文章https://cloud.tencent.com/developer/article/1753788 已经简述了Jmeter Suite的操作过程，为了更为详细地介绍操作过程，尽可能做到看文章就会用工具，特此写了一篇详细说明。
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。
功能测试用python、shell之类的脚本，勉强可以胜任。性能压力测试再手动写脚本，就有点力不从心了。
QPS（Query per second） 每秒查询量 TPS（Transaction per second）每秒事务量 这是Mysql的两个重要性能指标，需要经常查看，和Mysql基准测试的结果
本文介绍压测是什么，解释压测的专属名词，教大家如何压测。介绍市面上的常见压测工具(ab、locust、Jmeter、go实现的压测工具、云压测)，对比这些压测工具，教大家如何选择一款适合自己的压测工具，本文还有两个压测实战项目：
Mytop是一个用于监控MySQL性能的开源命令行工具。它受到名为top的Linux系统监视工具的启发，在外观和感觉上类似于它。Mytop连接到MySQL服务器并定期运行show processlist和show global status命令。然后，它以有用的格式汇总信息。使用mytop，我们可以（实时）监控MySQL线程，查询和正常运行时间，以及查看哪个用户正在运行哪些数据库查询，哪些是慢查询等等。所有这些信息都可用于优化MySQL服务器性能。
微服务治理中限流、熔断、降级是一块非常重要的内容。目前市面上开源的组件也不是很多，简单场景可以使用Guava，复杂场景可以选用Hystrix、Sentinel。今天要说的就是Sentinel，Sentinel是一款阿里开源的产品，只需要做较少的定制开发即可大规模线上使用。从使用感受上来说，它有以下几个优点：
前言 性能是我们日常生活中经常接触到的一个词语，更好的性能意味着能给我们带来更好的用户体检。比如我们在购买手机、显卡、CPU等的时候，可能会更加的关注于这样指标，所以本篇就来做一个性能评测。 性能也一直是我们开发人员一直追求的一个目标，我们在做语言选择，平台选择，架构选择的过程中都需要在性能之间做衡量。 同样性能对 .NET Core 团队来说也是至关重要的，一项新技术的诞生，除了对生产力的提高，还有技术团队对性能的追求。 今天，我们就来做一个对比测试，来看看微软的这样新技术性能到底怎么样，俗话说的好：“是
国内用Nginx的比较多，Nginx的监控比较老的方案可能是通过跑脚本定期收集nginx的status模块的数据，或者监控nginx的日志；后来阿里的tengine在国内开始流行，于是诞生了很多不错的lua模块;但是这些监控方案在有新的监控需求的时候，可能就需要再修改脚本或者更改nginx conf配置，有时候不是特别的方便。用Prometheus进行nginx的监控可以自动的对相关server_name和upstream进行监控，你也可以自定义Prometheus的数据标签，实现对不同机房和不同项目的nginx进行监控。 监控Nginx主要用到以下三个模块： nginx-module-vts：Nginx virtual host traffic status module，Nginx的监控模块，能够提供JSON格式的数据产出。 nginx-vts-exporter：Simple server that scrapes Nginx vts stats and exports them via HTTP for Prometheus consumption。主要用于收集Nginx的监控数据，并给Prometheus提供监控接口，默认端口号9913。 Prometheus：监控Nginx-vts-exporter提供的Nginx数据，并存储在时序数据库中，可以使用PromQL对时序数据进行查询和聚合。
性能测试中，稳定性测试是必不可少的，最主要目的是为了发现程序崩溃问题，关键在测试设计过程中依据代码逻辑分析直接或间接使用的参数，构造各种异常case；例：
最近对一个golang的server项目做了性能测试，针对发现的问题做了简单的总结，供大家参考
Linux 有个非常有用的 top 命令，可以查看操作系统的性能状态，mytop 命令类似 top 命令，界面结构也类似，只是 mytop 显示的是 mysql 的状态信息，例如我们非常关心的 QPS
本文总结接口性能测试中,常见的性能指标概念,查看及通用通过标准 注: 本文只考虑B/S架构
性能调优是找出系统瓶颈并消除这些瓶颈的过程。 很多系统管理员认为性能调优仅仅是调整一下内核的参数即可解决问题， 事实上情况并不是这样。 性能调优是实现操作系统的各个子系统之间的平衡性，这些子系统包括：
前面一篇文章Grafana + Prometheus监控篇之Windows监控Linux服务器资源 ，我已经讲过了在windows系统上如何使用Grafana监控Linux服务器资源。这边讲的是如何使用Grafana展示Locust性能测试数据。
