sipp3.6分支压测方案

概述
SIP压测工具sipp,免费,开源,功能足够强大,配置灵活,优点多。
本文档介绍sipp工具的常用参数和测试脚本。
环境
centos7.9
sipp v3.6.2_rc1
常用参数
-sf 加载自定义的脚本XML格式
-i 设置本地ip 地址,用于指定 'Contact:','Via:', and ' 的地址
-p 指定本地端口
-bg 在后台运行sipp
-aa 使能SIPp 对 INFO, UPDAT E and NOTIFY 自动回 200ok
-inf 在呼叫过程中,从一个外部CSV 文件引入值到脚本中去。文件的第一行表明数据的读取顺序。
-rtp_echo 启用rtp 回送功能。将由 mp 参数指定的端口收到的 rtp 流回送给原发送者,默认6000。
-r 设置呼叫速率(设置多少个呼叫每秒)
-rp 设置呼叫速率的周期,默认是1000 毫秒。例如 r 7 rp 2000表示 2 秒中 7 个呼叫
-l 设置最大的并发呼叫量
-m 设置最本最大的呼叫个数,当sipp 达到该指定值会自动退出
号码csv
新增号码csv文件,在呼叫中自动设置到脚本变量中。
vi call-test.csv
SEQUENTIAL
12345678;13712345678;
常用脚本
在sipp.3.6.2/docs目录下有常用的默认脚本,uas.xml和uac.xml分别是server端和client端。
为了把号码设置到信令中,需要修改uac.xml文件中的from头域和to头域,将对应的值修改为field0和field1。
vi uac-test.xml
<?xml version="1.0" encoding="ISO-8859-1" ?>
<!DOCTYPE scenario SYSTEM "sipp.dtd">
<scenario name="Basic Sipstone UAC">
<send retrans="500">
<![CDATA[
INVITE sip:[field1]@[remote_ip]:[remote_port] SIP/2.0
Via: SIP/2.0/[transport] [local_ip]:[local_port];branch=[branch]
From: [field0] <sip:[field0]@[local_ip]:[local_port]>;tag=[pid]SIPpTag00[call_number]
To: [field1] <sip:[field1]@[remote_ip]:[remote_port]>
Call-ID: [call_id]
CSeq: 1 INVITE
Contact: sip:sipp@[local_ip]:[local_port]
Max-Forwards: 70
Subject: Performance Test
Content-Type: application/sdp
Content-Length: [len]
v=0
o=user1 53655765 2353687637 IN IP[local_ip_type] [local_ip]
s=-
c=IN IP[media_ip_type] [media_ip]
t=0 0
m=audio [media_port] RTP/AVP 8 18
a=rtpmap:8 PCMA/8000
a=rtpmap:18 G729/8000
a=ptime:20
]]>
</send>
<recv response="100" optional="true">
</recv>
<recv response="183" optional="true">
</recv>
<recv response="180" optional="true">
</recv>
<recv response="200" rtd="true">
</recv>
<send>
<![CDATA[
ACK sip:[field1]@[remote_ip]:[remote_port] SIP/2.0
Via: SIP/2.0/[transport] [local_ip]:[local_port];branch=[branch]
From: [field0] <sip:[field0]@[local_ip]:[local_port]>;tag=[pid]SIPpTag00[call_number]
To: [field1] <sip:[field1]@[remote_ip]:[remote_port]>[peer_tag_param]
Call-ID: [call_id]
CSeq: 1 ACK
Contact: sip:sipp@[local_ip]:[local_port]
Max-Forwards: 70
Subject: Performance Test
Content-Length: 0
]]>
</send>
<pause milliseconds="10000"/>
<send retrans="500">
<![CDATA[
BYE sip:[field1]@[remote_ip]:[remote_port] SIP/2.0
Via: SIP/2.0/[transport] [local_ip]:[local_port];branch=[branch]
From: [field0] <sip:[field0]@[local_ip]:[local_port]>;tag=[pid]SIPpTag00[call_number]
To: [field1] <sip:[field1]@[remote_ip]:[remote_port]>[peer_tag_param]
Call-ID: [call_id]
CSeq: 2 BYE
Contact: sip:sipp@[local_ip]:[local_port]
Max-Forwards: 70
Subject: Performance Test
Content-Length: 0
]]>
</send>
<recv response="200" crlf="true">
</recv>
<ResponseTimeRepartition value="10, 20, 30, 40, 50, 100, 150, 200"/>
<CallLengthRepartition value="10, 50, 100, 500, 1000, 5000, 10000"/>
</scenario>
为了测试被叫侧的不同场景,需要修改uas.xml文件,通过分支功能实现。
在下面的脚本例子中,被叫侧响应有2种编码方式,第1种是PCMA,G729,第2种是PCMA,两种各占50%的比例。
分支功能使用next指定跳转的label ID号,使用chance指定跳转的比例。
vi uas-test729.xml
<?xml version="1.0" encoding="ISO-8859-1" ?>
<!DOCTYPE scenario SYSTEM "sipp.dtd">
<scenario name="Basic UAS responder">
<recv request="INVITE" crlf="true" >
</recv>
<label id="1"/>
<send next="3" chance="0.5">
