首先,同样的程序,采用不同方式的Redis连接方式. defautl : 默认,0配置 ,也就是走的是 lettuce 单通道方式.   端口:8081 jedis : 使用Jedis 连接池.                                              端口:8082 lettue: lettuce 连接池方式.                                            端口:8083 三个应用在同一个服务器上 , 使用 jmeter

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

本次测试是在win7下docker环境中进行压测,共创建一个nginx容器.一个php-fpm容器和一个swoole容器,客户端请求nginx服务器,nginx接收用户访问请求并转发给php-fpm,php-fpm接收数据并发送数据给swoole服务器 软硬件: OS :boot2docker Linux cpu: i5-6500 单核 内存:1G PHP Vsersion:7.2.9 swoole:4.1.2 nginx:1.12 均使用docker环境下进行ab压测并发100,1万次请求,结

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

nginx+php7环境,opcache已经开启,每测试一个框架都重启服务器并且预热访问三次,压测工具ab.exe. laravel,thinkphp,yii都已关闭debug,该做的优化命令都搞了,它们输出的view都是相同的,不要怀疑哥的水平. 下面上图: 一.原生php 二.thinkphp5 三.yii2 四.laravel5.1 ps:勿喷. 点击下载自动压测脚本 下载后把后缀 .sh 去掉,此脚本用php编写而成,所以必须要php.exe解析. 个人公众号谢谢各位老铁支持 本人qq群

内存:32G CPU:2个6核 接口数据deflate 压缩后 均不到10k, ==== php7 ==== Concurrency Level: 100 Time taken for tests: 1.264 secondsComplete requests: 10000Failed requests: 9999 (Connect: 0, Receive: 0, Length: 9999, Exceptions: 0)Write errors: 0Total transferred: 5622

场景MGR单写模式三节点,db46写节点,db47/db48为读节点工具sysbencn.压测15个小时,db46上18线程纯写,12线程oltp混合测试,db48上12线程select在压测2个小时后,两个从库就卡住不再写,前一天晚上起的脚本,第二天来发现的这个问题,然后开始尝试解决 日志信息2019-03-01T12:35:23.921815+08:00 2763 [Note] Multi-threaded slave statistics for channel 'group_replic

压测平台是什么? 压测,即压力测试,作用是对各种服务对象进行压力测试以获得该服务处于或超过预期负载时系统的运行情况,进而判断系统在峰值负载或超出最大负载情况下的处理能力. 压测工具,顾名思义,就是用来进行压力测试的工具,常用的有ab.jmeter.LoadRunner和wrk等等. 而由于在整个压测过程中存在以下问题: 时间成本:每次测试都需要重新搭建一套生产环境,成本太高,且几乎每个环节都需要人力支撑 数据成本:脚本.测试数据.压测机器.测试报告无法沉淀 风险成本:测试用例多,生产压测缺乏平台

压测方案 准备多个文件大小分别为 1k 10k 100k 300k 使用ab分别按 [50,2000](按50逐渐叠加)压测服务,每次请求10W次 硬件信息:CPU:Intel(R) Xeon(R) CPU 1.86GHz ×4 4G 统计脚本:grep "Requests per second:" 300k_* | awk -F':' '{print substr($1,6),$3}'|sort -n 1k 10k 压测的时候load维持在3左右,100k 300k的load飙升到5

[测试所用服务器8核,16G内存]压测接口:很简单,从一张表里根据主键随机查询出一条数据[数据库服务器和WEB服务器分开的].表数据量大概:910000+条. 这个测试结果很有趣:tp5.0和3.2性能没有体现出较大的区别,不知道是不是因为测试太片面.相比原始PHP,性能确实下降得厉害.JAVA的性能和原生PHP比,还差得不少.谁对JAVA很熟悉的能不能说说,是不是我的测试方法有什么没对,或者说太片面.swoole有点牛逼. 测试: ab -n -c http://127.0.0.1:xxxx/

郑昀 基于刘勤红和石雍志的实践报告 创建于2015/8/13 最后更新于2015/8/19 关键词:压测.TCPCopy.仿真测试.实时拷贝流量 本文档适用人员:技术人员 提纲: 为什么要做仿真测试 TCPCopy是如何工作的 实作:仿真测试的拓扑 实作:操作步骤 可能会遇到的问题 ip_conntrack 少量丢包 离线重放 不提取7层信息 观测的性能指标 0x00,为什么要做仿真测试 线下的传统压力测试,难以模拟真实流量,尤其难以模拟正常流量混杂着各色异常流量.所以,线下压得好好的系统,上线

◆版权声明:本文出自胖喵~的博客,转载必须注明出处.  转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/by-dream/p/5611555.html 我知道我迟早是要踏上了后台测试之路的,只是没想到来的这么突然.新接手了一个项目,在第一版发出后,产品需要做运营活动拉量,因为我担心突然的流量涌入是否会对后台造成压力呢?因此决定做一下压测: 下面就一步一步的介绍我从0到1的压测过程吧. 我下载的是 apache-jmeter-2.13,因为这个包下载下来通用linux和windows

一.前言 http_load是一款测试web服务器性能的开源工具,从下面的网址可以下载到最新版本的http_load: http://www.acme.com/software/http_load/ (页面实在太简陋……) 十分令人欣慰的是,这个软件一直在保持着更新(不像webbench,已经是十年的老古董了.webbench的源码分析请参考:http://www.cnblogs.com/xuning/p/3888699.html ),并且更新频率还蛮高的样子.我在下载了2014年8月2号的版本

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

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

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

都说hello world 很简单,应该能承受很大的请求压力,那么到底有多大?你知道吗?如果知道,那咱们就不继续了.如果不知道,我们来看一下! 1. 准备工作,快速建立一个基于springmvc的helloworld 1.1. 在pom.xml引入spring必须的包级日志组件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/PO

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

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

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

参考来源: https://github.com/digoal/blog/blob/master/201803/20180326_01.md#postgresql-一主多从多副本强同步简明手册---配置压测监控切换防脑裂修复0丢失---珍藏级 PostgreSQL 一主多从(多副本,强同步)简明手册 - 配置.压测.监控.切换.防脑裂.修复.0丢失 - 珍藏级 作者 digoal 日期 2018-03-25 标签 PostgreSQL , 多副本 , 一主多从 , 流复制 背景 PostgreS