背景 在做性能测试的时候,传统方式都是用并发虚拟用户数来衡量系统的性能(站在客户端视角),一般适用于一些网页站点例如首页.H5的压测:而RPS(Requests per second)模式主要是为了方便直接衡量系统的吞吐能力TPS(Transaction Per Second,每秒事务数)而设计的(站在服务端视角),按照被压测端需要达到TPS等量设置相应的RPS,应用场景主要是一些动态的接口API,例如登录.提交订单等等. VU(虚拟用户)和TPS之间也有其逻辑关系,具体请参见本文下方的说明.

前段时间有描述过性能的测试类型 配置负载 Big Bang: 负载同时产生 Ramp up: 开始时候产生一定负载,然后每隔一段时间增加一些负载直到达到目标负载,这是典型模式 Ramp-up (with step): 分段产生负载.比如总共需要1000用户的负载,但是我们需要观察系统在250, 500, 700负载下的表现,到达这些负载后需要跑一段时间再增加新负载 Ramp up (with step), ramp down (with step): 跟上面类似,只是最后负载回归到0 Delay

本文是<如何做好性能压测>系列专题分享的第四期,该专题将从性能压测的设计.实现.执行.监控.问题定位和分析.应用场景等多个纬度对性能压测的全过程进行拆解,以帮助大家构建完整的性能压测的理论体系,并提供有例可依的实战. 该系列专题分享由阿里巴巴 PTS 团队出品,欢迎在文末处加入性能压测交流群,参与该系列的线上分享. 第一期:<压测环境的设计和搭建>,点击这里.第二期:<性能压测工具选型对比>,点击这里.第三期:<阿里巴巴在开源压测工具 JMeter 上的实践和优化

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

最近一段时间都在忙着转java项目最后的冲刺,前期的coding翻代码.debug.fixbug都逐渐收尾,进入上线前的性能压测. 虽然不是大促前的性能压测要求,但是为了安全起见,需要摸个底心里有个数. 毕竟这次转java的服务都是集团核心公共服务(主要是订单域服务).(等我们顺利上线了,我再来好好总结下其中的坎坷和壮举.) 废话不多说了,直接进入主题. 由于这次压测主要重点是关注正向的两个核心订单服务,下单服务.查单服务.查单服务初步压测下来问题不大,主要是db的索引和cache的问题. 下单

最近项目中的消息服务做了运营商的改动,导致这个服务做了重新开发 压测脚本如下: 开启200线程压测: tps只有200-300之间,平均耗时在700ms左右 开启500线程压测 500并发压测,发现平均耗时到了1100ms,感觉肯定存在问题,这时候tps才400多 通过打印线程的dump日志:截取部分 2019-01-17 18:05:18Full thread dump Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (24.60-b09 mixed mode): "Att

文章目录 大访问量优化整体思路 ab压力测试及nginx性能统计模块 ab压力测试及nginx性能统计模块 ab压力测试 nginx性能统计模块 nginx单机1w并发优化 整装待发: socket nginx曾名 socket 系统层面 文件 nginx层面 文件 系统层面 再出发 大访问量优化整体思路 高性能的服务器的架设 对于高性能网站 ,请求量大,如何支撑? 1方面,要减少请求 对于开发人员----合并css, 背景图片, 减少mysql查询等. 打开网易新闻,发现首页的css是直接写在

本文是<Performance Test Together>(简称PTT)系列专题分享的第6期,该专题将从性能压测的设计.实现.执行.监控.问题定位和分析.应用场景等多个纬度对性能压测的全过程进行拆解,以帮助大家构建完整的性能压测的理论体系,并提供有例可依的实战. 该系列专题分享由阿里巴巴 PTS 团队出品,欢迎在文末处加入性能压测交流群,参与该系列的线上分享. 本文主要介绍如何正确的使用SLA来确定备容的目标,同时提高压测效率.主要分为理论和实践两个部分. SLA无处不在 在云计算时代,越来

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/product/scf https://cloud.tencent.com/product/lm 云压测背景 常规压测工具,所有请求均从本地出发,走局域网可能导致网络请求的实际效果不够真实,所以尝试引入云性能压测工具(贵). 压测工具 腾讯wetest+SCF+jmeter 压测原理 通过本地使用jme

好记性不如烂笔头,还是记记吧. jmeter压测的指标有很多,先从简单的入手,下一章节再讲解jmeter组件的作用. 需求是:访问百度的压测指标是:10s内并发5,持续15次请求.那么需要设置以下几点: 1.新增一个线程组,线程属性有3个属性:线程组.Ramp-Up时间.循环次数.先了解这三个属性的用法: 线程组:可以理解为用户数,也就是并发数. Ramp-Up时间:体现在用表格察看结果的每个线程之间的间隔时间.比如,线程组是5,Ramp-Up时间是10,从用表格察看结果中可看出每个线程的执行间

