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

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

此次压力测试是以一个http json的后台接口为例. 1. 创建相应的部件 2. 设置相应的参数 线程组主要用于设置一共要测试的线程数量(上图1000),每秒起的线程数(上图10),几秒内启动完单循环内要跑的线程(上例子中为10秒内启动1000个线程,即通常所说的100并发),一共测试多少个循环(上图永远). http请求主要用于设置 被测试服务器的 ip地址 端口 服务地址 请求体数据. http信息头管理器,主要用于设置http头字段信息,比如Content-Type. 聚合报告 主要用于

◆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

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

本文展示了利用jmeter来压力测试普通网页,具体步骤如下: 1.添加[线程组]“lesson1压测普通网页”,“线程数”设置为10:“循环测试“设置为50,如图所示: 2.添加一个"http的sampler", 3.设置参数如下: 4.添加[聚合报告]和[查看结果树]后,点击[启动]按钮,[聚合报告]给出下面的输出: 从图中可以看出,本次压力测试的“吞吐量”为1.1次/每秒,后面课程会针对内网接口进行实际的压力测试及性能优化.

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

不久前参与开发了一个基于dubbo分布式框架的底层账单系统,并实现了其中的一部分业务接口,目前需对这些接口进行压测,以评估生产环境所能承受的最大吞吐量.笔者以其中一个查询接口为例来回顾此次压测的整体流程. 压测准备: 1.调用查询接口的测试jar包,作为dubbo-consumer,依赖了查询服务的api,测试module基于maven开发,执行maven clean package即可通过编译得到jar包 2.JMeter:Apache组织开发的基于Java的压力测试工具 方案: 无限次请求查

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

NewLife.Net压力测试,峰值4.2Gbps,50万pps,消息大小24字节,消息处理速度1.88亿tps! 共集合20台高配ECS参与测试,主服务器带宽6Gbps.100万pps,16核心64G内存.另外19台共模拟400个用户连接,13*16+6*32=400,每用户发送2000万个消息,服务端收到后原样返回. 有些同学比较着急,觉得前面两篇有点小儿科,群友就说,上数字吧! 我们在2017.4.1做了一个极限并发测试,奔着单机100万并发,实际上只得到了84.5万,这次补一个吞吐量的压

JMeter---HTTP压测 一.创建线程组 右击-->添加-->Threads(Users)-->线程组 下面对比较重要的几个参数,讲解下: 名称: 就是给你这个线程组起名字. 线程数:指压力测试时候模拟几个用户测试接口. Ramp-Up:这里指几秒运行完上面的模拟用户数. 循环次数:指循环几次线程数. 总的理解下:上面的意思是2秒内模拟5个用户请求API,循环2次. 二.添加HTTP 在线程组上右击-->添加-->Sampler-->HTTP请求 在java代码中

ServerAgent作为一个服务端性能监控插件,结合JMeter自身插件PerfMon可以实现JMeter压测的图形化实时监控,具有良好的实用性.下面讲解一个应用实例 思路: 1. 插件准备 2.打开代理 3.编写脚本 4.观察监控指标 一.插件准备 下载JMeter Plugins Manager.jar包,扔到/lib/ext 启动JMeter,选项>Plugins Manager 下载PerfMon  > apply 二.打开代理 下载ServerAgent-2.2.3.zip 解压到

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.jmeter 压测1.一般压测时间为10-15分钟就行,设置时间在调度器配置--持续时间中设置,例如:想压10分钟,则持续时间输入:600 1.线程数:发送请求的用户数,即并发数 2.Ram-up Period(in seconds):此处输入1,则指这1个线程要在1秒内全部启动 3.循环次数:如果勾选永远那么就一直循环.本例填写 的是60,也就是说60乘以线程数100,一共发送6000次请求.理论上这些请求会在60秒的时候发送完成.    但是受到机器配置和 当前网络的影响,通常这个数字要

这里,我们利用 LoadRunner 来制定场景,且以测试 tps 值为导向,主要介绍手工场景 单服务器的业务请求处理能力 tps 值在 10~200 是合理的:如果是访问单接口不走关系型数据库的,访问的是 redis (内存里面读)那么 tps 在 1000~2000 左右是合理的 单负载机的最大并发多少?不管是 LR 和 JMeter,10~4000 是合理的 如果要测试响应时间或者是说并发,是要有前提条件的:比如说并发为 100 的响应时间为 XX,响应时间为 1 s 支持的最大并发量为

ab 是一个 httpd 自带的很好用的压力测试工具,它是 apache bench 命令的缩写.ab 命令会创建多个并发访问线程,模拟多个访问者同时对某一 URL 地址进行访问.可以用来测试 apache 的负载压力,也可以用来测试 nginx.lighthttp.tomcat.IIS 等其它 Web 服务器的压力负载性能. 安装 yum -y install httpd-tools 查看是否安装成功 ab -V help 查看 ab 参数详细说明 ab --help 正式压测 ab -n 1

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 因为博主所负责测试的项目需要数据库有较大的吞吐量,在最近进行了升级,更新了一个数据库中间件 - - mycat.查询了一些资料,了解到这是阿里的一个开源项目,基于mysql,是针对磁盘的读与写,理论上读写速度上会略小于mysql. 与组长沟通后,决定在功能测试完成后,对升级后的mycat进行性能压测. 环境准备 1.下载Jmeter 可以访问下面的地址进行下载,建议下载zip版本的,因为zip是一个绿色版本,无需安装,解压后即可使用, Jmeter下载地址 2.下载mysql数据库的驱动包

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

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