因为项目的原因,前段时间研究并使用了 SoapUI 测试工具进行自测开发的 api.下面将研究的成果展示给大家,希望对需要的人有所帮助. SoapUI 是什么? SoapUI 是一个开源测试工具,通过 soap/http 来检查.调用.实现 Web Service 的功能/负载/符合性测试.该工具既可作为一个单独的测试软件使用,也可利用插件集成到 Eclipse,maven2.X,Netbeans 和 intellij 中使用. SoapUI 的安装 下载地址,最好下载最新版本安装包,因为 So

最近在写一些东西的时候,把一些内容整理了一下. 在考虑压力工具中的用户数(有些工具中称为线程数,本文后续都用"用户数"来说明).响应时间.TPS三者之间的关系时,想到之前也有人问起过这样的问题,就是他们三者之间的共生的关系到底是什么样呢. 这个公式我想谁都能知道了: TPS = ( 1 / RT ) * user  (其中,RT单位是秒,user是用户数) 先来画一下最简单的图(假设前提:每个user的事务定义都是一致的.): 当有五个用户时,响应时间都稳定保持在0.2s,那这个场景的

方式一: (while ((line = sr.ReadLine()) != null) { strData +=(line+"\r\n"); } 方式二: while ((line = sr.ReadLine()) != null) { strData.Append(line+"\r\n"); } 两种方式相差几十倍.

1. 背景 近日,线上的服务出现异常,调用服务返回的JSON格式数据不完整,导致客户端解析异常,因此记录了本次的填坑之旅(nnd)... 2. 排查过程 2.1 服务器分析 登录到服务所在linux服务器,查看磁盘I/O信息iotop.CPU信息top.网络请求netstat -alnp等一通操作,木有发现相关问题.随执行了df -h查看磁盘占用 发现,系统盘根目录"/"的共计60G的磁盘占用100%,好吧,问题大概率就在这了.随后进入根目录,打算查看哪个文件夹占用最多,删除些文件,减

本文前半部分结论存在严重错误,请看最后2015-1-20更新部分. 最近一直在解决线上一个问题,表现是: Tomcat每到凌晨会有一个高峰,峰值的并发达到了3000以上,最后的结果是Tomcat线程池满了,日志看很多请求超过了1s. 服务器性能很好,Tomcat版本是7.0.54,配置如下: <Executor name="tomcatThreadPool" namePrefix="catalina-exec-" maxThreads="3000&q

假设Tomcat每到固定一个时间会有一个高峰,峰值的并发达到了3000以上,最后的结果是Tomcat线程池满了,日志看很多请求超过了1s. 服务器性能很好,Tomcat版本是7.0.54,配置如下 <Executor name="tomcatThreadPool" namePrefix="catalina-exec-" maxThreads="3000" minSpareThreads="800"/> <Co

转自 http://zhanjindong.com 最近一直在解决线上一个问题,表现是: Tomcat每到凌晨会有一个高峰,峰值的并发达到了3000以上,最后的结果是Tomcat线程池满了,日志看很多请求超过了1s. 服务器性能很好,Tomcat版本是7.0.54,配置如下: <Executor name="tomcatThreadPool" namePrefix="catalina-exec-" maxThreads="3000" min

深圳和青岛,是一对非常有意思的城市.两者都是沿海城市:两者都是所在省的经济强市:两者都是副省级城市,但都不是省会:两者GDP都超过所在省的省会城市.当然,两个城市也有相当大的差距,一个位于南方,一个位于北方:深圳是一线城市,青岛是二线城市:深圳GDP是2.4万亿,青岛GDP是1.2万亿.为什么条件这么相近的两座城市,GDP总量相差这么大呢? 人口因素:2017年青岛的人中是929万,深圳的人口是1200万,这还是表面上的数字,深圳就多青岛近300万人口.实际上是,深圳的管理人口超过了2000万,

一.需求缘起 Web-Server通常有个配置,最大工作线程数,后端服务一般也有个配置,工作线程池的线程数量,这个线程数的配置不同的业务架构师有不同的经验值,有些业务设置为CPU核数的2倍,有些业务设置为CPU核数的8倍,有些业务设置为CPU核数的32倍. “工作线程数”的设置依据是什么,到底设置为多少能够最大化CPU性能,是本文要讨论的问题. 二.共性认知 在进行进一步深入讨论之前,先以提问的方式就一些共性认知达成一致. 问:工作线程数是不是设置的越大越好? 答:肯定不是的 服务器CPU核数有

什么是最佳线程数? 为满足更多用户访问需求,可以调整Tomcat线程数,但是不能太大,否则导致线程切换开销,随着用户递增(线程数也随之调整),系统QPS逐渐增加,当用户量达到某个值,QPS并不会增加,或者增加不明显,同时请求的响应时间却大幅增加.这个阀值认为是最佳线程数. 怎么计算最佳线程数? (1)通过用户慢慢递增进行压测,观察QPS,响应时间 (2)通过公式计算:服务器端最佳线程数量=((线程等待时间+线程cpu时间)/线程cpu时间) * cpu数量 Windows最大线程数: 在32位系

并发数,线程数,吞吐量,每秒事务数(TPS)都是性能测试领域非常关键的数据和指标. 那么他们之间究竟是怎样的一个对应关系和内在联系? 测试时,我们经常容易将线程数等同于表述为并发数,这一表述正确吗? 本文就将对性能领域的这些关键概念做一次探讨. 文章可能会比较长,希望您保持耐心看完. 1. 走进开封菜,了解性能 ①老王开了家餐厅 我们的主角老王,在M市投资新开业了一家,前来用餐的顾客络绎不绝: 餐厅里有4种不同身份的人员: 用户一次完整的用餐流程如下: 顾客到店小二处付款点餐 => 小二将订单转

