1.sysbench基础知识 sysbench的cpu测试是在指定时间内,循环进行素数计算 素数(也叫质数)就是从1开始的自然数中,无法被整除的数,比如2.3.5.7.11.13.17等.编程公式:对正整数n,如果用2到根号n之间的所有整数去除,均无法整除,则n为素数. 2.sysbench安装 # CentOS7下可使用yum安装 yum install sysbench 3.CPU压测命令 # 默认参数,素数上限10000,时间10秒,单线程 sysbench cpu run 4.常用参数

安装stressstress是一个linux下的压力测试工具,专门为那些想要测试自己的系统,完全高负荷和监督这些设备运行的用户 在容器中安装docker容器压测工具 stress #先安装一些基础工具 [root@f9420cbbd2a9 /]# yum install wget gcc gcc-c

环境: jmeter: apache-jmeter-3.3 jdk: 负载生成: 被测机: 一. 多机负载压测: 概述: 1.修改jmeter.properties配置文件 remote_hosts=127.0.0.1 remote_hosts=192.168.1.142:1099,localhost:1099 2.启动 控制端启动:jmeter.bat: 负载生成器启动sever-jmeter.bat 远程启动: 3.出现问题: 负载生成器由于装有虚拟机,导致无法连接:   解决:禁用虚拟网卡

QPS - query per secondTPS - transaction per second 不是特别关注,每个业务场景中事务标准是不一样的 Ⅰ.sysbench测试框架 Ⅱ.常用测试脚本 [root@VM_42_63_centos lua]# pwd /usr/local/src/sysbench-master/src/lua [root@VM_42_63_centos lua]# ll *.lua -rwxr-xr-x 1 root root 1446 Jun 27 02:35 bu

源码路径:https://github.com/akopytov/sysbench 版本linux 6.8sysbench 0.5mysql 5.6.29 1.安装pip略 2.pip 安装bzr pip install bzr 3.下载sysbench cd /tmp bzr branch lp:sysbench 4.安装依赖,否则报错 yum -y install m4 autoconf automake libtool 例如:libtoolize 1.4+ wasn't found, ex

QPS - query per second TPS - transaction per second 不是特别关注,每个业务场景中事务标准是不一样的 Ⅰ.sysbench测试框架 Ⅱ.常用测试脚本 [root@VM_42_63_centos lua]# pwd /usr/local/src/sysbench-master/src/lua [root@VM_42_63_centos lua]# ll *.lua -rwxr-xr-x 1 root root 1446 Jun 27 02:35 b

背景 小米容器云平台,在构建云厂商集群时,需要通过HAProxy将云厂商LB流量从宿主机转到容器中,但对于HAProxy的性能没有把握.参考网上的一篇HAProxy压测文章,文章中提到HAProxy establish状态连接可以达到 400w,所以以此为目标,进行压测. 参考文章:文章地址 关键点 TCP计数器ListenOverflows大量增加 查看方法 cat /proc/net/netstat | awk '/TcpExt/ { print $21,$22 }' 原因 系统调用list

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

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

目录 Sysbench 基准压测 my.cnf 一.Sysench测试前准备 1.1.压测环境 二.进行OLTP_update测试 2.1.安装压测工具sysbench 2.2.执行压测 三.执行结果 3.1 sysbench 执行结果 3.2 查看脚本执行记录 3.3 最后一次压测MySQL各种状态 3.4 统计三次循环压测结果并画图 3.5 测试结果 四.关于测试后的分析和建议 Sysbench 基准压测 my.cnf 一.Sysench测试前准备 1.1.压测环境 配置 信息 主机 Del

主要压测范围包括CPU测试.磁盘IO测试.线程测试.OLTP测试等,那么sysbench就可以满足我们的压测需求.下面我们简单来看下sysbench的安装使用以及压测结果的解读. 一.sysbench安装 sysbench安装其实非常简单,可以参考下git,这里我们讲下源码编译安装. 上传sysbench到服务器.解压.安装: [root@localhost~] yum -y install make automake libtool pkgconfig libaio-devel[root@lo

