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浅谈基于腾讯逻辑

背景: 在上环境进行的场景,主要有单链路和全链路。其中,单链路用于业务添加新的接入模块和单业务架构迁移后稳定性评估;全链路则更多是在割接上前演练,大促前容量评估等几个场景。...一、姿势普及 1)链路打标 对测流量打上特殊的标签,根据标签识别将数据写入到影子表,以至于不影响到线上流量数据。...通常采用到方法是添加测试标识,或者是指定测试账号来识别测流量,相比于传统构造请求数据的方式,目前大部分电商采用的是流量回放的方式,减少维护成本和增加压多样性。...,达到数据隔离,减少后数据回滚和保留数据分析。...50% = 50进程; [任务视图] 4、监控系统逻辑 数据来源:通过监控拉取数据存入到mysql; 数据展示:grafana直接拉取mysql的数据; 健康指标:通过指标进行阈值计算,阈值内则视为正常

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    腾讯】ISV交付checklist与能力成熟度评估

    我们团队经历了众多Ka项目的与后台可靠性的保障工作,梳理ISV交付checklist与能力成熟度评估项 【腾讯】ISV交付checklist与能力成熟度评估 2020-11 实施...版本信息 版本 日期 要点说明 起草人 审核人 执行人 V1.0 2020-11 新版本发布试行 1目的 规范腾讯...ISV产品交付的关键阶段及相关的后台接口性能质量要求,建立准入准出标准,以保障实现的产品满足合同约定接口性能质量要求,特定制本规范 2适用范围 腾讯智慧行业产品各部相关线下交付项目中涉及的 ISV 产品...文档验收 系统接口列表与接口参数表文档 文档验收 生产环境/准生产环境配置文档 目标环境公有组件配置...数据多样性 4.

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    腾讯支撑保障方案与ISV质量管理规范

    我们经历了众多项目的与后台可靠性的保障工作,梳理出支撑保障方案与 ISV 质量管理规范 【腾讯支撑保障方案与ISV质量管理规范 2020-11 实施 ————————————...版本信息 版本 日期 要点说明 起草人 审核人 执行人 V1.0 2020-11 新版本发布试行 1目的 规范腾讯...ISV产品交付的关键阶段及相关的后台接口性能质量要求,建立准入准出标准,以保障实现的产品满足合同约定接口性能质量要求,特定制本规范 2适用范围 腾讯智慧行业产品各部相关线下交付项目中涉及的 ISV 产品...ISV 标准宣讲 腾讯负责人 ISV负责人 1.项目标准宣讲 2.工具使用培训 ISV指定项目负责人 腾讯侧输出: 1.项目标准与容量要求...腾讯负责人 参与方案评审 ISV压力测试 ISV 腾讯负责人 ISV进行,并输出测报告 腾讯侧抽查接口 1.项目提供引擎与目标环境

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    使用体验

    本次演示一下,我之前一直以为这个产品没了,没想到还活着,所以我们跑跑看。...定时这次我们用定时任务来做。可以看到定时的菜单内容还是很丰富的哈。这里我们回到执行一次。附一下高级配置的说明:它还有一些条件约束和限制。...可以看见有一堆的报错看下具体的数据好像最终的效果也还可以啊核验资源包也扣掉了,打的差不多了。...我们去看下机器监控数据,看看为什么没报警从CPU和网络负载看是有在的内存最大利用率55多一点,因为是用的简单的首页,不涉及到复杂场景,所以仅作参考。不足之处很多,还请多多包涵。...JMeter个人觉得这个方式相对比较高级一点,然后我发现SLA允许达到阈值以后停止。在场景编排可以看到是需要自己写文件来编排的,适用于相对复杂的场景。

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    腾讯redis数据比不上友商?不!

    背景:客户在针对友商的产品进行基准线测试,本周反馈在redis性能测试上,腾讯的redis性能和其他厂商持平,但是远远达不到另一个友商的数据。本文建单分析排查过程。...方式: 通过一个客户端(主机)对redis进行,实例在同子网上。 结果: 数据对比,通过管道的数据仅仅多了0.5倍,与客户预期不同。...建议在测时使用多个进程多个client进行; 腾讯redis的架构中存在proxy,建议测时-P设置为1000左右即可; cl3ient测时建议调整为5-10进行测试; 【重新的结果】 管道下数据有比较大的差距...网络延迟: 友商的客户端-redis实例延迟,max为 0.5 - 0.6ms 腾讯侧的客户端-redis实例延迟,max为 0.3 - 0.4ms 网络数据,腾讯侧目前是占优的状态,观察客户的实例...针对cluster集群,友商的命令要求在测时加上-cluster参数。按指示再压测时,数据正常了,数据和其他几个厂商持平。 附录:腾讯redis性能介绍

