import requests import queue import threading import time status_code_list = [] exec_time = 0 class MyThreadPool: def __init__(self, maxsize): self.maxsize = maxsize self._pool = queue.Queue(maxsize) for _ in range(maxsize): self._pool.put(threading.

版权声明: 本账号发布文章均来自公众号,承香墨影(cxmyDev),版权归承香墨影所有. 允许有条件转载,转载请附带底部二维码. 一.为什么需要一个测试脚本? 昨天讲解了Android Monkey命令的使用方式,今天趁着还热乎就手把手用Monkey写一个压力测试的脚本.还不了解什么是Monkey的,可以看看昨天的文章. Monkey说到底其实就是一段命令,只能在有限的范围内做一些随机事件的压力测试.可以很明显看到它的一些缺点: 前期准备工作太多,需要把设备准备好.安装好待测Apk. 无法做到无

​    ​接上篇,一键转化将接口测试平台测试用例转化成Jmeter压测脚本思路,这里我首先在java 上面做了一个简单的实验,看看 转化的中间遇到的问题,这里呢,我只是给了一个简单的demo 版本,后续结合项目的实际的实用,还是靠各位,贴合我们的实际的项目去制定适合本公司转化的脚本.具体的业务还是要实际的分析的.首先看下我的思路 1.点击一键生成 2.后台拿到测试环境id,测试用例id 3.后台去交验是否存在测试环境,测试用例id. 4.后台开始根据用例请求参数,组织Jmeter脚本 5.产生

一.压测脚本编写 概述:工具为谷歌浏览器-->F12-->Network,访问被测站点,通过其中的请求的地方来构造压测脚本 二.静态文件处理 概述:静态文件包括css/js/图片等,它们有些会被缓存起来,或者通过其他的方式来响应请求,所以对这部分的内容,要据情况来处理. 1.被缓存 2.有cdn等 3.回放设置与loadrunner的区别

python压测工具Locust Locust介绍 Locust作为基于Python语言的性能测试框架. 其优点在于他的并发量可以实现单机10倍于LoadRunner和Jmeter工具.他的工作原理为协程并发,也就是gevent库. Locust的缺点也显而易见,他没有友好的性能监控页面,没有任何关联,参数化,检查点之类的定义.当然基于python这些都不是问题,如果简单的使用,用来做压测是最合适不过了 Locust安装 1.安装了python,并加入了环境变量:pip intsall locu

WebRTC是Web Real-Time Communication缩写,指网页即时通讯,是一个支持Web浏览器进行实时语音或视频对话的API,实现了基于网页的视频会议,比如声网的Agora Web SDK就是基于WebRTC实现音视频通信的.与HTTP不同,WebRTC应用的主要压力是码流,JMeter没有找到提供WebRTC Sampler的第三方jar包,只能自己尝试写一个. 无头浏览器 正常情况是打开浏览器,打开摄像头和麦克风输入音视频流进行请求传输,测试模拟采用无头浏览器,读取本地文件

ab(Apache benchmark)是一款常用的压力测试工具.简单易用,ab的命令行一次只能支持一次测试.如果想要批量执行不同的测试方式,并自动对指标进行分析,那么单靠手工一条一条命令运行ab,估计会疯的.so,那么问题来了,批量模式怎么实现. 一.脚本说明                                                                                              本脚本支持ab大多常用参数,如果你需要更多参数,可

原文作者---后知者 原文地址:http://www.cnblogs.com/houzhizhe/p/8119735.html [后知者的故事]:针对单一接口压测时出现了从未遇到的问题,设好并发量后用调度器控制脚本的开始和结束,但在脚本应该自动结束时间,脚本却停不下来,手动stop报告就会有error率,卡了我很久很久不能解决,网络上也基本查不到具体状况的解决办法,师傅说可以强杀进程,但我想进程杀掉了我可怎么看报告呢,忽然想起在linux运行jmeter就是没界面的,把运行的结果存到一个.jtl

在公司做压力测试也挺长时间了,每次测试前环境数据准备都需要话费较长时间,所以一直在考虑能不能将整个过程实现自动化进行,于是就抽空写了一个自动化脚本,当然这个脚本目前功能十分简陋,代码也不完善,很有很多需要改的地方,后续再优化.文中如有错误或者不妥之处,还望指教. 一.设计思路 1.初始化数据库(导入用户,清除数据等) 2.初始化缓存(使用了redis缓存优化系统) 3.执行压力测试 二.目录结构

