基于Java的压力测试工具;适用简单的并发测试,性能不稳定
没有那家卖瓜的会说自己家的不甜,同样,没有哪个开源项目愿意告诉你在对它条件最苛刻的时候压力情况是多少,一般官网号称给你看的性能指标都是在最理想环境下的,毫无参考意义。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1620792.html
是一个负载测试和压力测试的过程,逐渐增加并发负载,直到系统的瓶颈或不能接收到的性能点,通过性能指标、资源监控指标来确定系统并发性能的过程
在日益复杂的计算环境中,保证系统的稳定性和性能成为了每个Linux管理员的核心任务。面对不断增长的数据量和业务需求,如何有效评估系统极限和潜在瓶颈? 压力测试工具:stress,成为了不可或缺的助手。这篇记录描述stress工具的使用方法及其在模拟真实负载中的实用性。
自动化测试的本质是先写一段代码,然后去测试另一段代码,所以实现自动化测试用例本身属于开发工作,需要投入大量的时间和精力,并且已经开发完成的用例还必须随着被测对象的改变而不断更新,你还需要为此付出维护测试用例的成本。
要实现稳定的自动化测试,被测软件的开发过程必须规范,比如:GUI上的控件命名如果没有任何规则可寻,就会造成GUI自动化的控件识别与定位不稳定,影响效率
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
谷歌开发的一个免费的网页分析工具,在地址栏中输入被分析的网站 url 地址,点击分析,
http://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi
其中值得关注的是用一台zuul网关节点和一个业务节点压测空接口,发现一个有意思的现象:
windows系统由于一直在更新,中间的几个版本特别的不稳定,特别是win8简直就是灾难,以致于很多人都在怀念当年的xp系统,最主要的是windows系统已经深入人心,Windows这30年来中间大版本的迭代也是非常多,从开始dos系统到现在win10系统,也是计算机硬件迭代发展的一种体现。
可以说,在个人健康问题上,如果你听到了“三高”,那么往往会很难过,“三高”代表的是身体状况的危机。而作为应用系统来说,能被称为“三高”的应用系统,才是真正意义上的牛皮应用。那么应用系统的三高是什么呢? 应用系统的“三高”就是:高性能、高可用性和高稳定性,代表的是应用系统能够长时间的稳定的超高响应耗时的处理任何请求,这就是应用系统的三高。
2、 性能测试:模拟用户负载来测试系统在负载情况下系统的响应时间、吞吐量等指标是否满足性能要求
如果前面已经有人来做了,我再做一次性能测试,就要拿着性能的指标和前面的人的性能指标来进行对比。
“可靠”一词意味着某种事物是可靠的,并且每次都会给出相同的结果。可靠性测试也是如此。
之所以把问题归结为不可能的玄学问题或者偶现事件,是因为问题超出自己的认知范围,应该努力提升自己把这类问题变为可解释和可解决的方案。
Summary Report 也是 JMeter 中的一个元素,它提供了一个表格形式的报告,显示了关于每个 Sampler 的性能信息。与 Aggregate Report 相比,Summary Report 提供了额外的数据,包括标准偏差和样本错误。以下是 Summary Report 中包含的主要信息:
1.基于协议。性能测试的对象是网络分布式架构的软件,而网络分布式架构的核心是网络协议 2.多线程。人的大脑是单线程的,电脑的cpu是多线程的。性能测试就是利用多线程的技术模拟多用户去负载 3.模拟真实场景。用户的访问时间,访问频率都不是固定的。
/********************2016年5月4日 更新********************************/
Virtual user,模拟真实业务逻辑步骤的虚拟用户,虚拟用户模拟的操作步骤都被记录在虚拟用户脚本里。Vuser脚本用于描述Vuser在场景中执行的操作。
所有的数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割(MySQL大小写敏感,名称要见名知意,最好不超过32字符) 禁止在数据中存储图片,文件二进制数据(使用文件服务器)
在Java世界中,Netty作为一款高性能、异步事件驱动的网络应用程序框架,以其卓越的吞吐量和低延迟特性,成为构建高性能网络应用和微服务不可或缺的工具。本文旨在快速概览Netty的核心优势、揭示开发者常遇的问题与易错点,并提供实用的规避策略,辅以简洁的代码示例,助你一分钟内把握Netty的精髓。
进入...\apache-jmeter-5.1\bin目录,双击jmeter.bat启动Jmeter,如果正常打``开,则安装成功。
在当今快节奏的软件开发环境中,性能测试是确保应用程序在各种条件下都能稳定运行的关键步骤。通过性能测试,开发团队能够识别和解决潜在的性能瓶颈,提高系统的可伸缩性和响应性。本篇博客将深入探讨性能测试的方法、工具和最佳实践,助力开发者更好地理解和应用性能测试。
RethinkDB最早是作为一个对SSD进行专门优化的MySQL存储引擎出现的,其特点在于对SSD的充分利用。而目前RethinkDB已经脱离MySQL成为一个独立的存储。 RethinkDB目前支持几乎所有的64位Linux发行版,包括:
而最近,普林斯顿团队用AI提前300毫秒预测了核聚变等离子不稳定态,这个时间,就足够约束磁场调整应对等离子体的逃逸!