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    手把手教你在腾讯上部署引擎

    前言 随着原生的推进,k8s和service mesh已然成为上的事实标准,我们的引擎也是基于这个理念演化而来。...依托于grafana优秀的时间选择体验,能很方便查看各次的详细数据,为节约了大量的时间 JMeter On K8s 的提供的Master / Slave 方式,让脚本实现过程中,对于一些资源数据...,框架承担了发送到各执行机的责任,简化了编码和操作流程 集群节点配置 子节点:多台普通节点,8核16G,带宽按量计费,外网带宽100Mbps,需要公网IP,系统盘: 50GB 高性能硬盘(作为实际施压的节点...) 子节点数量视要的QPS而定,一般1台可以支持2K的QPS 部署流程 我们的引擎是tke上一个服务,所以可以基于k8s进行一键部署。...登录上腾讯之后,进入到服务器界面,点击新建 选择合适的计费模式,地域 实例的话,选择8核16G,镜像选择默认就好,后面加到集群中会重装系统 勾选上“免费分配独立公网IP”,选择“按使用流量”,

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    腾讯开放“黑科技“,产品上线从此不再“压力山大

    二、腾讯开放服务,实现一分钟完成配置 在明确了目前市面上工具存在的问题之后,腾讯的合作伙伴WeTest开发了一种“机器人”,通过高还原真实玩家的用户行为,模拟高并发场景,从而得到类似很多人同时使用产品的测试效果...基于这个技术,腾讯WeTest开发了产品“大师”,对目前市场上部署成本高,压力上不去,使用门槛高等问题进行了针对性的优化。...[这里写图片描述] 压力环境快速配置 2、支持百万级压力,并发高 大师通过调用腾讯的云端服务器集群,实现百万级别的线上压力...互联网产品的承载能力关系着产品能否给到用户正常的体验,关系着产品的收益与存亡,此次腾讯开放大师服务,将为广大互联网产品服务器性能保驾护航。...目前大师正式对外开放,点击链接:http://wetest.qq.com/gaps/ 即可使用。 如果对使用当中有任何疑问,欢迎联系腾讯WeTest企业QQ:800024531

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    Elasticsearch之Esrally标准

    本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯 Elasticsearch Service(ES)。...工具部署:Elasticsearch工具esrally部署指南 - +社区 本文另有延伸:大数据生态关于压力测试的内容 - +社区 背景 在大数据时代的今天,业务量越来越大,每天动辄都会产生上百...track: 即赛道的意思,这里指压用到的样本数据和策略,使用 esrally list tracks 列出。...,则使用该模式; track-params:对默认的参数进行覆盖; user-tag:本次的 tag 标记; client-options:指定一些客户端连接选项,比如用户名和密码。...标准 在的过程中,需要了解到各个指标的含义。但是网络上没有完整的文档,所以这里做一个详细的总结。

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    场景设计和方案制定

    本章内容根据《分布式服务架构》整理 1.业务模型分析 2.执行 3.工具 4.小结 业务模型分析 对业务模型进行分析,选择日常请求量大且路径覆盖范围广的典型交易,建立测试业务模型,确定各接口请求量的对比...加压方式 1.瞬间加压:通过测试工具模拟大量并发请求 2.逐渐加压:一定周期内为抛物线的趋势 3.梯度加压:逐渐增加用户并发量 4.确定延时方式 执行 观察系统的资源占用情况 /系统层面:CPU,...打开的文件句柄,线程切换,和打开的Socket数量 /接口的吞吐量,响应时间,超时情况等 /数据库的慢 SQL,SQL行读,锁等待,死锁,缓冲区命中,索引命中等 /消息队列的吞吐变化,响应时间,超时情况 /过程中记录记录.../分析是否满足既定压目标 /指出系统存在的瓶颈点 工具:ab,jmeter,mysqlslap.sysbench,dd,LoadRunner,Hprof 我记得我整理了ab,jmeter的文章,...但ab在哪忘记了,贴一下jmeter的链接Jmeter系统入门教程(安装、组件使用、Demo展示、连接数据库、测报告) 现在根据书上hprof 测试环境windows,4CPU,8G内存 java

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    怎么做服务关注什么?

    背景 在业务新上线,或者业务做活动,成为必不可少的一步。...但是很多开发对如何做好服务并没有特别系统的了解,这篇文章的目的是为了解释清楚单机服务的目的、做法、误区,帮助大家更好地达成的目的 的目的是什么?...我们并不总是对自己的服务这么自信,能够帮我们了解清楚在高压情况下的表现,发现隐藏的问题。...后续的内容我们将按照三个目标逐一讲述,中可能存在的误区 性能瓶颈分析 在分析服务性能瓶颈的时候,一般使用perf工具来生成服务在测时的火焰图 y 轴表示调用栈,每一层都是一个函数。...流量预估:通过历史数据(或者结合业务和时间)预估业务流量会有多大的系统调用量 容量评估:根据预估结果,计算服务需要分配多少机器 场景:针对重点业务场景,进行全局性的,根据结果再次调整。

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