老李分享知识:性能测试之TPS和吞吐率        当增大系统的压力(或添加并发用户数)时,吞吐率和TPS的改变曲线呈大体一致,则系统基本稳定. 若压力增大时,吞吐率的曲线添加到一定程度后出现改变缓慢,甚至平坦,同时TPS也趋于平坦,查看系统资源运用,假如资源运用率比较低,说明服务器硬件资源不存在疑问,查看网络流量,估计网络带宽存在疑问. 同理若点击率/TPS曲线出现改变缓慢或者平坦, 点击率(用户每秒发出的请求数)假如在压力添加时,趋于平坦,很可能是服务器响应时间添加,观察服务器资源运用情况

mini newifi 电脑端: iperf3 -s 路由器: root@OpenWrt:/# iperf3 -c 10.10.10.3 -t 20 Connecting to host 10.10.10.3, port 5201 [ 4] local 10.10.10.1 port 48615 connected to 10.10.10.3 port 5201 [ ID] Interval Transfer Bandwidth Retr Cwnd [ 4] 0.00-1.00 sec 12.1

内容参考:构建高性能WEB站点.pdf 一.吞吐率 我们一般使用单位时间内服务器处理的请求数来描述其并发处理能力.称之为吞吐率(Throughput),单位是"req/s".吞吐率特指WEB服务器单位时间内处理的请求数. 另一种描述,吞吐率是单位时间内网络上传输的数据量,也可以指单位时间内处理客户请求数量.它是衡量网络性能的重要指标.通常情况下,吞吐率用“字节数/秒”来衡量.当然你也可以用“请求数/秒”和“页面数/秒”来衡量.其实不管一个请求还是一个页面,它的本质都是在网络上传输的数据

内容参考: 构建高性能WEB站点.pdf 一.吞吐率 我们一般使用单位时间内服务器处理的请求数来描述其并发处理能力.称之为吞吐率(Throughput),单位是 “req/s”.吞吐率特指Web服务器单位时间内处理的请求数. 比如Apache 的 mod_status 模块提供的如下统计   另一种描述,吞吐率是,单位时间内网络上传输的数据量,也可以指单位时间内处理客户请求数量.它是衡量网络性能的重要指标.通常情况下,吞吐率“字节数/秒”来衡量.当然你也可以用“请求数/秒”和“页面数/秒”来衡量

ab是apache自带的压力测试工具.ab非常实用,它不仅可以对apache服务器进行网站访问压力测试,也可以对其它类型的服务器进行压力测试.比如nginx.tomcat.IIS等. 下面我们开始介绍有关ab命令的使用:1.ab的原理2.ab的安装3.ab参数说明4.ab性能指标5.ab实际使用 一.ab的原理ab是apachebench命令的缩写. ab的原理:ab命令会创建多个并发访问线程,模拟多个访问者同时对某一URL地址进行访问.它的测试目标是基于URL的,因此,它既可以用来测试apac

一般使用单位时间内服务器处理的请求数来描述其并发处理能力.称之为吞吐率(Throughput),单位是 “req/s”.吞吐率特指Web服务器单位时间内处理的请求数另一种描述,吞吐率是,单位时间内网络上传输的数据量,也可以指单位时间内处理客户请求数量.它是衡量网络性能的重要指标.通常情况下,吞吐率“字节数/秒”来衡量.当然你也可以用“请求数/秒”和“页面数/秒”来衡量.其实不管一个请求还是一个页面,它的本质都是在网络上传输的数据,那么用来表述数据的单位就是字节数联系:都是性能指标,都是以秒为单位

windows下使用python进行网站压力测试,有两个必不可少的程序需要安装,一个是python,另一个是pylot.python是一个安装软件,用来运行python程序,而pylot则是python的一个功能插件,作用是进行网站压力测试.本文将介绍在windows下如何使用python pylot进行网站压力测试. 一.安装python2.5 如果你已经成功安装了python,那么可以忽略这步.否则,请首先正确安装python,确保能运行正常.可以看看这里,windows安装python详细

http://blog.csdn.net/chenggong2dm/article/details/10106517 pylot是python编写的一款web压力测试工具.使用比较简单.而且测试结果相对稳定. 这里不得不鄙视一下apache 的ab测试,那结果真是让人蛋疼,同样的url,测试结果飘忽不定,看得人心惊肉跳,摸不着头脑.   下载 pylot官网:www.pylot.org/ 下载地址: http://www.pylot.org/download.html 最新的版本为pylot_1

压力测试有很多工具啊.apache的,还有jmeter, 还有loadrunner,都比较常用. 其实你自己用python写的,也足够用. 压力测试过程中要统计时间. 比如每秒的并发数,每秒的最大响应时间, 最小响应时间, 平均响应时间.最后再统一所有的请求完成后的上术参数. 将这些参数输出成CSV格式的文件. 如果不知道什么是CSV就是指将数据用引号包起来,中间用逗号分开,一系统数据放一行. 有了这个CSV文件,你用EXCEL打开来做图就可以. 如果你熟练,可以使用gnuplot这个命令行工具

接口压力测试脚本 1.单进程多线程模式 # #!/usr/bin/env python # # -*- coding:utf-8 -*- import time import logging import requests import threading from concurrent import futures # download_url = 'http://192.168.188.110:8081//workspace/record_download/polls/82003533467

