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。
在估算之前我们必须清楚这台数据库服务器的配置是什么情况,正常情况下我们需要摸清楚以下几点因素:
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!
在前面的压力测试过程中,主要关注的是对接口以及服务器硬件性能进行压力测试,评估请求接口和硬件性能对服务的影响。但是对于多数Web应用来说,整个系统的瓶颈在于数据库。
TPS 即Transactions Per Second的缩写,每秒处理的事务数目。一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程**(完整处理,即客户端发起请求到得到响应)**。客户机在发送请求时开始计时,收到服务器响应后结束计时,以此来计算使用的时间和完成的事务个数,最终利用这些信息作出的评估分。一个事务可能对应多个请求,可以参考下数据库的事务操作。
一、MySQL自带的压力测试工具——Mysqlslap mysqlslap是mysql自带的基准测试工具,该工具查询数据,语法简单,灵活容易使用.该工具可以模拟多个客户端同时并发的向服务器发出查询更新,给出了性能测试数据而且提供了多种引擎的性能比较。mysqlslap为mysql性能优化前后提供了直观的验证依据,系统运维和DBA人员应该掌握一些常见的压力测试工具,才能准确的掌握线上数据库支撑的用户流量上限及其抗压性等问题。 1、更改其默认的最大连接数 在对MySQL进行压力测试之前,需要更改其默认的最大连接数,如下:
首先我接受了一个观点:性能测试是所有性能相关的测试的集合,而压力测试和负载测试就是性能测试的子集。
导语 随着版本升级,关系型数据库和缓存数据库整体性能比之前都有大幅度的提升,衡量数据库性能的三个重要指标是:数据库吞吐量(QPS)、延迟时长(Latency)和稳定性,以下从这三个方面对几种数据库进行
TPS:Transactions Per Second (每秒传输的事物处理个数) ,这是指服务器每秒处理的事物数,支持事物的存储引擎如Innodb等特有的一个性能指标;
基准测试(benchmarking)是性能测试的一种类型,强调的是对一类测试对象的某些性能指标进行定量的、可复现、可对比的测试。
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
压力测试是给软件不断加压,强制其在极限的情况下运行,观察它可以运行到何种程度,从而发现性能缺陷,是通过搭建与实际环境相似的测试环境,通过测试程序在同一时间内或某一段时间内,向系统发送预期数量的交易请求、测试系统在不同压力情况下的效率状况,以及系统可以承受的压力情况。然后做针对性的测试与分析,找到影响系统性能的瓶颈,评估系统在实际使用环境下的效率情况,评价系统性能以及判断是否需要对应用系统进行优化处理或结构调整。并对系统资源进行优化。
在设置jboss的参数中,maxThreads(最大线程数)和acceptCount(最大等待线程数)是两个非常重要的指标,直接影响到程序的QPS。本文讲解jboss连接的运行原理,以及如何设置这两个参数。 最佳线程数: 在做压力测试时,刚开始,随着并发量的增加,QPS也会随之增大,但当并发量超过一个阀值之后,QPS就不会再增大,甚至很多时候还会降低,类似于下图。而这个阀值就是我们所说的最佳线程数,他也是设置jboss时的maxThreads参数时的重要指标。 jboss连接的原理
提到压力测试,我们想到的是服务端压力测试,其实这是片面的,完整的压力测试包含服务端压力测试和前端压力测试。
距离上次对FunTester测试框架功能规划之后,已经很久没有更新过功能规划了,主要因素是FunTester测试框架目前支持的功能已经完全满足工作需求。无论是分布式性能测试框架,还是全链路性能测试支持,以及量化模拟线上流量,基本技术验证都完成了,余下的都是在技术方案的上进行调整以更适应现在工作需求,不存在技术障碍。
atbus是我按之前的思路写得服务器消息通信中间件,目标是简化服务器通信的流程,能够自动选择最优路线,自动的断线重连和通信通道维护。能够跨平台并且高效。
大部分新手在用jmeter做压力测试的时候,对一些性能术语十分模糊,直接导致的后果就是对测试出来的结果数据根本不能理解,更谈不上分析了。今天的文章就着重给大家解释一下压力测试中的一些专有名词
数据库的基准测试是对数据库的性能指标进行定量的、可复现的、可对比的测试。基准测试与压力测试 基准测试可以理解为针对系统的一种压力测试。但基准测试不关心业务逻辑,更加简单、直接、易于测试,数据可以由工具生成,不要求真实;而压力测试一般考虑业务逻辑(如购物车业务),要求真实的数据。
3. 在两台 DTLE 服务器上添加网络带宽限制以及增加延迟(经测试网络延迟配置只对发送有效,故需要在源端和目标端同时添加 TC 规则,每端延迟配置为预期延迟的一半)。
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一,需求缘起 互联网公司,这样的场景是否似曾相识: 场景一:pm要做一个很大的运营活动,技术老大杀过来,问了两个问题: (1)机器能抗住么? (2)如果扛不住,需要加多少台机器? 场景二:系统设计阶段,技术老大杀过来,又问了两个问题: (1)数据库需要分库么? (2)如果需要分库,需要分几个库? 技术上来说,这些都是系统容量预估的问题,容量设计是架构师必备的技能之一。常见的容量评估包括数据量、并发量、带宽、CPU/MEM/DISK等,今天分享的内容,就以【并发量】为例,看看如何回答好这两个问题。 二,容量评
数据首先都写到数据库,之后更新redis(先写redis再写mysql,如果写入失败事务回滚会造成redis中存在脏数据)
技术上来说,这些都是系统容量预估的问题,容量设计是架构师必备的技能之一。常见的容量评估包括数据量、并发量、带宽、CPU/MEM/DISK等,今天分享的内容,就以【并发量】为例,看看如何回答好这两个问题。
公司最近大量的MYSQL要上线,不做压力测试时说不过去的,所以拿出一直使用的sysbench 来压测一下MYSQL ,问题就开始了,最早用的是0.5 version.