某月黑风高之夜，某打车平台上线了一大波（G+）优惠活动，众人纷纷下单。于是乎，该打车平台使用的智能提示服务扛不住直接趴窝了（如下图）。事后，负责智能提示服务开发和运维的有关部门开会后决定：必须对智能提示服务进行一次全面深入的性能摸底，立刻！现在！马上！ 那么一大坨问题就迎面而来：对于智能提示这样的后台服务，性能测试过程中应该关心那些指标？这些指标代表什么含义？这些指标的通过标准是什么？下面将为您一一解答。 概述 不同人群关注的性能指标各有侧重。后台服务接口的调用者一般只关心吞吐量、响应时间等外部指标。
Mytop是用于MySQL数据库的免费开放源代码命令行监视软件。它的外观类似于Linux/Unix中的“ top”命令。 Mytop监视MySQL线程和数据库的整体性能，从而使系统管理员或开发人员可以了解应用程序如何与数据库交互。
原文https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
原文:https://blog.csdn.net/u010521062/article/details/115908166
在上篇文章 每个后端都应该了解的OpenResty入门以及网关安全实战 中，我向大家介绍了 OpenResty 的入门使用是 WAF 防御实战，这篇文章将给大家继续介绍 OpenResty 入门之性能测试 篇。
在上篇文章 每个后端都应该了解的 OpenResty 入门以及网关安全实战 中，我向大家介绍了 OpenResty 的入门使用是 WAF 防御实战，这篇文章将给大家继续介绍 OpenResty 入门之性能测试 篇。
最近看到一句话是MySQL的TPS是4000，这句话是不严谨的，因为没有说服务器的配置。所以自己买了个服务器做了一个压测。希望自己对数据有一个概念。 注意：服务器不同结果不同，结果不具有普适性。
本文主要记录了一次生产环境后台服务的性能分析过程，通过结合多种性能分析工具定位出系统的性能瓶颈并给出优化方案，将整个过程记录并总结如下。
1 为什么要进行性能优化 1.1 哪些情况需要进行性能优化 其实关于性能优化的主题，网上已经讨论很多次，这里谈一下我的理解，那么其实核心就是2个点： 服务一直高负载，业务增长需要经常扩容 架构不能满足业务发展，需要重构，与此同时需要进行服务的压测&性能优化 1.2 性能优化的一般步骤 准备阶段：发现系统性能问题，明确优化方向 分析阶段：通过各种工具和手段，初步定位瓶颈点 调优阶段：根据定位到的瓶颈点，进行性能调优 测试阶段：实际验证调优效果，如果不能满足期望要求，那么可能需要重复2-3步骤（如果还不行可能
这篇博文主要谈MySQL数据库发展周期中所面临的问题及优化方案，暂且抛开前端应用不说，大致分为以下五个阶段：
一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用、高伸缩等特性的，它是随着用户量的增加，基础架构才逐渐完善。这篇博文主要谈MySQL数据库发展周期中所面临的问题及优化方案，暂且抛开前端应用不说，大致分为以下五个阶段：
一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用、高伸缩等特性的，它是随着用户量的增加，基础架构才逐渐完善。这篇博文主要谈MySQL数据库发展周期中所面临的问题及优化方案，暂且抛开前端应用不说，大致分为以下五个阶段： 1、数据库表设计 项目立项后，开发部根据产品部需求开发项目，开发工程师工作其中一部分就是对表结构设计。对于数据库来说，这点很重要，如果设计不当，会直接影响访问速度和用户体验。影响的因素很多，比如慢查询、低效的查询语句、没有适当建立索引、数据库堵塞（死锁）等。当然，有测试工程师的团队，会做压
一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用、高伸缩等特性的，它是随着用户量的增加，基础架构才逐渐完善。
一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用、高伸缩等特性的，它是随着用户量的增加，基础架构才逐渐完善。这篇文章主要谈谈MySQL数据库在发展周期中所面临的问题及优化方案，暂且抛开前端应用不说，大致分为以下五个阶段：
开启此功能，在Nginx配置有多个server_name的情况下，会根据不同的server_name进行流量的统计，否则默认会把流量全部计算到第一个server_name上。
之前的文章，小编分享了一些关于jmeter的使用心得，不知是否对大家的测试工作有些许的帮助呢，本期将继续为大家带来jmeter相关的使用心得第四篇。
启动 2 个线程，保持 5 个 http 连接打开的状态下，持续压测 10s 的基准测试
文中的调优思路无论是 php, java, 还是其他任何语言都是用. 如果你有 php 使用经验, 那肯定就更好了
优化服务器之前, 需要先对问题的规模做合理的预估, 然后对关键的数据做采样, 做对比, 看和自己的预估是否一致, 误差大在什么地方, 是预估的不对, 还是系统实现有问题.
