一.采用jmeter进行测试 为什么使用jmeter, 它免费开源, 不断发展, 功能逐渐强大. 可以做功能,负载, 性能测试.一套脚本可以同时用于功能和性能测试.Jmeter 有着众多的插件开发者, 支持多种的测试协议.关于jmeter的使用,请参考 http://www.hissummer.com/jmeter-summary.html Jmeter 快速入门教程(二)--创建简单web测试 二.jmeter高级使用 Jmeter的分布式测试(优缺点) Jmeter如今也可以云? JMete

windows上面修改最大使用端口数和time_await等待时间 注册表需要添加两个配置,位置:HKEY_LOCAL_MACHINE \ SYSTEM \ CurrentControlSet \ Services \ Tcpip \ Parameters MaxUserPort :65534 TcpTimedWaitDelay:30 然而这么配置了之后,压测一段时间任然会有connect use错误提示出现,怀疑是jmeter没有重用keep alive,官方配置发现有三个配置参数比较可疑:

前置条件 电脑A,电脑B,电脑C均安装相同版本的JMeter 和JDK.其中电脑A作为控制机,电脑B和电脑C作为施压机 电脑A IP:172.16.0.114 电脑B IP:172.16.0.115 电脑C IP:172.16.0.116 环境部署并使用 1.在控制机(电脑A)的 JMeter 的bin目录下,找到jmeter.properties文件,编辑该文件,将slave设备(电脑B.电脑C)的地址均写入该文件,如:修改:remote_hosts=172.16.0.115,172.16.0

1.elasticsearch.yml # ---------------------------------- Cluster ----------------------------------- # # Use a descriptive name for your cluster: # cluster.name: zjf-test # # ------------------------------------ Node ---------------------------------

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

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

商业转载请联系腾讯WeTest获得授权,非商业转载请注明出处. 能否解决"高并发"问题一直是检验一个产品后台是否稳定,架构是否合理,性能是否强大的核心标准.对于产品而言,多高的并发才算是"高"?不同的产品不尽相同.对于小型的产品来说,每秒上百的在线人数就会导致产品无法响应,而对于一些几经考验的产品,每秒上万,上百万的并发才能满足他们的业务需求.当产品的承载能力遇到瓶颈的时候,会出现什么样的问题呢?发包不断超时,页面不断加载,然后页面无法响应,直到最后服务器崩溃. 在

之前的博客:jemter(二十三):分布式测试简略的介绍了利用jmeter做分布式测试的方法,当时只是介绍了背景和原因,以及基本的配置操作,有同学说写得不够详细. 正好今年双十一,我司的全链路压测,也尝试了jmeter分布式压测的手段.这篇博客,介绍下利用jmeter在NGUI模式下进行分布式压测的一些小技巧和注意事项. 一.压测机 1.数量&成本 无论是从成本角度还是维护的难易方面,压测机的数量,适量就好. 举个例子,8C16G的一台服务器,部署jmeter后,根据我个人的测试比对数据,配置≤

jmeter命令行运行但是是单节点下的, jmeter底层用java开发,耗内存.cpu,如果项目要求大并发去压测服务端的话,jmeter单节点难以完成大并发的请求,这时就需要对jmeter进行分布式测试: 1:先说说分布式测试原理 处理过程: 一:调度机master启动以后,会拷贝本地的jmx文件分发到远程的slave机器上: 二:slave机器拿到脚本以后启动命令行模式去执行脚本,对于每台slave机器拿到的脚本都是一样的,所以如果jmx脚本为50个线程跑3分钟,那么实际并发就是50*3=1

原文地址:还在寻找.... 一个web系统,前端使用nginx做为反向代理,处理https,并将请求转发给后端的tomcat服务. 压力测试工具选择了jmeter. 首先简单介绍一下jmeter. 它是apache的一个开源项目,基于java swing开发的GUI界面. jmeter提供了许多高级的功能,但我们仅仅使用了jmeter最简单的功能.在简单的jmeter使用中,我们涉及到这么几个概念:测试计划,线程组,测试任务,和Listener.看下面的图: 在一个名为“测试”的测试计划下, 我

