转载 https://blog.csdn.net/asd5629626/article/details/82776450  https://blog.csdn.net/asd5629626/article/details/82746771 spring-boot 版本 1.5.12 依赖使用spring-kafka1.3.3(对应kafka-clients版本0.11.0.0,请使用于kafka版本对应版本的依赖) <parent> <groupId>org.springframe

分布式系统故障场景梳理方法: 场景梳理逻辑关系: 单点硬件故障→单点进程故障类型→集群影响→集群故障场景 第三方依赖故障→集群依赖关系→集群影响→集群故障场景 业务场景→集群负载/错误影响→集群故障场景 Kafka故障场景 Kafka故障的定义是什么? 故障场景 单点硬件故障→集群故障场景 第三方依赖故障→集群故障场景 业务场景→集群故障场景 Kafka压测 Kafka数据丢失: Kafka什么情况下一定会丢失数据? Kafka什么情况的一定不会丢失数据? Kafka数据写入降低百毫秒级? Ka

原文并未提及kafka的版本 并且测试的消息大小都偏小  测试数据供参考 原文还测试了broker等    原文请移步文章末尾 4.1 producer测试 4.1.1 batch-size 测试结果 测试结论 测试中通过我们增加batch-size的大小,我们可以发现在消息未压缩的前提下,20000条一批次之后吞吐稳定在19.65M/s. 4.1.2 ack 测试结果 测试结论 4.1.3 message-size 测试结论 测试中通过我们使用两种不同的消息大小,发现在消息未压缩的前提下且其他

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

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

都说hello world 很简单,应该能承受很大的请求压力,那么到底有多大?你知道吗?如果知道,那咱们就不继续了.如果不知道,我们来看一下! 1. 准备工作,快速建立一个基于springmvc的helloworld 1.1. 在pom.xml引入spring必须的包级日志组件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/PO

1.先用Spring Boot 搭建 web 服务,构建api 服务 @RequestMapping("/index") @ResponseBody public String index() { logger.info("这是info日志..."); return "test"; } 2.压测工具 http://coolaf.com/doc/index 下载地址: https://pan.baidu.com/s/1SmsCQ4Mrrn37CnD

介绍分为四部分 1.wrk简述 2.wrk安装 3.wrk运行参数 4.wrk高级用法 1.wrk简述 当使用ab做压测的时候发现,ab的客户端消耗很大,而且测试时性能较差,测试redis,spring boot时性能都与官方介绍相差太多,由此引入wrk. wrk是一款简单的HTTP压测工具,托管在Github上, https://github.com/wg/wrk. wrk 的一个很好的特性就是能用很少的线程压出很大的并发量. 原因是它使用了一些操作系统特定的高性能 io 机制, 比如 sel

目的:测试Haproxy压测情况 环境: Ha服务器:8核16G虚机,后端6个2核4G,压测客户端3个2核4G 安装和优化: 一.Haproxy #cd /opt/soft #wget http://www.haproxy.org/download/1.8/src/haproxy-1.8.14.tar.gz #tar zxvf haproxy-1.8.14.tar.gz #cd haproxy-1.8.14 安装: #make TARGET=linux2628 ARCH=X86_64 PREFI

转自:https://blog.csdn.net/qq_41305266/article/details/81071278. 一.JMeter入门 下载链接 http://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi 添加线程组 设置http请求默认值 添加待压测的http请求 添加聚合报告监听器 启动测试 1000个线程,循环10次,即10000个请求 二.redis 压测 1. redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6379  -c 1

一.JMeter入门压测 1.打开JMeter工具,选中测试计划->右键添加->线程(用户)->线程组,页面中的线程数就是并发数,页面中的Ramp-Up时间(秒)表示通过多长时间启动起来这些线程,如果值为0,表示这些线程一起启动起来. 2.选中线程组->右键添加->配置元件->HTTP请求默认值,来配置一个默认请求.页面中的协议填http,服务器名称或IP填localhost,端口号填8080. 3.选中线程组->右键添加->Sampler(取样器)->

之前写过一篇JMeter使用教程,只是介绍了http请求的压力测试,想到MySQL的测试也挺必要的,于是写下这篇记录一下.如果不知道怎么下载和安装,可以看一下上一篇关于JMeter的文章,地址是:https://www.cnblogs.com/spareyaya/p/12807638.html. 先说一个小问题,因为JMeter每次打开的时候都会把语言重置为英语,这里可以通过修改bin/jmeter.properties配置文件设置为中文,找到其中的 #language=en 改为 langua

