视频讲解 点击下方链接,观看 讲解视频 https://www.bilibili.com/video/av60089015/ 动机 目前市场上对API接口做性能测试工具有 Jmeter.LoadRunner.AB.Locust等. 白月黑羽用过之后,觉得它们各有优点和不足,总体不是很满意. 所以 决定 开发一款免费的性能测试工具,希望集上面这些工具的优点,提供给大家使用.并且根据大家的反馈 不断的改进. 于是就有了 这款 HyLoad,中文名叫 黑羽压测. 特点 黑羽压测 这款工具,立足 简单易

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

Jemter   压测基础(一) 1.压力测试的基本概念: 1.吞吐率(Requestspersecond) 服务器并发处理能力的量化描述,单位是reqs/s,指的是某个并发用户数下单位时间内处理的请求数.某个并发用户数下单位时间内能处理的最大请求数,称之为最大吞吐率.计算公式:总请求数/处理完成这些请求数所花费的时间,即Requestpersecond=Completerequests/Timetakenfortests 2.并发连接数(Thenumberofconcurrentconnect

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

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

Badboy 以下稍微介绍一下badboy的部分功能: 1.Record;play(badboy打开后默认是recording状态) 2.Assertion(检查点/断言) 3.Variable: textVariable,dataSourceVariable(参数化:文本参数话,数据库参数化) 4.Run background threads(并发) 5.Report(报告) 6.Toggle break point(debug,断点) jemter 参数化: 1.前置处理器->用户参数 2.

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

压测目标:error 为0,线程起到250,服务器配置达到最大 一.Jmeter3.1 压测 JMeter3.1提供一个用于生成HTML页面格式图形化报告的扩展模块.该模块支持通过两种方式生成多维度图形化测试报告: 在JMeter性能测试结束时,自动生成本次测试的HTML图形化报告 使用一个已有的结果文件(如CSV文件)来生成该次结果的HTML图形化报告 其默认提供的度量维度包括: APDEX(Application Performance Index)指数 聚合报告 类似于UI上的Aggreg

之前的博客:jemter(二十三):分布式测试简略的介绍了利用jmeter做分布式测试的方法,当时只是介绍了背景和原因,以及基本的配置操作,有同学说写得不够详细. 正好今年双十一,我司的全链路压测,也尝试了jmeter分布式压测的手段.这篇博客,介绍下利用jmeter在NGUI模式下进行分布式压测的一些小技巧和注意事项. 一.压测机 1.数量&成本 无论是从成本角度还是维护的难易方面,压测机的数量,适量就好. 举个例子,8C16G的一台服务器,部署jmeter后,根据我个人的测试比对数据,配置≤

1.简介 在性能测试中,有时需要模拟一种实际生产中经常出现的情况,即:从某个值开始不断增加压力,直至达到某个值,然后持续运行一段时间,然后继续加压达到某个值持续运行,如此循环直到达到预期的峰值,运行一段时间. 在jmeter中,有这样一个插件,可以帮我们实现这个功能,这个插件就是:Stepping Thread Group ,也就是常说的步长插件. 2.测试准备 Stepping Thread Group是jmeter插件的一种,其作用就是模拟实际的生产情况,不断对服务器施加压力,直至到某个值,

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

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

一直想做这个测试,原因很简单,很多人一直比较怀疑Azure的虚拟机性能,说相同的配置凭啥比阿里的虚拟机贵那么多,其实,我自己以前也怀疑过,但是接触Azure的几个月,确实发现Azure的虚拟机性能真的很强悍,在这里笔者举个例子说明,有个客户(这里就不透露名字了)在本地数据中心cpu使用率一直在60%以上,因为我们上云都是先平移,如果不够用我们再auto sacle,但是客户却很不放心,非要高配的机器,在我们的百般劝说之下好不容易才答应先平移(客户表示很委屈,为什么我要高配的机器你不给,哈哈,开个

200 ? "200px" : this.width)!important;} --> 介绍 mysqlslap是mysql自带的一个性能压测工具:mysqlslap用于和其它的一些性能压测工具一样可以自己造数据进行压测.mysqlslap的报告比较简单主要体现在执行的时间方面,没有sysbench那样的tps.qps等更详细的包括. 参数 --auto-generate-sql -a 自动生成MySQL测试语句 --auto-generate-sql-add-autoincre

郑昀 基于刘勤红和石雍志的实践报告 创建于2015/8/13 最后更新于2015/8/19 关键词:压测.TCPCopy.仿真测试.实时拷贝流量 本文档适用人员:技术人员 提纲: 为什么要做仿真测试 TCPCopy是如何工作的 实作:仿真测试的拓扑 实作:操作步骤 可能会遇到的问题 ip_conntrack 少量丢包 离线重放 不提取7层信息 观测的性能指标 0x00,为什么要做仿真测试 线下的传统压力测试,难以模拟真实流量,尤其难以模拟正常流量混杂着各色异常流量.所以,线下压得好好的系统,上线

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

此次压力测试是以一个http json的后台接口为例. 1. 创建相应的部件 2. 设置相应的参数 线程组主要用于设置一共要测试的线程数量(上图1000),每秒起的线程数(上图10),几秒内启动完单循环内要跑的线程(上例子中为10秒内启动1000个线程,即通常所说的100并发),一共测试多少个循环(上图永远). http请求主要用于设置 被测试服务器的 ip地址 端口 服务地址 请求体数据. http信息头管理器,主要用于设置http头字段信息,比如Content-Type. 聚合报告 主要用于

[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,“

下载及安装 官网下载JMeter3.0: 找到bin目录下的jmeter.bat启动: 压测Rest请求 1.添加线程组 路径:右键“测试计划”->添加“Threads(Users)”->线程组 说明: 每一个JMeter线程都会完整地执行测试计划,而且它们之间是完全独立运行的.这种多线程机制被用来模拟服务器应用的并发连接.参数Ramp-Up Period告诉JMeter达到最大线程数需要多长时间. 假设共有10个线程,Ramp-Up Period 为100秒, 那么JMeter 就会在100

jps.jstack.jmap.jhat.jstat.hprof 基于jmx可以开发web版本,方便压测的时候观测jvm以及线程的信息 ============================================= 压测可以明显观测到线程数.jvm虚拟机的使用情况以及程序的问题