使用的tomcat版本为:apache-tomcat-7.0.53 使用测试工具Jmeter版本为:apache-jmeter-2.12 1.测试前tomat的"server.xml"配置文件(使用tomcat的默认配置,未做任何修改) <?xml version='1.0' encoding='utf-8'?> <!-- Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more contri

参考来源: https://github.com/digoal/blog/blob/master/201803/20180326_01.md#postgresql-一主多从多副本强同步简明手册---配置压测监控切换防脑裂修复0丢失---珍藏级 PostgreSQL 一主多从(多副本,强同步)简明手册 - 配置.压测.监控.切换.防脑裂.修复.0丢失 - 珍藏级 作者 digoal 日期 2018-03-25 标签 PostgreSQL , 多副本 , 一主多从 , 流复制 背景 PostgreS

很多性能大牛说一台机器的压测其实不准确,于是搜索网上的分布式压测练习了一番 目录 1.环境准备 2.控制机和压测机配置 3.执行分布式压测 1.环境准备 1.1准备一台windows作为控制机(master)(ip:XX.XX.XX.130),2台linux作为负载机(slave)(ip:XX.XX.XX.128)(ip:XX.XX.XX.129) 1.2三台机器都配置同样版本的java和jmeter linux环境变量添加: export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_161

https://blog.csdn.net/weixin_43757847/article/details/88188091 1 前情提要人脸识别项目中,云平台新增了人脸识别的校验接口.考虑到存在大量用户并发使用人脸识别功能登录的情况,需要对涉及到的接口进行压力测试(后续简称压测),来确保上线后的系统质量更稳定.2 压测环境配置压测发起设备:windows 10网络:局域网压测软件:Jmeter 5.0压测系统内存:Ubuntu 4核8GPHP 版本:php7.1.23Nginx 版本:ngin

王诚强,荔枝微课基础架构负责人.热衷于基础技术研发推广,致力于提供稳定高效的基础架构,推进了荔枝微课集群化从0到1的发展,云原生架构持续演进的实践者. 本文根据2021年4月10日深圳站举办的[腾讯云原生技术开发日] 线下活动中,[荔枝微课]基础架构负责人"王诚强"关于"基于kubernetes搭建分布式压测系统"的演讲整理而成. 关注[腾讯云原生]公众号后台回复[lzwk],可获得该演讲PPT. 大家好,今天想和大家分享的主题是基于kubernetes搭建分布式压

压测平台是什么? 压测,即压力测试,作用是对各种服务对象进行压力测试以获得该服务处于或超过预期负载时系统的运行情况,进而判断系统在峰值负载或超出最大负载情况下的处理能力. 压测工具,顾名思义,就是用来进行压力测试的工具,常用的有ab.jmeter.LoadRunner和wrk等等. 而由于在整个压测过程中存在以下问题: 时间成本:每次测试都需要重新搭建一套生产环境,成本太高,且几乎每个环节都需要人力支撑 数据成本:脚本.测试数据.压测机器.测试报告无法沉淀 风险成本:测试用例多,生产压测缺乏平台

原文地址:还在寻找.... 一个web系统,前端使用nginx做为反向代理,处理https,并将请求转发给后端的tomcat服务. 压力测试工具选择了jmeter. 首先简单介绍一下jmeter. 它是apache的一个开源项目,基于java swing开发的GUI界面. jmeter提供了许多高级的功能,但我们仅仅使用了jmeter最简单的功能.在简单的jmeter使用中,我们涉及到这么几个概念:测试计划,线程组,测试任务,和Listener.看下面的图: 在一个名为“测试”的测试计划下, 我

文章目录 前言 一:Tomcat安装部署 1.1:Tomcat简介 1.2:Tomcat核心组件 1.3:Tomcat处理请求的过程 1.3.1:请求过程基本解释 1.3.2:请求过程详细解释 1.4:Tomcat部署步骤 1.4.1:下载并安装jdk 1.4.2:安装并启动Tomcat 1.4.3:缩短Tomcat启动时间 1.4.4:Tomcat目录结构 二:虚拟主机配置 2.1:虚拟主机概述 2.2:举例:通过两个域名访问到不同的项目内容 2.2.1:步骤 2.2.2:创建erbao和sa

nginx调优方向: 1.所用事件处理模型 2.进程数 3.每个进程的连接数 4.压缩 5.缓存 tomcat调优方向: 1.内存 2.总内存 3.初始申请内存 4.线程内存 5.GC方面 tomcat和nginx往往不会是瓶颈的所在,瓶颈一般跟后端数据处理及代码逻辑方面有关系,并且在项目中如何利用好缓存是非常重要的. 压测一个网站的大概步骤: 1.如果是从互联网上压测过来的,出口带宽要提前跟IDC方沟通好暂时提升带宽 2.考虑1台nginx的配置是否能满足压测量,如内存/CPU能够满足则对ng

