当前项目中重构了消息服务,需要对消息服务接口做性能压测,评估消息服务的性能情况 通过和开发对接,目前消息服务是通过dubbo接口对内提供服务,所以才有了这边文章的记录 最初的压测这个dubbo接口有三种思路: 1.第一种就是基于业务,比如注册业务,注册成功后,会发送短信消息到用户手机,通过业务调用消息服务,最容易实现,但是业务瓶颈最大导致测试结果不准 2.第二种是通过将dubbo接口上面做一层包装,提供一个http接口访问dubbo接口,需要提供二次开发,需要时间,而且高并发下,需要部署在tom

如何进行24h小时的压测? 长时间压测注意事项 生成报告文件过大 https://www.cnblogs.com/SunshineKimi/p/12298668.html

1. 背景 最近QA对线上单模块进行压测(非全链路压测),http客户端 与 thrift服务端的tcp链接总在一段时间被close. 查看服务端日志显示 i/o timeout. 最后的结果是: qps太小, 长时间不发送请求, server主动关闭socket 2. 查看thrift框架原代码 thrift框架处理请求伪代码如下: //服务端listen for { // 服务端接收一个tcp连接请求 client := server.accept() // 独立启动一个goroutine处

用「Web压测」关键词检索,能找到好多进行压测的工具,比如ab.Http_load.Webbench.Siege这些,不过今天并不是要对这些工具做对比,毕竟我们只是想得到一个结果.本文主要介绍Siege,因为Siege是上面四者中,在Mac上安装和使用最便利的,所以果断就是它了! 准备工作 在压测开始前,你需要确保你的open files足够大,否则会报TOO MANY FILES OPEN错误,可以通过ulimit -a查看,如下图: 使用ulimit -n 10000可以修改该值.不过这种修

2017年3月,腾讯正式于全平台上线了<龙之谷>手游,次日冲到了App Store畅销排行第二的位置,并维持到了现在.上线当日百度指数超过40万,微信游戏平台数据显示预约数780多万,而据内部人员透露当日新进用户200W+,这就是<龙之谷>手游在安卓平台上所取得的成绩. 较高的市场期待让腾讯测试团队对<龙之谷>手游的测试倾尽全力,面对"经典IP"和盛大游戏一贯口碑,腾讯测试团队对游戏服务器进行了严格的压力测试,上线后服务器稳定的表现也证明了测试团队的

北京时间9月13日凌晨1点,iPhone 10周年,在Apple Park乔布斯剧院,苹果发布了三款新iPhone.全面屏iPhone X来袭,这款被定义为未来的智能手机黑科技满满:全面屏,无线充电.面部识别"Face ID"以及跟踪你脸部动作的Animoji.和往年的苹果秋季发布会一样,发布会在开始之前就获得了极高的关注,苹果官网也会承受极大的并发压力,看看往年的情况: 2014年的iPhone 6预购的情况:  2014年9月12日下午三点,香港各个公司的办公平台都在不断的刷新苹果

软件下载: wget http://imysql.com/wp-content/uploads/2014/09/tpcc-mysql-src.tgz安装依赖:yum install -y mysql-devel解压安装: tar xf tpcc-mysql-src.tarmake 测试前准备: [root tpcc-mysql]$mysql -uroot -p123456 -S /data/mysql-5.5/mysql.sock -e "create database tpcctest&quo

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

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压测-innodb_deadlock_detect参数对性能的影响 一.OLTP测试前准备 二.进行OLTP测试 三.测试结果解读: 四.关于测试后的结论: 五.关于测试后的性能优化: 1.善后清理工作: 2.运行优化建议工具 3.修改mysql参数 4.再次启动测试流程 sysbench压测-innodb_deadlock_detect参数对性能的影响 一.OLTP测试前准备 基本信息: 主机信息 CPU 内存 硬盘 系统版本 MySQL版本 sysbench版本 Int

line: V1.3 mail: gczheng@139.com date: 2017-11-09 一.TPCC测试前准备 1.压测环境 配置 信息 主机 Dell PowerEdge R730xd CPU 24xIntel(R) Xeon(R) CPU E5-2620 v3 @ 2.40GHz 内存 64G(16G * 4) RAID卡 LSI Logic MegaRAID SAS 系统 "Red Hat Enterprise Linux Server release 7.3 (Maipo)&

web服务器压测工具也挺多,这里只介绍我用过的这两种--siege(for linux).ab(for windows). 一.siege 1.简介: Siege是一款开源的压力测试工具,设计用于评估WEB应用在压力下的承受能力.可以根据配置对一个WEB站点进行多用户的并发访问,记录每个用户所有请求过程的相应时间,并在一定数量的并发访问下重复进行.siege可以从您选择的预置列表中请求随机的URL.所以siege可用于仿真用户请求负载,而ab则不能.但不要使用siege来执行最高性能基准调校测试

一   机器部署 1.1  机器组成 1台nameserver 1台broker  异步刷盘 2台producer 2台consumer   1.2  硬件配置 CPU  两颗x86_64cpu,每颗cpu12核,共24核 内存 48G 网卡 千兆网卡 磁盘 除broker机器的磁盘是RAID10,共1.1T,其他都是普通磁盘约500G   1.3  部署结构 橙色箭头为数据流向,黑色连接线为网络连接     1.4  内核参数 broker是一个存储型的系统,针对磁盘读写有自己的刷盘策略,大量

原创文章,转载请注明出处:http://jameswxx.iteye.com/blog/2093785 一   机器部署 1.1  机器组成 1台nameserver 1台broker  异步刷盘 2台producer 2台consumer   1.2  硬件配置 CPU  两颗x86_64cpu,每颗cpu12核,共24核 内存 48G 网卡 千兆网卡 磁盘 除broker机器的磁盘是RAID10,共1.1T,其他都是普通磁盘约500G   1.3  部署结构 橙色箭头为数据流向,黑色连接线为

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

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

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

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

一.常用压力测试工具对比 简介:目前用的常用测试工具对比 1.loadrunner 性能稳定,压测结果及颗粒度大,可以自定义脚本进行压测,但是太过于重大,功能比较繁多. 2.Apache ab(单接口压测最方便) 模拟多线程并发请求,ab命令对发出负载的计算机要求很低,既不会占用很多CPU,也不会占用太多的内存,但却会目标服务器造成巨大的负载,类似于简单的DDOS攻击等. 3.webbench webbench首先fork出多个子进程,每个子进程都循环做web访问测试.子进程把访问的结果通过pi

wrk 及扩展支持 tcp 字节流协议压测 高性能.方便使用的 HTTP(s) 的流量压测工具,结合了多个开源项目开发而成: redis 的 ae 事件框架 luajit openssl http-parser 减少造轮子.复用他人的成功项目,赞:我们定制化也走这条路线,代码见此. 要支持 tcp 字节流协议压测,只需要增加一个函数 stream_response,实现见此 -- data 的结果为 {"error_code":0,"error_msg":"

目录 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 入门篇 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 进阶篇 - 认识yml 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 进阶篇 - 认识bombardier 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 进阶篇 - 认识wrk.wrk2 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 实战篇 - 接口以及场景压测 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 实战篇 - 收集诊断跟踪信息与如何分析瓶颈 堪比