package com.tech.jin.util; import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.OutputStream; import java.net.Socket; import org.apache.log4j.Logger; public class SocketUtil{ private static Logg

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

1. 背景:互联网发达的今天,大大小小的网站如雨后春笋,不断出现,但是想要做出一个网站很简单,但是想要做好一个网站,非常非常难,首先:网站做好之后的功能怎么样这都是次要的,主要的是你的网站能承受怎么样的访问量,一个在高压访问下,能承受很高峰值的访问并发才能称得上是一个好的网站,那么作为一个程序员,当你搭建好你的网站之后,你应该怎么测试你的网站并发访问量呢? 接下来要介绍的就是apache的ab命令压测: 2.在学习使用ab命令之前,首先要了解压力测试的几个概念:(自己可以上网查下具体的概念) 吞

目前项目中接触的比较多的是接口测试,功能测个差不多后会对部分接口进行压测,采用的是java编写脚本,导入jmeter进行压测. 使用到的jmeter的相关包 写一个测试类,继承AbstractJavaSamplerClient 设置请求参数,这些参数在导入进jmeter之后会在java请求页面显示出来 具体的请求方法可以写在test方法里,获取请求的结果resultData,然后对resultData里的内容解析,判断接口调用成功or失败 将项目导出成jar包,导入到jmeter中,在jmete

================= 遇到问题 =================$ 直连压测 wrk -c10000 -t100 -d100m http://localhost:9981/order/list $ nginx代理压测 wrk -c10000 -t100 -d100m http://localhost:8864/order/list 压测外的请求无法响应 ================= 搜素方案 =================$ 修改linux参数配置(最大打开文件数与进程

为什么要压测 这个问题问的其实挺没有必要的,做开发的同学应该都很清楚,压测的必要性,压力测试主要目的就是让我们在上线前能够了解到我们系统的承载能力,和当前.未来系统压力的提升情况,能够评估出当前系统的承载情况能不能满足当前和未来一段时间的正常运行.压力测试也让架构师和开发人员能够对自己负责的系统做到心中有数,当有大并发需求的活动或者其他突发事件导致的访问暴增,能够提前做好预估和准备应急预案. 压测难点 说了那么多,都是压测的必要性,那么既然要测那么重要,我们每次发版本都做一下压测不就好了,这么说

前言 因为工作需要,久违的从自己的有道云笔记中去寻找压测相关的内容,翻开之后发现还不错,温故一遍后顺便整理出来分享给大家. 题外话,工作8年多,有道云笔记不知不觉都6G多了,扫一眼下来尽是云烟过往,竟然还能发现Struts的东西,令人甚为感怀,挺好奇你们的云笔记长什么样子. 话说,我如果一直这么记下去,有朝一日能成为IT界的司马迁不哈哈? 为何JMeter 犹记得当年工作之初,压测根本不成为话题,当时的框架也相对复杂,和现在的SpringBoot用法简直云泥之别,在那种环境下,除了大公司,压测自

介绍分为四部分 1.wrk简述 2.wrk安装 3.wrk运行参数 4.wrk高级用法 1.wrk简述 当使用ab做压测的时候发现,ab的客户端消耗很大,而且测试时性能较差,测试redis,spring boot时性能都与官方介绍相差太多,由此引入wrk. wrk是一款简单的HTTP压测工具,托管在Github上, https://github.com/wg/wrk. wrk 的一个很好的特性就是能用很少的线程压出很大的并发量. 原因是它使用了一些操作系统特定的高性能 io 机制, 比如 sel

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

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)Jmeter4.0介绍 jmeter是个纯java编写的开源压测工具,apache旗下的开源软件,一开始是设计为web测试的软件,由于发展迅猛,现在可以压测许多协议比如:http.https.soap.ftp.database数据库.LDAP  轻量目录访问协议.TCP.SOMP(简单邮件协议)等,由于是纯java编写,可以在苹果.window或者Linux下运行,全功能的测试IDE,允许快速的建立测试计划(从浏览器或本地应用程序,官网地址:http://jmeter.apache.org)

