前言 第一次使用消息队列,遇到了一些问题:同一个消息有多次出列.是一个消息只入列一次,还是多次?还是因为出列问题,出列了多次? Microsoft Azure service bus queue Azure service bus queue在Azure上创建一个service bus,在service bus 上创建一个 queue,创建的时候注意 enable duplicate detected message这个选项选上,防止消息重复入列. 找到SAS Policy: RootManag

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

各位,上一篇基本概念和架构中,我们介绍了Window Azure ServiceBus的消息队列技术的概览.接下来,我们进入编程模式和详细功能介绍模式,一点一点把ServiceBus技术研究出来. 本章我们主要介绍ServiceBus的编程SDK编程入门. 首先,微软提供了两个主要的Nuget Packages: Microsoft Azure Service Bus 3.4.0 主要的NameSpace有以下几个: 1. Microsoft.ServiceBus,这个下面有两个主要的类:Tok

前段时间研究了Window Azure ServiceBus Messaging消息队列技术,搞了很多技术研究和代码验证,最近准备总结一下,分享给大家. 首先,Windows Azure提供了两种类型的消息队列机制:Azure Queues和ServiceBus Queues. 其中,Azure Queues,作为Azure Storage基础设施的一部分,提供了一套简单的基于Rest的Interface,面向不同的服务间提供可靠的.持久化的消息队列. ServiceBus Queues作为Az

本文讲述了利用jmeter来压测消息队列,其中消息队列采用apache的activemq,jmeter本身是支持符合jms标准消息队列的压测,由于jmeter的官方sampler配置比较复杂,本文直接使用sdk的方式来压测,与生产实际使用更加接近,各位如对官方的sampler感兴趣,可以自行去配置完成. 准备工作:下载activemq 地址:http://activemq.apache.org 本文中的activemq采用的是5.9.0版本. jMetterLessons工程源码地址:https

笔者在C# 消息队列-Microsoft Azure service bus 服务总线中使用Azure消息队列,最近偶尔会遇到请求数据不入队列的问题,查找日志,问题如下: 异常:X. certificate CN=servicebus.chinacloudapi.cn, O=Shanghai Blue Cloud Technology Co. Ltd, L=Shanghai, S=Shanghai, C=CN certificate CN=servicebus.chinacloudapi.cn,

一,最近压测系统交易峰值时,因该支交易采用MQ异步队列处理机制:该增加积分的交易,前段服务器优先返回给客户增加积分成功的结果,后端的MQ队列服务器再慢慢处理该请求: 二,压测过程中出现的问题现象:前几分钟TPS特别高,并无报错,直到一定时间后(交易发送了4.5w笔后),出现TPS直接降为0的情况 三,通过MQ队列服务器的监控发现后台 四,由于incoming的速度远大于deliver的速度,导致MQ服务器队列的请求累计,导致线程池.内存被占用完了,导致系统无法再接受请求: 五,实际压测,应以提升

由于公司想把部份业务迁到windowsazure,主要是应用winodwsazure的存储;在方案中为了体现存储的可靠性所以对winodwsazure存储进行了一系列的测试.但在读取压力测试环节中发现间歇性出现文件读取延时的情况,由于自己在编写测试应用方面比较善长(年长的农码),所以把问题归根于winodwsazure的存储上.经过和MS技术多次交流和帮助下才把问题明确下来,虽然问题不是程序代码产生,但和测试方法构建的测试数据有着关系.下面分享一下个测试过程. 目标 公司希望把网站存储的一些资源

从压力测试说起 压力测试是确立系统稳定性的一种测试方法,通常在系统正常运作范围之外进行,以考察其功能极限和隐患.与功能测试不同,压测是以软件响应速度为测试目标的,尤其是针对在较短时间内大量并发用户的访问时,软件的抗压能力. 至于为什么产品或业务系统在通过功能测试后还需要进行压力测试,原因很简单,因为它重要,为什么重要?众所周知,响应速度是用户体验的核心指标之一. SmartBear 数据表明,如果 Amazon 的加载时间延长1秒,那么一年就会减少16亿美元的营收.用户与网站互动的过程中,如果加

WeTest 导读 用epoll编写一个高并发网络程序是很常见的任务,但在epoll中加入ssl层的支持则是一个不常见的场景.腾讯WeTest服务器压力测产品,在用户反馈中收到了不少支持https协议的请求.基于此,本文介绍了在基于epoll的高并发机器人框架中加入openssl,实现对https支持时的基本实现思路.   一.背景 2014年,谷歌在其官方博客中发布公告称,为了打造更安全的互联网环境,谷歌搜索引擎将尝试把"是否使用安全加密"(HTTPS)作为搜索排名算法中的一个参考因