1.1 安装sysbench wget https://codeload.github.com/akopytov/sysbench/zip/0.5 unzip 0.5 cd sysbench-0.5/ ./autogen.sh ./configure --with-mysql-includes=/u01/my3306/include --with-mysqllibs=/u01/my3306/lib && make 1.2 准备sysbench 压力测试 # 准备数据 20个innodb表

目录 sysbench压测-innodb_flush_log_at_trx_commit,sync_binlog参数对性能的影响 一.OLTP测试前准备 二.MySQL 数据落盘的过程 三.参数说明 四.Test性能 sysbench压测-innodb_flush_log_at_trx_commit,sync_binlog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 Intel(R) Core(TM) i7-7

line:V1.1 mail: gczheng@139.com date: 2017-11-17 一.Sysench测试前准备 1.1.压测环境 配置 信息 主机 Dell PowerEdge R730xd CPU 24 * Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2620 v3 @ 2.40GHz 内存 64G (16G * 4) RAID RAID1 硬盘 7.2K RPM, 6000G SAS, 12G/s 文件系统 ext4 系统 Red Hat Enterprise Linux

压测准备 测试机器 2vCPUs | 4GB | s6.large.2 CentOS 7.6 64bit 建立测试库 create database test_db character set utf8mb4 collate utf8mb4_bin; 下载sysbench curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/akopytov/sysbench/script.rpm.sh | sudo bash sudo yum -y inst

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

一.业务背景+系统架构 本次场景为kafka+storm+redis+hbase,通过kafka的数据,进入storm的spout组件接收,转由storm的Bolt节点进行业务逻辑处理,最后再推送进kafka. 表数据相关的逻辑为:查询Hbase表数据,首次查询会写入redis和storm cache,再次查询,会直接从redis或cache中取值. storm应用: 二.性能测试场景 1.数据:json类型的用户偏好数据700万 2.灌入方式:java脚本 3.hbase表:生产全量数据导入

Q:  最近公司测试一个接口,数据库采用Mongo    并发策略:并发400个用户,每3秒加载5个用户,持续运行30分钟    数据量:8000条左右 压测结果发现:    TPS始终在5左右    而CPU高达99%,内存使用情况也高达1.7G    网卡流量145K 请问这种情况,是哪里的性能出现问题? A:你这个CPU和内存监控的得是web服务器 就是部署程序的机器.    1.尝试查看出现这类情况时候数据库process,看看是否是当时进程到达了所设置的进程数上限.如果是则调整数据库进

jmeter 压测 一般压测的时间是10-15分钟 TPS:服务端每秒钟处理的请求数  越大越好 响应时间 :越短越好 并发用户数  也就是多少并发 指标给你:tps要达到多少 响应时间要达到多少 并发数是多少 jmeter 添加压力机 1.先在其他的负载机(另外的电脑)上启动jmeter-server (jmeter-server.bat  windows) (jmeter-server.sh mac.linux) 主控机和负载机 2.修改主控机jmeter的配置文件jmeter.proper

1.添加断言(检查点) 在需要压测的接口下添加--断言--响应断言,取接口响应中包含有的数据即可 检查点HTTP请求-->断言-->响应断言1.名称.注释2.Apply to//作用于哪里(1)主请求和子请求(2)主请求(3)子请求(4)用户使用的变量名3.要测试的响应字段(1)响应文本//以文本的形式(2)响应代码//200(3)响应信息//OK(4)响应头(5)请求头(6)URL样本//断言url里面(7)Document(text)//Document模式(8)忽略状态//不管状态码是多

安装: yum -y install make m4  autoconf automake libtool pkgconfig libaio-devel rpm -Uvh http://dl.fedoraproject.org/pub/epel/5/i386/epel-release-5-4.noarch.rpm  之后安装bzr yum install bzr 获取sysbench 文件 bzr branch lp:sysbench  export CC=cc export CXX=c++ e