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

环境准备 linux centOS(工作环境) python3.4及以上 pip3 JDK8 git1.9及以上 gradle2.13级以上 准备过程中的坑 这些环境准备没什么太大问题,都是wget下来安装就行,唯一有一个python3安装的坑. 由于本人安装的是python3.6.1,pip3和setupTools都是集成在python安装包里的,比python2时代方便许多,当一切都井井有条后,pip3 install esrally,报出如下错误 Could not fetch URL h

python压测工具Locust Locust介绍 Locust作为基于Python语言的性能测试框架. 其优点在于他的并发量可以实现单机10倍于LoadRunner和Jmeter工具.他的工作原理为协程并发,也就是gevent库. Locust的缺点也显而易见,他没有友好的性能监控页面,没有任何关联,参数化,检查点之类的定义.当然基于python这些都不是问题,如果简单的使用,用来做压测是最合适不过了 Locust安装 1.安装了python,并加入了环境变量:pip intsall locu

前言 使用jmeter做压测的时候,在windows上不太稳定,所有一直在linux服务器上使用jmeter做压力测试. 本篇记录下linux上搭建jmeter环境,以及运行jmeter脚本,查看报告. 相关环境: java 1.8 jmeter 5.1.1 java环境 先在Linux上安装java环境,安装1.8.0版本,先查找java相关的列表 yum -y list java* [root@VM_0_2_centos ~]# yum -y list java* Loaded plugin

本文转载自:微信公众号-数列科技<二十问全链路压测干货汇总(上)> 最近几年全链路压测无疑成为了一个热门话题,在各个技术峰会上都可以看到它的身影. 一些大型的互联网公司,比如阿里巴巴.京东.滴滴等,都已将全链路压测应用到了生产环境. 笔者曾有幸深度参与到阿里巴巴全链路压测体系的建设,以及与阿里内部其他技术团队.物流.社交电商.品牌企业等CTO或者CIO技术交流之后, 关于如何保障企业数字化过程中的性能稳定方面,有了一个共识:全链路压测是建立IT性能管理体系的抓手和必选项. 1.什么样的公司需要

前言 使用jmeter 做压测的时候,希望对一个接口持续压测 10 分钟或者半小时,可以使用调度器设置持续压测时间. 设置样本总数 压测方式有2种,一种是设置线程组和循环次数,这样可以设置一个样本总数,完成固定次数的请求后结束. 比如我线程组设置5,循环次数为10,那么总样本数就是5*10=50 查看聚合报告,样本数是固定的50,达到50个后会结束 调度器 通过控制总的请求次数,我们没法控制结束时间,有时候领导要求压测10分钟或者半小时,怎么办? 第二种压测方式,使用调度器设置持续时间,控制压测

前面部分依照CentOS单机安装k8s并部署.NET 6程序来进行,内存.cpu.centos版本一致,之前222元买的三年8M 2c4g腾讯云轻量服务器,这个教程算是写的很详细的了,基本可以一致执行下去就能打开网页 我卡在了搭建私有仓库部分,里面写的是需要添加insecure-registries,然后重启,但是重启之后我这里一直启动不了(IP已经修改成自己服务器的IP),随后我将添加的insecure-registries部分删掉,然后推送仓库时推送到了自己的docker hub(10.21

2019年,中国移动软件市场仍呈现快速增长趋势,移动新生态孕育而生.而移动软件质量问题越发受到用户的关注,成为用户体验的关键因素.目前移动软件测试人才稀缺,而性能测试作为一项高门槛.高技术的测试能力,在行业中更为紧缺. 腾讯官方的一站式品质开放平台「腾讯WeTest」携手知名测试社区「TesterHome」,将腾讯沉淀十余年的品质管理经验凝聚而成,通过WorkShop专项培训的方式输出,助力孵化更多行业人才,打造移动测试大环境. 此次的专项培训我们将针对应用软件来分享性能测试的方法,通过基础篇.

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

redis做压测: 可以用自带的redis-benchmark工具,使用简单 压测命令:redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6379 -c 50 -n 10000 压测需要一段时间,因为它需要依次压测多个命令的结果,如:get.set.incr.lpush等等,所以我们需要耐心等待, 如果只需要压测某个命令,如:get,那么可以在以上的命令后加一个参数-t(绿色部分): 1.redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6086 -c 50 -n 1