本文描述一个python实现的多进程压测工具,这个压测工具的特点如下: 多进程 在大多数情况下,压测一般适用于IO密集型场景(如访问接口并等待返回),在这种场景下多线程多进程的区分并不明显(详情请参见GIL相关).不过一旦出现词表参数加密.返回内容校验等事情的话,多进程对发送效率的提升还是很明显的. 可以指定发送QPS 可以指定发压的QPS,根据并行度和请求相应时间,可以估算出可发送QPS峰值.例如并行度是10,响应时间是100ms,那么QPS峰值应该是(1s/100ms * 10)=100,此

1. 背景:互联网发达的今天,大大小小的网站如雨后春笋,不断出现,但是想要做出一个网站很简单,但是想要做好一个网站,非常非常难,首先:网站做好之后的功能怎么样这都是次要的,主要的是你的网站能承受怎么样的访问量,一个在高压访问下,能承受很高峰值的访问并发才能称得上是一个好的网站,那么作为一个程序员,当你搭建好你的网站之后,你应该怎么测试你的网站并发访问量呢? 接下来要介绍的就是apache的ab命令压测: 2.在学习使用ab命令之前,首先要了解压力测试的几个概念:(自己可以上网查下具体的概念) 吞

为什么要压测 这个问题问的其实挺没有必要的,做开发的同学应该都很清楚,压测的必要性,压力测试主要目的就是让我们在上线前能够了解到我们系统的承载能力,和当前.未来系统压力的提升情况,能够评估出当前系统的承载情况能不能满足当前和未来一段时间的正常运行.压力测试也让架构师和开发人员能够对自己负责的系统做到心中有数,当有大并发需求的活动或者其他突发事件导致的访问暴增,能够提前做好预估和准备应急预案. 压测难点 说了那么多,都是压测的必要性,那么既然要测那么重要,我们每次发版本都做一下压测不就好了,这么说

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

介绍分为四部分 1.wrk简述 2.wrk安装 3.wrk运行参数 4.wrk高级用法 1.wrk简述 当使用ab做压测的时候发现,ab的客户端消耗很大,而且测试时性能较差,测试redis,spring boot时性能都与官方介绍相差太多,由此引入wrk. wrk是一款简单的HTTP压测工具,托管在Github上, https://github.com/wg/wrk. wrk 的一个很好的特性就是能用很少的线程压出很大的并发量. 原因是它使用了一些操作系统特定的高性能 io 机制, 比如 sel

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

2019年,中国移动软件市场仍呈现快速增长趋势,移动新生态孕育而生.而移动软件质量问题越发受到用户的关注,成为用户体验的关键因素.目前移动软件测试人才稀缺,而性能测试作为一项高门槛.高技术的测试能力,在行业中更为紧缺. 腾讯官方的一站式品质开放平台「腾讯WeTest」携手知名测试社区「TesterHome」,将腾讯沉淀十余年的品质管理经验凝聚而成,通过WorkShop专项培训的方式输出,助力孵化更多行业人才,打造移动测试大环境. 此次的专项培训我们将针对应用软件来分享性能测试的方法,通过基础篇.

python压测工具Locust Locust介绍 Locust作为基于Python语言的性能测试框架. 其优点在于他的并发量可以实现单机10倍于LoadRunner和Jmeter工具.他的工作原理为协程并发,也就是gevent库. Locust的缺点也显而易见,他没有友好的性能监控页面,没有任何关联,参数化,检查点之类的定义.当然基于python这些都不是问题,如果简单的使用,用来做压测是最合适不过了 Locust安装 1.安装了python,并加入了环境变量:pip intsall locu

最近运维跟我反馈我负责的应用服务线上监控到消费RabbitMQ消息队列过慢,目前只有20左右,监控平台会有消息积压的告警. 开发修改了一版应用服务的版本,提交给我做压测验证. 之前没有做过消息中间件的压测,网上找了一圈测试方法,并且和开发沟通,最终确认通过压测RabbitMQ event消息处理的接口来完成本次的压测验证. 压测脚本: import pika import multiprocessing as mp import time def main(counter): routing_k

