接: [学习笔记]Netperf网络性能测试工具.pdf 一.Netperf工具简介 1.什么是Netperf ? (1)Netperf是由惠普公司开发的一种网络性能测量工具,主要针对基于TCP或UDP的传输. (2)Netperf根据应用的不同,可以进行不同模式的网络性能测试,即批量数据传输(bulk data transfer)模式和请求/应答(request/reponse)模式. (3)Netperf测试结果所反映的是一个系统能够以多快的速度向另外一个系统发送数据,以及另外一个

摘要:全链路压测是应对电商大促容量规划最有效的手段,如何有效进行容量规划是其中的架构关键问题.京东在全链路压测方面做过多年尝试,本文转载京东商城基础平台技术专家文章,介绍其最新的自动化压测 ForceBot 体系. ForceBot愿景 1.诞生背景 伴随着京东业务的不断扩张,研发体系的系统也随之增加,各核心系统环环相扣,尤其是强依赖系统,上下游关系等紧密结合,其中一个系统出现瓶颈问题,会影响整个系统链路的处理性能,直接影响用户购物体验. 往年的 618.双 11 大促备战至少提前 3 个月时间

背景 在美团的价值观中,以“客户为中心”被放在一个非常重要的位置,所以我们对服务出现故障越来越不能容忍.特别是目前公司业务正在高速增长阶段,每一次故障对公司来说都是一笔非常不小的损失.而整个IT基础设施非常复杂,包括网络.服务器.操作系统以及应用层面都可能出现问题.在这种背景下,我们必须对服务进行一次全方位的“体检”,从而来保障美团多个业务服务的稳定性,提供优质的用户服务体验.真正通过以下技术手段,来帮助大家吃的更好,生活更好: 验证峰值流量下服务的稳定性和伸缩性. 验证新上线功能的稳定性. 进

背景简述 Oceanus是美团基础架构部研发的统一HTTP服务治理框架,基于Nginx和ngx_lua扩展,主要提供服务注册与发现.动态负载均衡.可视化管理.定制化路由.安全反扒.session ID复用.熔断降级.一键截流和性能统计等功能.本文主要讲述Oceanus如何通过策略抽象.查询.渲染和分组动态更新,实现HTTP请求的定制化路由.随着公司业务的高速发展,路由场景也越来越复杂.比如: 团购秒杀要灵活控制压测流量,实现线上服务单节点.各机房.各地域等多维度的压测. 外卖业务要做流量隔离,把

工具 GT(中文产品名称:随身调):是腾讯出品的开源调试工具,本次测试中用其进行手机的流量统计和抓包.请在Android手机上安装GT应用(可以通过官网或应用宝下载). Wireshark:抓包的分析工具,也提供了Android手机的抓包实现,GT中抓包的功能就是在其提供的实现基础上的易用性封装,本次测试中用Wireshark进行抓包的分析.请在PC上安装Wireshark. 正文 其实想知道一款应用费不费流量,大部分Android4.x版本系统已经可以简单的查看了: 关注流量比较粗的话,看一下

本文转载自:微信公众号-数列科技<二十问全链路压测干货汇总(上)> 最近几年全链路压测无疑成为了一个热门话题,在各个技术峰会上都可以看到它的身影. 一些大型的互联网公司,比如阿里巴巴.京东.滴滴等,都已将全链路压测应用到了生产环境. 笔者曾有幸深度参与到阿里巴巴全链路压测体系的建设,以及与阿里内部其他技术团队.物流.社交电商.品牌企业等CTO或者CIO技术交流之后, 关于如何保障企业数字化过程中的性能稳定方面,有了一个共识:全链路压测是建立IT性能管理体系的抓手和必选项. 1.什么样的公司需要

前言 如果你看过 2018 Node.js 的用户报告,你会发现 Node.js 的使用有了进一步的增长,同时也出现了一些新的趋势. Node.js 的开发者更多的开始使用容器并积极的拥抱 Serverless Node.js 越来越多的开始服务于企业开发 半数以上的 Node.js 应用都使用远端服务 前端开发者们开始越来越多的关心和参与到后端和全栈中去 可以看到越来越多的前端开发者们具备了全栈的能力,更多的核心应用开始基于 Node.js 开发,而其中,保障应用的稳定性是每一个开发者的"头等

小结: 1.中台业务 前台业务 快车.专车.顺风车,在滴滴这些业务线叫做前台服务,他们有一些共同的特性,都有司机信息,订单的状态,收银,账号等等这些业务逻辑,我们会把专门的业务逻辑集合起来,形成专职的服务,这些就是中台服务. 2. 通过TraceID对所有请求的进行串联,通过SpanID记录每个节点的耗时情况. 3. 我们开发的时候,大家都会使用一些动态语言的特性,比如说可能对String和数值类型没有做区分,或者PHP的关联数组和普通数组混合起来操作.这个时候硬性翻译,就需要Golang代码做

