在对系统进行压测时有时要进行局部压测,比如对数据库的读写性能压测,使用过数据库以及搜索引擎的小伙伴相信对缓存这个东西一定不会陌生,如果我们在对数据库或者es之类的搜索引擎进行压测时一定要采用随机的参数,否则压测意义就不大了,因为从缓存返回数据跟从io读取数据后返回是两码事,这两种情况在性能上相差太大,当然是用一定固定值进行压测也不符合实际生产过程中使用场景,本文主要介绍一种使用jmeter压测mysql数据库时的一种随机参数生成方式,当然这也不符合实际应用场景,尤其是一些涉及多个关联查询的情况,如果一个查询查不到可能直接返回了,这样也不够真实,更真实一些的方式应该是将系统中已有的数据放在jmeter中进行压测,本文先简单介绍下jmeter随机参数压测mysql的方法:
jmeter是apache公司基于java开发的一款开源压力测试工具,体积小,功能全,使用方便,是一个比较轻量级的测试工具,使用起来非常简单。因为jmeter是java开发的,所以运行的时候必须先要安装jdk才可以。jmeter是免安装的,拿到安装包之后直接解压就可以使用,同时它在linux/windows/macos上都可以使用。 jmeter可以做接口测试和压力测试。其中接口测试的简单操作包括做http脚本(发get/post请求、加cookie、加header、加权限认证、上传文件)、做webservice脚本、参数化、断言、关联(正则表达式提取器和处理json-json path extractor)和jmeter操作数据库等等。
Apache JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具。JMeter 可以用于对服务器、网络或对象模拟巨大的负载,来自不同压力类别下测试它们的强度和分析整体性能。另外,JMeter能够对应用程序做功能/回归测试,通过创建带有断言的脚本来验证你的程序返回了你期望的结果。为了最大限度的灵活性,JMeter允许使用正则表达式创建断言;
文章架构如下:(待补充)1. 压测理论关于压力测试不得不说的二三事并发线程数、QPS与平均耗时的关系2. 压测服务部署2.1 Coding平台Jmeter-Suite压测工具部署文档Coding平台项目构建指南2.2 TCPS压测平台TCPS压测平台接入私有集群教程2.3 Jmeter分布式部署Jmeter分布式压测环境搭建(windows & linux)3. 压测脚本编写3.1 安装篇(待补充)3.2 使用篇3.2.1 基础入门篇Jmeter压测工具入门篇Mac OS下Jmeter的入门操作3.2.2
loadRuner自动化测试+压测 都行,比较重 Jmeter工具的实战场景 现在市场需求偏向压测,轻量级。 暂选python写自动化脚本
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。
meter是apache公司基于java开发的一款开源压力测试工具,体积小,功能全,使用方便,是一个比较轻量级的测试工具,使用起来非常简单。因为jmeter是java开发的,所以运行的时候必须先要安装jdk才可以。jmeter是免安装的,拿到安装包之后直接解压就可以使用,同时它在linux/windows/macos上都可以使用。
压测除了全链路压测外,有时候也需要对指定服务进行性能测试,这里以jmeter工具对数据库进行压测说明。
有时为了更好地使用jmeter进行压力测试,可以使用多台测试机搭建分布式测试环境,这样可以减轻单台测试机的压力,同时还可以很方便的提升测试压力,本文就以mysql分布式压力测试环境为例来讲下jmeter分布式测试环境的搭建。
JMeter是apache公司基于java开发的一款开源压力测试工具,体积小,功能全,使用方便,是一个比较轻量级的测试工具,使用起来非常简单。而且JMeter拿到安装包之后直接解压就可以使用,同时它也可以在linux/windows/macos上使用。
最近公司的下单接口有些慢,老板担心无法支撑双11,想让我优化一把,但是前提是不允许大改,因为下单接口太复杂了,如果改动太大,怕有风险。另外开发成本和测试成本也非常大。对于这种有挑战性的任务,我向来是非常喜欢的,因为在解决问题的过程中,可以学习到很多东西。
性能指标有许多项,真正的性能测试也分很多种类,如负载测试,压力测试,稳定性测试等。但对于我们程序员来说,需要清晰无误的理解的指标主要是以下一些指标:
2.链路治理:能够帮助业务和微服务架构分析业务链路,以技术方式获得功能视角的链路信息;
为了检测MyCat性能表现以及架构扩展性,设计测试。首先需要编写压力测试代码,程序基于Jmeter,并且封装了JDBC,模拟涅槃项目实际应用的连接方式。测试程序生成基于当前系统时间的随机数,并且保证这个随机数一秒内重复概率为百万分之一。 程序请求必须保证每个分片的请求量是一样的. 测试脚本举例:
作为一名测试行业的老兵,17年开始接触性能测试,从此就迷失在跳动的数据的世界里,距今为止已有5个年头了。
突然有一天,领导说:“小王,今天把996福报系统压一下,下班前把压测报告发我邮箱。”
基于实际的生产业务场景、系统环境,模拟海量的用户请求和数据对整个业务链进行压力测试,并持续调优的过程
本文为霍格沃兹测试学院优秀学员课程学习系列笔记,想一起系统进阶的同学文末加群交流。
通过搭建jmeter+grafana+influxdb 的性能测试平台,解决了通过可视化面板实时观察压测过程中的各项性能指标数据。一般大家搭建这样的平台,都会选用官方提供的现有版面模板直接导入使用,它满足了大部分的基础需求。但是在团队真正的使用起来后,随着使用频率和使用人数的增加会发现些问题。
最近研究了一下系统监控的方案,发现JavaMelody的存在。于是便自己搭建了一套环境来试用下。
分布式Jmeter作为云原生的压测方案,虽然有着功能强大,压测上限高的特点,但是也有部署较为繁琐,结果展示不够形象的问题。为了解决Jmeter的问题,通过结合Jmeter+Grafana+influx+helm打造了一套一键部署且较为易用的云原生压测解决方案。
本文的宗旨在于通过简单干净实践的方式教会读者,如何使用JMeter进行工程的压测测试。也同时会介绍到;ApacheBench、Siege 两个更简单压测工具的使用。
出现这个问题的原因在于max_connections(mysql最大连接数)设置的较小(仅有151),连接数超过max_connections就会导致客户端获取不到数据库连接,所以调整下max_connections的值即可:
说到性能测试工具,你会立刻联想到哪一个?ab(ApacheBench)、JMeter、LoadRunner、wrk…可以说市面上的压测工具实在是五花八门。那如果再问一句,对 Dubbo 进行性能压测,你会 pick 哪一个?可能大多数人就懵逼了。可以发现,大多数的压测工具对开放的协议支持地比较好,例如:HTTP 协议,但对于 Dubbo 框架的私有协议:dubbo,它们都显得力不从心。
1. QPS压不上去,猜测是链路某一环节出现了瓶颈。梳理整个压测链路:jmeter->clb->cvm。空跑一个无逻辑处理的接口,发现10台的client机器压测性能不如1台机器的性能,令人费解。怀疑是clb有问题。
在前文中我们已经介绍了使用JMeter非GUI模式进行压测的时候,我们可以使用 InfluxDB+Grafana进行实时性能测试结果监控,也可以用 Tegraf+InfluxDB+Grafana进行实现服务器性能监控。尽管Grafana看板可以显示事务执行的请求数和失败率。但是我们也想知道它失败的原因。
使用http cookie manager获取登陆接口响应头中的cookie值,cookie引用变量名正确,但获取到的cookie没有生效,接口仍然报错401
为了方便跟踪系统tps变动,这次采用 Grafana 展示结果,而且采用 docker 安装部署 influxdb 与 grafana ,参考命令如:
从性能分析逻辑上来说,针对响应时间长的问题,首先要做的就是拆分时间。由于这个系统已经部署了 SkyWalking,用它看看时间主要消耗在了哪里。
之前写过利用jmeter做分布式压测的简略介绍,当时只是介绍了背景和原因,以及基本的配置操作,有同学说写得不够详细。正好今年双十一,我司的全链路压测,也尝试了jmeter分布式压测的手段。这篇文章,介绍下利用jmeter在NGUI模式下进行分布式压测的一些小技巧和注意事项。
因为双11,黑五快到了,所有的互联网电商行业都要做一件事情,那就是压测,常见的压测很多区分,接口压测和全链路压测、线上压测和线下压测,单元压测和功能压测。我们这里介绍一下接口压测和全链路压测。
JMeter时Apache下基于java的一款性能测试和压力测试工具。它基于Java开发,可对HTTP服务器华人FTP服务器,甚至是数据库进行压力测试。作为一款专业的压测工具,JMeter功能强大,本片文章中仅简单介绍与本次压测相关的内容,从JMeter下载安装,接口压测使用两个方面来说明。