和官方臃肿不堪的像素流SDK相比,我们在官方的基础上做了大量的优化和精简,开发出了轻量、零依赖、开箱即用的软件套装,项目持续开发了2年,经受住了大量的压力测试,收获了许多社区文档和用户反馈,完全开源免费。https://github.com/inveta/peer-stream
(2)此内存区域是唯一一个在 JAVA 虚拟机规范中没有规定任何 OutOfMemoryError 的区域。
1.性能测试: 通过工具,模拟一定量的并发用户数,向服务器发起请求,获得性能指标。
不知道你有没有遇到过,因为 TCP 队头阻塞,没有预备方案,导致分布式集群中部分服务发生延迟,导致系统雪崩
文/王新喜 对于游戏创业者而言,2016年可能是颇为艰难的一年,国内游戏行业整体变局表现为增长速度变缓以及市场格局已经固化。我们看到,手游行业整体仍在增长,但增速明显放缓,数据显示手游市场的增长速度目前已不足3%,这与手游高速增长的2013年相比,已经严重下滑。 游戏市场呈现二八格局:提升游戏品质、留住用户成厂商重要增长机会 但国内游戏市场是否已经真的趋于饱和?下一个增长点会在哪里?根据相关数据显示,当前游戏市场呈现“二八定律”的市场格局,以2015年第三季度为例,排名前十的企业所占份额高达81%,其
作为一个数据库架构师,我没有办法,必须断尝试新的东西,并在新的东西里面寻找自己存在的价值,职责是在业务中寻找痛点,并在当前可以使用的技术中,或新的技术中寻找解决的方案,解决难题才是我目前要做的工作,否则就离失业不远了。
仔细上上图,我们可以发现两个信息: 该机器建立了238万个TCP连接; 此时内存使用量大约在48G左右。 看上去很赞吧?如果有人能够提供配置,并且在单台部署HAProxy的服务器上完成这样规模的调优,是不是更赞?本文将详细描述这个过程;) 本文是一系列关于HAProxy压力测试文章的最后一篇。如果有时间,建议读者能够先阅读本系列的其余两部分。这样能够更好的帮助我们了解本文所提及的内核级别调优需要的一些背景知识。 HAProxy压力测试(第一部分) HAProxy压力测试(第二部分) 为了达到前面提到的效
在做压力测试或者性能测试的时候, 服务端的各项资源指标是我们非常关心的问题。一般性能测试需要监控的指标分为资源指标和系统指标。
事情是这样的,公司里面有一个买来的软件,(软件公司名,功能就不提了,以免让人家不快,虽然能把软件写成这样,也值得曝光)。
本文介绍了TXSQL项目,主要关注于解决金融、运营商等行业的核心系统对分布式数据库的依赖问题,以及满足业务对数据库的高可用、高弹性、高安全等需求。TXSQL在数据一致性、高可用、高性能等方面具有优势,能够有效地支持分布式数据库的部署要求。同时,TXSQL还提供了丰富的数据复制和数据迁移工具,以及数据恢复和故障转移功能,以满足高安全业务场景的需求。此外,TXSQL还提供了基于云平台的运维管控和运维工具,以实现对分布式数据库的高效运维。
TakinTalks稳定性社区专家团成员。毕业于大连理工大学,10年以上大型分布式基础架构经验,专注于大型分布式基础架构和大数据处理领域。曾就职于58集团,主要负责58到家基础架构工作。后进入去哪儿旅行,负责分布式链路追踪系统的建设以及APM体系的搭建。在大数据、高并发的场景有丰富的经验。