今天在针对单一接口压测时出现了从未遇到的问题,设好并发量后用调度器控制脚本的开始和结束,但在脚本应该自动结束时间,脚本却停不下来,手动stop报告就会有error率,卡了我很久很久不能解决,网络上也基本查不到具体状况的解决办法,师傅说可以强杀进程,但我想进程杀掉了我可怎么看报告呢,忽然想起在linux运行jmeter就是没界面的,把运行的结果存到一个.jtl文件里回到Win系统下用Jmeter界面可以打开看报告,那Win也应该能像linux那样保存结果到.jtl文件,那不就能绕开常规的界面执行和

目前项目中接触的比较多的是接口测试,功能测个差不多后会对部分接口进行压测,采用的是java编写脚本,导入jmeter进行压测. 使用到的jmeter的相关包 写一个测试类,继承AbstractJavaSamplerClient 设置请求参数,这些参数在导入进jmeter之后会在java请求页面显示出来 具体的请求方法可以写在test方法里,获取请求的结果resultData,然后对resultData里的内容解析,判断接口调用成功or失败 将项目导出成jar包,导入到jmeter中,在jmete

#!/usr/bin/env python # *-* coding:utf-8 *-* import threading import requests import time # headers = {'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9', 'Accept-Encoding': '', 'X-Forwarded-For': '192.168.66.155,192.168.66.155', 'Host': 'manage.zgg.com', 'Accept':

pip3 install string&&scapy 1 #!/usr/bin env python 2 #-*-coding:utf-8-*- 3 import socket,random,string 4 import time,sys 5 from scapy.all import * 6 from concurrent import futures 7 class Dos: 8 def __init__(self,t_ype,sip,dip,port,pps,dos_time):

agent="Siege 1.0"rcconfig="/opt/siege4.0/etc/siegerc"concurrent=$1repet=$2url="/opt/siege4.0/etc/$3" for runTime in `seq 1 $repet`doif(($4==1))then`nohup /opt/siege4.0/bin/siege -c $concurrent -r $repet -i -b -f $url -R $rcco

王诚强,荔枝微课基础架构负责人.热衷于基础技术研发推广,致力于提供稳定高效的基础架构,推进了荔枝微课集群化从0到1的发展,云原生架构持续演进的实践者. 本文根据2021年4月10日深圳站举办的[腾讯云原生技术开发日] 线下活动中,[荔枝微课]基础架构负责人"王诚强"关于"基于kubernetes搭建分布式压测系统"的演讲整理而成. 关注[腾讯云原生]公众号后台回复[lzwk],可获得该演讲PPT. 大家好,今天想和大家分享的主题是基于kubernetes搭建分布式压

[本文出自天外归云的博客园] 前篇 前篇:Python Locust性能测试框架实践 本篇 承上——归纳过程 在前篇的基础上,我们可以利用Locust性能测试框架编写python脚本对指定网站或者接口进行压测,对于Locust的使用我们可以归纳为三步: 1. 编写python压力测试脚本: 2. 在命令行中启动Locust服务并指定压测脚本与hosts等信息: 3. 访问Locust本地网址设定并发量并进行压测. 启下——编写脚本 对于以上三步,我通过编写脚本来做一下进一步封装,实现化繁为简,“

最近运维跟我反馈我负责的应用服务线上监控到消费RabbitMQ消息队列过慢,目前只有20左右,监控平台会有消息积压的告警. 开发修改了一版应用服务的版本,提交给我做压测验证. 之前没有做过消息中间件的压测,网上找了一圈测试方法,并且和开发沟通,最终确认通过压测RabbitMQ event消息处理的接口来完成本次的压测验证. 压测脚本: import pika import multiprocessing as mp import time def main(counter): routing_k

摘要:全链路压测是应对电商大促容量规划最有效的手段,如何有效进行容量规划是其中的架构关键问题.京东在全链路压测方面做过多年尝试,本文转载京东商城基础平台技术专家文章,介绍其最新的自动化压测 ForceBot 体系. ForceBot愿景 1.诞生背景 伴随着京东业务的不断扩张,研发体系的系统也随之增加,各核心系统环环相扣,尤其是强依赖系统,上下游关系等紧密结合,其中一个系统出现瓶颈问题,会影响整个系统链路的处理性能,直接影响用户购物体验. 往年的 618.双 11 大促备战至少提前 3 个月时间

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://

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