进入后语言是英文的可以选择Options—Choose Language—Chinese(Simplified) 选择左侧TestPlan—添加—线程(用户)—线程组 线程组介绍： 线程数，即为并发请求数量...为0表示并发执行 ramp-Up时间，即为几秒内开启全部线程，可修改 循环次数为1表示所有线程只执行一次。...HTTP请求.jmx -l report.jtl -e -o C:\Test\result 参数说明: n：非GUI模式执行JMeter； t： 脚本文件(.jmx文件)的路径； l： 指定生成测试结果的保存文件...(.jtl格式)，此文件必须不存在； e：测试结束后，生成测试报告； o：用于存放测试报告的路径； 先测试之后才会生成报告 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人
操作流程： 1.先添加一个线程组 2.添加一个查看树 *多线程测试 指的是在短时间内多次重复请求 *多进程测试 指的是同一时间内多次重复请求 下面图文展示操作步骤： 一、添加线程组 先新建一个测试计划...如下图： 创建线程组： 在新建的测试计划上右键 如下图： 线程组参数详解： 1.线程数意思是 请求多少次 2.Ramp-Up Period (in seconds) ：代表隔多长时间执行 0代表同时并发...(可以模拟进程并发) 3.循环次数： 输入之后会得到一个公式 ---循环次数*循环次数=最终执行多少次 创建http请求基础配置: （如果有多个请求 就不需要配置公共的域名或者协议方式了） 具体配置如下
下载JMEter 这里介绍JMEter的简单并发测试 下载安装完成后打开bin\jmeter.bat， 必须先安装java环境， 打开软件后找到Options>choose Langguage>Chinese...，先把软件的语言改为中文，英文好的可以忽略 创建一个监听器用于查看运行结果 设置要请求的接口或者api 请求的设置 设置线程组，并发数 这是一个简单的并发测试工具的使用...，做商城的时候需要测试并发和压力的简单测试 深入高级使用方法我也不懂，请百度吧哈哈 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
jmeter并发测试实例，测试项目结构图如下： 1.新建测试计划，选中测试计划，右键，添加线程组 2.添加配置元件-用户定义的变量，用来放置ip和端口参数 3.添加配置元件-CSV 数据文件设置...，将测试数据存在csv文件中，配置路径和需要读取的参数 并发测试是模拟多个用户同一时间进行同一个操作，所以需要创建真实的用户数据，这里的真实不是指用户数据的真实性（比如手机号和身份证真实存在），而是指用户数据不能重复...关于数据库批量造数据，具体可查看《mysql使用函数批量插入数据》 数据造好后复制到1.txt文件中，参数中间用逗号隔开，然后另存为1.csv文件。...默认为0 本案例中主要是测试上传照片的并发测试，所以登录接口中的集合点为禁用。...11.并发测试的目的是为了测试服务器对于压力的性能影响，所以还需要监控服务器的各项性能指标，一种方法是直接在服务器上查看，比如linux服务器，使用free -m指令等查看内存等数据。
最初的技术选型，采用的是Java语言进行开发，数据库使用的是MySQL；后面出现性能瓶颈的时候，我们采取了MySQL主从同步和应用服务端读写分离的方案，暂时解决了MySQL压力问题。...这里我给大家推荐一个免费的Mysql实训营，我朋友诸葛老师关于大厂数据库Mysql优化的分享——《高并发Mysql性能优化与海量数据架构实战》，4天时间下来，你可以收获像我一样的优化MySQL数据库的实战经验...►9月14日-9月17日每晚8点，集训四天，吃透Mysql 这个特训营课程一共有4天时间，通过这个课程： 让你对高并发系统Mysql性能调优以及海量数据处理架构有一个深度的理解，深度掌握Mysql底层优化原理...，快速提高分析与优化大型系统线上环境Mysql各种性能问题的能力以及构建大型高并发高可用海量数据处理架构的能力。...、Kafka消费者并发设计，以及Kafka安装和应用等内容 设计模式 涉及常见的23种经典设计模式 Spring原理及应用 涉及Spring IoC原理、Spring AOP原理、Spring MVC
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3、更新微擎缓存 微擎后台-系统-更新缓存 4、查看是否开启成功 微擎后台-站点-性能优化 5、测试代码 public function build_sn(){ $yCode = array``(``'
