stress施压命令分析 一.stress --cpu 1 --timeout 600  分析现象?负载为啥这么高?top命令查看用户进程消耗的cpu过高(stress进程消耗的) 分析现象,可以看出负载很高,用户态的cpu的使用率是100%,stress进程使用的cpu也接近100%. 问题:负载为什么接近于1?? #   vmstat 1  查看监控信息 负载=r+b,这是一个瞬时值. 下图可以看出r+b为1,所以这里的负载为1. 这里负载不为2的原因,这里只有一核cpu在干活,也只有一个进

设计思路:通过jmeter5.1压测获取cpu,Mem,Network的压测指标数据利用pandas+openpyxl进行数据可视化: 涉及添加jar包:下载地址:https://files.cnblogs.com/files/SunshineKimi/Permon_jars.zip lib 添加插件 permon2.2jar 和 cmn-jmeter0.4.jarlib/ext 添加插件 permon2.1.jar CPU: MemInfo: Network: csv数据获取以及观察: lin

背景: 项目需要对一批接口进行压测,要求是接口的QPS(Quest Per Second每秒请求数)达到6万以上由于楼主一直使用的压力测试工具是jmeter,但是jmeter单台电脑无法达到6万的QPS,于是使用网传比较好用的其他性能工具进行压测比较,选出一款符合要求的工具进行压测. 压测机器:Linux 4核8G由于不同的性能工具压测时消耗的系统资源不一样,防止系统资源造成的干扰,测试时服务器只运行压测工具,且非本机压本机. 示例接口,post请求,请求body可为空POST https://

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

一.(测试时间:20151220 - 下午14:00-17:00) windows环境 第一次测试,运行中发现在eclipse环境下.4w个连接耗尽了约1G的内存. 另外:服务本来可用的,压测客户端强制关闭,造成大量的session需要清理,这时候会造成拒绝服务现象,新连接无法建立.. session Close是锁住进行的? 二.(测试时间:20151223 - 晚上18:00-19:20) linux 64位虚拟机 - 开集群(每秒15个连接) 压测5W,小卡顿,但是能用,到5.9w,突然完

stop.sh需要跑Jmeter的服务器上安装Jmeteryum install lrzsz 安装rz.sz命令rz jemter的压缩包 拷贝到/usr/local/tools下面unzip apache-jmeter-3.0.zip 解压 权限修改chmod 777 * 修改权限 时间修改ntpdate s2m.time.edu.cn 同步到服务器或者 ntpdate time.nist.gov时间不一致生成报表会有问题本机Window是的时间修改(与时间服务器同步):  w32tm /re

支付宝压力测试报告 时间:2016-03-23                                             测试人员:XXX 目录 支付宝压力测试报告 1 目录 1 一  测试内容 2 二  测试方法 2 三  测试目标 2 四  测试环境 2 五  系统部署 3 5.1 网络访问 3 六  性能测试结果与分析 3 6.1 LR集群压测(1) 3 6.2 LR集群压测(10) 6 6.3 LR集群压测(20) 9 6.4 LR集群压测(30) 12 6.5 LR集群压

在做压力测试时,发现一个内存压测工具Memtester,可以随意设置内存占用大小,非常方便 下载地址:http://pyropus.ca/software/memtester/old-versions/ 1.安装方式: 2.使用方式:    mem为 申请测试内存的数量,单位默认是megabytes(兆),也可以是B K M G loops 测试的次数,默认是无限(由于版本原因,参数说明可能有出入,但用法相同) 若不设置loop,将会无限进行循环,一直占用设置的内存大小,直到手动停止(ctrl+

压测方法整理: 1.     写jmx脚本,整理csv数据文件: 2.     部署测试环境,把jmx和csv放在压测机,把监控脚本nmon放被压测机: 3.     安装nmon: a.     wget http://jaist.dl.sourceforge.net/project/nmon/nmon16d_x86.tar.gz b.     tar -zxvf nmon16d_x86.tar.gz  解压 c.      查看linux版本:uname -a,我的是el6,所以nmon版本

这里,我们利用 LoadRunner 来制定场景,且以测试 tps 值为导向,主要介绍手工场景 单服务器的业务请求处理能力 tps 值在 10~200 是合理的:如果是访问单接口不走关系型数据库的,访问的是 redis (内存里面读)那么 tps 在 1000~2000 左右是合理的 单负载机的最大并发多少?不管是 LR 和 JMeter,10~4000 是合理的 如果要测试响应时间或者是说并发,是要有前提条件的:比如说并发为 100 的响应时间为 XX,响应时间为 1 s 支持的最大并发量为

