概述 本文我们将介绍如何使用JMeter+InfluxDB+Grafana打造压测可视化实时监控. 引言 我们很多时候在使用JMeter做性能测试,我们很难及时察看压测过程中应用的性能状况,总是需要等到测试完成后去看Report,如果是长时间压测,比如压测1~2天,那就更烦人了. 压测的时候,我们实时通过监听器 GenerateSummaryResults汇总输出,可以看到如下内容 GenerateSummaryResults汇总展示了压测中需要关注的大量信息,其中包括:Avg (Average

概述 Webhook是一个API概念,并且变得越来越流行.我们能用事件描述的事物越多,webhook的作用范围也就越大.Webhook作为一个轻量的事件处理应用,正变得越来越有用. 准确的说webhoo是一种web回调或者http的push API,是向APP或者其他应用提供实时信息的一种方式.Webhook在数据产生时立即发送数据,也就是你能实时收到数据.这一种不同于典型的API,需要用了实时性需要足够快的轮询.这无论是对生产还是对消费者都是高效的,唯一的缺点是初始建立困难. Webhook有

阿里云云盾抗下全球最大DDoS攻击(5亿次请求,95万QPS HTTPS CC攻击) 作者:用户 来源:互联网 时间:2016-03-30 13:32:40 安全流量事件https互联网资源 摘要: 本文讲的是阿里云云盾抗下全球最大DDoS攻击(5亿次请求,95万QPS HTTPS CC攻击), 报告披露,去年11月,阿里云安全团队成功防御了黑客对阿里云平台上某互联网金融用户发起的超大规模HTTPS/SSL CC流量攻击,此次攻击也是迄今为止全球有统计数据最大的HTTPS SSL/CC攻击. 作

大并发量订单处理的 KafKa部署总结 今天要介绍的是消息中间件KafKa,应该说是一个很牛的中间件吧,背靠Apache 与很多有名的中间件搭配起来用效果更好哦 ,为什么不用RabbitMQ,因为公司需要它. 网上已经有很多怎么用和用到哪的内容,但结果很多人都倒在了入门第一步 环境都搭不起来,可谓是从了解到放弃,所以在此特记录如何在linux环境搭建,windows中配置一样,只是启动运行bat文件. 想要用它就先必须了解它能做什么及能做到什么程度,先看看它是什么吧. 当今社会各种应用系统诸如商

处理大并发量订单处理的 KafKa部署总结 今天要介绍的是消息中间件KafKa,应该说是一个很牛的中间件吧,背靠Apache 与很多有名的中间件搭配起来用效果更好哦 ,为什么不用RabbitMQ,因为公司需要它. 网上已经有很多怎么用和用到哪的内容,但结果很多人都倒在了入门第一步 环境都搭不起来,可谓是从了解到放弃,所以在此特记录如何在linux环境搭建,windows中配置一样,只是启动运行bat文件. 想要用它就先必须了解它能做什么及能做到什么程度,先看看它是什么吧. 当今社会各种应用系统诸

针对web高并发量的处理 针对高并发量的处理 一个老生常谈的话题了 至于需要运维支持的那些cdn.负载均衡神马的就不赘述了 你们都懂的 虫子在此博文只讲一些从程序角度出发的一些不错的解决方案. 至于从数据库角度的性能方案.虫子另开博文. 1. 首推静态化 推荐指数五颗星 满星五颗 只要是大型互联网应用基本上离不开这个概念,IIS自带的伪静态化不谈,但是想做好静态化并不是一个容易的过程 动态和静态之间的取舍需要用一个平衡的战略眼光来看待 举个例子 当初在盛大游戏的时候 遭遇永恒之塔aion上线,悲

1.并发量 并发量也就是同时运行的量.比如100个用户同时登录,那么并发量就是100.当然这100个用户可以进行参数化,也可以采用设置虚拟用户数(vuser). 2.迭代 迭代就是单个用户运行的次数.比如1个用户登录,迭代2次,那这个用户就是登录2遍.100个用户登录,迭代100次,就是运行100*100次. 并发量5,迭代1,5队同时进行,每队只有1个 并发量5,迭代5,5队同时进行,每队有5个 3.压力与并发和迭代的关系 压力和迭代没有关系,只和并发有关系. 1队用户同时进行,每队有100个

Created on 2013-8-5URL : http://blog.sina.com.cn/s/blog_a502f1a30101mi6t.html@author: zhxfl转载请说明出处 cudaDeviceProp prop; int count; ( cudaGetDeviceCount( &count ) ); ; i< count; i++) { ( cudaGetDeviceProperties( &prop, i ) ); printf( " ---

在实际做压力测试的过程中,我们有时不知道用怎样的并发量比较好,下面是几个用PV量去确定并发量的公式,这个在我们公司是比较适用的,大家可以根据自己的业务进行运算. 方法一:这个方法是我在网上查到的80-20原则,具体运算方法为: X*0.8/(8*60*60*0.2) 说明:X为要压测页面的PV量 方法二:这个是将PV量除以高峰时段小时(比如9:00-17:00,就是8个小时),再除以60*60细化到秒,然后乘以12倍,已获得想要的并发量 (X/8/60/60)*12 说明:X为要压测页面的PV量

