转https://www.cnblogs.com/imyalost/p/8309468.html 先来解释下什么叫TPS: TPS(Transaction Per Second):每秒事务数,指服务器在单位时间内(秒)可以处理的事务数量,一般以request/second为单位. 关于性能测试的其他一些常见术语,可参考之前的博客:性能测试:常见术语浅析 下面就说说压测中为什么TPS上不去的原因: 1.网络带宽 在压力测试中,有时候要模拟大量的用户请求,如果单位时间内传递的数据包过大,超过了带宽的

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

好记性不如烂笔头,还是记记吧. jmeter压测的指标有很多,先从简单的入手,下一章节再讲解jmeter组件的作用. 需求是:访问百度的压测指标是:10s内并发5,持续15次请求.那么需要设置以下几点: 1.新增一个线程组,线程属性有3个属性:线程组.Ramp-Up时间.循环次数.先了解这三个属性的用法: 线程组:可以理解为用户数,也就是并发数. Ramp-Up时间:体现在用表格察看结果的每个线程之间的间隔时间.比如,线程组是5,Ramp-Up时间是10,从用表格察看结果中可看出每个线程的执行间

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

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NewLife.Net压力测试,峰值4.2Gbps,50万pps,消息大小24字节,消息处理速度1.88亿tps! 共集合20台高配ECS参与测试,主服务器带宽6Gbps.100万pps,16核心64G内存.另外19台共模拟400个用户连接,13*16+6*32=400,每用户发送2000万个消息,服务端收到后原样返回. 有些同学比较着急,觉得前面两篇有点小儿科,群友就说,上数字吧! 我们在2017.4.1做了一个极限并发测试,奔着单机100万并发,实际上只得到了84.5万,这次补一个吞吐量的压

问题: 有一台机器做性能压测的时候,无论开多少个线程,QPS一直压不上去,而服务器和数据库的性能指标(主要是CPU和内存)一直维持在很低的水平. 希望帮忙排查一下原因. 过去看了下进行压测的接口代码,逻辑很简单,就是一个数据库查询,所以不存在耗时操作的问题. 首先观察服务器(4c32g)和数据库的详细性能指标:服务器CPU和内存都很低,数据库的监控显示只有一条活跃连接.这就很奇怪了. 在不同网络环境进行压测 之前测试同学是用jmeter在本地对服务器进行压测的,QPS只有40左右. 后面用ab(

性能测试计划 性能测试用例 录制脚本 性能测试结果 性能测试报告 性能测试监控报告 准备工作 从脚本已录制成功之后开始进行压测 安装Jmeter拓展插件 查看 Transactions per Second https://jmeter-plugins.org/wiki/TransactionsPerSecond/       ←插件地址 在压测前先安装 Nmon监控工具在服务器linux性能监控分析及通过nmon_analyse生成分析报表   PS :安装 TPS教程 解压安装 将 jpgc

非GUI模式压测(NON-GUI模式)结果解析TPS 准备工作 从脚本已录制成功之后开始进行压测 安装Jmeter拓展插件 查看 Transactions per Second https://jmeter-plugins.org/wiki/TransactionsPerSecond/       ←插件地址 在压测前先安装 Nmon监控工具在服务器linux性能监控分析及通过nmon_analyse生成分析报表 安装 TPS教程 解压安装 将 jpgc-graphs-basic-2.0.zip

原文来自:https://www.cnblogs.com/fkkk/p/11957566.html QPS(每秒查询率)=并发数/平均响应时间 TPS(每秒处理事务数)=请求数/时间(秒) TPS的过程包括:客户端请求服务端.服务端内部处理.服务端返回客户端.也就是说一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出回应的过程. QPS与TPS不同之处: 1)对于一个页面的一次访问,会形成一个TPS:但一次页面请求,可能产生多次对服务器的请求,服务器对这些请求,就会计入QPS中. 2)如果是对

WeTest 导读 用epoll编写一个高并发网络程序是很常见的任务,但在epoll中加入ssl层的支持则是一个不常见的场景.腾讯WeTest服务器压力测产品,在用户反馈中收到了不少支持https协议的请求.基于此,本文介绍了在基于epoll的高并发机器人框架中加入openssl,实现对https支持时的基本实现思路.   一.背景 2014年,谷歌在其官方博客中发布公告称,为了打造更安全的互联网环境,谷歌搜索引擎将尝试把"是否使用安全加密"(HTTPS)作为搜索排名算法中的一个参考因

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

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

本文是<如何做好性能压测>系列专题分享的第四期,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. 第一期:<压测环境的设计和搭建>,点击这里.第二期:<性能压测工具选型对比>,点击这里.第三期:<阿里巴巴在开源压测工具 JMeter 上的实践和优化

前言 这段时间在做 MQ(Pulsar)相关的治理工作,其中一个部分内容关于消息队列的升级,比如: 一键创建一个测试集群. 运行一批测试用例,覆盖我们线上使用到的功能,并输出测试报告. 模拟压测,输出测试结果. 本质目的就是想直到新版本升级过程中和升级后对现有业务是否存在影响. 一键创建集群和执行测试用例比较简单,利用了 helm 和 k8s client 的 SDK 把整个流程串起来即可. 压测 其实稍微麻烦一点的是压测,Pulsar 官方本身是有提供一个压测工具:只是功能相对比较单一,只能对

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

之前写过<使用SwingBench 对Oracle RAC DB性能 压力测试>,使用的是最基础直观的图形模式,已经可以满足大多数需求. 但是在有些场景下,图形模式可能本身消耗资源过大,尤其在生成大量测试数据时,很可能会由于图形本身的不稳定导致卡死甚至直接中途退出,严重影响效率和测试体验. 而如果采用静默模式,直接使用xml编辑又不能很好的确认改的是否正确. 本文主要介绍下我在做某次压力测试时发现的小技巧. 1.生成压测数据 2.进行压力测试 1.生成压测数据 之前使用图形界面时,我们直接去执

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由mariolu 发表于云+社区专栏 序言: ​ 笔者要在线上服务器load日志并且重放来测一些机器性能指标.模拟机器资源比较少,相对的被模拟的线上机器日志量大,假设线上单机qps有1w,那么5台机器组成的集群5w个qps.模拟机器压测客户端需要比5w个qps更快,才有比较意义. 第一章:HTTP初体验 ​ 正所谓"人生苦短,我用python",python自带了urllib2.urllib3以及第三方的request.支

相关概念 RT(response time) 什么是RT? RT就是指系统在接收到请求和做出相应这段时间跨度 但是值得一提的是RT的值越高,并不真的就能说明我们的系统的吞吐量就很高, 比如说,如果存在数据在网络中传输时出现了丢包的现象,传输的数据少了,速度就会增加, 但是这是事故,不是说我们的系统吞吐量高 此外,对不同的系统来说衡量的标准也不一样,对一个游戏软件来说,响应时间也就是常说的延迟. 在100ms以内,游戏体验感会很好,飙升到几秒钟,干脆就不要玩了, 但是对一个编译系统来说,编译一套源

1 需求分析 1.1 分析压测对象 1)什么是ClickHouse 和Elasticsearch ClickHouse 是一个真正的列式数据库管理系统(DBMS).在 ClickHouse 中,数据始终是按列存储的,包括矢量(向量或列块)执行的过程.只要有可能,操作都是基于矢量进行分派的,而不是单个的值,这被称为«矢量化查询执行»,它有利于降低实际的数据处理开销. Elasticsearch是一个开源的分布式.RESTful 风格的搜索和数据分析引擎,它的底层是开源库Apache Lucene.