软件测试如果按照是否查看代码分类,则可分为白盒测试、黑盒测试以及灰盒测试三类,其中黑盒测试又可分为功能测试与性能测试。我们这里主要探讨性能测试中的压力测试,而性能测试的具体分类如下:
1.1常见的软件测试模型有哪几种 V模型、双V模型(W模型)、H模型、X模型 1.2简述软件测试V模型的流程 需求分析->概要设计->详细设计->编码->单元测试->集成测试->系统测试->验收测试 1.3软件测试V模型的优点、缺点。 优:各阶段分工明确,表示出软件开发阶段,包含了底层测试和高层测试 缺:许多前期的错误到后期才能发现或者无法发现,且需求分析阶段无法完全确定客户需求,需求发生变动时修改的返工量巨大。 1.4H模型诞生的背景 软件开发活动中虽然被分阶段执行,但实践中人们发现这些并不完全是串行的,更多的是交叉进行、迭代进行。为了解决上述问题,人们提出了“H”模型。 1.5H模型示意图及说明
最近压测了POLARDB FOR MYSQL ,得到了一些压力测试的结果,POLARDB 作为目前云原生数据库的 NO.1 (国内),的确是值得学习,一些数据库的设计理念,以及设计的路径,同时针对应用程序如果使用POLARDB ,如何进行设计,规避POLARDB 在设计上的一些“软肋”。 根据公司的需要,写了一个PPT,这里做一个简单的展示,希望有同行者,或者对POLARDB 使用的,或敢兴趣的同学,一起学习和讨论POLARDB。
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。
web应用,也叫做网站,相对于客户端应用来说,web应用无需单独安装,在浏览器上即可使用其功能。
最近在学习数据库相关知识,经常跟一个在某金融公司做DBA的大学朋友交流问题。听说他们公司最近在使用云数据库,我立马来了兴趣,以前只听说过云主机,没想到数据库这种产品也可以在云上买。正好最近在学习使用sysbench,索性我就买了腾讯云数据库(因为他们家的可以按量付费,用完了就释放掉哈哈),配合自己购买的腾讯云主机进行一个对比测试。下面就贴出测试过程和结果,仅供大家参考。
压力测试是目前大型网站系统的设计和开发中不可或缺的环节,通常会和容量预估等工作结合在一起,穿插在系统开发的不同方案。
在往期文章《软件性能测试方案-性能测试准备》介绍了前期性能测试准备的要点,本文主要介绍性能测试工具的选型。
无论 TPS、QPS、HPS,此指标是衡量系统处理能力非常重要的指标,越大越好,根据经验,一般情况下:
ab 是apache 推出的压力测试工具,可以用来测试http服务器的性能,得出QPS abs 则是apache 推出的压力测试工具,可以用来测试https服务器的性能,得出QPS 工具下载地址:https://www.apachehaus.com/cgi-bin/download.plx 工具官方文档地址:http://httpd.apache.org/docs/2.4/programs/ab.html 用法简介:下载工具进入Apache24/bin目录下载就可以看到ab.exe和abs.exe 在命令行中输入
上篇提到了什么是 CPU 以及如何计算的。接下来主要说说实际工作中遇到 CPU 飙高如何去排查呢?
当我们对数据库进行优化后,只有进行测量系统性能才能知道优化是否有效,这种测量的方式就是基准测试。基准测试的定义如下:
昨天有了第一篇的测试之后,仅仅是一个开始。 我接下来做sysbench压测的主要思路是根据现有的配置作出调整,能够持续性的优化和压力测试达到目的,而不是简单的去对比连接数在不同数量级会有多大的差别,所以你会在里面看到一些问题的排查,一些问题的解决,可能有些又不是压测相关的。 压测连接数300跑不上去 我设置了max_connections为3000,但是压测的时候到了300个线程就跑不上去了。这个问题很有典型性。 sysbench抛出的错误如下: FATAL: mysql_stmt_prep
最近几年,云数据库市场日趋繁荣,进入百花齐放、百家争鸣的时代,头部云计算厂商相继推出了自己的数据库产品,特别是亚马逊的Aurora、阿里云的PolarDB、华为云的GaussDB等等。
基于Swoole的websocket服务,再之前的消息系统系列的第3篇,主要介绍websocket的压力测试内容,编程的内核是数学,而测试的本质是计算,专业名词叫容量预估,而测试的大体就是用程序模拟程序,检测程序的正确性,有两个点需要注意,QPS最佳值和系统接收最大值,根据测试数据的反馈,针对测试的现象和反映进行优化。
前语:http协议是互联网中最常使用的应用层协议,它的绝大多数实现是基于TCP协议的。 一 问题描述 某天,在对一个提供http接口的后台服务进行压力测试过程中,我们设定了几百qps(每秒请求数)开始测试几分钟后,请求一端(我们后续简称为:客户端)的压力结果统计日志中开始连续出现大量的报错信息: 图1-压力测试请求中出现大量报错 在压力测试前,根据之前的经验,同类服务的单机性能一般能够达到几千QPS,然而此时测试设定的压力值还不足200qps,这与预期存在1个数量级以上的性能差距,难道是被测服务存在
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