简要说明 本次环境与http://www.cnblogs.com/oloroso/p/6306352.html中的一致. 依然是增删查改各测试10000次,每个测试重复5次取平均值. 1.不使用jemalloc和tbb测试 三个数据库除了rocksdb之外,默认都不使用jemalloc和tbb. 设置rocksdb的编译参数为make static_lib -e DISABLE_JEMALLOC=1 -j8,以便不启用jemalloc. 三个测试代码的编译命令如下: g++ rocksdb_te

性能测试过程分为4个阶段:设计.构建.执行.分析/诊断/调节具体的工作流程如下图 设计 > 构建 > 执行 > 分析/诊断/调节 收集要求 设置测试环境 基准测试 诊断瓶颈 设计测试策略 记录测试脚本  性能测试 调整配置 定义业务流程 创建测试方案  可扩展性测试 量化改善 定义系统工作量 报告生成 以上4个阶段的任务如下: 1.设计阶段定义待测试的业务流程.业务的平均处理量.业务处理量的最高峰值.组合业务流程.系统的整体用户和响应时间目标. 2.构建阶段涉及设置和配置测试系统及基础设

如果不是必要不建议自己编译rocksdb,编译的过程比较耗时费力.现在已经有很多编译好的文件可供使用. Java <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.rocksdb/rocksdbjni --> <dependency> <groupId>org.rocksdb</groupId> <artifactId>rocksdbjni</artifactId> <version>

场景设计 实现登陆基本功能,输出相应结果,脚本通 多用户实现随机登陆 添加初始化方法on_start: 每个用户只运行一次 添加检查点: catch_responses = True 脚本设计 # 导入对应的库 from locust import HttpUser, task, between import os # 任务类 class TestLogin(TaskSet): # 定义一个登陆任务 @task def to_login(self): """ 1. 登陆需要账

出处:http://www.cnblogs.com/by-dream/p/5611555.html Jmeter性能测试步骤 1. 添加线程组之后,先设置这两项: 2. 添加一个http请求 被测的url请求是:http://cm.browser.qq.com/test_xianwu/api/buy,也就是拉取App的首页的信息.我们需要把url分成两部分填写: 3. 添加查看结果树 4. 运行 5. 加大线程数至100 加完之后,我去App端看了一眼,然后发现首页悲剧了,一片白屏: 这时候我们

1.概述 在分布式实时数据流场景下,随着数据量的增长,对Kafka集群的性能和稳定性的要求也很高.本篇博客将从生产者和消费者两方面来做性能测试,针对具体的业务和数据量,来调优Kafka集群. 2.内容 2.1 测试环境 本次测试的环境信息由三台物理机组成,具体信息如下所示: 2.2 测试工具 Kafka系统提供了测试工具kafka-producer-perf-test.sh和kafka-consumer-perf-test.sh,通过该工具可以对生产者性能和消费者性能进行测试,获取一组最佳的参数

一.web性能测试的准备工作 1.项目背景 访问地址 访问环境:windows 2.需求 并发登陆的性能(要求多少个用户登录) 3.场景 60秒内运行100个线程 线程在20.50.100并发下的表现 4.监控 成功率.响应时间.标准差.cpu.IO 资源监控需在linux上部署监控agent 二.Web性能测试步骤 1.制作登陆脚本(使用badboy录制),导出 2.设置参数化.断言和断言结果 3.设置集合点 4.添加监听器 5.设置场景 6.启动测试,查看监控 7.保存测试结果,整理测试报告

测试环境 apache-jmeter-2.13 Java JDK版本:1.8 1.  JMeter分布式测试简介 当一个JMeter客户端因网络限制等因素,无法模拟足够的用户对服务器施压时,需要用到JMeter分布式测试:用一台控制机,控制多台远程负载机,同时对服务器施压. 2.  配置与实操 步骤1 选定客户端 选择一台本地机器,当作JMeter客户端(控制器),用于控制远程JMeter实例(也叫JMeter 引擎),即远程负载生成机,并收集来自从这些远程负载机的数据. 在本机上创建并调试脚本

一.HugeGraph简介 最近在搞好友推荐方便的工作,选择了图数据的方法,使用并学习了HugeGraph,再次记录一下. HugeGraph是百度在2018年中旬开源的一款图数据库(Graph Database)系统,可以存储海量的顶点(Vertex)和边(Edge).实现了Apache ThinkerPop 31框架,支持Gremlin图查询语言2.HugeGraph支持多用户并行操作,用户可输入Gremlin查询语句,并及时得到图查询结果.也可以再用户程序中调用hugeGraph API进

 JMETER接口性能测试方案 JMETER简介          JMeter可以用于测试静态或者动态资源的性能(文件.Servlets.Perl脚本.java对象.数据库和查询.ftp服务器或者其他的资源). JMeter用于模拟在服务器.网络或者其他对象上附加高负载以测试他们提供服务的受压能力,或者分析他们提供的服务在不同负载条件下的总性能情况.你可 以用JMeter提供的图形化界面分析性能指标或者在高负载情况下测试服务器/脚本/对象的行为. 场景介绍          被测dubbo服务