又是新的一周 延续上周的进度 关于多进程的学习 今天实践下 初步设计的接口性能压力测试代码如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf_8 -*- import threading import requests import time import re from time import sleep # -------接口性能测试配置------- method = "post" # 接口类型 url = "http://local

windows下使用python进行网站压力测试,有两个必不可少的程序需要安装,一个是python,另一个是pylot.python是一个安装软件,用来运行python程序,而pylot则是python的一个功能插件,作用是进行网站压力测试.本文将介绍在windows下如何使用python pylot进行网站压力测试. 一.安装python 如果你已经成功安装了python,那么可以忽略这步.否则,请首先正确安装python,确保能运行正常.可以看看这里,windows安装python详细教程

python mysql数据库压力测试 pymysql 的执行时间对比 1,装饰器,计算插入1000条数据需要的时间 def timer(func): def decor(*args): start_time = time.time() func(*args) end_time = time.time() d_time = end_time - start_time print("the running time is : ", d_time) return decor @timer

最近公司项目周期比较赶, 项目是软硬结合,在缺少硬件的情况下,通过接口模拟设备上下架和购买情况,并进行压力测试, 本次主要使用三个接口 分别是3个场景: 生成商品IP, 对商品进行上架, 消费者购买商品 最大问题:是数据库是用ssh,只能用127.0.0.1去链接数据库, 试过用ssh链接数据库, 用requests 去跑脚本没有问题,换上locust 就有问题 最后使用putty作为代理链接 ,有个缺陷就是 链接时效性不强,经常要重新链接putty 环境: win10  mysql  locu

如标题,大家都知道秒杀中存在高并发使库存骤然为0,但在我们个人PC或小区域内是模拟不出这样的情景 现在利用 Apache ab并发负载压力测试 1,数据库建入库存字段并映射模型 2,view编写脚本 #秒杀压力测试 def miaosha(request): res_one = Newss.objects.get(pk=1) if res_one.pd > 0: time.sleep(5) # res_one.pd = res_one.pd - 1 # res_one.save() with c

前言 网站性能压力测试是服务器网站性能调优过程中必不可缺少的一,测试环境准备好了后,如何对网站做压力测试? 压力测试的工具很多,如:ab.http_load.webbench.siege.jmeter.lr.locust,本篇介绍一个轻量级的压力测试工具ab,上手非常容易. ab(apachebench)简介 ApacheBench 是 Apache 服务器自带的一个web压力测试工具,简称ab. ab又是一个命令行工具,对发起负载的本机要求很低,根据ab命令可以创建很多的并发访问线程,模拟多个

最近公司做的项目,要求对相关接口做性能压力测试,在这里记录一下分析解决过程. 压力测试过程中,如果因为资源使用瓶颈等问题引发最直接性能问题是业务交易响应时间偏大,TPS逐渐降低等.而问题定位分析通常情况下,最优先排查的是监控服务器资源利用率,例如先用TOP 或者nmon等查看CPU.内存使用情况,然后在排查IO问题,例如网络IO.磁盘IO的问题. 如果是磁盘IO问题,一般问题是SQL语法问题.MYSQL参数配置问题.服务器自身硬件瓶颈导致IOPS吞吐率问题. 一.具体测试结果如下: A接口.B接

linux下CPU.内存.IO.网络的压力测试,硬盘读写速度测试,Linux三个系统资源监控工具 https://blog.51cto.com/hao360/1587165 linux_python关注0人评论57974人阅读2014-12-06 20:17:16   一.对CPU进行简单测试: 1.通过bc命令计算特别函数 例:计算圆周率 echo "scale=5000; 4*a(1)" | bc -l -q MATH LIBRARY        If bc is invoked

1. 概述 该方案写作目的在于描述一个基于Locust实现的压力测试,文中详细地描述了如何利用locustfile.py文件定义期望达成的测试用例,并利用Locust对目标站点进行并发压力测试. 特别说明: 本文档所使用的 Locust 环境一键安装自 Rainbond 开源应用商店中的 Locust 应用.版本为 0.14.4 ,更高版本的特性和语法,烦请参见 Locust 官方文档. 关于Locust这个压力测试工具,其官网与文档,请关注如下链接: Locust官方网站地址 Locust官方

Locust简介 Locust 是一种易于使用.可编写脚本且可扩展的性能测试工具.并且有一个用户友好的 Web 界面,可以实时显示测试进度.甚至可以在测试运行时更改负载.它也可以在没有 UI 的情况下运行,使其易于用于 CI/CD 测试. Locust 使运行分布在多台机器上的负载测试变得容易.Locust 基于事件(gevent),因此可以在一台计算机上支持数千个并发用户.与许多其他基于事件的应用程序相比,它不使用回调.相反,它通过gevent使用轻量级进程.并发访问站点的每个Locust(蝗

一.性能测试的概念 性能测试是通过自动化的测试工具模拟多种正常峰值及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试.负载测试和压力测试都属于性能测试,两者可以结合进行. 通过负载测试,确定在各种工作负载下系统的性能,目标是当负载逐渐增加时,测试系统各项性能指标的变化情况.压力测试时通过确定一个系统的瓶颈或者不能接受的 性能点,来获取系统能提供的最大服务级别的测试.性能测试主要包括负载测试.强度测试.容量测试. 二.性能测试的指标 web服务器:            Avg Rps: 平均每秒的响应