一.JMeter 如何通过自定义Sample来压测RPC服务 RPC(Remote Procedure Call)俗称远程过程调用,是常用的一种高效的服务调用方式,也是性能压测时经常遇到的一种服务调用形式.常见的RPC有GRPC.Thrift.Dubbo等.这里以GRPC为例介绍在JMeter中如何添加自定义的Sample来压测GRPC服务,JMeter中提供的Sample如下图所示,从中可以看到并没有我们需要压测GRPC的Sampler. 本文作者:张永清, 转载请注明: https://ww

性能调优之MYSQL高并发优化   一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而整个系统也不可避免的形成了一个打补丁工程. 所以

早上测试对性能压测,发现取sequence服务大量超时报错,查询线上的监控SQL: 大量这个查询,我在DeviceID和Isdelete上建有复合索引,应该很快,而且我测试了一下,取值,执行效率很高,不会出现慢的情况. 但是通过SQL Profile工具监控,发现这个sql,执行的CPU和IO都是很高,取出profile监控出来的sql: exec sp_executesql N'select * from AppCustomerDevice where DeviceID=@DeviceID  

并发:看起来像同时运行就是并发 并行:同一时间同时被执行叫做并行,最大并行数就是CPU核数 协程不是实实在在存在的物理基础和操作系统运行逻辑,只是程序员从代码层面避开了系统对遇到IO的程序会切走CPU资源的一种方法,在IO密集型任务中,通过协程,可以让CPU尽可能多的时间在本程序上执行,由于协程的原理是遇到IO及让cpu去执行其他代码,不停的来回切,在基于socket TCP通信中,这便为并发提供了土壤,使得单线程也能实现并发 下面我们就来看下如何通过服务端开多线程和协程实现高并发 服务端: i

基于协程池 实现并发的套接字通信 客户端: from socket import * client = socket(AF_INET, SOCK_STREAM) client.connect(('127.0.0.1', 8080)) while True: msg = input(">>>:").strip() if not msg:break client.send(msg.encode("utf-8")) data = client.recv(

问题: 有一台机器做性能压测的时候,无论开多少个线程,QPS一直压不上去,而服务器和数据库的性能指标(主要是CPU和内存)一直维持在很低的水平. 希望帮忙排查一下原因. 过去看了下进行压测的接口代码,逻辑很简单,就是一个数据库查询,所以不存在耗时操作的问题. 首先观察服务器(4c32g)和数据库的详细性能指标:服务器CPU和内存都很低,数据库的监控显示只有一条活跃连接.这就很奇怪了. 在不同网络环境进行压测 之前测试同学是用jmeter在本地对服务器进行压测的,QPS只有40左右. 后面用ab(

1.死锁 定义; 类似两个人分别被囚禁在两间房子里,A手上拿着的是B囚禁房间的钥匙,而B拿着A的钥匙,两个人都没法出去,没法给对方开锁,进而造成死锁现象.具体例子代码如下: # -*-coding:utf-8 -*- from threading import Thread,Lock,RLock import time muxeA=Lock() muxeB=Lock() class MyThread(Thread): def run(self): self.func1() self.func2(

paip.mysql 性能跟iops的以及硬盘缓存的关系 作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com  来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax 两块硬盘.a.500g    缓存16M b.160g  缓存8M,  文件读写都是90MB/s左右,IOPS(4K)都是60 左右 不过俩个mysql版稍微不一样,a5.6.x,b5.6.12,设置也是不抬一样. -------write 60  "C:\MySQL

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

目录 关于nginx.conf中的优化 配置nginx客户端网页缓存本地时间 nginx日志切割 nginx连接超时优化 Nginx 实现网页压缩功能 Nginx 实现防盗链功能 为目录添加访问控制 自定义nginx访问错误页面 nginx索引目录配置 nginx目录别名 nginx实现手机端和电脑端的分离网页 关于内核参数的优化: 关于 FastCGI 的几个指令: 后记: 关于nginx.conf中的优化 1.worker_processes 4; //nginx 进程数,建议按照 cpu

如题,但是查看了很多资料,都说python这边的mysql不支持异步并发,只能阻塞进行,心塞30秒,暂时放弃这方面的研究 如果不操作数据库的化,比如请求url.操作文件,还是可以用gevent来异步实现并发的:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21465564 有资料说豆瓣通过修改基础库实现了,参考:https://github.com/douban/greenify,看了半天,不觉得适合自己的项目 python的最佳实践是:http://san-yun.iteye.co