性能问题:老年代一直处于占满状态,为什么没有发生内存溢出 以HotSpot VM的分代式GC为例,普通对象分配都是在young gen进行的,具体是从在位于young gen中的eden space中分配的TLAB里分配的. 就算old gen已经接近占满其最大capacity,由于新对象的分配都在young gen而如果young GC总是能回收足够空间来避免进一步有对象需要晋升到old gen的话,那就可以一直运行下去而不OOME. 另外一种情况就是其实程序已经进入了不断full GC来试图

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

这几天在搭Cassandra集群以及对Cassandra的性能测试,步骤还挺多,记录一下. 关于Caaandra在服务器上配置多节点集群,可以参考一下文章: http://blog.csdn.net/cloud_xy/article/details/48091003 http://blog.csdn.net/cloud_xy/article/details/48107251 以及Cassandra官方文档:http://cassandra.apache.org/doc/latest/gettin

背景 在进行综合场景压测时,遇到了如何实现不同的请求所占比例不同的问题. 有人说将这些请求分别放到单独的线程组下,然后将线程组的线程数按照比例进行配置. 这种方法不是很好,因为服务器对不同的请求处理能力不同,有的处理快,有的处理慢.若采取上述方案的话,并不会按照我们预期的比例进行并发. 那么如何真实模拟按比例进行并发呢?此前使用LR进行过类似场景的测试时的思路如下: 每次向服务器发出请求时,先生成一个随机数,我们对随机数的取值划分若干个范围(对应若干个业务请求),然后对随机数进行判断,当随机数落

1.本次对比基础环境信息如下: springboot版本1.5.10 centos虚机4c6G,版本7.4 centos实机2u16c40G,版本7.4,虚机运行在实机上 ab版本2.3 jprofiler版本9.1.1 2.压测接口说明 天花板:指的是一个空接口,没有任何实现,直接返回,如 @RequestMapping(value = "/test", method = RequestMethod.GET) public void test() { } 服务接口:指的是具有一定业务

windows上面修改最大使用端口数和time_await等待时间 注册表需要添加两个配置,位置:HKEY_LOCAL_MACHINE \ SYSTEM \ CurrentControlSet \ Services \ Tcpip \ Parameters MaxUserPort :65534 TcpTimedWaitDelay:30 然而这么配置了之后,压测一段时间任然会有connect use错误提示出现,怀疑是jmeter没有重用keep alive,官方配置发现有三个配置参数比较可疑:

今天接到一个压测任务, 数据源需要自己从测试环境库中取, 并且使用jemeter 请求, 每个请求参数都不相同 这里使用jemeter的 CSV数据文件来配置: 这样配置好后, 开始发送请求: csv数据文件怎么配置: 线程组--> 右键-->添加-->配置元件--->CSV数据文件设置, 注意这个csv配置元件是线程组的, 而不是http请求右键-->添加-->配置文件-->csv数据文件设置 可以看到, 入参就是csv文件中的每一行数据, 一行数据就是一个入参

首先要了解jmeter分布式压测的基础概念:master为统计结果的服务器,slave为各台压力机,如下图所示 一.结论 针对master 1.修改jmeter.properties的client.rmi.localport=61099(值可以是自定义的,默认为0时会随机分配端口)2.防火墙打开端口61099-61101(范围也可以设大一点,目前源码我只发现了其使用了61010和61011,即配置的client.rmi.localport加1和加2)3.修改jmeter.properties的s

jmeter 压测 一般压测的时间是10-15分钟 TPS:服务端每秒钟处理的请求数  越大越好 响应时间 :越短越好 并发用户数  也就是多少并发 指标给你:tps要达到多少 响应时间要达到多少 并发数是多少 jmeter 添加压力机 1.先在其他的负载机(另外的电脑)上启动jmeter-server (jmeter-server.bat  windows) (jmeter-server.sh mac.linux) 主控机和负载机 2.修改主控机jmeter的配置文件jmeter.proper

[测试所用服务器8核,16G内存]压测接口:很简单,从一张表里根据主键随机查询出一条数据[数据库服务器和WEB服务器分开的].表数据量大概:910000+条. 这个测试结果很有趣:tp5.0和3.2性能没有体现出较大的区别,不知道是不是因为测试太片面.相比原始PHP,性能确实下降得厉害.JAVA的性能和原生PHP比,还差得不少.谁对JAVA很熟悉的能不能说说,是不是我的测试方法有什么没对,或者说太片面.swoole有点牛逼. 测试: ab -n -c http://127.0.0.1:xxxx/

前置条件 电脑A,电脑B,电脑C均安装相同版本的JMeter 和JDK.其中电脑A作为控制机,电脑B和电脑C作为施压机 电脑A IP:172.16.0.114 电脑B IP:172.16.0.115 电脑C IP:172.16.0.116 环境部署并使用 1.在控制机(电脑A)的 JMeter 的bin目录下,找到jmeter.properties文件,编辑该文件,将slave设备(电脑B.电脑C)的地址均写入该文件,如:修改:remote_hosts=172.16.0.115,172.16.0

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