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

性能测试计划 性能测试用例 录制脚本 性能测试结果 性能测试报告 性能测试监控报告 准备工作 从脚本已录制成功之后开始进行压测 安装Jmeter拓展插件 查看 Transactions per Second https://jmeter-plugins.org/wiki/TransactionsPerSecond/       ←插件地址 在压测前先安装 Nmon监控工具在服务器linux性能监控分析及通过nmon_analyse生成分析报表   PS :安装 TPS教程 解压安装 将 jpgc

NewLife.Net压力测试,峰值4.2Gbps,50万pps,消息大小24字节,消息处理速度1.88亿tps! 共集合20台高配ECS参与测试,主服务器带宽6Gbps.100万pps,16核心64G内存.另外19台共模拟400个用户连接,13*16+6*32=400,每用户发送2000万个消息,服务端收到后原样返回. 有些同学比较着急,觉得前面两篇有点小儿科,群友就说,上数字吧! 我们在2017.4.1做了一个极限并发测试,奔着单机100万并发,实际上只得到了84.5万,这次补一个吞吐量的压

转https://www.cnblogs.com/imyalost/p/8309468.html 先来解释下什么叫TPS: TPS(Transaction Per Second):每秒事务数,指服务器在单位时间内(秒)可以处理的事务数量,一般以request/second为单位. 关于性能测试的其他一些常见术语,可参考之前的博客:性能测试:常见术语浅析 下面就说说压测中为什么TPS上不去的原因: 1.网络带宽 在压力测试中,有时候要模拟大量的用户请求,如果单位时间内传递的数据包过大,超过了带宽的

非GUI模式压测(NON-GUI模式)结果解析TPS 准备工作 从脚本已录制成功之后开始进行压测 安装Jmeter拓展插件 查看 Transactions per Second https://jmeter-plugins.org/wiki/TransactionsPerSecond/       ←插件地址 在压测前先安装 Nmon监控工具在服务器linux性能监控分析及通过nmon_analyse生成分析报表 安装 TPS教程 解压安装 将 jpgc-graphs-basic-2.0.zip

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

原文来自:https://www.cnblogs.com/fkkk/p/11957566.html QPS(每秒查询率)=并发数/平均响应时间 TPS(每秒处理事务数)=请求数/时间(秒) TPS的过程包括:客户端请求服务端.服务端内部处理.服务端返回客户端.也就是说一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出回应的过程. QPS与TPS不同之处: 1)对于一个页面的一次访问,会形成一个TPS:但一次页面请求,可能产生多次对服务器的请求,服务器对这些请求,就会计入QPS中. 2)如果是对

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

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

下载及安装 官网下载JMeter3.0: 找到bin目录下的jmeter.bat启动: 压测Rest请求 1.添加线程组 路径:右键“测试计划”->添加“Threads(Users)”->线程组 说明: 每一个JMeter线程都会完整地执行测试计划,而且它们之间是完全独立运行的.这种多线程机制被用来模拟服务器应用的并发连接.参数Ramp-Up Period告诉JMeter达到最大线程数需要多长时间. 假设共有10个线程,Ramp-Up Period 为100秒, 那么JMeter 就会在100

支付宝压力测试报告 时间:2016-03-23                                             测试人员:XXX 目录 支付宝压力测试报告 1 目录 1 一  测试内容 2 二  测试方法 2 三  测试目标 2 四  测试环境 2 五  系统部署 3 5.1 网络访问 3 六  性能测试结果与分析 3 6.1 LR集群压测(1) 3 6.2 LR集群压测(10) 6 6.3 LR集群压测(20) 9 6.4 LR集群压测(30) 12 6.5 LR集群压

不久前参与开发了一个基于dubbo分布式框架的底层账单系统,并实现了其中的一部分业务接口,目前需对这些接口进行压测,以评估生产环境所能承受的最大吞吐量.笔者以其中一个查询接口为例来回顾此次压测的整体流程. 压测准备: 1.调用查询接口的测试jar包,作为dubbo-consumer,依赖了查询服务的api,测试module基于maven开发,执行maven clean package即可通过编译得到jar包 2.JMeter:Apache组织开发的基于Java的压力测试工具 方案: 无限次请求查

北京时间9月13日凌晨1点,iPhone 10周年,在Apple Park乔布斯剧院,苹果发布了三款新iPhone.全面屏iPhone X来袭,这款被定义为未来的智能手机黑科技满满:全面屏,无线充电.面部识别"Face ID"以及跟踪你脸部动作的Animoji.和往年的苹果秋季发布会一样,发布会在开始之前就获得了极高的关注,苹果官网也会承受极大的并发压力,看看往年的情况: 2014年的iPhone 6预购的情况:  2014年9月12日下午三点,香港各个公司的办公平台都在不断的刷新苹果

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

前段时间有描述过性能的测试类型 配置负载 Big Bang: 负载同时产生 Ramp up: 开始时候产生一定负载,然后每隔一段时间增加一些负载直到达到目标负载,这是典型模式 Ramp-up (with step): 分段产生负载.比如总共需要1000用户的负载,但是我们需要观察系统在250, 500, 700负载下的表现,到达这些负载后需要跑一段时间再增加新负载 Ramp up (with step), ramp down (with step): 跟上面类似,只是最后负载回归到0 Delay

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.压测 压测衡量一个系统的好坏:1.tps每秒钟处理的事物数,2.qps响应时间 添加聚合报告,更改线程组,运行接口请求 **添加压力机 1.首先确保都在同一网段 2.其他电脑要先启动jmeter-sever 3.修改你的jmeter配置文件,在remote_hosts里面加上压力机的ip和端口号即可(添加完要重启jmeter)        remote_hosts=localhost:1099,192.168.3.218:10994.启动的时候要用远程全部启动        ps:如果脚本

ServerAgent作为一个服务端性能监控插件,结合JMeter自身插件PerfMon可以实现JMeter压测的图形化实时监控,具有良好的实用性.下面讲解一个应用实例 思路: 1. 插件准备 2.打开代理 3.编写脚本 4.观察监控指标 一.插件准备 下载JMeter Plugins Manager.jar包,扔到/lib/ext 启动JMeter,选项>Plugins Manager 下载PerfMon  > apply 二.打开代理 下载ServerAgent-2.2.3.zip 解压到

一般压测时间:10-15分钟   这些并发用户一直在请求. 稳定性测试:一周  2天 衡量性能好坏的指标: tps 服务端每秒钟能处理的请求数 rt响应时间 就是你从发出请求到服务器端返回所需的时间. 查看结果

概述 本文我们将介绍如何使用JMeter+InfluxDB+Grafana打造压测可视化实时监控. 引言 我们很多时候在使用JMeter做性能测试,我们很难及时察看压测过程中应用的性能状况,总是需要等到测试完成后去看Report,如果是长时间压测,比如压测1~2天,那就更烦人了. 压测的时候,我们实时通过监听器 GenerateSummaryResults汇总输出,可以看到如下内容 GenerateSummaryResults汇总展示了压测中需要关注的大量信息,其中包括:Avg (Average