性能测试中TPS上不去的几种原因 什么叫TPS: TPS(Transaction Per Second):每秒事务数,指服务器在单位时间内(秒)可以处理的事务数量,一般以request/second为单位.     TPS上不去的可能原因: 1.网络带宽 在压力测试中,有时候要模拟大量的用户请求,如果单位时间内传递的数据包过大,超过了带宽的传输能力,那么就会造成网络资源竞争,间接导致服务端接收到的请求数达不到服务端的处理能力上限. 2.连接池 可用的连接数太少,造成请求等待.连接池一般分为服务器

转https://www.cnblogs.com/imyalost/p/8309468.html 先来解释下什么叫TPS: TPS(Transaction Per Second):每秒事务数,指服务器在单位时间内(秒)可以处理的事务数量,一般以request/second为单位. 关于性能测试的其他一些常见术语,可参考之前的博客:性能测试:常见术语浅析 下面就说说压测中为什么TPS上不去的原因: 1.网络带宽 在压力测试中,有时候要模拟大量的用户请求,如果单位时间内传递的数据包过大,超过了带宽的

 针对服务器端的性能,以TPS为主来衡量系统的性能,并发用户数为辅来衡量系统的性能,如果必须要用并发用户数来衡量的话,需要一个前提,那就是交易在多长时间内完成,因为在系统负载不高的情况下,将思考时间(思考时间的值等于交易响应时间)加到脚本中,并发用户数基本可以增加一倍,因此用并发用户数来衡量系统的性能没太大的意义.   系统的性能由TPS决定,跟并发用户数没有多大关系.在同样的TPS下,可以由不同的用户数去压(通过加思考时间设置).系统的最大TPS是一定的(在一个范围内),但并发用户数不一定,可

Jmeter是一个非常好用的压力测试工具.  Jmeter用来做轻量级的压力测试,非常合适,只需要十几分钟,就能把压力测试需要的脚本写好. 为什么要建立线程组?原因很简单,因为我们要模拟多个线程(用户)来访问LinuxEye.线程属性部分中,线程数是启动多少个线程,这里填写的是10,Ramp-Up Period (in seconds)表示线程之间间隔多少时间允许,单位是秒,比如如果填写10,那么10/10=1表示10个线程间每隔1秒钟请求网站.循环次数:60个线程运行完毕算是一次,循环次数就是

 要想通过自定义java请求来压测ZooKeeper,那么我们就需要做两件事情,第一我们需要知道java如何操作ZooKeeper,第二就是怎么能将我们写的jar包让jmeter识别,首先我们先来干第一件事. 一.java操作ZooKeeper 以下的代码是网上百度找到的,经过了一点点修改(对于测试其它的可以找其它的测试代码) package com.comtop.ZookApi; import java.util.concurrent.CountDownLatch; import org.ap

在性能测试中通常使用二八原则来量化业务需求. 二八原则:指80%的业务量在20%的时间里完成. TPS(QPS)=并发数/响应时间 例:如某个公司1000个员工,在周五下午3点-5点有90%的员工登陆公司周报系统 则:业务量=1000个,时间=2x60x60=7200秒 根据二八原则来计算3点到5点的TPS=(90%*业务量*80%)/(20%*时间)=0.9*1000*0.8/(0.2*7200)=0.5 注:二八原则计算的结果并非在线并发用户数,是系统要达到的处理能力(吞吐量)

吞吐量图如上 响应时间图如上 自身压测的机器,资源使用率并没有饱和 服务器,top命令下看到load average的值很低,本身是4核的server. 每个核的CPU使用率也极低,空闲cpu占95+% io也没有问题,缓存也没有问题,网络也没有阻塞 DB服务器,是双机的cassandra,16核, 根据top中的cpu使用情况,用gnuplot命令简单绘制了Cpu资源利用表,如下:

1.背景 前段时间,性能测试团队经历了一个规模较大的门户网站的性能优化工作,该网站的开发和合作涉及多个组织和部门,而且网站的重要性不言而喻,同时上线时间非常紧迫,关注度也很高,所以对于整个团队的压力也非常大. 在此,把整个经历过程给大家分享一下,包括了主要包括了如何使用性能测试的压测工具,压测前的性能问题评估,以及压测执行后的性能问题分析.瓶颈定位. 该门户网站的服务器是放在华通和阿里云的平台上的,所以对华通和阿里共建的云平台安全及应急措施方面要求非常高,需要团队给予全力的保障和配合. 性能测试

WeTest 导读 在服务上线之前,性能测试必不可少.本文主要介绍性能测试的流程,需要关注的指标,性能测试工具apache bench的使用,以及常见的坑. 什么是性能测试 性能测试是通过自动化的测试工具模拟多种正常.峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试.负载测试和压力测试都属于性能测试,两者可以结合进行.通过负载测试,确定在各种工作负载下系统的性能,目标是测试当负载逐渐增加时,系统各项性能指标的变化情况.压力测试是通过确定一个系统的瓶颈或者不能接受的性能点,来获得系统能提供的最大