<![CDATA[
SIP/2.0 100 Trying
[last_Via:]
[last_From:]
[last_To:];tag=[pid]SIPpTag08b[call_number]
[last_Call-ID:]
[last_CSeq:]
Contact: <sip:[local_ip]:[local_port];transport=[transport]>
Content-Length: 0
]]>
</send>
<label id="2"/>
<pause milliseconds="1000"/>
<send>
<![CDATA[
SIP/2.0 183 Session Progress
[last_Via:]
[last_From:]
[last_To:];tag=[pid]SIPpTag01[call_number]
[last_Call-ID:]
[last_CSeq:]
Contact: <sip:[local_ip]:[local_port];transport=[transport]>
Content-Type: application/sdp
Content-Length: [len]
v=0
o=user1 53655765 2353687637 IN IP[local_ip_type] [local_ip]
s=-
c=IN IP[media_ip_type] [media_ip]
t=0 0
m=audio [media_port] RTP/AVP 8 18
a=rtpmap:8 PCMA/8000
a=rtpmap:18 G729/8000
a=ptime:20
]]>
</send>
<pause milliseconds="1000"/>
<send next="5">
<![CDATA[
SIP/2.0 180 Ringing
[last_Via:]
[last_From:]
[last_To:];tag=[pid]SIPpTag01[call_number]
[last_Call-ID:]
[last_CSeq:]
Contact: <sip:[local_ip]:[local_port];transport=[transport]>
Content-Length: 0
]]>
</send>
<label id="3"/>
<pause milliseconds="1000"/>
<send>
<![CDATA[
SIP/2.0 183 Session Progress
[last_Via:]
[last_From:]
[last_To:];tag=[pid]SIPpTag01[call_number]
[last_Call-ID:]
[last_CSeq:]
Contact: <sip:[local_ip]:[local_port];transport=[transport]>
Content-Type: application/sdp
Content-Length: [len]
v=0
o=user1 53655765 2353687637 IN IP[local_ip_type] [local_ip]
s=-
c=IN IP[media_ip_type] [media_ip]
t=0 0
m=audio [media_port] RTP/AVP 8
a=rtpmap:8 PCMA/8000
a=ptime:20
]]>
</send>
<pause milliseconds="1000"/>
<send next="5">
<![CDATA[
SIP/2.0 180 Ringing
[last_Via:]
[last_From:]
[last_To:];tag=[pid]SIPpTag01[call_number]
[last_Call-ID:]
[last_CSeq:]
Contact: <sip:[local_ip]:[local_port];transport=[transport]>
Content-Length: 0
]]>
</send>
<label id="5"/>
<pause milliseconds="1000"/>
<send retrans="500">
<![CDATA[
SIP/2.0 200 OK
[last_Via:]
[last_From:]
[last_To:];tag=[pid]SIPpTag01[call_number]
[last_Call-ID:]
[last_CSeq:]
Contact: <sip:[local_ip]:[local_port];transport=[transport]>
Content-Type: application/sdp
Content-Length: [len]
v=0
o=user1 53655765 2353687637 IN IP[local_ip_type] [local_ip]
s=-
c=IN IP[media_ip_type] [media_ip]
t=0 0
m=audio [media_port] RTP/AVP 8 18
a=rtpmap:18 G729/8000
a=rtpmap:8 PCMA/8000
a=ptime:20
]]>
</send>
<recv request="ACK"
optional="true"
rtd="true"
crlf="true">
</recv>
<recv request="BYE">
</recv>
<send>
<![CDATA[
SIP/2.0 200 OK
[last_Via:]
[last_From:]
[last_To:]
[last_Call-ID:]
[last_CSeq:]
Contact: <sip:[local_ip]:[local_port];transport=[transport]>
Content-Length: 0
]]>
</send>
<timewait milliseconds="4000"/>
<ResponseTimeRepartition value="10, 20, 30, 40, 50, 100, 150, 200"/>
<CallLengthRepartition value="10, 50, 100, 500, 1000, 5000, 10000"/>
</scenario>
测试
服务端uas。
sudo sipp -i 10.55.55.138 -p 5555 -sf uas-test729.xml -rtp_echo

客户端uac。
sudo sipp -i 10.55.55.138 -p 6666 -inf call-test.csv -sf uac-test.xml 10.55.55.137:3060 -t un -rp 1000 -r 20 -l 8192 -m 99999

总结
sipp的github地址:https://github.com/SIPp/sipp
后续会有更多的压测方案和脚本慢慢写。
空空如常
求真得真
sipp3.6分支压测方案的更多相关文章
- 真刀真枪压测:基于TCPCopy的仿真压测方案
郑昀 基于刘勤红和石雍志的实践报告 创建于2015/8/13 最后更新于2015/8/19 关键词:压测.TCPCopy.仿真测试.实时拷贝流量 本文档适用人员:技术人员 提纲: 为什么要做仿真测试 ...
