import requests import queue import threading import time status_code_list = [] exec_time = 0 class MyThreadPool: def __init__(self, maxsize): self.maxsize = maxsize self._pool = queue.Queue(maxsize) for _ in range(maxsize): self._pool.put(threading.

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

摘要:全链路压测是应对电商大促容量规划最有效的手段,如何有效进行容量规划是其中的架构关键问题.京东在全链路压测方面做过多年尝试,本文转载京东商城基础平台技术专家文章,介绍其最新的自动化压测 ForceBot 体系. ForceBot愿景 1.诞生背景 伴随着京东业务的不断扩张,研发体系的系统也随之增加,各核心系统环环相扣,尤其是强依赖系统,上下游关系等紧密结合,其中一个系统出现瓶颈问题,会影响整个系统链路的处理性能,直接影响用户购物体验. 往年的 618.双 11 大促备战至少提前 3 个月时间

用过了很多压测工具,却一直没找到中意的那款.最近试了wrk感觉不错,写下这份使用指南给自己备忘用,如果能帮到你,那也很好. 安装 wrk支持大多数类UNIX系统,不支持windows.需要操作系统支持LuaJIT和OpenSSL,不过不用担心,大多数类Unix系统都支持.安装wrk非常简单,只要从github上下载wrk源码,在项目路径下执行make命令即可. git clone https://github.com/wg/wrk make make之后,会在项目路径下生成可执行文件wrk,随后

用过了很多压测工具,却一直没找到中意的那款.最近试了wrk感觉不错,写下这份使用指南给自己备忘用,如果能帮到你,那也很好. 安装 wrk支持大多数类UNIX系统,不支持windows.需要操作系统支持LuaJIT和OpenSSL,不过不用担心,大多数类Unix系统都支持.安装wrk非常简单,只要从github上下载wrk源码,在项目路径下执行make命令即可. git clone https://github.com/wg/wrk make make之后,会在项目路径下生成可执行文件wrk,随后

背景 在美团的价值观中,以“客户为中心”被放在一个非常重要的位置,所以我们对服务出现故障越来越不能容忍.特别是目前公司业务正在高速增长阶段,每一次故障对公司来说都是一笔非常不小的损失.而整个IT基础设施非常复杂,包括网络.服务器.操作系统以及应用层面都可能出现问题.在这种背景下,我们必须对服务进行一次全方位的“体检”,从而来保障美团多个业务服务的稳定性,提供优质的用户服务体验.真正通过以下技术手段,来帮助大家吃的更好,生活更好: 验证峰值流量下服务的稳定性和伸缩性. 验证新上线功能的稳定性. 进

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

[本文出自天外归云的博客园] 前篇 前篇:Python Locust性能测试框架实践 本篇 承上——归纳过程 在前篇的基础上,我们可以利用Locust性能测试框架编写python脚本对指定网站或者接口进行压测,对于Locust的使用我们可以归纳为三步: 1. 编写python压力测试脚本: 2. 在命令行中启动Locust服务并指定压测脚本与hosts等信息: 3. 访问Locust本地网址设定并发量并进行压测. 启下——编写脚本 对于以上三步,我通过编写脚本来做一下进一步封装,实现化繁为简,“

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

jmeter压力测试 前提场景的设置:单场景(单个接口进行压力测试一个请求)或混合场景(有业务流程的场景进行压力测试多个请求),压测时间一般在5--1515分组具体看需求. 数据准备:数据量少和数据量大的情况下,测试的结果是不一样的,在设计场景的时候是要考虑到这种情况的,要测试数据库中数据量大和数据量小的情况,如果是要测试数据量大的情况下,就要造数据了,造数据可以使用jmeter,操作数据库来造数据,也可以使用python连接数据库,批量的造数据. 查看压测结果:tps每秒钟处理的请求数,每个请

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

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

网上开源的压力测试工具超级的多,但是总有一些功能不是很符合自己预期的,于是自己动手搭建了一个简单的http load的压测环境 1.首先从最简单的http环境着手,当你在浏览器上输入了http://www.google.com并且按下回车的时候其实已经发生了很多事情. 1.你的PC会去查找本地DNS缓存,查看是否存在www.google.com的IP,一般来说第一次访问是没有的. 2.于是,你的PC在本地DNS没有查找的IP的情况下,只能去求助于DNS server了(DNS server可以通

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

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

做功能测试 黑羽压测 是一款性能测试工具,但是我们也可以使用它,很方便的做 API接口功能测试 . 点击下方链接,观看 讲解视频 https://www.bilibili.com/video/av60383792/ 使用黑羽压测,只需要点点鼠标就可以自动生成模板代码,修修改改,就可以进行测试了. 如果 被测系统 使用的是 传统的 session机制. 登录后,服务端会在响应消息的cookie中存入sessionid.客户端后续的请求必须在cookie头中携带sessionid. 这种机制 在 白

一.JMeter概述jmeter除了可以做借口测试外,还可以做压力测试:首先介绍jmeter中各个组件在压力测试中扮演的角色 1)线程(Threads(Users))即虚拟用户,线程组里可设置需要模拟的并发用户数.并发时间或并发次数.线程的启动频率. 2)取样器(Sampler) 是性能测试中向服务器发送请求并等待响应的最小单元,每个采样器可以设置不同的属性. 常用的JMeter取样器: HTTP请求.FTP请求.Java请求.JDBC请求.SOAP/XML-RPC请求.Junit请求.JMS请

Python join() 方法用于将序列中的元素以指定的字符连接生成一个新的字符串.其中,序列中的元素应是字符串类型. 学习join()方法主要是为了配合随机数的使用,生产某个指定位数的随机数,在tcp压测的时候发送数据也可以采用次方法随机产生自定长度的数据内容 join()方法语法:   例子: str='-'l=['2016','5','9']t=('2016','5','9')print(str.join(l))print(str.join(t))print('!'.join('pyth

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(