1.打开postman软件 左侧栏点击+号键,创建一个并发测试文件夹 2.主面板点击+号键,输入一个测试地址,点击save按钮保存到并发测试文件夹 3.点击三角箭头,再点击Run,弹出Collection Runner插件 4.设置并发数和延时时间,点击Run 5.运行结果会依次排序,显示结果状态和耗时 从图中可以看到百度的响应速度还是非常快的. 点击Run Summary可以看到运行结果概述: 测试全部通过  测试结果也可以通过点击Export Results按钮进行导出,方便分析每次的请求时

WeTest 导读 用epoll编写一个高并发网络程序是很常见的任务,但在epoll中加入ssl层的支持则是一个不常见的场景.腾讯WeTest服务器压力测产品,在用户反馈中收到了不少支持https协议的请求.基于此,本文介绍了在基于epoll的高并发机器人框架中加入openssl,实现对https支持时的基本实现思路.   一.背景 2014年,谷歌在其官方博客中发布公告称,为了打造更安全的互联网环境,谷歌搜索引擎将尝试把"是否使用安全加密"(HTTPS)作为搜索排名算法中的一个参考因

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

简述 产品经理鉴于运营反馈并对程序的websocket长连接保持怀疑的态度,让我对websocket服务器进行压力测试,我内心是拒绝的. 开发思路 查阅websocket的相关资料,查到python的websocket有两个连接方式,长连接:WebSocketApp,短连接:create_connection. 使用 WebSocketApp 的话,我没办法获取websocket服务器端返回的数据,这个我还在研究,这里使用 create_connection 来进行压测. 连接: 1 ws =

一开始我个人在做测试时用到了POSTMAN,用了两种方式做测试, 第一种: 测试发现这种方式是阻塞排队,我让接口睡两秒,这100次请求间隔就是2秒,是串行执行 于是想到第二种,在一个collection中保存多个相同的请求, 测试结果依旧是串行处理,无法测试并发请求, 百度翻了十几页,,几乎都是说能用POSTMAN做什么高并发,做什么并发压力测试,用法几乎都和第一种雷同, 是我使用姿势不对??还是说大家互相抄作业??希望大神指教一二. 2019-06-04更新 听人说可以做,按照网上配置,确实测

meter.engine.RemoteJMeterEngineImpl: Local IP address=192.168.56.1 不能成功链家到相应的压力机 解决步骤: 1.找到jmeter.bat文件 加入如下脚本  set rmi_host=-Djava.rmi.server.hostname=192.168.3.113set ARGS=%DUMP% %HEAP% %NEW% %SURVIVOR% %TENURING% %PERM% %DDRAW% %rmi_host%  并注释掉 se

百度网盘下载软件 提取码: 2nur 第一步:首先从jmeter的官网下载jmeter,目前最新版本为4.0,支持的JDK最高为1.8 下载地址: jmeter:http://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi JDK:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html, 第二部:安装JDK 将下载好的JDK解压缩进行安装,若无安装目录要求,

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

问题描述:web api项目接口压测.前期并发100,500没出现问题,平均耗时也在几百毫秒.当并发1000时候,停留等待许久,看现象是jemeter卡住,没返回,时间过了许久,才正常. 解决过程: 查看服务器应用程序日志,查看项目全局捕获日志,查看服务器cpu,内存,网络.一切正常 查看客户端和服务端之间的Tcp连接:netstat -ano | find /c "***.***.***.***",连接一直处于通信状态一直没有释放.卡住剩余的连接数和没释放的连接数相同.好像有点端倪了

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

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

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

前言 我们在压测登录接口的时候,如果只用一个账号去设置并发压测,这样的结果很显然是不合理的,一个用户并发无法模拟真实的情况. 如果要压测登录接口,肯定得准备几百,甚至上千的账号去登录,测试的结果才具有可参考性. 场景案例 我现在有一个登录接口,接口登录接口文档基本信息 访问地址:http://127.0.0.1:8000/api/v1/login/ 请求类型:POST 请求头部:Content-Type: application/json 请求参数:{"username":"

前言 最近用jmeter做一些接口的压力测试,记录下使用过程中遇到的一些问题. 在使用window机器做并发压测的时候,发现并发数设置100的时候,会出现报错:java.net.SocketException: Socket operation on nonsocket: connect 环境准备: java 1.8 jmeter 5.1.1 jmeter环境 jmeter环境依赖JAVA环境,需安装JDK1.8环境,JDK环境安装网上一大堆教程,自己去想办法吧,我这里就不多说了. jmeter

我们遇到jmeter被假死死了,这里有2个原因,一是jmeter原本是java写的,heap受硬件限制需要调优,二是单机无法分解超大并发比如100万+并发压测,因此,我们分二部走,首先我们需要进行jmeter分布式部署和调配,二是我们需要对每台执行机进行深度jmeter jvm调优,掠尽所有执行及的硬件和网络资源 首先我们来看如何进行jmeter分布式部署和配置 先杀个原理图 这个图说明的是要一台控制机,然后由这台控制机发压测脚本到每台远程执行机,然后由控制机收集执行机结果 1.配置控制机 其实

前言 我们在压测登录接口的时候,如果只用一个账号去设置并发压测,这样的结果很显然是不合理的,一个用户并发无法模拟真实的情况.如果要压测登录接口,肯定得准备几百,甚至上千的账号去登录,测试的结果才具有可参考性. 场景案例 一.仍用项目中原来的登录压登录 http:****:9000/***/userWeb/login 二.准备压测的数据 login.txt中存10条登录数据,中间有逗号隔开 三.添加CSV Data Set Config 登录->添加->配置元件->CSV Data Set

.net HttpClient类(System.Net.Http) c#并发使用测试.压测

在实际做压力测试的过程中,我们有时不知道用怎样的并发量比较好,下面是几个用PV量去确定并发量的公式,这个在我们公司是比较适用的,大家可以根据自己的业务进行运算. 方法一:这个方法是我在网上查到的80-20原则,具体运算方法为: X*0.8/(8*60*60*0.2) 说明:X为要压测页面的PV量 方法二:这个是将PV量除以高峰时段小时(比如9:00-17:00,就是8个小时),再除以60*60细化到秒,然后乘以12倍,已获得想要的并发量 (X/8/60/60)*12 说明:X为要压测页面的PV量

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

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

在实际做压力测试的过程中,我们有时不知道用怎样的并发量比较好,下面是几个用PV量去确定并发量的公式,这个在我们公司是比较适用的,大家可以根据自己的业务进行运算. 方法一:这个方法是我在网上查到的80-20原则,具体运算方法为: X*0.8/(8*60*60*0.2) 说明:X为要压测页面的PV量 方法二:这个是将PV量除以高峰时段小时(比如9:00-17:00,就是8个小时),再除以60*60细化到秒,然后乘以12倍,已获得想要的并发量 (X/8/60/60)*12 说明:X为要压测页面的PV量