客户在做CVM的基准线的性能压测，当前反馈AMD机型（腾讯云SA系列）在做内存基准线压测时，内存多核混合赋值带宽达不到预期增长的效果。...实际上是基于CPU逻辑下，压测方式无法兼顾到的场景导致的数据差异性。...二、知识普及 【压测工具】： Stream测试是内存测试中业界公认的内存带宽性能测试基准工具； 【操作说明】： Stream官网下载压测源文件：http://www.cs.virginia.edu.../stream 数据解读：一般参考TRIAD系列值 三、问题描述 客户在做基准线的性能压测，当前反馈SA3机型2C4G 内存基准和配置8C16G持平。...客户同一时间压测的S6机型，这两个配置数据相差能到一倍以上，具体数据展示如下： 机器配置 压测指标 标准SA3机型 标准S6机型 2C4G MEM 30490 19424 4C8G MEM 36679
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。...提交横向压测前我们需要自己先过一遍，这样才能加快压测的效率，由于时间比较紧再加上客观的环境问题，我将服务中几个没有压测环境的依赖去掉。（有关压测的一些实践我将在下篇文章好好总结下，这里就不展开了。）...压测了几轮（时间差不多30分钟左右。），消除了一些环境、代码、依赖的障碍，提交横向走压测流程，接着就去忙其他的事情了。...并发用户数没变化，平均响应时间没变化，但是request/second奇怪了。我相信大多数开发的直觉就是fullgc了，我也一样。 立马去看下服务器的GC监控，同时看下程序的GCer配置是CMS。...内存咋一看好像有点问题，但是了解linux 内存计算方式和使用原理都知道这其实问题不大。(下篇文章中会具体讲解关于压测的时候各个指标如何查看和计算，在压测时候重点关注top中的swap区。)
在小编所经历的两个项目中压测关注的重要指标是平均响应时间和TPS，lr这个软件分析结果给指标有很多，但是检验一个软件运行的速度和负载能力，平均响应时间和TPS是大多数验收人员最为关注的。...平均响应时间：就是处理一个事务所需要的时间。平均响应时间越小，说明处理速度越快，软件的效率就越好。...（2）压测时的一个重要参数是并发量，并发量是1，那平均响应时间就是这个事务的平均响应时间，这没啥好解释的。...第二十辆就需要20s,那么平均响应时间就是这20辆汽车全部进入隧道需要的平均时间，大概就是10s的样子。这样就会是并发量越大，平均响应时间就越大，当然这不是我们所想要的，我们需要的是“快”。...loadrunner中如何查看TPS呢： 压测结果分析，如上图所示，直接ctrl+a 或 右键空白处–》添加新项–》添加新图–》 选择每秒事务总数就可以了。
JMeter 可对服务器、网络或对象模拟巨大的负载，在不同压力类别下测试它们的强度和分析整体性能。...「注意：我们需要在windows上使用jmeter 界面来调试及生成测试(.jmx)文件，然后再以命令行模式进行 jmeter 命令进行压测」 ❝为什么要用命令行运行Jmeter？...1、NON GUI模式能大大缩减所需要的系统资源；GUI模式，会会消耗大量的内存资源，容易使压力机本身达到瓶颈，从而影响测试结果。...可以配置每个请求的日志输出路径，以什么格式的文件输出： 参数意义： ❝ Connect Time ： jmeter 和 被测系统 建立 TCP 连接的时间，包括3次握手时间，如果连接复用， 值为0 lantency...： 从发出请求前 到 接收完第一个响应的时间 loadtime（以前叫Elapsed time）： 从发出请求前 到 接收完所有响应的时间 如果是长消息， 往往时长 >= lantency，因为有多个响应