最近正在研究Jenkins的CICD,其中有个环节就是stress test 压力测试。
解决办法:payment 调用 counter第一次会取账号信息,造成6秒左右的延时。所以第一笔耗时时间比较长,后面都会从缓存从去读。
jmeter 算是我们日常比较常用的压测工具,这篇文章笔者就介绍一下基于 win10 完成 jmeter 的安装及使用。
分布式Jmeter作为云原生的压测方案,虽然有着功能强大,压测上限高的特点,但是也有部署较为繁琐,结果展示不够形象的问题。为了解决这个问题,我们开发了这个名叫TCPS(Tencent Cloud Performance Suite)的压力测试SaaS平台。
在软件开发的生命周期中,API文档的自动生成以及接口的性能测试是提升开发效率和确保产品质量的关键步骤。随着smart-doc工具在3.0.1版本后新增了生成JMeter性能压测脚本的能力,开发者可以更加便捷地完成这两项任务。本文将介绍如何利用smart-doc和JMeter进行有效的性能压测。
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。
通过以上给出的地址将Jmeter下载好后,进入到Jmeter的bin目录下,启动脚本放在这个目录,其中windows双击jmeter.bat即可,Mac和Linux下则是使用如下命令运行:
MeterSphere的定位为一个“一站式的开源持续测试平台”。它主要涵盖测试跟踪、接口测试、性能测试、团队协作等功能,同时兼容JMeter等主流的开源标准,可以有效地助力开发和测试团队充分利用云的弹性,进行高度可扩展的自动化测试。由于自己干性能测试的,所以比较关注性能测试这块的实现。以下是官方描述的架构:
说到监控现在最火的是全链路监控(服务调用+HTTP调用+数据源访问+MQ链路的监控),但我认为这是狭义的全链路监控,广义的概念应该不仅仅指APM(Appliation Perfance Manager & Monitor),还包括Loggong(系统日志、业务日志、框架日志)、Mertic(指标或者度量)、Trancing(追踪:覆盖微服务,存储,中间件)。而我今天要介绍的是全方位的开源监控工具链,为什么是全方位,就是比广义的全链路监控还要多,包括前端监控(用户行为监控)、压测监控、DevOps监控等等。
本方案采用 Grafana + InfluxDB 实时展示 Jmeter 的压测数据,下面为本文实验的压测指标数据流向图。
最近在做一些业务上云的项目,其中远程Rpc调用方式我们选择了Dubbo,为便于收集压测信息,我们选择了使用Jmeter来做压测工具,本文就来简单介绍如何使用Jmeter压测Dubbo服务接口,以及需要注意的事情。
1、由运维/开发抓取一段时间内的流量高峰,然后由此确定接口的起始流量以及各个接口的所占压测流量比例。
kubectl exec -it jmeter-influxdb-0 -- rm -rf /var/lib/influxdb/data
前言 在使用jmeter进行性能测试实践时,必须要注意jmeter的一些局限性,充分使用jmeter优势功能,这样才能更好的发挥出jmeter的能力。 要注意限制线程数 使用代理服务器 使用变量 减少不必要的资源需求 检查jmeter日志 清除CSV Data Set Config中的本地路径(用相对路径) 遵循统一的命名规范 jmeter是有其局限性的,特别是其分布式运行环境时,所以需要注意其局限性,以便更灵活的应用jmeter进行性能测试。 限制线程数 一般情况下,建议限制jmeter的的线程数在3
PHP代码调试与日志 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、代码调试 由于PHP很少有类似java、.NET的断点调试工具,因此通常都是要采用输出中间结果的方式进行调试,主要如下: 1、var_dump 对于可以直接打印的(如在controller层、view层),则使用此方法进行打印。对于controller,如果是调用的ajax,要用此方法打印还要配合firebug等浏览器调试工具。 2、error_log 当无法直接在浏览器输出调试结果时(大部分情况,如service、dao等),则采用此方式
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