mysql高并发的解决方法有：优化SQL语句，优化数据库字段，加缓存，分区表，读写分离以及垂直拆分，解耦模块，水平切分等。...高并发大多的瓶颈在后台，在存储mysql的正常的优化方案如下： （1）代码中sql语句优化 （2）数据库字段优化，索引优化 （3）加缓存，redis/memcache等 （4）主从，读写分离 （5）分区表...缓存通常来说主要为了提高接口处理速度，降低并发带来的db压力以及由此产生的其他问题。 4、分区不是分表，结果还是一张表，只不过把存放的数据文件分成了多个小块。...6、水平拆，水平拆分的主要目的是提升单表并发读写能力(压力分散到各个分表中)和磁盘IO性能(一个非常大的.MYD文件分摊到各个小表的.MYD文件中)。...如果没有千万级以上数据，为什么要拆，仅对单表做做优化也是可以的；再如果没有太大的并发量，分区表也一般能够满足。所以，一般情况下，水平拆分是最后的选择，在设计时还是需要一步一步走。
最近五一放假，除了带小孩到处转转外，还看了几页《高性能MySQL》。另外家里还有一本《高可用MySQL》，这都是以前在 CSDN 写作时送的书。...我们都知道，在 MySQL 中有非常多的锁。比如：共享锁，排它锁；表锁，行锁；读锁，写锁等。这些锁在处理数据时，往往会降低 MySQL 系统的并发处理能力。...最早的数据库系统，只有读读之间可以并发，读写，写读，写写都要阻塞。引入多版本之后，只有写写之间相互阻塞，其他三种操作都可以并行，这样大幅度提高了InnoDB的并发度。...其实程序世界里的很多东西都是类似的，如果你看过《UNIX网络编程》你会发现，Java 中的并发编程模型其实也都是参考操作系统底层中的一些并发编程模型。 大道至简，我想起了我前面有文章中写过这些话。...MVCC 在 MySQL 默认事务隔离级别下的多版本处理逻辑如下： SELECT 时，读取创建版本号当前事务版本号。
问题：功能为链接的点击计数，其他两个计数更新 还有两个内容表的插入，只插入链接对应的id，分4个库，共128个表，mysql每天有5000万次插入和5000万次更新操作，压力负载过大，需要想方案，对计数更新做合并处理...解决步骤 show global status like 'Com%' 查询当前db的crud次数 mysqladmin -htestdb -P3306 -utest -p -S /tmp/mysql.sock
文章目录 1 压力测试中的指标 1.1 TPS 1.2 QPS 1.3 平均处理时间（RT） 1.4 并发用户数(并发量) 1.5 换算关系 1.5 TPS和QPS的区别 2 压力测试方法 3 相关文档...1.4 并发用户数(并发量) 每秒对待测试接口发起请求的用户数量。...1.5 换算关系 QPS = 并发数/平均响应时间 并发量 = QPS * 平均响应时间 比如3000个用户(并发量)同时访问待测试接口，在用户端统计，3000个用户平均得到响应的时间为1188.538ms...2 压力测试方法 我们可以使用压测工具模拟多用户对系统进行压力测试。后面会有压测工具的介绍 而测试的方式是，以一定请求总量，保持不变，逐步增加并发量，观察QPS的变化及平均响应时间的变化。...比如10000的总请求数，然后测试100的并发量情况下的QPS值，然后200, 300, 400, 500等。
wrk通过-c参数能够模拟高并发的网络请求，帮助我们评估服务器在极端负载下的表现。...如果你打算做C10K数万并发连接这个量级的测试，wrk是合适的（相比ab/jmeter等工具），然而，如果你想尝试进行数百万级别的高并发测试时，官方wrk就无能为力了。...在接下来的内容中，我将探讨如何通过修改wrk源码解决上述问题，以期帮助读者更好地利用wrk进行极限并发测试。 wrk与高并发测试挑战 在软件工程实践中，性能测试是确保应用性能达标的核心环节。...比如容量测试会评估系统的最大处理能力；压力测试会评估系统在高负载下的行为；瓶颈测试会识别高负载情况下可能影响性能的系统限制因素。...这样，我们就绕过了高并发测试中TCP五元组的限制！ 降低每连接消耗内存 要想使得wrk实现单机C10M级并发连接，还有1个问题需要克服：如何避免Out of memory问题？
一、测试环境 测试环境：服务器是2核2G带宽3M的云服务器，客户端是也是服务端（同一个云服务器），在同一个云服务器上既测试服务器，又运行客户端 二、不同测试方向及结果 1.长连接测试...---- 2.超时连接测试 创建一个客户端，给服务器发送一次数据后，不再进行任何操作，查看服务器是否会正常的超时关闭连接。 代码如下： #include "..... 大文件传输测试，给服务器上传一个大文件，服务器将文件保存下来，观察处理结果，上传的文件，和服务器保存的文件一致 代码如下： #include ".....测试环境： 首先任何测试都是基于环境的，所以在这里继续强调环境： 测试环境：服务器是2核2G带宽3M的云服务器 客户端是也是服务端（同一个云服务器），在同一个云服务器上既测试服务器...，又运行客户端 测试手段： 测试结果： 得到的结果是：QPS：892 pages/s 每秒同时处理892个请求，每秒钟传递13w个字节，也就是13kb