1 背景   前段时间,性能测试团队经历了一个规模较大的门户网站的性能优化工作,该网站的开发和合作涉及多个组织和部门,而且网站的重要性不言而喻,同时上线时间非常紧迫,关注度也很高,所以对于整个团队的压力也非常大.  在此,把整个经历过程给大家分享一下,包括了主要包括了如何使用性能测试的压测工具,压测前的性能问题评估,以及压测执行后的性能问题分析.瓶颈定位.  该门户网站的服务器是放在华通和阿里云的平台上的,所以对华通和阿里共建的云平台安全及应急措施方面要求非常高,需要团队给予全力的保障和配合. 

https://blog.csdn.net/lzqinfen/article/details/46820673 tps抖动厉害的原因?突然增加成倍的用户,如果性能表现良好,TPS应该成倍增加,响应时间不变:如果性能表现一般,TPS增加一些,响应时间增加一些:如果性能表现不好,则TPS没啥变化,响应时间增加,而且可能出现抖动现象,因为用户太多,处理不过来.是正常现象1:观察资源抖不抖动,是否资源的抖动导致TPS抖动2:FULL GC太过频繁,查看JVM参数配置3:pacing设置过大4.java编

介绍 今天给大家介绍一款开源的性能测试工具 wrk,简单易用,没有Load Runner那么复杂,他和 apache benchmark(ab)同属于性能测试工具,但是比 ab 功能更加强大,并且可以支持lua脚本来创建复杂的测试场景. 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 I/O 机制, 比如 select, epoll, kqueue 等. 其实它是复用了 redis 的 ae 异步事件驱动框架. 确切的说 ae 事件驱动框架并

介绍 今天给大家介绍一款开源的性能测试工具 wrk,简单易用,没有Load Runner那么复杂,他和 apache benchmark(ab)同属于性能测试工具,但是比 ab 功能更加强大,并且可以支持lua脚本来创建复杂的测试场景. 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 I/O 机制, 比如 select, epoll, kqueue 等. 其实它是复用了 redis 的 ae 异步事件驱动框架. 确切的说 ae 事件驱动框架并

wrk 是一个很简单的 http 性能测试工具,没有Load Runner那么复杂,他和 apache benchmark(ab)同属于HTTP性能测试工具,但是比 ab 功能更加强大,并且可以支持lua脚本来创建复杂的测试场景. 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 select, epoll, kqueue 等. 其实它是复用了 redis 的 ae 异步事件驱动框架. 确切的说 ae 事件驱动框架并不是 re

1. 测试目的 测试Cassandra集群读写TPS的极值,确定Cassandra读写性能. 2. 测试环境 2.1 硬件信息 CPU 8核 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v4 @ 2.20GHz RAM 16G 2.2  软件信息 JDK 1.8u151 Cassandra 3.11.1 cassandra-driver-core 3.3.2 OS CentOS Linux release 7.3.1611 2.3 集群信息 集群名称 IP 类型 JCPT Test

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

用apache自带ab命令进行压测,报了如下错误: 原因是在ab的程序源码中对并发数有限制. 解决办法:修改apache源码support下面的ab.c源代码,然后重新编译.修改内容如下:

转自:http://www.cnblogs.com/asxinyu/archive/2013/03/05/2943696.html 阅读目录 1.前言 2.关于压缩格式和算法的基础 3.几种常见的.NET开源数据压缩组件 4.基本入门使用教程 4.总结与资源        本博客所有文章分类的总目录:[总目录]本博客博文总目录-实时更新 本博客其他.NET开源项目文章目录:[目录]本博客其他.NET开源项目文章目录 回到目录 1.前言 作为吉日嘎拉权限管理系统最早的一批学习版用户,学了不少东西,

阿里云PTS铂金版,具备强大的分布式压测能力,相比业界产品的云主机发起,该产品更快速,来源更广泛,脉冲能力和流量掌控能力更强.日前,阿里云推出了PTS铂金版尝鲜包,旨在为用户提供高性价比的最佳实践.我们就产品的相关问题,采访了阿里云中间件相关产品负责人,听他为我们解析阿里云PTS铂金版. 1.PTS铂金版是什么?PTS(Performance Testing Service)是web化的卓越的SaaS性能测试平台,具备强大的分布式压测能力,可方便的模拟海量用户的真实业务场景.PTS于2015年正

wrk是什么?https://github.com/wg/wrk wrk 是一个非常小巧高效的开源性能测试工具,支持lua脚本来创建复杂的测试场景.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 I/O 机制, 比如 select, epoll, kqueue 等.PS, lua 脚本的介绍 (Lua 是一种轻量小巧的脚本语言,用标准C语言编写并以源代码形式开放, 其设计目的是为了嵌入应用程序中,从而为应用程序提供灵活的扩展和定制功能),换一

主流数据库连接池 常用的主流开源数据库连接池有C3P0.DBCP.Tomcat Jdbc Pool.BoneCP.Druid等 C3p0: 开源的JDBC连接池,实现了数据源和JNDI绑定,支持JDBC3规范和JDBC2的标准扩展.目前使用它的开源项目有Hibernate.Spring等.单线程,性能较差,适用于小型系统,代码600KB左右. DBCP (Database Connection Pool):由Apache开发的一个Java数据库连接池项目, Jakarta commons-poo