Jmeter 是开源软件,100%纯java应用程序,专门为负载测试和性能测试. Jmeter的特性包括: 1.负载测试和性能测试许多不同的服务器/协议类型: Web - HTTP, HTTPS SOAP / REST FTP Database via JDBC LDAP Message-oriented middleware (MOM) via JMS Mail - SMTP(S), POP3(S) and IMAP(S) MongoDB (NoSQL) Native commands or

t-io: 不仅仅是百万级TCP长连接框架 t-io是基于jdk aio实现的易学易用.稳定.性能强悍.将多线程运用到极致.内置功能丰富的即时通讯框架(广义上的即时通讯,并非指im),字母 t 寓意talent. 同类型的框架还有voovan.netty.mina.baseio等,不喜欢t-io的可以去尝试了解这几个,t-io对所有人按LGPL协议开源,但只服务于品行良好的开发人员! t-io在协议生态全面建立起来前,更多的是适合私有协议TCP连接项目,所以如果你想实现一个复杂的公有协议的产品,

参考:https://www.cnblogs.com/WonderHow/p/5621591.html CentOS 7.3 gflags:git clone https://github.com/gflags/gflags.git lz4:git clone https://github.com/Cyan4973/lz4 gflags:编译安装gflagscmake提示错误:cmake .CMake Error at CMakeLists.txt:73 (cmake_minimum_requi

一.Jmeter概述 1.概述 JMeter是Apache公司使用JAVA开发的一款开源测试工具,它的功能强大.高效,可以模拟一些高并发或多次循环等测试场景,使用方便灵活. 2.使用 安装配置java环境---JDK+JRE,注意安装路径不能有中文字符.空格(Jmeter和java环境的关系,类似于MP3文件和播放器的关系) 下载Jmeter并解压,简单了解Jmeter的目录结构.bin:存储了Jmeter的可执行程序,比如:启动程序:lib:存储了Jmeter整合的功能(一些.jar文件的小程

day2 Q:面试过程中,性能测试你测试什么?关注的点是什么? A:程序的响应时间,系统的吞吐量,以及并发用户数,和tps,qps,以及DB的IOPS,和服务器的系统资源(CPU和内存).通过一定的工具或者代码的方式,来验证被测试的程序是否满足性能测试的目标,以及验证程序是否会出现OOM,系统崩溃,系统无响应等情况. Q:性能测试过程中,开发说需要添加服务器性能测试才能继续,此时你会? A:性能测试的过程中,测试环境的资源配置与生产环境的资源必须是一致的.所以行不通,否则需要其他相关人员一起配合

Loadrunner 11是一款免费的性能测试工具,他包含三个大模块 •使用VuGen:创建脚本•运用Controller:设置方案•查看Analysis:分析测试结果 结合软件测试的流程可以知道使用LoadRunner进行性能测试的过程如下: •规划测试:分析应用程序.定义测试目标.方案实施•创建Vuser脚本•创建方案:方案包括运行Vuser 的计算机的列表.运行Vuser 脚本的列表以及在方案执行期间运行的指定数量的Vuser 戒Vuser 组.•运行方案:可以指示多个Vuser 同时执行

Loadrunner做性能测试的主要步骤: Loadrunner将性能测试过程分为计划测试.测试设计.创建VU脚本.创建测试场景.运行测试场景和分析结果6个步骤. 1) 计划测试:主要进行测试需求的收集.典型场景的确定: 2) 测试设计:主要进行测试用例的设计: 3) 创建VU脚本:主要根据设计的用例创建脚本: 4) 创建测试场景:主要进行测试场景的设计和设置,包括监控指标的设定: 5) 运行测试场景:对已创建的测试场景进行执行,收集响应数据: 6) 分析结果:主要进行结果分析和报告工作.

Step1: 知道在架构上,你要做的性能测试要cover几个部分,如下图,性能测试从用户角度,PC端之后都要要考虑进行的,例如网络,app server,Database等等 N1+N2+N3+N4 A1+A2+A3 这些时间都会影响系统回复时间 System Response Time Step2:如图需要从右上角顺时针一一考虑 Step3:

验证脚本比较好的流程: Generate:录制或开发脚本 SUSI(Single User Single Iteration,单用户单循环):运行录制生成的脚本,解决可能存在的关键问题 SUMI(Single User Multi Iterations,单用户多循环):参数化脚本,在Run-time中设置Iteration,再次运行,验证参数化问题. MUSI(Multi User Single Iterations,多用户单循环):Controller里多用户运行脚本,验证脚本中可能的多线程同

一.源码安装fio工具: #yum install libaio-devel make #wget http://brick.kernel.dk/snaps/fio-2.2.10.tar.gz #tar -zxvf fio-2.2.10.tar.gz #cd fio-2.2.10 #make $ make install   参数解释: --ioengine  io引擎使用liba的方式 --iodepth 控制同一时刻发送给os多少个IO --numjobs  测试线程数 --direct=1