概述 在接连写了两篇关于限流的文章(<面试补习>- 你来说说什么是限流?, 限流神器Sentinel,不了解一下吗?)后,总感觉还差最后一点内容来闭环整个限流相关的内容,这两天在翻查相关文章后,找到了一篇通俗易懂的 <Sentinel 解密> 文章,感谢 寒舟大佬提供的帮助- 将这部分内容补全. 1.Sentinel 概念 1.1.代码结构 1.2.核心概念 Resource 资源是 Sentinel 对所保护的内容的抽象,任何想保护的代码.函数等都可以通过 SphU.entry

体验简介 场景将提供一台配置了CentOS 8.5操作系统和安装部署PolarDB-X集群的ECS实例(云服务器).通过本教程的操作,带您体验如何使用PolarDB-X搭建一个高可用系统,通过直接kill容器模拟节点故障,以观察PolarDB-X 的自动恢复情况.立即前往 实验准备 1. 创建实验资源 开始实验之前,您需要先创建ECS实例资源. 在实验室页面,单击创建资源. (可选)在实验室页面左侧导航栏中,单击云产品资源列表,可查看本次实验资源相关信息(例如IP地址.用户信息等). 说明:资源

一． 背景 去年做过一次mysql trace 重放的测试,由于performance schema本身采集样本的长度等限制,实际回放的成功率比较低. 最近找到一款开源的工具,基于TCPCopy实现了线上流量的仿真测试,这款开源工具是网易的王斌开发,后面很多公司的模拟在线测试都是基于TCPCopy实现. https://github.com/session-replay-tools/mysql-replay-module 1．实现原理 生产服务器上部署TCPCopy, 包捕获是在数据链路层增加一

一.使用背景 gor 是一款go语言实现的简单的http流量复制工具,它的主要目的是使你的生产环境HTTP真实流量在测试环境和预发布环境重现.只需要在 代理例如nginx入口服务器上执行一个进程,就可以把生产环境的流量复制到任何地方, 完美解决了HTTP 层实时流量复制和压力测试的问题.常见的HTTP流量copy工具还有另外一款tcpcopy.将机器A上的http请求复制转发到指定机器B上去, 通过线上流量复制引流,通过将真实请求流量放大N倍来进行压测,能对服务有一个较为全面的检验. 二.安装

tcpcopy项目地址:https://github.com/session-replay-tools/tcpcopy 作者地址:http://blog.csdn.net/wangbin579 1:环境描述 架设三台服务器 10.53.132.52 10.53.132.55 10.53.132.101 101我们认为是线上服务器,52和55是测试环境.我们在101上运行tcpcopy把线上流量拷贝到55,在55上我们通过路由将应答转向52,在52上把应答丢弃. 分别在101和55上部署apach

https://quentinxxz.iteye.com/blog/2249799 http://blog.chinaunix.net/uid-25057421-id-5576741.html https://blog.csdn.net/wangbin579/article/details/8950282

本文来自于Dev Club 开发者社区,非经作者同意,请勿转载,原文地址:http://dev.qq.com/topic/57c7ffdc0569a1191bce8a63 作者:章未哲——腾讯SNG质量部 背景 我们在安卓上进行性能测试时,如果想获取CPU以及内存等常用性能指标,linux系统自身就提供了现成的方法,谷歌官方甚至公司内部也都提供了大量功能强大的分析工具.而相比之下,想要获取GPU的相关指标则没那么容易,甚至我们对GPU应该使用什么指标衡量都几乎一无所知.这一方面是由于系统没有提供

经过近一年的筹备.编码和测试,FineUI(专业版)公测版终于和大家见面了!现在就来体验一下专业版飞一般的速度吧:http://fineui.com/demo_pro/FineUI(专业版)首页:http://fineui.com/pro/ 客户端 JS 库仅 130K!(启用GZIP压缩)FineUI(专业版)的客户端JavaScript库仅130K(启用GZIP压缩),更令人称赞的是这130K已经将jQuery库计算在内! 如此苗条的身材必将大大拓展FineUI(专业版)的应用范围,从桌面到

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

一.简介 Netperf是由惠普公司开发的,测试网络栈.即测试不同类型的网络性能的benchmark工具,大多数网络类型TCP/UPD端对端的性能,得到网络上不同类型流量的性能参数.Netperf根据应用的不同可以进行不同模式的网络性能测试,即:批量数据传输模式和请求/应答模式.Netperf测试结果所反映的是一个系统能够以多快的速度向另外一个系统发送数据,以及另外一个系统能够以多快的速度接收数据. 官方网址:http://www.netperf.org/netperf 1.1.工作原理 Net

◆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

由于公司想把部份业务迁到windowsazure,主要是应用winodwsazure的存储;在方案中为了体现存储的可靠性所以对winodwsazure存储进行了一系列的测试.但在读取压力测试环节中发现间歇性出现文件读取延时的情况,由于自己在编写测试应用方面比较善长(年长的农码),所以把问题归根于winodwsazure的存储上.经过和MS技术多次交流和帮助下才把问题明确下来,虽然问题不是程序代码产生,但和测试方法构建的测试数据有着关系.下面分享一下个测试过程. 目标 公司希望把网站存储的一些资源