ab命令格式: -N|--count 总请求数,缺省 : 5w -C|--clients 并发数, 缺省 : 100 -R|--rounds 测试次数, 缺省 : 10 次 -S|-sleeptime 间隔时间, 缺省 : 10 秒 -I|--min 最小并发数, 缺省: 0 -X|--max 最大并发数,缺省: 0 -J|--step 次递增并发数 -R|--runtime 总体运行时间,设置此项时最大请求数为5w -P|--postfile post数据文件路径 -U|--url 测试地址

AB测试,200个请求,20个并发.这样的测试强度,CPU占了70-80%,w3p占用了70多M内存,本想多测几次,看看它的内存会不会涨上去,没 有测试机器没办法,开发机要干活.我估计CPU就有问题了,性能有好些个地方还需要优化. 顺便把测试的工具用法作个记号 基本用法:ab -n 全部请求数 -c 并发数 测试url例:ab -n 1000 -c 50 http://www.newdev.gztest.com/Server Software:         Microsoft-IIS/7.0

<!-- 博主所有文章仅是作为自己的笔记 如有不足 请见谅--> Apache的ab测试  和  ab测试 不是一个东西(百度 ab测试可以了解) 网站性能压力测试是服务器网站性能调优过程中必不可缺少的一环, 只有让服务器处在高压情况下,才能真正体现出软件.硬件等各种设置不当所暴露出的问题. 性能测试工具目前最常见的有以下几种:ab.http_load.webbench.siege. ab是apache自带的压力测试工具.ab非常实用,它不仅可以对apache服务器进行网站访问压力测试,也可以

Ab测试工具是apache自带的测试工具,具有简单易上手的特性,下面我总结一下我的使用方法,首先去官方下载apache程序包,我下的最新版本apache2.4.23,下载地址http://httpd.apache.org/download.cgi 我下载的windows版本,解压后放到某一目录即可. 1.呼出控制台 可以使用系统自带cmd或者Xshell工具均可 2.进入apache下的bin目录ab.exe就在此处 3.使用方法 直接在此目录下输入ab回车就会罗列出使用帮助 使用方式:ab [

apache ab测试介绍 安装ab命令 环境为ubuntu16.04.2 LTS,安装的命令为: sudo apt-get install apache2-utils 使用说明 格式为:ab [options] [http[s]://]hostname[:port]/path 参数比较多,可以通过ab --help来查看.举一个例子: ab -n 100 -c 10 http://localhost:8080/hello 上面的命令是指对http://localhost:8080/hello这

转自Apache ab测试工具使用方法(无参.get传参.post传参) Ab测试工具是apache自带的测试工具,具有简单易上手的特性,下面我总结一下我的使用方法,首先去官方下载apache程序包,我下的最新版本apache2.4.23,下载地址http://httpd.apache.org/download.cgi 我下载的windows版本,解压后放到某一目录即可. 1.呼出控制台 可以使用系统自带cmd或者Xshell工具均可 2.进入apache下的bin目录ab.exe就在此处 3.

我们在使用一些开源程序之前,可能会使用ab工具在服务器或者本地进行一次性能评估,但是很多时候却总是会以失败告终,因为,服务器会拒绝你的ab工具发出的http请求, 出现 error: connection reset by peer, 这该怎么办呢? 首先,为了测试一个具有sql操作的页面,通常需要登录,这时候需要伪装成一个用户来实现自动登录,简单的方法就是:在浏览器端登录一个用户,打开chrome的developer tool,将其中的cookie复制,用-H option来实现带cookie

(转载请注明原创于潘多拉盒子) 算法效果的AB测试,是指在相同的应用场景下,对比不同算法的效果.通常的做法是,按照PV或UV随机分配流量到算法上,计算算法的CTR或转化率进行对比.为了表述简单,我们假设参与对比的算法有两个,比较的指标是CTR.这里面的关键细节有两个:1. 如何划分浏览?2. 如何计算CTR.下面从这两个角度讨论可能出现的问题. 定义1:按PV划分流量,是指对任意一个访问,按照预先设定的比例,随机分配到一个算法中.需要注意的是,在这种情况下,每个用户会被随机分配到一个算法中. 定

简述: 试用apache ab测试工具 下载点 http://httpd.apache.org/download.cgi 参考: http://jingyan.baidu.com/article/e3c78d647a57833c4c85f502.html ab的参数说明 -n  需要执行的请求次数 -c  并发的数量 -t   等待返回的最长时间 -b  TCP收发缓冲区的大小,单位(byte) -p 使用post (同时需要定义-T参数) -u 使用put (同时需要定义-T参数) -T co

1.socket: Too many open files (24) 解决方法: [root@zabbix ~]# ulimit -a core file size (blocks, -c) 0 data seg size (kbytes, -d) unlimited scheduling priority (-e) 0 file size (blocks, -f) unlimited pending signals (-i) 14802 max locked memory (kbytes, -

bandit  强盗,土匪:恶棍:敲诈者 ['bændɪt] 多臂机 multi-armed bandit MAB  简写. one-arm bandit   tiger ji 是一种自动AB测试的方案,现在有客户AB测试用的多 https://zhuanlan.zhihu.com/p/21388070?refer=resyschina 专治选择困难症——bandit算法     赌博机算法 bonus 奖金,红利. reinforcement  加固:增援:援军:加强 在多臂赌博机中,我们把t