概述 Thrift是一个可互操作和可伸缩服务的框架,用来进行可扩展且跨语言的服务的开发.它结合了功能强大的软件堆栈和代码生成引擎,以构建在 C++, Java, Python, PHP, Ruby, Erlang, Perl, Haskell, C#, Cocoa, JavaScript, Node.js, Smalltalk, and OCaml 等等编程语言间无缝结合的.高效的服务. Thrift最初由facebook开发,07年四月开放源码,08年5月进入apache孵化器.thrift允

前段时间搞优化,最后瓶颈发现都在数据库单点上. 问DBA,给我的写入答案是在1W(机械硬盘)左右. 联想起前几天infoQ上一篇文章说他们最好的硬件写入速度在2W后也无法提高(SSD硬盘) 但这东西感觉从来没证实过,故一时兴起,弄台虚拟机压测起来.   想搞清下面的问题:   1,mysql支撑多少连接数? 2,写入瓶颈到底是多少? 3,求QPS   畅想:  足够的CPU, load>远小于核数*2 足够的内存, 基本只用到物理内存 瓶颈在硬盘,写入速度应该能到90-100M/S(机械硬盘,7

用过了很多压测工具,却一直没找到中意的那款.最近试了wrk感觉不错,写下这份使用指南给自己备忘用,如果能帮到你,那也很好. 安装 wrk支持大多数类UNIX系统,不支持windows.需要操作系统支持LuaJIT和OpenSSL,不过不用担心,大多数类Unix系统都支持.安装wrk非常简单,只要从github上下载wrk源码,在项目路径下执行make命令即可. git clone https://github.com/wg/wrk make make之后,会在项目路径下生成可执行文件wrk,随后

一直想做这个测试,原因很简单,很多人一直比较怀疑Azure的虚拟机性能,说相同的配置凭啥比阿里的虚拟机贵那么多,其实,我自己以前也怀疑过,但是接触Azure的几个月,确实发现Azure的虚拟机性能真的很强悍,在这里笔者举个例子说明,有个客户(这里就不透露名字了)在本地数据中心cpu使用率一直在60%以上,因为我们上云都是先平移,如果不够用我们再auto sacle,但是客户却很不放心,非要高配的机器,在我们的百般劝说之下好不容易才答应先平移(客户表示很委屈,为什么我要高配的机器你不给,哈哈,开个

200 ? "200px" : this.width)!important;} --> 介绍 mysqlslap是mysql自带的一个性能压测工具:mysqlslap用于和其它的一些性能压测工具一样可以自己造数据进行压测.mysqlslap的报告比较简单主要体现在执行的时间方面,没有sysbench那样的tps.qps等更详细的包括. 参数 --auto-generate-sql -a 自动生成MySQL测试语句 --auto-generate-sql-add-autoincre

郑昀 基于刘勤红和石雍志的实践报告 创建于2015/8/13 最后更新于2015/8/19 关键词:压测.TCPCopy.仿真测试.实时拷贝流量 本文档适用人员:技术人员 提纲: 为什么要做仿真测试 TCPCopy是如何工作的 实作:仿真测试的拓扑 实作:操作步骤 可能会遇到的问题 ip_conntrack 少量丢包 离线重放 不提取7层信息 观测的性能指标 0x00,为什么要做仿真测试 线下的传统压力测试,难以模拟真实流量,尤其难以模拟正常流量混杂着各色异常流量.所以,线下压得好好的系统,上线

压测方案 准备多个文件大小分别为 1k 10k 100k 300k 使用ab分别按 [50,2000](按50逐渐叠加)压测服务,每次请求10W次 硬件信息:CPU:Intel(R) Xeon(R) CPU 1.86GHz ×4 4G 统计脚本:grep "Requests per second:" 300k_* | awk -F':' '{print substr($1,6),$3}'|sort -n 1k 10k 压测的时候load维持在3左右,100k 300k的load飙升到5

此次压力测试是以一个http json的后台接口为例. 1. 创建相应的部件 2. 设置相应的参数 线程组主要用于设置一共要测试的线程数量(上图1000),每秒起的线程数(上图10),几秒内启动完单循环内要跑的线程(上例子中为10秒内启动1000个线程,即通常所说的100并发),一共测试多少个循环(上图永远). http请求主要用于设置 被测试服务器的 ip地址 端口 服务地址 请求体数据. http信息头管理器,主要用于设置http头字段信息,比如Content-Type. 聚合报告 主要用于

[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,“