腾讯会议于2019年12月底上线,两个月内日活突破1000万,被广泛应用于疫情防控会议、远程办公、师生远程授课等场景,为疫情期间的复工复产提供了重要的远程沟通工具。
从1月29日起,为了应对疫情下远程办公的需求,腾讯会议每天都在进行资源扩容,日均扩容云主机接近1.5万台,8天总共扩容超过10万台云主机,共涉及超百万核的计算资源投入。
本文介绍了TXSQL项目,旨在解决分布式系统中数据一致性和数据可用性的问题,通过自研的基于Paxos协议的一致性算法,配合多种数据复制方式,确保数据的一致性、可靠性、容错性,同时提供了丰富的数据复制方式,并支持跨园区、跨可用区、跨数据中心的部署,并支持多种隔离级别和审计日志,以满足不同业务的需求,同时提供了一些基础监控和运维工具,以确保服务的稳定和可靠,可以作为企业数据库服务的一个基础组件,支持企业的业务运行和发展。
对象存储是一种在云中存储非结构化数据的方法,从理论上讲,它使得以其原始格式存储几乎无限量的数据成为可能。在这种存储架构中,数据被作为对象进行管理,而传统的系统则将数据作为块或分层文件进行处理。对象存储可以在内部使用,但被认为很适合云,因为它很灵活,更容易扩展。使用案例包括备份和恢复、数据归档和合规性、大数据分析和云原生应用数据。
细菌的异质性耐药(heteroresistance)通常是指某个单一分离菌株,在其培养的群体中存在着对某种药物敏感性不同的亚群,也即有些细胞对该药物敏感,而另一些细胞则存在耐药性,这时便称该细菌为这种药物的异质性耐药菌株。细菌的异质性耐药为药物对致病细菌的治疗效果的评估带来了很大困难,使实验室最小抑制浓度(minimum inhibitory concentration, MIC)数据的可靠性降低。异质性耐药的机理是什么,这背后又有怎样的生态与进化规律?这篇文章通过一系列详细的证据链进行了回答。
由于用户进来后先要登录并且绑定账号,实际压力先到Passport部分,在这个过程中最开始单机TPS只能到500,经过N轮优化后基本能达到5400 TPS,下面主要是阐述这个优化过程
这几天在做一个极限优化的问题,问题的瓶颈不是几分钟优化到几秒钟,而是需要从近2毫秒优化到1毫秒以内,至于这个指标1毫秒到底是怎么来的,这是一个业务层面可见的指标体系,即如果超过了一定的延迟范围,则整个数据通道都会产生阻塞,所以优化目标有些过于清晰,导致整个优化过程还是蛮有压力的。
这些问题均可以通过接口幂等性设计来解决。幂等性意味着同一个请求无论被重复执行多少次,都能产生相同的结果,不会导致重复的操作或不一致的数据状态。
现在网络Web攻击真的防不胜防啊,相信有很多独狼开发者自己建站,租个云服务器,一部署自己的服务,每隔一段时间内测和网站总有一个要崩。自己感觉难受不说,网站稍微有点要出头的时候,数不清的访问攻击就接踵而至:恶意软件、SQL注入、网站挟持、钓鱼攻击、跨站脚本攻击、恶意爬虫等等,让个人开发者甚为揪心,如果是企业网站的话,攻势有过之无不及。
普林斯顿大学的研究人员开发了一个 AI 控制器,能够提前 300 毫秒预测到等离子体的潜在撕裂风险并及时干预。
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