Jmeter连接SqlServer数据库进行压力测试 前提准备:先安装jdbc驱动 驱动下载链接地址:http://pan.baidu.com/s/1bpDpjSr 密码:v6tn 下载解压之后,讲sqljdbc4.jar放置jmeter的安装目录/lib下:复制之后重新启动jmeter: 1.测试计划-配置驱动程序 测试计划右下角,点击浏览,选择jdbc驱动 2.添加线程组 右击测试计划--添加--Thread--线程组 3.添加配置元件JDBC Connection Configuratio

1.Jmeter压测实战之JDBC request压测Mysql讲解 简介:讲解jdbc压测mysql相关准备工作,jar包添加,配置讲解 1.Thread Group -> add -> sampler -> jdbc request 2.jar包添加  mysql-connector-java-5.1.30.jar 3.JDBC connection Configuration 配置 1.JDBC request->add -> config element ->

项目中常常会有直接对数据库进行压测的需求,以前都是通过Jmeter实现的,但是Jmeter本身图表及结果收集方面没有Loadrunner那么强大,所以利用loadrunner工具自己的函数整理了一个脚本.思路大致如下: 1.环境准备 Oracle 11g LR11 适用于WebService协议 2.Oracle数据库环境说明 Oracle安装步骤这里不进行说明,详细步骤请参考:https://jingyan.baidu.com/article/363872eccfb9266e4aa16f5d.

转载至https://www.cnblogs.com/flyhigh1860/p/3884842.html 很多人在Google上不停的找合适自己的压缩,殊不知Py的压缩很不错.可以试试.当然C#,Java的压缩也有第三方的类.Py有很多美名:数学理论强大,数据结构高级等等,关于压缩算法当然用Py更加简单易用,达到目的才是最重要的. Python压缩ZIP文件: import zipfile f = zipfile.ZipFile(target,'w',zipfile.ZIP_DEFLATED)

一.配置并发用户 新建线程组,设置线程数,Ramp-up和循环次数 二.添加JDBC请求 先选中JDBC Users(线程组),右键选中ADD-Config Element--JDBC Connection Configuration 三.设置JDBC Request 注意: 出现了No suitable driver found for jdbc问题解决 mysql-connector-java-3.1.14-bin.jar的jar包加入Jmeter安装包的\lib\ext文件夹下,重新启动再

#!/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':

JMeter---MySQL压测 一.添加MySQL驱动jar包 在测试计划(Test Plan)页面添加jar包 二.添加MySQL连接配置 添加线程组右击-->添加(add)-->配置元件(config element)-->JDBC connection configuration 核心配置 variable name for created pool(已创建池的变量名称) Max Number of connections : 最大连接数  MAX wait :最大等待时间 Au

软件下载: wget http://imysql.com/wp-content/uploads/2014/09/tpcc-mysql-src.tgz安装依赖:yum install -y mysql-devel解压安装: tar xf tpcc-mysql-src.tarmake 测试前准备: [root tpcc-mysql]$mysql -uroot -p123456 -S /data/mysql-5.5/mysql.sock -e "create database tpcctest&quo

目录 Sysbench 基准压测 my.cnf 一.Sysench测试前准备 1.1.压测环境 二.进行OLTP_update测试 2.1.安装压测工具sysbench 2.2.执行压测 三.执行结果 3.1 sysbench 执行结果 3.2 查看脚本执行记录 3.3 最后一次压测MySQL各种状态 3.4 统计三次循环压测结果并画图 3.5 测试结果 四.关于测试后的分析和建议 Sysbench 基准压测 my.cnf 一.Sysench测试前准备 1.1.压测环境 配置 信息 主机 Del

公司的并发量很大,担心使用ranger-hdfs插件后 namenode扛不住压力 所以需要本人进行压测 没有在网上找到其他文档 资料太少了 决定自己写一份 介绍下压测环境 15个节点 集群高可用两个namenode 主备 其中node2 为活动的namenode 环境如下: Architecture: x86_64 CPU op-mode(s): 32-bit, 64-bit Byte Order: Little Endian CPU(s): 32 On-line CPU(s) list: 0

jmeter压力测试 前提场景的设置:单场景(单个接口进行压力测试一个请求)或混合场景(有业务流程的场景进行压力测试多个请求),压测时间一般在5--1515分组具体看需求. 数据准备:数据量少和数据量大的情况下,测试的结果是不一样的,在设计场景的时候是要考虑到这种情况的,要测试数据库中数据量大和数据量小的情况,如果是要测试数据量大的情况下,就要造数据了,造数据可以使用jmeter,操作数据库来造数据,也可以使用python连接数据库,批量的造数据. 查看压测结果:tps每秒钟处理的请求数,每个请

