Speedtest测试网络上传/下载速度还是挺不错的,windows下非常方便.Linux下也可以很方便的使用命令行speedtest来测试.speedtest是一个用Python编写的轻量级Linux命令行工具,在Python2.4至3.4版本下均可运行.它基于Speedtest.net的基础架构来测量网络的上/下行速率.安装speedtest很简单——只需要下载其Python脚本文件.以下步骤参考了linuxtoday的文章. wget https://raw.github.com/sive

一.阿里云linux安装JDK 1.下载安装JDK jdk官网,选择linux版本,下载并保存. (一)yum安装 安装epel的yumyuan yum install epel-release -y 查看yum源里当前jdk有哪些版本 yum list | grep openjdk 执行安装命令: yum install java-1.8.0 -y 检查是否安装成功 java -version (二)rpm安装 官网下载rpm包 xshell上传到服务器 执行安装命令: rpm -ivh jd

背景:公司为了满足大并发的情况,需要测试组配合,就需要分布式压测,这里我把我踩过坑都记录下来: 环境:Linux + jmeter-v.5.1.1;使用3台2核4G的压力机: Q1: Server failed to start: java.rmi.server.ExportException: Listen failed on port: 0; nested exception is: java.io.FileNotFoundException: rmi_keystore.jks A1:解决思

本文的主要内容是介绍如何在Linux CentOS 服务器上面搭建Jmeter的压测环境整个详细的流程,来满足我们日常工作中对于压力测试环境搭建.压力测试执行过程的需求. 一.首先我们要准备四个东西,在搭建环境的时候需要使用到 1.Xshell.puTTy等终端连接工具(本文教程使用Xshell) Xshell用于连接Linux CentOS 服务器,为我们提供操作服务器的可视化界面,如何连接服务器本文不做赘述,如果有需要请自行联网搜索,网上教程很多.连接成功如下: 2. Jmeter压缩安装包

本文是<Performance Test Together>(简称PTT)系列专题分享的第6期,该专题将从性能压测的设计.实现.执行.监控.问题定位和分析.应用场景等多个纬度对性能压测的全过程进行拆解,以帮助大家构建完整的性能压测的理论体系,并提供有例可依的实战. 该系列专题分享由阿里巴巴 PTS 团队出品,欢迎在文末处加入性能压测交流群,参与该系列的线上分享. 本文主要介绍如何正确的使用SLA来确定备容的目标,同时提高压测效率.主要分为理论和实践两个部分. SLA无处不在 在云计算时代,越来

之前一篇博文写的是如何在Linux上使用jmeter压测,这篇介绍下Linux上jmeter的分布式压测. 和windows上的分布式类似,需要配置agent节点和控制机 一.Agent节点配置 1. 首先安装好jdk和jmeter环境,具体见我的上一篇文章.然后打开配置文件 /bin/jmeter.properties 找到并取消这段配置的注释 server.rmi.ssl.disable=false ,false改成true. # Password of Trust store #serve

用过了很多压测工具,却一直没找到中意的那款.最近试了wrk感觉不错,写下这份使用指南给自己备忘用,如果能帮到你,那也很好. 安装 wrk支持大多数类UNIX系统,不支持windows.需要操作系统支持LuaJIT和OpenSSL,不过不用担心,大多数类Unix系统都支持.安装wrk非常简单,只要从github上下载wrk源码,在项目路径下执行make命令即可. git clone https://github.com/wg/wrk make make之后,会在项目路径下生成可执行文件wrk,随后

用过了很多压测工具,却一直没找到中意的那款.最近试了wrk感觉不错,写下这份使用指南给自己备忘用,如果能帮到你,那也很好. 安装 wrk支持大多数类UNIX系统,不支持windows.需要操作系统支持LuaJIT和OpenSSL,不过不用担心,大多数类Unix系统都支持.安装wrk非常简单,只要从github上下载wrk源码,在项目路径下执行make命令即可. git clone https://github.com/wg/wrk make make之后,会在项目路径下生成可执行文件wrk,随后

不久前参与开发了一个基于dubbo分布式框架的底层账单系统,并实现了其中的一部分业务接口,目前需对这些接口进行压测,以评估生产环境所能承受的最大吞吐量.笔者以其中一个查询接口为例来回顾此次压测的整体流程. 压测准备: 1.调用查询接口的测试jar包,作为dubbo-consumer,依赖了查询服务的api,测试module基于maven开发,执行maven clean package即可通过编译得到jar包 2.JMeter:Apache组织开发的基于Java的压力测试工具 方案: 无限次请求查

背景: 项目需要对一批接口进行压测,要求是接口的QPS(Quest Per Second每秒请求数)达到6万以上由于楼主一直使用的压力测试工具是jmeter,但是jmeter单台电脑无法达到6万的QPS,于是使用网传比较好用的其他性能工具进行压测比较,选出一款符合要求的工具进行压测. 压测机器:Linux 4核8G由于不同的性能工具压测时消耗的系统资源不一样,防止系统资源造成的干扰,测试时服务器只运行压测工具,且非本机压本机. 示例接口,post请求,请求body可为空POST https://