AB 压测工具基础入门AB 压测工具是由 Apache 提供的一个非常方便的命令行程序，用于测试任意 HTTP 服务的性能。安装 Apache 服务器通常会附带安装 AB 工具。...在我们的例子中，为 11.20。这个值越高，表示服务器的处理能力越强。Time per request (mean): 表示处理一个并发所需要的时间，单位为毫秒。...Time per request (mean, across all concurrent requests): 这是平均每个请求的响应时间，考虑到所有的并发请求，单位同样是毫秒。...这个数据提供了另一个角度来看服务器响应的速度，每个请求实际上只需要大约 89 毫秒的处理时间。如何使用这些信息通过以上指标，我们可以得知，在模拟的测试环境中，我们的应用性能还算不错，但是有改进的空间。...希望这篇文章能够帮助你掌握 AB 压测工具的基本用法，并有效地用它来改进你的应用性能。
在一些物理内存为8g的服务器上，主要运行一个Java服务，系统内存分配如下：Java服务的JVM堆大小设置为6g，一个监控进程占用大约 600m，Linux自身使用大约800m。...接下来主要就Linux与JVM之间的内存关系进行一些分析。...一、Linux与进程内存模型 ---- JVM以一个进程（Process）的身份运行在Linux系统上，了解Linux与进程的内存关系，是理解JVM与Linux内存的关系的基础。...事实上，这是由于SWAP和GC同时进行造成的，从下图可以看到，SWAP的使用和长时间的GC在同一时刻发生。 SWAP和GC同时发生会导致GC时间很长，JVM严重卡顿，极端的情况下会导致服务崩溃。...四、总结 ---- 本文详细分析了Linux与JVM的内存关系，比较了一般进程与JVM进程使用内存的异同点，理解这些特性将对Linux系统内存分配、JVM调优、Java程序优化有帮助。
引言 在一些物理内存为8g的服务器上，主要运行一个Java服务，系统内存分配如下：Java服务的JVM堆大小设置为6g，一个监控进程占用大约600m，Linux自身使用大约800m。...接下来主要就Linux与JVM之间的内存关系进行一些分析。...一、Linux与进程内存模型 JVM以一个进程（Process）的身份运行在Linux系统上，了解Linux与进程的内存关系，是理解JVM与Linux内存的关系的基础。...将数据在内核内存和用户内存之间拷贝是比较消耗资源和时间的事情，而从上图我们可以看到，通过NIO的方式减少了2次内核内存和用户内存之间的数据拷贝。...四、总结 本文详细分析了Linux与JVM的内存关系，比较了一般进程与JVM进程使用内存的异同点，理解这些特性将对Linux系统内存分配、JVM调优、Java程序优化有帮助。
在一些物理内存为8g的服务器上，主要运行一个Java服务，系统内存分配如下：Java服务的JVM堆大小设置为6g，一个监控进程占用大约 600m，Linux自身使用大约800m。...接下来主要就Linux与JVM之间的内存关系进行一些分析。...一、Linux与进程内存模型 JVM以一个进程（Process）的身份运行在Linux系统上，了解Linux与进程的内存关系，是理解JVM与Linux内存的关系的基础。...事实上，这是由于SWAP和GC同时进行造成的，从下图可以看到，SWAP的使用和长时间的GC在同一时刻发生。 SWAP和GC同时发生会导致GC时间很长，JVM严重卡顿，极端的情况下会导致服务崩溃。...四、总结 本文详细分析了Linux与JVM的内存关系，比较了一般进程与JVM进程使用内存的异同点，理解这些特性将对Linux系统内存分配、JVM调优、Java程序优化有帮助。