- 基于TCPCopy的仿真压测方案
一.tcpcopy工具介绍 tcpcopy 是一个分布式在线压力测试工具,可以将线上流量拷贝到测试机器,实时的模拟线上环境,达到在程序不上线的情况下实时承担线上流量的效果,尽早发现 bug,增加上线信 ...
- Netty NIO 框架性能压测-短链接-对比Tomcat
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) ...
- 双十一临近,怎样让买家流畅地秒杀? ——腾讯WeTest独家开放电商产品压测服务
WeTest 导读 十一月临近,一年一度的电商大戏"双十一"又将隆重出场,目前各大商家已经开始各类优惠券的发放,各类大促的商品表单也已经提前流出,即将流入各个用户的购物车中. 作为 ...
- 手把手用Monkey写一个压测脚本
版权声明: 本账号发布文章均来自公众号,承香墨影(cxmyDev),版权归承香墨影所有. 允许有条件转载,转载请附带底部二维码. 一.为什么需要一个测试脚本? 昨天讲解了Android Monkey命 ...
- 【转】京东金融App端链路服务端全链路压测策略
京东金融移动端全链路压测历时三个月,测试和服务端同学经过无数日日夜夜,通宵达旦,终于完成了移动端链路的测试任务.整个测试有部分涉及到公司敏感数据,本文只对策略部分进行论述. 1.系统架构与策略 在聊性 ...
- jmeter进行分布式压测过程与 注意事项
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 ...
- 案例 | 荔枝微课基于 kubernetes 搭建分布式压测系统
王诚强,荔枝微课基础架构负责人.热衷于基础技术研发推广,致力于提供稳定高效的基础架构,推进了荔枝微课集群化从0到1的发展,云原生架构持续演进的实践者. 本文根据2021年4月10日深圳站举办的[腾讯云 ...
- 精准容量、秒级弹性,压测工具 + SAE 方案如何完美突破传统大促难关?
作者 | 代序 阿里云云原生技术团队 本文整理自<Serverless 技术公开课>,"Serverless"公众号后台回复"入门",即可获取系列文 ...
- [SCF+wetest+jmeter]简单云性能压测工具使用方案
前言 压测太难?局域网压力无法判断服务器网络指标?无法产生非常大的并发量?云性能太贵? 也许我们可以把各种简单的工具拼起来进行压力测试! 准备 https://cloud.tencent.com/pr ...
随机推荐
- 向mq写消息
1.基础版本 import org.apache.rocketmq.client.producer.DefaultMQProducer; import org.apache.rocketmq.comm ...
- 文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (161)-- 算法导论13.1 1题
一.用go语言,按照图 13-1(a)的方式,画出在关键字集合(1,2,-,15)上高度为 3 的完全二叉搜索树.以三种不同方式向图中加入 NIL 叶结点并对各结点着色,使所得的红黑树的黑高分别为2. ...
- 万界星空科技MES系统中的生产调度流程
MES系统生产调度的目标是达到作业有序.协调.可控和高效的运行效果,作业计划的快速生成以及面向生产扰动事件的快速响应处理是生产调度系统的核心和关键. 为了顺利生成作业计划,需要为调度系统提供完整的 ...
- Kotlin委托属性(1)
在Kotlin中,委托属性(Delegated Properties)是一种强大的语言特性,允许你将属性的 getter 和 setter 方法的实现委托给其他对象.这使得你能够通过委托来重用代码.将 ...
- CodeForces 1030E Vasya and Good Sequences 位运算 思维
原题链接 题意 目前我们有一个长为n的序列,我们可以对其中的每一个数进行任意的二进制重排(改变其二进制表示结果的排列),问我们进行若干次操作后得到的序列,最多能有多少对 \(l, r\) 使得 \([ ...
- Flink实时处理入门
Flink实时处理入门 1.Flink框架介绍 Flink 诞生于欧洲的一个大数据研究项目 StratoSphere.它是由 3 所地处柏林的大学和欧洲其他一 些大学在 2010~2014 年共同进行 ...
- Microsoft Docs & Learn Champion 冠军赛
2021年个人作为微软MVP,参与了Microsoft Docs & Learn Champion 冠军赛,经过一年的努力,全面宣传了微软的技术. 以下是Microsoft Docs & ...
- 神经网络基础篇:详解向量化逻辑回归(Vectorizing Logistic Regression)
向量化逻辑回归 讨论如何实现逻辑回归的向量化计算.这样就能处理整个数据集,甚至不会用一个明确的for循环就能实现对于整个数据集梯度下降算法的优化 首先回顾一下逻辑回归的前向传播步骤.所以,如果有 \( ...
- 云小课 | MRS基础入门之HDFS组件介绍
摘要:HDFS是MapReduce服务中的基础文件系统,全称为Hadoop的分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),可支持实现大规模数据可靠的分布式读写. 本文 ...
- 揭秘GES超大规模图计算引擎HyG:图切分
摘要:GES大规模图计算引擎HyG通过实现不同的点边分区算法,可以灵活地供用户选择多种多样的切分策略,进而达到更好的运算性能. 本文分享自华为云社区<GES超大规模图计算引擎HyG揭秘之图切分& ...