前言 使用jmeter做压测的时候,在windows上不太稳定,所有一直在linux服务器上使用jmeter做压力测试. 本篇记录下linux上搭建jmeter环境,以及运行jmeter脚本,查看报告. 相关环境: java 1.8 jmeter 5.1.1 java环境 先在Linux上安装java环境,安装1.8.0版本,先查找java相关的列表 yum -y list java* [root@VM_0_2_centos ~]# yum -y list java* Loaded plugin

redis做压测: 可以用自带的redis-benchmark工具,使用简单 压测命令:redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6379 -c 50 -n 10000 压测需要一段时间,因为它需要依次压测多个命令的结果,如:get.set.incr.lpush等等,所以我们需要耐心等待, 如果只需要压测某个命令,如:get,那么可以在以上的命令后加一个参数-t(绿色部分): 1.redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6086 -c 50 -n 1

本文转载自:微信公众号-数列科技<二十问全链路压测干货汇总(上)> 最近几年全链路压测无疑成为了一个热门话题,在各个技术峰会上都可以看到它的身影. 一些大型的互联网公司,比如阿里巴巴.京东.滴滴等,都已将全链路压测应用到了生产环境. 笔者曾有幸深度参与到阿里巴巴全链路压测体系的建设,以及与阿里内部其他技术团队.物流.社交电商.品牌企业等CTO或者CIO技术交流之后, 关于如何保障企业数字化过程中的性能稳定方面,有了一个共识:全链路压测是建立IT性能管理体系的抓手和必选项. 1.什么样的公司需要

前言 使用jmeter 做压测的时候,希望对一个接口持续压测 10 分钟或者半小时,可以使用调度器设置持续压测时间. 设置样本总数 压测方式有2种,一种是设置线程组和循环次数,这样可以设置一个样本总数,完成固定次数的请求后结束. 比如我线程组设置5,循环次数为10,那么总样本数就是5*10=50 查看聚合报告,样本数是固定的50,达到50个后会结束 调度器 通过控制总的请求次数,我们没法控制结束时间,有时候领导要求压测10分钟或者半小时,怎么办? 第二种压测方式,使用调度器设置持续时间,控制压测

前面部分依照CentOS单机安装k8s并部署.NET 6程序来进行,内存.cpu.centos版本一致,之前222元买的三年8M 2c4g腾讯云轻量服务器,这个教程算是写的很详细的了,基本可以一致执行下去就能打开网页 我卡在了搭建私有仓库部分,里面写的是需要添加insecure-registries,然后重启,但是重启之后我这里一直启动不了(IP已经修改成自己服务器的IP),随后我将添加的insecure-registries部分删掉,然后推送仓库时推送到了自己的docker hub(10.21

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

从官方这边获悉,RocketMQ在4.9.1版本中对消息发送进行了大量的优化,性能提升十分显著,接下来请跟着我一起来欣赏大神们的杰作. 根据RocketMQ4.9.1的更新日志,我们从中提取到关于消息发送性能优化的Issues:2883,具体优化点如截图所示: 首先先尝试对上述优化点做一个简单的介绍: 对WaitNotifyObject的锁进行优化(item2) 移除HAService中的锁(item3) 移除GroupCommitService中的锁(item4) 消除HA中不必要的数组拷贝(

用「Web压测」关键词检索,能找到好多进行压测的工具,比如ab.Http_load.Webbench.Siege这些,不过今天并不是要对这些工具做对比,毕竟我们只是想得到一个结果.本文主要介绍Siege,因为Siege是上面四者中,在Mac上安装和使用最便利的,所以果断就是它了! 准备工作 在压测开始前,你需要确保你的open files足够大,否则会报TOO MANY FILES OPEN错误,可以通过ulimit -a查看,如下图: 使用ulimit -n 10000可以修改该值.不过这种修

北京时间9月13日凌晨1点,iPhone 10周年,在Apple Park乔布斯剧院,苹果发布了三款新iPhone.全面屏iPhone X来袭,这款被定义为未来的智能手机黑科技满满:全面屏,无线充电.面部识别"Face ID"以及跟踪你脸部动作的Animoji.和往年的苹果秋季发布会一样,发布会在开始之前就获得了极高的关注,苹果官网也会承受极大的并发压力,看看往年的情况: 2014年的iPhone 6预购的情况:  2014年9月12日下午三点,香港各个公司的办公平台都在不断的刷新苹果

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

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