架构 grafana和prometheus之前安装配置过,见:Grafana+Prometheus打造全方位立体监控系统 MySql安装 MySql的地位和重要性就不言而喻了,作为开源产品深受广大中小企业以及互联网企业喜爱,所以这里我们也有必要对其进行相应的监控. 由于最近更换了CentOS7,这里对MySql重新安装一遍,顺便做个记录,CentOS7的yum源中默认好像是没有mysql的.为了解决这个问题,我们要先下载mysql的repo源. 列出所有版本信息: lsb_release -a

add by zhj: 在Benchmark of Python WSGI Servers一文中,作者进行详细分析,得出的结论是gevent在所有WSGI Server(包括Tornado.Uwsgi等)中性能最好. 另外,我想说gevent适合socket IO,其它类型的IO,如磁盘IO是否适合就不清楚了. 原文:https://co-ding.com/?p=356#comment-6036 我的一个线上web服务在生产中遇到一个性能问题:当初为了方便选择了wsgi(众所周知wsgi协议,不

基于Python结合InfluxDB及Grafana图表实时监控Android系统和应用进程   By: 授客 QQ:1033553122     1． 测试环境 2． 实现功能 3． 使用前提 4． 使用方法 influxDB主机配置 monitor_scope.conf监控范围配置 device_with_package.conf设备和应用包配置 sample_type.conf 配置 运行程序 grafana图表配置 数据源配置 Dashboard变量配置 Dashboard Pannel

Telegraf+InfluxDB+Grafana搭建服务器监控平台 tags:网站 个人网站:https://wanghualong.cn/ 效果展示 本站服务器状态监控:https://status.wanghualong.cn 前言 要搭建服务器监控平台,总共分三步: 第一步,数据采集: 第二步,数据存储: 第三步,数据可视化. 其中,数据存储连接数据采集与数据可视化,是非常重要的中间环节.本文非常凑巧的选择了时序数据库InfluxDB.(@(滑稽)为什么巧,当然不是因为我只会用这个) I

1.概念 我们在日常工作中经常会听到QPS/TPS这些名词,也会经常被别人问起说你的系统吞吐量有多大.一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗.外部接口.IO等等紧密关联,单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口.IO影响速度越慢,系统吞吐 能力越低,反之越高.这个问题从业务上来讲,可以理解为应用系统每秒钟最大能接受的用户访问量或者每秒钟最大能处理的请求数.系统吞吐量的几个重要参数:QPS(TPS).并发数.响应时间. QPS: 每秒钟处理完请求的次数:注意这里是处理

redis是什么? mysql是一个软件,帮助开发者对一台机器的硬盘进行操作. redis是一个软件,帮助开发者对一台机器的内存进行操作. redis缓存 可达到瞬间并发量10W+ 高并发架构系列:Redis为什么是单线程.及高并发快的3大原因详解 http://m.sohu.com/a/282430394_99994950?qq-pf-to=pcqq.group https://www.cnblogs.com/liuqingzheng/p/9833534.html 特点 - 可以做持久化: -

https://www.cnblogs.com/yyhh/p/5990228.html Jmeter + Grafana + InfluxDB 性能测试监控 效果不错

背景 Jmeter原生的实时监控每半分钟收集一次数据,只能在Linux控制台查看日志输出,界面看起来不直观,图表报告只能等压测结束后才能生成.如下图为jmeter在Linux下运行的实时日志: 那么如何在压测过程中实时生成图表监控数据呢?这里介绍一种实现方案:搭建Jmeter + Grafana + InfluxDB性能测试监控环境. 实现方案 BackendListener:Jmeter中的监听器 InfluxDB:存储实时数据的DB Grafana:DB中存储的实时数据可以在浏览器查看 软件

AB(ApacheBench) 是 Apache 自带的超文本传输协议 (HTTP) 性能测试工具. 其设计意图是描绘当前所安装的 Apache 的执行性能, 主要是显示 Apache 每秒可以处理多少个请求. 打开Apache服务器的安装路径(以xampp为例来说明),在bin目录中有一个ab.exe的可执行程序,它就是要介绍的网站并发量测试工具. 一, 工具使用方法: 首先需要注意的是,直接双击是无法正确运行的.在Windows系统的命令行下,进入ab.exe程序所在的目录,执行改程序. d

前言 前一段时间自家养的几只猫经常出问题,由于没有有效的监控预警手段,以至于问题出现或者许久一段时间才会被通知到.凌晨一点这个锅可谁都不想背,为此基于目前的情况搭建了以下这么一套监控预警系统. 相关软件 Nginx:代理访问 Grafana Grafana: 可视化面板(Dashboard),有着非常漂亮的图表和布局展示 Influxdb:开源的时间序列数据库,适用于记录度量,事件及执行分析 Telegraf:收集系统和服务的统计数据 Docker:开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用

Spring Boot应用支持的最大并发量是多少? Spring Boot 能支持的最大并发量主要看其对Tomcat的设置,可以在配置文件中对其进行更改.当在配置文件中敲出max后提示值就是它的默认值. 我们可以看到默认设置中,Tomcat的最大线程数是200,最大连接数是10000. 并发量指的是连接数,还是线程数? 当然是连接数. 200个线程如何处理10000条连接? Tomcat有两种处理连接的模式,一种是BIO,一个线程只处理一个连接,另一种就是NIO,一个线程处理多个连接.由于HTT

prometheus + grafana部署RabbitMQ监控 1.grafana导入dashboards https://grafana.com/dashboards/2121   2.export部署 下载:https://github.com/kbudde/rabbitmq_exporter/releases tar -xvf rabbitmq_exporter-0.20.0.linux-amd64.tar.gz cd rabbitmq_exporter-0.20.0.linux-amd