引言 分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦.现在开源的消息中间件有很多,前段时间我们自家的产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注. 那么,消息中间件性能究竟哪家强? 带着这个疑问,我们中间件测试组对常见的三类消息产品(Kafka.RabbitMQ.RocketMQ)做了性能比较. Kafka是LinkedIn开源的分布式发布-订阅消息系统,目前归属于Apache定级项目.Kafka主要特点是基于Pull的模式来处理消息消费,追求

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

最近项目中的消息服务做了运营商的改动,导致这个服务做了重新开发 压测脚本如下: 开启200线程压测: tps只有200-300之间,平均耗时在700ms左右 开启500线程压测 500并发压测,发现平均耗时到了1100ms,感觉肯定存在问题,这时候tps才400多 通过打印线程的dump日志:截取部分 2019-01-17 18:05:18Full thread dump Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (24.60-b09 mixed mode): "Att

1.本地复制到远程 scp -r local_folder remote_username@remote_ip:remote_folder 或者 scp -r local_folder remote_ip:remote_folder 第1个指定了用户名,命令执行后需要再输入密码: 第2个没有指定用户名,命令执行后需要输入用户名和密码: 应用实例: scp -r /home/space/music/ root@www.runoob.com:/home/root/others/ scp -r /ho

https://mp.weixin.qq.com/s/vKJZp5cGUetHokGh2EZUXg mysqlslap --iterations=100 --create-schema='test' --query="query.sql" --number-of-queries=20000 --delimiter=";" --concurrency=100 3.2.2 网络参数问题 问题描述 使用 mysqlslap 压测某个语句,当并发数提升到200或400时,C

一,最近压测系统交易峰值时,因该支交易采用MQ异步队列处理机制:该增加积分的交易,前段服务器优先返回给客户增加积分成功的结果,后端的MQ队列服务器再慢慢处理该请求: 二,压测过程中出现的问题现象:前几分钟TPS特别高,并无报错,直到一定时间后(交易发送了4.5w笔后),出现TPS直接降为0的情况 三,通过MQ队列服务器的监控发现后台 四,由于incoming的速度远大于deliver的速度,导致MQ服务器队列的请求累计,导致线程池.内存被占用完了,导致系统无法再接受请求: 五,实际压测,应以提升

最近一段时间都在忙着转java项目最后的冲刺,前期的coding翻代码.debug.fixbug都逐渐收尾,进入上线前的性能压测. 虽然不是大促前的性能压测要求,但是为了安全起见,需要摸个底心里有个数. 毕竟这次转java的服务都是集团核心公共服务(主要是订单域服务).(等我们顺利上线了,我再来好好总结下其中的坎坷和壮举.) 废话不多说了,直接进入主题. 由于这次压测主要重点是关注正向的两个核心订单服务,下单服务.查单服务.查单服务初步压测下来问题不大,主要是db的索引和cache的问题. 下单

自动转开发后,就很少关注性能测试方面的东西,最近在帮朋友做一个性能压测,由于朋友那边的公司比较小,环境比较简单,而且是对http服务进行的压测,所以最终 选用了jmeter来实现这个压测. 如下就是我们的场景,多个并发用户,每个用户需要先登录,而且只需要登录一次,每个并发登录成功后,会产生一个accessToken,也是就是代表了登录服务器端登录鉴权通过后, 返回给请求调用的一个标志,在后面具体的http接口请求中,每个并发用户都需要在请求中传入这个accessToken,不然的话,服务器端请求

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

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

1.添加断言(检查点) 在需要压测的接口下添加--断言--响应断言,取接口响应中包含有的数据即可 检查点HTTP请求-->断言-->响应断言1.名称.注释2.Apply to//作用于哪里(1)主请求和子请求(2)主请求(3)子请求(4)用户使用的变量名3.要测试的响应字段(1)响应文本//以文本的形式(2)响应代码//200(3)响应信息//OK(4)响应头(5)请求头(6)URL样本//断言url里面(7)Document(text)//Document模式(8)忽略状态//不管状态码是多

什么是Jmeter? 是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具. 准备工作: 一.安装配置好环境及压测工具 Jmeter下载地址:http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache//jmeter/binaries/apache-jmeter-5.1.1.zip Jdk下载地址:https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/archive-139210.html(需要Java 8+,环境配置不多说) 二.