前段时间项目压测,看到开发命令行下使用这个命令进行压测非常简洁.方便,萌发了学习的兴趣,这里仅做简单介绍. 安装 wrk支持大多数UNIX系统,不支持Windows.需要操作系统支持LuaJIT和OpenSSL. 安装:只需要从github上下载wrk源码,在项目路径下make即可. ➜ ~ git clone https://github.com/wg/wrk Cloning into 'wrk'... remote: Enumerating objects: 1085, done. remo

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

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)

JMeter自身带有Master-Slave压测框架,对于并发量不是很高的压力情况下(比如tps低于5000),该方案是可行的,并且使用起来非常方便,只要在配置文件或者命令行工具的参数做一些补充,即可以实现分布式压测,具体请参见JMeter官网操作步骤或者UncleYong的文章 但JMeter的Master-Slave有诸多的缺陷: 1．Master机器的瓶颈,JMeter通过RMI的方式来实现Master-Slave的通信,所有的信息最终都会汇总到主机上,一旦slave机器数量增多,并且sl

一.jmeter压测 在线程组中设置好,然后添加http请求,t添加聚合报告查看压力测试结果,如图: 一般压测时间10-15分钟,如果是稳定性测试,一般n*12小时,这些并发用户一直在请求. tps:服务端每秒钟能处理的请求数. 响应时间:就是你从发出请求到服务端返回给你数据的时间. 二.jmeter操作数据库 在测试计划中添加mysql-connector-java-5.1.7-bin.jar 最后添加查看结果树.如果既要查询又要修改操作选择Callable Statement这个模式. 断言

jmeter - 单机压测 - 命令行模式-html报表生成-控制台参数优化 一/ 准备工作 1.压力机安装并配置好 jdk 2.调试好程序脚本 再上传到 linux下 3.进入jmeter  bin目录执行          chmod +x ./*    可执行权限 二/ 单机执行步骤 执行 ./jmeter.sh -n -t /export/ptest/TestPlan.jmx -l /export/ptest/result.jtl -n : 命令行模式 ,no-gui: -t :  jm

1.SpringBoot 接口打包,并用jar包方式部署 简介:用jar包方式在控制台进行启动 打包 mvn package && java -jar target/gs-spring-boot-0.1.0.jar 2.阿里云服务器介绍和ECS服务器使用 简介: 阿里云服务器介绍和购买ECS服务器等 推荐购买2G内存以上的进行开发学习 3.阿里云Linux服务器下安装启动JDK8并配置环境变量 简介:在阿里云环境下安装JDK8并配置环境变量 4.部署java项目到阿里云服务器和守护进程讲解

我们今天主要分享的内容从三方面讲解. 集群压力机部署 shell脚本简介 shell脚本搞定压力机部署 集群压力机部署   linux.png 分布式压测背景介绍 在企业项目实战时,如果被压的服务器处理能力非常高,或者说被压服务是一个集群,那么这个时候,你使用一台压力机是压不到瓶颈的,反而自己的压力机先瓶颈了,那么这个时候压的数据没多少意义,所以压测过程中一定要保证压力机没有瓶颈,所以就有了分布式部署压力机. 分布式压测原理介绍 分布式压测的原理是通过一台控制机用来专门收集结果和控制压力机的,而

Jmeter 在linux下的分布式压测 0.将 windows机器作为master 控制机(同时也兼做负载机slave), linux机器作为 负载机 slave. 1.linux环境安装 : (1).在linux(centos)下需要安装JDK (1.8) 和 JMETER (5.0) jdk文件为:jdk-8u131-linux-i586.tar.gz jmeter 文件为(跟windows下的是同样的文件,本身是java编写,跨平台):apache-jmeter-5.0.zip(2).在

最近公司采购了一批服务器,于是收集了一些拷机软件来压测服务器硬件性能.硬件的稳定相对来说比较重要,7x24小时无间断运行,主要看三个硬件:CPU.内存.硬盘. 下面是收集的一些教程,可能网址已经失效了,但可以根据软件名去查找一些使用教程. 专业的测试软件为LTP,但功能太复杂,没看懂.参考:https://github.com/linux-test-project/ltp 一.压测软件: stresslinux super pi prime mprime nbench cpuburn gamut

目录 sysbench压测-innodb_deadlock_detect参数对性能的影响 一.OLTP测试前准备 二.进行OLTP测试 三.测试结果解读: 四.关于测试后的结论: 五.关于测试后的性能优化: 1.善后清理工作: 2.运行优化建议工具 3.修改mysql参数 4.再次启动测试流程 sysbench压测-innodb_deadlock_detect参数对性能的影响 一.OLTP测试前准备 基本信息: 主机信息 CPU 内存 硬盘 系统版本 MySQL版本 sysbench版本 Int