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

关于Jmeter直连数据库进行压测,网上有好多教程了,pg数据库的相对少一些,今天自己测试了下,还是挺简单的,有个别需要注意的地方.相较于Loadrunner这么全面庞大的压测工具,Jmeter在数据库协议的支持上还是要灵活好多的,也比LR易用. 下载通过jdbc连接postgresql的jar包 这个地方要注意一下,如果没有jar包或jar包的版本不对,会提示“could not load 'org.postgresql.Driver'”. 根据自己机器安装的jdk版本(如我的是1.8.1,下

一.jmeter压测 1.如何压测 常规性能压测:10-15分钟 稳定性测试:一周.2天等 如果想要压测10分钟,勾选永远,勾选调度器,填写600秒.也可以使用固定启动时间. 2.tps.响应时间 (1)含义 tps:每秒钟处理的请求数,也就是指服务器的处理能力,tps越高说明服务器处理能力越好 响应时间:也就是每个请求的处理时间   (2)在jmeter中查看压测报告 jmeter-监听器-聚合报告,主要看以下几项 samples:总共发出多少请求 average:平均相应时间,单位毫秒 Er

1.点击测试计划,再点击“浏览”,把JDBC驱动添加进来: 注:JDBC驱动一般的位置在java的安装地址下,路径类似于:    \java\jre\lib\ext 文件为:mysql-connector-java-5.1.39-bin.jar 没有这个文件的话,可以去网上下载,然后放到上面的路径下;也可以把驱动放到 jmter-bin 目录下. 2.添加一个线程组,命名为”连接mysql”,设置线程数.启动时间.循环次数: 3.右键点击“连接mysql”,再添加一个配置元件:JDBC Conn

本文讲述了如何利用jmeter来压测数据库,事例中选取了mysql作为测试数据库,其它的数据库也是一样,只需要更换驱动程序即可. 准备工作:a.mysql数据库安装,请自行百度:b.jdbc驱动包,请在我的github上下载文件log4jdbc4-1.2beta2.jar .mysql-connector-java-5.1.21.jar :https://github.com/mantuliu/publiclibs 1.首先先将log4jdbc4-1.2beta2.jar .mysql-conn

本文描述一个python实现的多进程压测工具,这个压测工具的特点如下: 多进程 在大多数情况下,压测一般适用于IO密集型场景(如访问接口并等待返回),在这种场景下多线程多进程的区分并不明显(详情请参见GIL相关).不过一旦出现词表参数加密.返回内容校验等事情的话,多进程对发送效率的提升还是很明显的. 可以指定发送QPS 可以指定发压的QPS,根据并行度和请求相应时间,可以估算出可发送QPS峰值.例如并行度是10,响应时间是100ms,那么QPS峰值应该是(1s/100ms * 10)=100,此

JMeter压测基础(三)——Mysql数据库 环境准备 mysql驱动 JMeter jdbc配置 JMeter jdbc请求 1.下载mysql驱动:mysql-connector-java.jar 2.添加jar包 test plan->Add directory or jar to classpath,添加mysql-connector-java.jar 3.jdbc配置 一般jdbc配置在线程组中 填写对应数据库的URL.Driver class.用户名.密码等等 3.添加jdbc请求

背景 因为博主所负责测试的项目需要数据库有较大的吞吐量,在最近进行了升级,更新了一个数据库中间件 - - mycat.查询了一些资料,了解到这是阿里的一个开源项目,基于mysql,是针对磁盘的读与写,理论上读写速度上会略小于mysql. 与组长沟通后,决定在功能测试完成后,对升级后的mycat进行性能压测. 环境准备 1.下载Jmeter 可以访问下面的地址进行下载,建议下载zip版本的,因为zip是一个绿色版本,无需安装,解压后即可使用, Jmeter下载地址 2.下载mysql数据库的驱动包

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

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