1,CentOS 7.5 安装 Python3.7 1.安装开发者工具 yum -y groupinstall "Development Tools"2.安装Python编译依赖包 yum -y install openssl-devel zlib-devel bzip2-devel sqlite-devel readline-devel libffi-devel systemtap-sdt-devel3.下载安装包 wget https://www.python.org/ftp/py

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

前言 压测太难?局域网压力无法判断服务器网络指标?无法产生非常大的并发量?云性能太贵? 也许我们可以把各种简单的工具拼起来进行压力测试! 准备 https://cloud.tencent.com/product/scf https://cloud.tencent.com/product/lm 云压测背景 常规压测工具,所有请求均从本地出发,走局域网可能导致网络请求的实际效果不够真实,所以尝试引入云性能压测工具(贵). 压测工具 腾讯wetest+SCF+jmeter 压测原理 通过本地使用jme

JMeter接口压力测试总结 一.安装JMeter 1.     在客户端机器上安装JMeter压测工具,我这里安装的版本是apache-jmeter-5.2.1,由于JMeter是JAVA语言开发的,所以安装JMeter压测工具前先安装JDK,一般安装JDK1.8及以上即可.安装完成后,如果客户端机器是windows系统,执行安装路径bin下的jmeter.bat即可启动jmeter的GUI图形页面,如果客户端机器是linux系统,执行安装路径bin下的jmeter.sh即可启动jmeter的

从官方这边获悉,RocketMQ在4.9.1版本中对消息发送进行了大量的优化,性能提升十分显著,接下来请跟着我一起来欣赏大神们的杰作. 根据RocketMQ4.9.1的更新日志,我们从中提取到关于消息发送性能优化的Issues:2883,具体优化点如截图所示: 首先先尝试对上述优化点做一个简单的介绍: 对WaitNotifyObject的锁进行优化(item2) 移除HAService中的锁(item3) 移除GroupCommitService中的锁(item4) 消除HA中不必要的数组拷贝(

1 sar 命令查看当前磁盘 IO 读写 sar(System Activity Reporter 系统活动情况报告)是 Linux 上最为全面的系统性能分析工具之一,可以从多方面对系统的活动进行报告,包括:文件的读写情况.系统调用的使用情况.磁盘I/O.CPU效率.内存使用状况.进程活动等. (1)sar 工具安装 yum install sysstat (2)sar 查看磁盘IO读写情况 # 查看当前磁盘 IO 读写,每 1 秒显示 1 次 显示 10次. sar -b 1 10 tps #

一.JMeter 如何通过自定义Sample来压测RPC服务 RPC(Remote Procedure Call)俗称远程过程调用,是常用的一种高效的服务调用方式,也是性能压测时经常遇到的一种服务调用形式.常见的RPC有GRPC.Thrift.Dubbo等.这里以GRPC为例介绍在JMeter中如何添加自定义的Sample来压测GRPC服务,JMeter中提供的Sample如下图所示,从中可以看到并没有我们需要压测GRPC的Sampler. 本文作者:张永清, 转载请注明: https://ww

前段时间搞优化,最后瓶颈发现都在数据库单点上. 问DBA,给我的写入答案是在1W(机械硬盘)左右. 联想起前几天infoQ上一篇文章说他们最好的硬件写入速度在2W后也无法提高(SSD硬盘) 但这东西感觉从来没证实过,故一时兴起,弄台虚拟机压测起来.   想搞清下面的问题:   1,mysql支撑多少连接数? 2,写入瓶颈到底是多少? 3,求QPS   畅想:  足够的CPU, load>远小于核数*2 足够的内存, 基本只用到物理内存 瓶颈在硬盘,写入速度应该能到90-100M/S(机械硬盘,7

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