Thrift vs  Grpc内容如下链接 http://blog.csdn.net/dazheng/article/details/48830511 背景:Facebook 开发的远程服务调用框架 Apache Thrift,它采用接口描述语言定义并创建服务,支持可扩展的跨语言服务开发,所包含的代码生成引擎可以在多种语言中创建高效的.无缝的服务,其传输数据采用二进制格式,相对 XML 和 JSON 体积更小,对于高并发.大数据量和多语言的环境更有优势. 负责的搜索服务使用thrift,之前是对

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

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

​    ​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

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

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

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

性能测试PTS(Performance Testing Service)是面向所有技术相关背景人员的云化性能测试工具,孵化自阿里内部平台.有别于传统工具的繁复,PTS以互联网化的交互,面向分布式和云化的设计,更适合当前的主流技术架构.无论是自研还是适配开源的功能,PTS都可以轻松模拟大量用户访问业务的场景,任务随时发起,免去搭建和维护成本.更是紧密结合监控类产品提供一站式监控.定位等附加价值,高效检验和管理业务性能. 脚本工具:Apache JMeter 压测平台: PTS 测试目的 供应链客户

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

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

之前一直没有接触过websocket协议,所以一直对websocket的压测存在疑惑,在网上参考文章并不断尝试之后,终于有所得:第一次用jmeter的websoket插件,用的ws非加密协议,请求都能得到正常响应,但由于公司系统升级使用了wss加密协议,再次用该插件后发现报如下错误: - Opening new connection - Using response message pattern "" - Using disconnect pattern "" -

#!/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':

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.

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

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):

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

为什么要压测 这个问题问的其实挺没有必要的,做开发的同学应该都很清楚,压测的必要性,压力测试主要目的就是让我们在上线前能够了解到我们系统的承载能力,和当前.未来系统压力的提升情况,能够评估出当前系统的承载情况能不能满足当前和未来一段时间的正常运行.压力测试也让架构师和开发人员能够对自己负责的系统做到心中有数,当有大并发需求的活动或者其他突发事件导致的访问暴增,能够提前做好预估和准备应急预案. 压测难点 说了那么多,都是压测的必要性,那么既然要测那么重要,我们每次发版本都做一下压测不就好了,这么说

一.JMeter 如何通过自定义Sample来压测RPC服务 RPC(Remote Procedure Call)俗称远程过程调用,是常用的一种高效的服务调用方式,也是性能压测时经常遇到的一种服务调用形式.常见的RPC有GRPC.Thrift.Dubbo等.这里以GRPC为例介绍在JMeter中如何添加自定义的Sample来压测GRPC服务,JMeter中提供的Sample如下图所示,从中可以看到并没有我们需要压测GRPC的Sampler. 本文作者:张永清, 转载请注明: https://ww

[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,“