注：beats系列(MetricBeat、PacketBeat、Winlogbeat、Auditbeat、Filebeat、Heartbeat等)
本节内容讲述线上的调优手段以及压力测试的相关工具，结合一些实际的命令参数，我们将会介绍运行结果的具体含义。本节内容为大致的介绍如何压力测试和如何阅读参数，具体的运行效果需要自己部署一台机器测试，关于这部分的内容受到不同的机器影响会出现完全不同的效果，需要实际测试所以没有进行记录。
先介绍下背景，应用连接数据数执行任务,报 error 1135: Can't create a new thread (errno 11) 错误日志信息如下：
还记得一年半前，做的一个项目需要用到 Android 推送服务。和 iOS 不同，Android 生态中没有统一的推送服务。Google 虽然有 Google Cloud Messaging ，但是连国外都没统一，更别说国内了，直接被墙。
从2.6.31内核开始，Linux内核自带了一个性能分析工具perf，能够进行函数级与指令级的热点查找。通过它，应用程序可以利用 PMU，tracepoint 和内核中的特殊计数器来进行性能统计。它不但可以分析指定应用程序的性能问题 (per thread)，也可以用来分析内核的性能问题，当然也可以同时分析应用代码和内核，从而全面理解应用程序中的性能瓶颈。
原文链接：https://www.infoq.cn/article/bxGvrb_CxAZD6Wv3fUj8
在Redis中，一个字符串最大512MB，一个二级数据结构（例如hash、list、set、zset）可以存储大约40亿个(2^32-1)个元素，但实际中如果下面两种情况，我就会认为它是bigkey。
受PromQL的启发，Loki也有自己的LogQL查询语句。根据官方的说法，它就像一个分布式的grep日志聚合查看器。和PromeQL一样，LogQL也是使用标签和运算符进行过滤，它主要分为两个部分：
来源：Dozer's Technology Blog 链接：https://www.dozer.cc/2014/12/netty-long-connection.html(点击文末阅读原文前往) 推送服务 还记得一年半前，做的一个项目需要用到 Android 推送服务。和 iOS 不同，Android 生态中没有统一的推送服务。Google 虽然有 Google Cloud Messaging ，但是连国外都没统一，更别说国内了，直接被墙。 所以之前在 Android 上做推送大部分只能靠轮询。而我们之前
摘要: 原创出处 http://www.iocoder.cn/Performance-Testing/MySQL-benchmark/ 「芋道源码」欢迎转载，保留摘要，谢谢！
在不同并发下压测后，发现性能数据始终在 20qps ～ 30qps 区间，无法进一步上升
Apache Bench(ab)主要用来为HTTP服务提供性能压力测试，以下总结了ab在日常使用中用到的压测方法。
brpc又称为baidu-rpc，是百度开发一款“远过程调用”网络框架。目前该项目已在github上开源——https://github.com/brpc/brpc。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
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