本文由  网易云发布. 4月8日晚,DTalk邀请到了网易互联网分析产品.可视化 BI 产品的负责人—郑栋老师,进行了一次关于<网易郑栋:数据采集与分析的那些事第一弹: 数据篇>的主题分享.分享共两个部分,第一部分是郑栋老师分享关于数据采集与分析大家关心的问题,第二部分是Q&A互动环节. 郑栋老师, 网易互联网分析产品.可视化 BI 产品负责人.多年从事大数据技术相关工作,目前在网易管理互联网分析.敏捷BI两个数据分析产品线,在大数据技术.互联网业务数据体系建设.团队管理方面有丰富的经

助推:小行动如何推动大变革(实践版)(诺贝尔经济学奖得主理查德•塞勒的助推实践) 作者作为学者说服英国政府实施助推策略的经过,提到一些具体主推策略. 所谓的助推,很像IT业流行的AB测试,对政策的执行细节不断做改进.对照,找到简单便捷的改进措施. 去年的诺贝尔经济学奖得主塞勒的研究方向就是助推.塞勒在英国的助推项目中,跟项目组有合作. 比较著名的助推案例:在男性小便池中放置苍蝇模型可以减少尿液外溢,书中没提. 书中提到的有点意思的助推案例有:1:18世纪普鲁士国王腓特烈大帝欲擒故纵.制造神秘感来

流量复制 在实际开发中经常涉及到项目的升级,而该升级不能简单的上线就完事了,需要验证该升级是否兼容老的上线,因此可能需要并行运行两个项目一段时间进行数据比对和校验,待没问题后再进行上线.这其实就需要进行流量复制,把流量复制到其他服务器上,一种方式是使用如tcpcopy引流:另外我们还可以使用nginx的HttpLuaModule模块中的ngx.location.capture_multi进行并发执行来模拟复制. 构造两个服务: location /test1 { keepalive_timeou

推荐分享AB测试服务商 1.吆喝科技 2.testin 3.云眼

AB测试 为同一个目标,设计两种方案,将两种方案随机投放市场中,让组成成分相同(相似)用户去随机体验两种方案之一,根据观测结果,判断哪个方案效果更好. 基于hash的AB测试 具体的实现方法为: 在AB测试中需要将用户随机的分成两组,通过对每个用户唯一id做hash运算,并对hash值对2取模,便可以将用户分成0,1两组(分桶测试便是hahs对n取模). 每组采用不同的策略,并定义一个策略Id,跟随不同的策略埋点,在最后回收策略Id,最后通过策略id分析ab两种策略的好坏. golang中的ha

什么是AB测试? 通俗点理解,AB测试就是比较两个东西好坏的一套方法,这种A和B的比较在我们的生活和人生中非常常见,所以不难理解.具体到AB测试这个概念,它和我们比较哪个梨更大.比较哪个美女更漂亮.比较哪个工作更好之间有什么区别吗? 区别其实非常明显,从以下几个方面不难看出来: 领域不同:AB测试的概念是在互联网中被提出来的,所以它有特定的应用领域. 标准不同:AB测试需要比较产品的两个不同版本之间的优劣,但是评判要交给用户,不像我们生活中遇到的AB比较,基本都可以"自己拿主意". 正

AB测试的原理很简单,只用到了最简单的统计假设检验,但表面的简单通常都隐藏着陷阱,这一点没有经过实践的摸爬滚打是不容易看到的,今天我就把前人已经踩过的坑,一共15个,给大家分享一下.在分享之前,大家脑中一定要有个概念,AB测试虽然简单且强大,但是其成立是有前提的: A组和B组的用户一定是要"随机"分配.随机这个事很有学问,绝对的随机甚至根本不可能,实际中只能做到尽量接近真随机.换句话说,随机性并不总是成立,你要仔细小心它失效的场景. 在以你测试的时间点为中心的一定时间范围内,用户的行为

PS:网站性能压力测试是性能调优过程中必不可少的一环.只有让服务器处在高压情况下才能真正体现出各种设置所暴露的问题.Apache中有个自带的,名为ab的程序,可以对Apache或其它类型的服务器进行网站访问压力测试. ApacheBench命令原理: ab命令会创建很多的并发访问线程,模拟多个访问者同时对某一URL地址进行访问.它的测试目标是基于URL的,因此,既可以用来测试Apache的负载压力,也可以测试nginx.lighthttp.tomcat.IIS等其它Web服务器的压力. ab命令

一.ab的原理 ab是apachebench命令的缩写. ab的原理:ab命令会创建多个并发访问线程,模拟多个访问者同时对某一URL地址进行访问.它的测试目标是基于URL的,因此,它既可以用来测试apache的负载压力,也可以测试nginx.lighthttp.tomcat.IIS等其它Web服务器的压力. ab命令对发出负载的计算机要求很低,它既不会占用很高CPU,也不会占用很多内存.但却会给目标服务器造成巨大的负载,其原理类似CC攻击.自己测试使用也需要注意,否则一次上太多的负载.可能造成目

出处:https://www.baidu.com/link?url=QjboallwNm_jxcL3fHG57wEakiBfAs_3-TChTGu1eBXstlHEsGBc-NDA7AKTqsiroBx9a8OMoITgM5mbKAoiSqwMCLj5LzrjcAew2sBt9zO&wd=&eqid=91b4282c0000c567000000045be3a121 在有关微服务.DevOps.Cloud-native.系统部署等的讨论中,蓝绿部署.A/B 测试.灰度发布.滚动发布.红黑部署