第二阶段，以项目需求驱动为主，测试团队被动领活干，测试团队基于项目需求设计测试场景对被测系统进行相应评测，测试需求与测试目标大多依赖人工评审。...引流压测阶段 随着业务量的不断增长，考虑到线下测试结果的准确性，开始尝试生产压测，这种压测手段，我们称之为引流压测。...第一层是用户体验监测，在云压测平台中可以看到用户的感受，比如响应时间是否随着压力的加大而变长。...在合作后，一方面依托平台化能力，另一方面优化组织协同模式、规范化、体系化，在为期不到半年时间组织能效提升4-6倍，同时一定程度上提升了压测环境资源的利用率，降低资源投入成本。 ?...在一次压测过程中，我们发现一个服务节点上的某个CPU消耗100%，我们利用平台的深度热点方法分析能力，发现CPU利用率排在第一的方法是通讯框架Netty的内存清理逻辑。
前言| Elasticsearch 作为现今非常流行的存储搜索分析平台从而被各大公司所应用。那么企业在部署ES应用的时候怎么知道公司集群的性能如何呢？...Elastic官方推荐了一款工具，Esrally--- ES的性能测试工具,更多详细的关于它的介绍，我就不赘述啦，网上一大把....，从而导致整个压测无法进行。...3，另外由于数据量过大，压测的时间一般会很久，可能在1个小时左右。...二、总结 本节主要介绍了一下ES 压测工具的实际安装与简单测试，下一节，我们就拿真实的ES集群数据来进行压力测试。
提供知识服务的罗辑思维主张“省时间的获取知识”，那么其技术团队在技术实践方面是如何践行省时间的理念的呢？本文将还原罗辑思维技术团队在全链路压测上的构建过程，为您一探究竟。...但是往往可能日常的峰值没有那么高，但是要应对的一个活动却有很大的流量，有个方法是可以基于业务峰值的一个时间段内统计各接口的峰值，最后拼装成压测的流量模型。 B....然后由于是互联网性质的业务，所以响应时间也是将1秒作为上限，同时压测的时候也会进行同步的手工体感的实际测试检查体验。（详细的指标的解读和阈值可以点击阅读原文） J....省时间的技术理念 目前，全链路压测已成为罗辑思维的核心技术设施之一，大幅提升了业务的稳定性。...我们非常关注技术团队的效率和专注度，不仅是全链路压测体系的构建，还包括其他很多业务层面的系统建设，我们都借助了合作伙伴的技术力量，在可控时间内支撑起业务的快速发展。
用微软的ctsTraffic压测云服务器内网带宽，算速率时，注意有个*8/1024/1024/1000的算法（我自己多次试验，发现并非*8/1024/1024/1024，而是*8/1024/1024/1000...，比如我自己就喜欢加时间参数 -TimeLimit:30000（单位是毫秒）图片微软文档里最后一步算传输速率，单位换算乘以8再连续/1024/1024/1024没问题，但那个除以秒的，我认为不精确图片上面是微软的办法算速率...，下面说说我怎么看速率我一般是服务端、客户端命令运行前就打开了任务管理器性能页签来看网卡传输速率了图片图片刚起步的时候可能高一点，后来稳住后基本就是12.3Gbps左右上面2张图中的Gbps，我推算应该是...1000Mbps=1Gbps换算的，实际的应该是12.7*1000/1024 、12.4*1000/1024，稳住后是12.3*1000/1024≈12Gbps图片如果不看任务管理器性能页签，怎么确认速率呢...，把客户端数据掐头去尾算均值图片图片如上图，掐头去尾均值*8/1024/1024/1000图片我测试的机型内网带宽上限是12Gbps，基本符合预期如果算峰值的话，上图中的1657680691就是峰值，1657680691