文章目录 前言 一:Tomcat安装部署 1.1:Tomcat简介 1.2:Tomcat核心组件 1.3:Tomcat处理请求的过程 1.3.1:请求过程基本解释 1.3.2:请求过程详细解释 1.4:Tomcat部署步骤 1.4.1:下载并安装jdk 1.4.2:安装并启动Tomcat 1.4.3:缩短Tomcat启动时间 1.4.4:Tomcat目录结构 二:虚拟主机配置 2.1:虚拟主机概述 2.2:举例:通过两个域名访问到不同的项目内容 2.2.1:步骤 2.2.2:创建erbao和sa

nginx调优方向: 1.所用事件处理模型 2.进程数 3.每个进程的连接数 4.压缩 5.缓存 tomcat调优方向: 1.内存 2.总内存 3.初始申请内存 4.线程内存 5.GC方面 tomcat和nginx往往不会是瓶颈的所在,瓶颈一般跟后端数据处理及代码逻辑方面有关系,并且在项目中如何利用好缓存是非常重要的. 压测一个网站的大概步骤: 1.如果是从互联网上压测过来的,出口带宽要提前跟IDC方沟通好暂时提升带宽 2.考虑1台nginx的配置是否能满足压测量,如内存/CPU能够满足则对ng

性能问题:老年代一直处于占满状态,为什么没有发生内存溢出 以HotSpot VM的分代式GC为例,普通对象分配都是在young gen进行的,具体是从在位于young gen中的eden space中分配的TLAB里分配的. 就算old gen已经接近占满其最大capacity,由于新对象的分配都在young gen而如果young GC总是能回收足够空间来避免进一步有对象需要晋升到old gen的话,那就可以一直运行下去而不OOME. 另外一种情况就是其实程序已经进入了不断full GC来试图

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

这几天在搭Cassandra集群以及对Cassandra的性能测试,步骤还挺多,记录一下. 关于Caaandra在服务器上配置多节点集群,可以参考一下文章: http://blog.csdn.net/cloud_xy/article/details/48091003 http://blog.csdn.net/cloud_xy/article/details/48107251 以及Cassandra官方文档:http://cassandra.apache.org/doc/latest/gettin

参考来源: https://github.com/digoal/blog/blob/master/201803/20180326_01.md#postgresql-一主多从多副本强同步简明手册---配置压测监控切换防脑裂修复0丢失---珍藏级 PostgreSQL 一主多从(多副本,强同步)简明手册 - 配置.压测.监控.切换.防脑裂.修复.0丢失 - 珍藏级 作者 digoal 日期 2018-03-25 标签 PostgreSQL , 多副本 , 一主多从 , 流复制 背景 PostgreS

背景 在进行综合场景压测时,遇到了如何实现不同的请求所占比例不同的问题. 有人说将这些请求分别放到单独的线程组下,然后将线程组的线程数按照比例进行配置. 这种方法不是很好,因为服务器对不同的请求处理能力不同,有的处理快,有的处理慢.若采取上述方案的话,并不会按照我们预期的比例进行并发. 那么如何真实模拟按比例进行并发呢?此前使用LR进行过类似场景的测试时的思路如下: 每次向服务器发出请求时,先生成一个随机数,我们对随机数的取值划分若干个范围(对应若干个业务请求),然后对随机数进行判断,当随机数落

1.本次对比基础环境信息如下: springboot版本1.5.10 centos虚机4c6G,版本7.4 centos实机2u16c40G,版本7.4,虚机运行在实机上 ab版本2.3 jprofiler版本9.1.1 2.压测接口说明 天花板:指的是一个空接口,没有任何实现,直接返回,如 @RequestMapping(value = "/test", method = RequestMethod.GET) public void test() { } 服务接口:指的是具有一定业务

今天接到一个压测任务, 数据源需要自己从测试环境库中取, 并且使用jemeter 请求, 每个请求参数都不相同 这里使用jemeter的 CSV数据文件来配置: 这样配置好后, 开始发送请求: csv数据文件怎么配置: 线程组--> 右键-->添加-->配置元件--->CSV数据文件设置, 注意这个csv配置元件是线程组的, 而不是http请求右键-->添加-->配置文件-->csv数据文件设置 可以看到, 入参就是csv文件中的每一行数据, 一行数据就是一个入参

首先要了解jmeter分布式压测的基础概念:master为统计结果的服务器,slave为各台压力机,如下图所示 一.结论 针对master 1.修改jmeter.properties的client.rmi.localport=61099(值可以是自定义的,默认为0时会随机分配端口)2.防火墙打开端口61099-61101(范围也可以设大一点,目前源码我只发现了其使用了61010和61011,即配置的client.rmi.localport加1和加2)3.修改jmeter.properties的s

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