本文紧接上篇《高并发性能测试经验分享（上）》 内存泄漏 虽然解决了core dump，但是另外一个问题又浮出了水面，就是高并发测试时，会出现内存泄漏，大概一个小时500M的样子。...我通过valgrind测试nginx也发现了一些内存方面的错误，简单分享下valgrind测试nginx的经验： 1.nginx通常都是使用master fork子进程的方式运行，使用–trace-children...2.测试nginx + openssl时，在使用rand函数的地方会提示很多内存错误。...也就是说，如果nginx完全握手性能是20000 qps,那么使用valgrind测试，性能就只有400 qps左右。...由于AddressSanitizer对nginx的影响较小，所以大压力测试时也能达到上万的并发，内存泄漏的问题很容易就定位了。
主要介绍：复制功能介绍、mysql二进制日志、mysql复制拓扑、高可用框架、单点故障、读写分离和负载均衡介绍等 mysql复制功能介绍 mysql复制功能提供分担读负载 复制解决的问题 实现在不同服务器上的数据分布...版本 复制架构及主从切换的方式 所使用的高可用管理组件 对应用的支持程度 mysql复制拓扑 ?...主库写入二进制日志的时间 解决方法：控制主库的事务大小，分割大事务 二进制日志传输时间 解决方法：使用mixed日志格式或设置set binlog_row_image=minimal 默认情况下从库只有一个sql线程，主上并发的修改在从上变成了串行...复制无法解决的问题 分担数据库的写负载 自动进行故障转移及主从切换 提供读写分离功能 高可用框架 什么是高可用 高可用H.A(High Avalilability)指的是通过尽量缩短因日常维护操作（计划...如何实现高可用 避免导致系统不可用的因素，减少系统不可用的时间 建立完善的监控及报警系统 对备份数据进行恢复测试 正确配置数据库环境 对不需要的数据进行归档和清理 增加系统冗余，保证发生系统不可用时可以尽快恢复
在Apache, PHP, mysql的体系架构中，MySQL对于性能的影响最大，也是关键的核心部分。对于Discuz!论坛程序也是如此，MySQL的设置是否合理优化，直接 影响到论坛的速度和承载量！...下面我们了解一下MySQL优化的一些基础，MySQL的优化我分为两个部分，一是服务器物理硬件的优化，二是MySQL自身(my.cnf)的优化。...二、 MySQL自身因素 当解决了上述服务器硬件制约因素后，让我们看看MySQL自身的优化是如何操作的。对MySQL自身的优化主要是对其配置文件 my.cnf中的各项参数进行优化调整。...innodb_log_file_size 在高写入负载尤其是大数据集的情况下很重要。这个值越大则性能相对越高，但是要注意到可能会增加恢复时间。我经常设置为 64-512MB，跟据服务器大小而异。...如果应用程序中有大量的跳跃并发连接并且 Threads_Created 的值也比较大，那么我就会加大它的值。它的目的是在通常的操作中无需创建新线程。
18.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。 19.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。 20. 避免使用不兼容的数据类型。
海量用户高并发SAAS产品测试上线流程 SAAS产品测试上线流程-以Web插件产品为例子 1 概述 在互联网产品中，IT公司之间更加注重产品功能之间的协作，SAAS形态的产品扮演着越来越重要的作用。...优点如下： 发布行为的成本很低，直接利用网络发布 版本维护成本较低，可以全网统一维护 小而快迭代发布能够避免重大问题产生 直接透明化地面向客户能够保证数据的快速通达和反馈 缺点如下： 服务器并发容量要高...服务端接口测试 服务器端性能测试 端到端功能测试(集成测试) 平台兼容性测试 全网灰度测试 2 可测性架构 正如之前的文章里面提到过，一个适合做测试的系统，必然是一个架构上 可测性 比较好的系统。...有经验的测试人员会逐渐挑选出和接口测试等价的功能测试用例进行剔除，最后只留下少量的接口测试实在是无法完成的功能测试用例。...对于并发量，实际承受值和理论值可能有差距;用户访问由于地域问题，可能存在网络不通畅或者缓存问题而导致服务不能正常 灰度测试（发布）可以避免“非黑即白”这种绝对的发布境况，能够有效避免新版本上线后造成全网所有用户功能不能正常使用的情景
大家都知道，高并发系统有三把斧子：缓存、熔断和限流。但还有一把斧子，经常被遗忘在角落里，郁郁不得志，那就是预热。 ? 现象举例 先说两个现象。这些现象，只能在并发高的系统中出现。...一、DB重启后，瞬间死亡 一个高并发环境下的DB，进程死亡后进行重启。由于业务处在高峰期间，上游的负载均衡策略发生了重分配。刚刚启动的DB瞬间接受了1/3的流量，然后load疯狂飙升，直至再无响应。...当服务重新加入集群时，却发生了大量高耗时的请求，在请求量高的情况下，甚至大批大批的失败。 引起的原因大概可以归结于： 1、服务启动后，jvm并未完全准备完毕，JIT未编译等。...当系统长期处于低水位的情况下，流量突然增加时，直接把系统拉升到高水位可能瞬间把系统压垮。
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