一、前期调研 1.1 技术选型的核心考量 由于时间或成本关系，我们打算基于开源软件做二次开发，而以下就是我们技术选型时的核心考量： 将请求编排成业务场景 以用户下单这个场景为例，用户完成一笔订单，可能需要打开商品主页...由于时间或人力关系，我们也需要考虑二次开发成本 1.2 4个主流开源性能测试框架对比 我们调研了以下 4 个主流开源性能测试框架： ?...ApacheBench Apache 服务器自带，简单易用，但不支持场景编排、不支持分布式，二次开发难度较大 JMeter JMeter 支持上述很多特性，如分布式、良好的压测报告等，但其基于 GUI...Maxim 中并发用户数、RPS、持续时间等都可以通过 GUI 动态注入压测脚本 支持压力注入器系统状态监控 实时监控压力注入器的 CPU、内存、I/O 等指标 自动生成压测报告，保留历史压测报告 采集多个压力注入器的压测日志...Gatling 六、Maxim 的未来展望 Maxim 目前还是个单打独斗的产品，未来我们希望与大数据平台、运维平台等系统打通，让 Maxim 逐渐进化为一个一站式的压测平台，并引入更多新特性，如压测过程和压测报告的实时计算和展示等等
：表示赛道，定义性能压测的规则、策略。...ESrally的压测机制对远端或者本机的集群进行压力测试。...geonames、geopoint：都是和地理位置相关的，如果需要测试ES在地理位置处理的性能可以选用 http_logs：是http_server的，如果要测服务器日志、redis日志、apache...缺点是：慢 2，离线测试：就是先把数据下载下来，选择esrally官方提供的数据进行实际的压测，数据和压测策略都来自esrally官方。可以针对本机的es集群或者远端的机器进行测试。...就是一句话：将esrally压测比作一场比赛，看那辆车在哪个跑道需要花费多少时间或者能否完成任务进行的评估测试。并出报告。
1、90%响应时间 是指所有用户的响应时间由小到大进行排序，第90%的响应时间，是用来评估系统容量的重要指标之一。 2、TPS性能，关注服务器的服务能力 每秒系统处理事务（通过、失败以及停止）的数量。...4、服务器自身压测过程总CPU、内存等的变化情况 CPU利用率是指：CPU执行非系统空闲进程的时间/CPU总的执行时间；内存占用率指的是此进程所开销的内存。...2） 用户登录后的访问路径之间的上下文关系 3） 访问路径之间的参数传递关系 2、 测试人员编写测试用例 编写测试用例就是将上述模拟场景具体化的过程，包括确认压测的人数，人数递增逻辑，具体需要压的接口...一般来说，在机器人增加的过程中，CPU的突然跑满以及响应时间瞬间变长，都可能是服务器产生了瓶颈。因此压测人员需要实时监控压测上升过程中的服务器情况变化，从而定位问题所在。...4) 详细的测试数据统计 压测大师会记录测试过程中的多项数据，包括在线人数变化、TPS变化、响应时间、收发包流量、服务器CPU内存状态、压力机硬件负载、测试结果统计等，可以快速定位服务器的容量以及瓶颈
1、90%响应时间 是指所有用户的响应时间由小到大进行排序，第90%的响应时间，是用来评估系统容量的重要指标之一。 2、TPS性能，关注服务器的服务能力 每秒系统处理事务（通过、失败以及停止）的数量。...4、服务器自身压测过程总CPU、内存等的变化情况 CPU利用率是指：CPU执行非系统空闲进程的时间/CPU总的执行时间；内存占用率指的是此进程所开销的内存。...2） 用户登录后的访问路径之间的上下文关系 3） 访问路径之间的参数传递关系 2、 测试人员编写测试用例 编写测试用例就是将上述模拟场景具体化的过程，包括确认压测的人数，人数递增逻辑，具体需要压的接口...一般来说，在机器人增加的过程中，CPU的突然跑满以及响应时间瞬间变长，都可能是服务器产生了瓶颈。因此压测人员需要实时监控压测上升过程中的服务器情况变化，从而定位问题所在。...4) 详细的测试数据统计 压测大师会记录测试过程中的多项数据，包括在线人数变化、TPS变化、响应时间、收发包流量、服务器CPU内存状态、压力机硬件负载、测试结果统计等，可以快速定位服务器的容量以及瓶颈。