背景 小米容器云平台,在构建云厂商集群时,需要通过HAProxy将云厂商LB流量从宿主机转到容器中,但对于HAProxy的性能没有把握.参考网上的一篇HAProxy压测文章,文章中提到HAProxy establish状态连接可以达到 400w,所以以此为目标,进行压测. 参考文章:文章地址 关键点 TCP计数器ListenOverflows大量增加 查看方法 cat /proc/net/netstat | awk '/TcpExt/ { print $21,$22 }' 原因 系统调用list

摘要:全链路压测是应对电商大促容量规划最有效的手段,如何有效进行容量规划是其中的架构关键问题.京东在全链路压测方面做过多年尝试,本文转载京东商城基础平台技术专家文章,介绍其最新的自动化压测 ForceBot 体系. ForceBot愿景 1.诞生背景 伴随着京东业务的不断扩张,研发体系的系统也随之增加,各核心系统环环相扣,尤其是强依赖系统,上下游关系等紧密结合,其中一个系统出现瓶颈问题,会影响整个系统链路的处理性能,直接影响用户购物体验. 往年的 618.双 11 大促备战至少提前 3 个月时间

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

1.本次对比基础环境信息如下: springboot版本1.5.10 centos虚机4c6G,版本7.4 centos实机2u16c40G,版本7.4,虚机运行在实机上 ab版本2.3 jprofiler版本9.1.1 2.压测接口说明 天花板:指的是一个空接口,没有任何实现,直接返回,如 @RequestMapping(value = "/test", method = RequestMethod.GET) public void test() { } 服务接口:指的是具有一定业务

Coolhash 当前性能指标:读写吞吐量超过百万,千万级别查询1秒完成,连续48小时打满CPU强压力运行稳定.redis官方公布读写性能在10万 tps,leveldb官方公布写性能在40万tps,读在6万tps,redis和leveldb都是倾向k/v高速读写,但不具备高效检索功能,没有 join关联设计.coolhash可以拿去pk世界上任何的数据库引擎产品. 下面以redis为例进行了详细测试和技术分析,leveldb 的性能可详见其官方资料,在写性能上优于redis,但是读性能和多数据

目的:测试Haproxy压测情况 环境: Ha服务器:8核16G虚机,后端6个2核4G,压测客户端3个2核4G 安装和优化: 一.Haproxy #cd /opt/soft #wget http://www.haproxy.org/download/1.8/src/haproxy-1.8.14.tar.gz #tar zxvf haproxy-1.8.14.tar.gz #cd haproxy-1.8.14 安装: #make TARGET=linux2628 ARCH=X86_64 PREFI

导读 2018年十一当天,高德DAU突破一个亿,不断增长的日活带来喜悦的同时,也给支撑高德业务的技术人带来了挑战.如何保障系统的稳定性,如何保证系统能持续的为用户提供可靠的服务?是所有高德技术人面临的问题,也是需要大家一起解决的问题. 高德业务规模 支撑一亿DAU的高德服务是什么体量?可能每个人的答案都不相同,这里从基础设施的角度给大家做个简单的介绍,我们有数千个线上应用,分别部署在全国各地多个机房中的数万台机器上. 这张图是高德业务核心链路的架构,从图中可以看出高德业务具有相当高的复杂性.当然

最近运维跟我反馈我负责的应用服务线上监控到消费RabbitMQ消息队列过慢,目前只有20左右,监控平台会有消息积压的告警. 开发修改了一版应用服务的版本,提交给我做压测验证. 之前没有做过消息中间件的压测,网上找了一圈测试方法,并且和开发沟通,最终确认通过压测RabbitMQ event消息处理的接口来完成本次的压测验证. 压测脚本: import pika import multiprocessing as mp import time def main(counter): routing_k

目录 fio工具介绍 参数介绍 测试举例 模板如下: 四路服务器测试的小tips fio工具介绍 用于测试存储设备IO性能. 当存储设备中存在用户数据时,严谨使用fio进行写操作!!! 参数介绍 rw:指定测试的读写方式.read/write/randread/randwrite/randrw,分别代表顺序读/顺序写/随机读/随机写/随机读写混合. rwmixwrite:指定读写混合时,设定写的比例,单位为%. bs:指定IO的粒度.一般测试顺序读写使用1024k,随机读写使用8k. runti

jmeter接口压测的反思 1.keepalive的坑:连接数满了,导致发起的请求失败. 2.token关联?是数据库取做参数化,还是随机数生成(需要改代码) 3.签名问题如何处理? 4.压测负载机端口连接数限制,改成最大65534. 5.加密问题如何处理? 6.redis如何监控,不能修改配置文件重启,不能远程连接?? 7.消息队列如何监控? 8.数据库如何监控? 9.

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