背景 在做性能测试的时候,传统方式都是用并发虚拟用户数来衡量系统的性能(站在客户端视角),一般适用于一些网页站点例如首页.H5的压测:而RPS(Requests per second)模式主要是为了方便直接衡量系统的吞吐能力TPS(Transaction Per Second,每秒事务数)而设计的(站在服务端视角),按照被压测端需要达到TPS等量设置相应的RPS,应用场景主要是一些动态的接口API,例如登录.提交订单等等. VU(虚拟用户)和TPS之间也有其逻辑关系,具体请参见本文下方的说明.

string::npos,这是一个很大的数 npos 是这样定义的: static const size_type npos = -1; 因为 string::size_type (由字符串配置器 allocator 定义) 描述的是 size,故需为无符号整数型别.因为缺省配置器以型别 size_t 作为 size_type,于是 -1 被转换为无符号整数型别,npos 也就成了该型别的最大无符号值.不过实际数值还是取决于型别 size_type 的实际定义.不幸的是这些最大值都不相同.事实上

当几个数连续乘最后取模时,可以将每个数字先取模,最后再取模,即%对于*具有结合律.但是如果当用来取模的数本身就很大,采取上述方法就不行了.这个时候可以借鉴快速幂取模的方法,来达到大数相乘取模的效果. LL mul(LL a,LL b) { LL ans=0; while(b) { if(b&1) ans=(ans+a)%p; a=(a+a)%p; b=b>>1; } return ans; } LL Pow(LL a,LL b) { LL result=1; LL base=a%p;

SecureCRT配置屏幕内容输出到log文件 SecureCRT看不到前几分钟操作的内容,或者想把通过vi命令查看的日志输出到log文件(在懒得下载日志文件的情况下),所以接下来就这样操作: 文件保存路径 C:\Users\Administrator\Desktop\session_salve-%S-%Y%M%D.log [%Y%M%D_%h:%m:%s] [%h:%m:%s] 最后记得勾选保存会话日志 这样每次操作完,就会自动记录操作产生屏幕内容的log日志了,生成的日志见下图,以 当前日期

这个题目一开始感觉还是有点难的,这个模数这么大,根本就不知道怎么写,然后去搜了题解,知道了怎么去求当x很大的时候x的平方对一个数取模怎么样不会爆掉. 然后还顺便发现了一个规律就是当一个数更新一定次数之后就不会变化了. 然后这个题目就很好写了,就是一个区间求和和一个区间修改.现在还不确定如果不加一个找到的规律是不是会超时. 现在写完了,写的过程你会发现,这个每次必须更新到叶节点才可以,不然这个是有问题的,因为我们要求和, 所以如果不更新到叶节点,那就无法求和,然后我们再计算一下复杂度,如果直接是m

作者:鹿丸不会多项式  出处:http://www.cnblogs.com/hechao123   转载请先与我联系. 一.问题描述 前阵子我们因为B机房故障,将所有的流量切到了A机房,在经历了推送+自然高峰之后,A机房所有服务器都出现java线程数接近1000的情况(1000是设置的max值),在晚上7点多观察,java线程数略有下降,但还是有900+的样子,而此时,单台服务器的TPS维持在400/s,并不是一个特别大的量.然后将A机房一台机器下线,继续观察,到了晚上9点多,那台下线的机器,j

去年看过一篇<ThreadPoolExecutor详解>大致讲了ThreadPoolExecutor内部的代码实现. 总结一下,主要有以下四点: 当有任务提交的时候,会创建核心线程去执行任务(即使有核心线程空闲仍会创建):当核心线程数达到corePoolSize时,后续提交的都会进BlockingQueue中排队:当BlockingQueue满了(offer失败),就会创建临时线程(临时线程空闲超过一定时间后,会被销毁):当线程总数达到maximumPoolSize时,后续提交的任务都会被Re

目录 一.理论分析 二.实际应用 为了加快程序处理速度,我们会将问题分解成若干个并发执行的任务.并且创建线程池,将任务委派给线程池中的线程,以便使它们可以并发地执行.在高并发的情况下采用线程池,可以有效降低线程创建释放的时间花销及资源开销,如不使用线程池,有可能造成系统创建大量线程而导致消耗完系统内存以及“过度切换”(在JVM中采用的处理机制为时间片轮转,减少了线程间的相互切换) . 但是有一个很大的问题摆在我们面前,即我们希望尽可能多地创建任务,但由于资源所限我们又不能创建过多的线程.那么在高

在Kafak中国社区的qq群中,这个问题被提及的比例是相当高的,这也是Kafka用户最常碰到的问题之一.本文结合Kafka源码试图对该问题相关的因素进行探讨.希望对大家有所帮助.   怎么确定分区数?     “我应该选择几个分区?”——如果你在Kafka中国社区的群里,这样的问题你会经常碰到的.不过有些遗憾的是,我们似乎并没有很权威的答案能够解答这样的问题.其实这也不奇怪,毕竟这样的问题通常都是没有固定答案的.Kafka官网上标榜自己是"high-throughput distributed

查看最大线程数: cat /proc/sys/kernel/threads-max ulimit User limits - limit the use of system-wide resources. Syntaxulimit [-acdfHlmnpsStuv] [limit] Options -S Change and report the soft limit associated with a resource. -H Change and report the hard limit