三.进程与JVM内存空间 JVM本质就是一个进程，因此其内存空间（也称之为运行时数据区，注意与JMM的区别）也有进程的一般特点。深入浅出 Java 中 JVM 内存管理，这篇参考下。...JVM进程与普通进程内存模型比较如下图: 需要说明的是，这个模型的并不是JVM内存使用的精确模型，更侧重于从操作系统的角度而省略了一些JVM的内部细节（尽管也很重要）。...细心的人会发现，引言中给出两个服务器，一个SWAP最多占用了2.16g，另外一个SWAP最多占用了871m；但是，似乎我们的内存缺口没有那么大。...事实上，这是由于SWAP和GC同时进行造成的，从下图可以看到，SWAP的使用和长时间的GC在同一时刻发生。 SWAP和GC同时发生会导致GC时间很长，JVM严重卡顿，极端的情况下会导致服务崩溃。...内存泄漏问题 另一个案例是，8g内存的服务器，Linux使用800m，监控进程使用600m，堆大小设置4g；系统可用内存有2.5g左右，但是也发生了大量的SWAP占用。
1、90%响应时间 是指所有用户的响应时间由小到大进行排序，第90%的响应时间，是用来评估系统容量的重要指标之一。 2、TPS性能，关注服务器的服务能力。...4、服务器自身压测过程总CPU、内存等的变化情况。 CPU利用率是指：CPU执行非系统空闲进程的时间/CPU总的执行时间；内存占用率指的是此进程所开销的内存。...一般来说，在机器人增加的过程中，CPU的突然跑满以及响应时间瞬间变长，都可能是服务器产生了瓶颈。因此压测人员需要实时监控压测上升过程中的服务器情况变化，从而定位问题所在。...4) 详细的测试数据统计 压测大师会记录测试过程中的多项数据，包括在线人数变化、TPS变化、响应时间、收发包流量、服务器CPU内存状态、压力机硬件负载、测试结果统计等，可以快速定位服务器的容量以及瓶颈...“压测大师”URL测试中的“上下文设置” 经过几天紧张的测试，NOW直播活动的各个场景数据都得到了大大的提升，其中“用户进入房间”场景的响应时间减少了近一半；“用户发送消息”与“点赞”场景的TPS提升四倍
1、90%响应时间 是指所有用户的响应时间由小到大进行排序，第90%的响应时间，是用来评估系统容量的重要指标之一。 2、TPS性能，关注服务器的服务能力。...4、服务器自身压测过程总CPU、内存等的变化情况。 CPU利用率是指：CPU执行非系统空闲进程的时间/CPU总的执行时间；内存占用率指的是此进程所开销的内存。...一般来说，在机器人增加的过程中，CPU的突然跑满以及响应时间瞬间变长，都可能是服务器产生了瓶颈。因此压测人员需要实时监控压测上升过程中的服务器情况变化，从而定位问题所在。...4) 详细的测试数据统计 压测大师会记录测试过程中的多项数据，包括在线人数变化、TPS变化、响应时间、收发包流量、服务器CPU内存状态、压力机硬件负载、测试结果统计等，可以快速定位服务器的容量以及瓶颈...”场景的响应时间减少了近一半；“用户发送消息”与“点赞”场景的TPS提升四倍，为活动的稳定开展提供了坚实的保障。
在考虑压力工具中的用户数（有些工具中称为线程数，本文后续都用“用户数”来说明）、响应时间、TPS三者之间的关系时，想到之前也有人问起过这样的问题，就是他们三者之间的共生的关系到底是什么样呢。...这种情况下怎么计算TPS呢： TPS = 2 + 4 + 6 + 4 + 1 = 17 显然响应时间也是变化较大的，可能每个用户的每个事务的响应时间都是不一样的。...响应时间随用户数上升而上升，TPS达到上限后变平； 这显然不是让人满意的曲线，因为我们希望的是响应时间不要增加那么快。 那这样的曲线呢？ ?...响应时间有增加，但是增加的趋势并不快，TPS也一直有增加的趋势，这就显然系统还有容量的空间，就看性能指标该如何确定了。 我们多么希望这三者的关系像这个图呀。 ?...在这个非常简单的场景下，我们也看到了响应时间无理的跳动。还好幅度并不大。所以才保证了TPS在每个不同的用户梯度下相对的稳定。但是显然后面TPS已经达到上限了，响应时间开始增加得非常快。
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