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 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

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

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

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由mariolu 发表于云+社区专栏 序言: ​ 笔者要在线上服务器load日志并且重放来测一些机器性能指标.模拟机器资源比较少,相对的被模拟的线上机器日志量大,假设线上单机qps有1w,那么5台机器组成的集群5w个qps.模拟机器压测客户端需要比5w个qps更快,才有比较意义. 第一章:HTTP初体验 ​ 正所谓"人生苦短,我用python",python自带了urllib2.urllib3以及第三方的request.支

导读 2018年十一当天,高德DAU突破一个亿,不断增长的日活带来喜悦的同时,也给支撑高德业务的技术人带来了挑战.如何保障系统的稳定性,如何保证系统能持续的为用户提供可靠的服务?是所有高德技术人面临的问题,也是需要大家一起解决的问题. 高德业务规模 支撑一亿DAU的高德服务是什么体量?可能每个人的答案都不相同,这里从基础设施的角度给大家做个简单的介绍,我们有数千个线上应用,分别部署在全国各地多个机房中的数万台机器上. 这张图是高德业务核心链路的架构,从图中可以看出高德业务具有相当高的复杂性.当然

本文记录在jimdb压测过程中遇到的各种小坑,望能够抛砖引玉. 1.压测流量起来后,过了5分钟左右,发现ops突降,大概降了三分之一,然后稳定了下来 大概原因:此种情况,jimdb极有可能某个分片的连接数打满,从而导致分片的cpu达到100%. 调优方案:首先,默认分片连接数为1w,此时可以根据自己的需求,如果自己的docker数量很少,可以调整成2w,反之则3w. 然后,看程序中的操作,是不是有pipeline或者mget等操作,如果有,且程序日志中输出了大量的can't get jedis

之前在windows机上用JMeter压测,50并发下出现大量接口报“java.net.BindException: Address already in use: connect”错误. 从字面的意思看,是地址被占用了. 查资料才知道是windows本身提供的端口数量有限制.导致接口请求时,端口被占用:Windows XP提供给 TCP/IP链接的端口为 1024-5000,并且要四分钟来循环回收他们.就导致我们在短时间内跑大量的请求时将端口占满了. 解决步骤: 1.cmd中,用regedit

[测试所用服务器8核,16G内存]压测接口:很简单,从一张表里根据主键随机查询出一条数据[数据库服务器和WEB服务器分开的].表数据量大概:910000+条. 这个测试结果很有趣:tp5.0和3.2性能没有体现出较大的区别,不知道是不是因为测试太片面.相比原始PHP,性能确实下降得厉害.JAVA的性能和原生PHP比,还差得不少.谁对JAVA很熟悉的能不能说说,是不是我的测试方法有什么没对,或者说太片面.swoole有点牛逼. 测试: ab -n -c http://127.0.0.1:xxxx/

最近做了一个安全传输模块,因为怕对性能有较大影响,因此测试安排了针对性的压测 压测的过程出现了一点小问题 发现失败率特别高,测试怀疑是服务端出了错,但是我查看日志发现没有报错.后面我观察TCP链接数排除了服务端的嫌疑 我发现跑着跑着,tcp链接数就突然就降低下来,也就是这个时候jmeter显示的错误率急剧升高.因此排除了服务端的嫌疑,然后让测试把日志输出打开,果然打开日志输出后,发现了大量的错误: 拿上面的错误信息到百度找,找到如下答案 Windows 提供给 TCP/IP链接的端口为 1024

线程组里面有三个接口请求,依次为:显示商品列表.登录秒杀平台账户.进行秒杀 对线程组用5000个线程循环10次 设置一下默认配置,之后就不用反复填写了 设置配置文件这个具体功能就是读text文件并且设置变量的作用. 设置HTTP 请求我们这次直接对秒杀功能进行压测,填写的路径如图所示,这个要参见之前的代码.访问这个路径时需要两个变量,其中token是从之前的文本文件中读取的(也可以从登录接口正则获取到),注意Value的语法(如何写的). 结果展示 第一次运行的结果: TPS:630.9/sec