Jemter   压测基础(一) 1.压力测试的基本概念: 1.吞吐率(Requestspersecond) 服务器并发处理能力的量化描述,单位是reqs/s,指的是某个并发用户数下单位时间内处理的请求数.某个并发用户数下单位时间内能处理的最大请求数,称之为最大吞吐率.计算公式:总请求数/处理完成这些请求数所花费的时间,即Requestpersecond=Completerequests/Timetakenfortests 2.并发连接数(Thenumberofconcurrentconnect

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

一.JMeter入门压测 1.打开JMeter工具,选中测试计划->右键添加->线程(用户)->线程组,页面中的线程数就是并发数,页面中的Ramp-Up时间(秒)表示通过多长时间启动起来这些线程,如果值为0,表示这些线程一起启动起来. 2.选中线程组->右键添加->配置元件->HTTP请求默认值,来配置一个默认请求.页面中的协议填http,服务器名称或IP填localhost,端口号填8080. 3.选中线程组->右键添加->Sampler(取样器)->

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

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

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

​    ​接上篇,一键转化将接口测试平台测试用例转化成Jmeter压测脚本思路,这里我首先在java 上面做了一个简单的实验,看看 转化的中间遇到的问题,这里呢,我只是给了一个简单的demo 版本,后续结合项目的实际的实用,还是靠各位,贴合我们的实际的项目去制定适合本公司转化的脚本.具体的业务还是要实际的分析的.首先看下我的思路 1.点击一键生成 2.后台拿到测试环境id,测试用例id 3.后台去交验是否存在测试环境,测试用例id. 4.后台开始根据用例请求参数,组织Jmeter脚本 5.产生

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

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

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.

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

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

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

先定义一下我说的remoteService:即远程调用服务,没有http的url.不对外提供或者对外提供有限的服务.具体视各公司的代码架构所定,比如有些公司为web工程,scf服务,db.scf即为服务通讯框架(Service Communication Framework)该层结构,或者一些单独的lib包,里面集成了某些方法 对于有url的http请求,我们可以用jmeter的http请求进行压测,或者使用Apache-AB等进行测试,这种也可以用JMeter进行压力测试,具体操作如下 核心步

压测之四两拨千斤核心观念: 1.传统的http请求肯定不能用于压测,原因是请求一次,响应一次,而响应数据同时占用了客户端的带宽,故此,客户端请求后,不需要接受响应,让服务器单相思去. 2.寻找可以令服务器产生内存或带宽(包括网络带宽/IO带宽等)负载的接口进行压测 何为压测,何为DDOS攻击.CC攻击,我想,百度会告诉你一切. 在做这件事情之前,我先贴上一份代码,如果你是测试工程师,或许这份代码对你有用. package com.ezone.test.socket;import java.net

 要想通过自定义java请求来压测ZooKeeper,那么我们就需要做两件事情,第一我们需要知道java如何操作ZooKeeper,第二就是怎么能将我们写的jar包让jmeter识别,首先我们先来干第一件事. 一.java操作ZooKeeper 以下的代码是网上百度找到的,经过了一点点修改(对于测试其它的可以找其它的测试代码) package com.comtop.ZookApi; import java.util.concurrent.CountDownLatch; import org.ap

JMeter完成java请求的压力测试详解以及问题总结 原文地址:http://www.cnblogs.com/zhaoxd07/p/4895224.html    作者:KK_Yolanda 这篇文章已经写得比较全面了,所以转载下,自己懒得总结了, 只对部分做了修改. 先定义一下我说的remoteService:即远程调用服务,没有http的url.不对外提供或者对外提供有限的服务.具体视各公司的代码架构所定,比如有些公司为web工程,scf服务,db.scf即为服务通讯框架(Service