前言 在品牌竞争日益激烈的时代，秒杀活动以及类似于双十一、618的活动越来越多，用户流量突增可能会影响系统稳定性。因此需要对业务系统进行性能测试，提前发现性能瓶颈，应对流量高峰。保障系统的稳定。 使用开源压测进行性能测试，通常只支持有限的协议和场景，需要人工进行可视化和自动化的管理和配置；监控和数据收集一般需要手动配置和管理，且难以进行实时监控和调整；人力成本较高。 秒杀抢购、活动大促等场景，需要大量机器多地域部署模拟海量用户的真实场景，需消耗的资源成本较高。 我们该如何低成本进行一键性能测试？ 2023年
王诚强，荔枝微课基础架构负责人。热衷于基础技术研发推广，致力于提供稳定高效的基础架构，推进了荔枝微课集群化从0到1的发展，云原生架构持续演进的实践者。 本文根据2021年4月10日深圳站举办的【腾讯云原生技术开放日】 线下活动中，荔枝微课基础架构负责人王诚强关于“基于 kubernetes 搭建分布式压测系统”的演讲整理而成。 腾讯云原生公众号后台回复【lzwk】，可获得该演讲PPT。 大家好，今天想和大家分享的主题是基于 kubernetes 搭建分布式压测系统。从背景、原理、实现、效果和未来方向5个方
作者简介： 柯开，腾讯云高级工程师，腾讯压测领域 OTeam PMC，负责腾讯云可观测-云压测产品设计研发。 前言 在当今数字化的时代，越来越多的应用程序和服务都被迁移到云上运行。性能测试，正是变更前验证的关键一环，是对系统进行全方位的性能“体检”。它一般通过模拟用户操作，使系统处在高强度压力之下，检验系统是否稳定、哪里会出问题。 随着分布式、微服务、云原生等架构的发展，性能测试面临了新的挑战。 分布式系统的复杂性和较高的网络通信延迟，使得性能测试难以规避设计上的死锁、竞争条件、资源泄露等问题。 微服务架构
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。
雷畅 腾讯云高级工程师。拥有多年云原生/可观测/性能压测领域的研发经验，目前主要负责腾讯云可观测-云压测（PTS）产品研发。 导语 | 作为应用服务的提供者，在面对产品或新功能上线、活动大促（618、双十一）等重大变更时，明明一切看似无懈可击，到了关键时刻，却不知哪个“系统刺客”在偷偷地 kill 您的系统？我们如何才能“底气十足”地保证系统稳定，在这竞争激烈的时代留住“日益挑剔”的用户？正所谓 Testing is believing，这需要测试、测试、再测试！ 前言 近日，腾讯云可观测平台-云压测 （P
客户在做CVM的基准线的性能压测，当前反馈使用iperf在做网络PPS基准线压测时，云服务器压测出来的数据，远远超过官网承诺的值，质疑腾讯云云服务器没有做网络限制；
https://cloud.tencent.com/document/product/239/17952
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。
在面对产品、新功能上线等重大变更或活动大促（618、双十一）等，明明一切看似无懈可击，到了关键时刻，却不知哪个“系统刺客”在偷偷地 kill 您的系统？ 依赖人工检查和测试不可靠；使用开源压测，需要大量机器多地域部署模拟海量用户的真实场景，成本不可估量。我们该如何低成本进行性能测试？ 腾讯云可观测-云压测（PTS）支持百万并发压测，100% 兼容 JMeter，可轻松应对流量高峰，保障系统稳定性，同时还支持多种压测模式，满足不同的压测需求。 现云压测新上线首次特惠，多种套餐包限时6折，可更低成本探测您业务系
（1）确认压测集群的kubeconfig文件已经上传到Coding仓库的kubeconfig目录下。若无，请参考下述步骤进行配置。
Prometheus 监控服务 1. Prometheus 监控服务预付费资源包上线，10亿条数据上报量额度仅售599元。详细价格标如下： 2. 集成中心-云监控插件支持支持云硬盘、Ckafka 和 CFS；支持标签管理。 应用性能监控 APM 拓扑整体优化效果展示： 告警管理 1. 新增告警大盘，一键了解各类型告警总体情况。通过大盘可快速了解不同维度的告警聚合结果。 增加近7天告警模块，支持对近7天内仍未恢复的告警统计。 增加近30天告警模块，支持对近30天内告警情况分析。 2. 新增告警详情
腾讯云高级工程师，腾讯云压测 OTeam 发起人，目前主要负责腾讯云可观测系统的开发与设计。
1. Prometheus 监控服务预付费资源包上线，10亿条数据上报量额度仅售599元。详细价格标如下：
导语｜春节期间腾讯大部分业务进入流量备战的紧张时刻。压测相比于监控而言，是更具主动性的筹备手段。通过高负载、真实流量的预演，探测系统的瓶颈和发现风险，是服务质量保障体系的重要一环。云压测主要聚焦在压测平台的发压端基础能力构建，本文作者张泽强分享云压测备战春节期间从压测模型选型、用例编写、测试数据构建到压测报表分析的压测方案。期望对你有帮助。 目录 1 背景与挑战 2 解决方案 2.1 压测模式选型 2.2 压测用例编写 2.3 测试数据构造 2.4 压测报表分析 3 实践案
【新手必看系列】 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 【操作指南系列】 手把手教你在腾讯云上部署压测引擎 在jmeter脚本中如何配置grafana Coding平台的压测指导 FAQ 【Jmeter快速上手】 使用Jmeter快速读写指定文件中的数据 Mac OS下Jmeter的入门操作 【抓包系列】 windows下PC端小程序抓包 深 i 您-小程序Charles抓包过程 【进阶知识系列】 如何去做接口容量预估 保障服务性能，除了压测我们还能做些什么 【实战系列
Serverless云函数的优点是支持高并发，理论上无限自动扩容，但也有其自身的缺点，如冷启动特性导致冷启动的时延比较高。那么实际上性能如何，是否还有性能优化的空间和手段呢？
MySQL性能压测或者基准测试看起来很简单，使用sysbench，tpcc工具跑跑拿到数据就好，其实压测是一个技术活儿，尤其是涉及到性能对比的测试，因为不同场景/不同厂商的产品的参数设置不同，测试的结果也不一样。如果不阐明具体的参数配置差异，直接给出压测结果可能给其他人带来误导。
【导语】2B，2G项目交付过程中，压力测试是重要的一环。 往往服务商与项目组更多的精力会先放在功能逻辑的实现，却忽视了在前期从架构层面暴露与解决后台可靠性的问题。我们团队经历了众多Ka项目的压测与后台可靠性的保障工作，梳理ISV压测交付checklist与压测能力成熟度评估项
能否解决“高并发”问题一直是检验一个产品后台是否稳定，架构是否合理，性能是否强大的核心标准。对于产品而言，多高的并发才算是“高”？不同的产品不尽相同。对于小型的产品来说，每秒上百的在线人数就会导致产品无法响应，而对于一些几经考验的产品，每秒上万，上百万的并发才能满足他们的业务需求。当产品的承载能力遇到瓶颈的时候，会出现什么样的问题呢？发包不断超时，页面不断加载，然后页面无法响应，直到最后服务器崩溃。在社交网络发达的今天，用户的愿意等待的时间越来越短，这些问题对于用户来说，是无法容忍的。调查显示如果页面加载超过5秒就会有74%的用户离开页面。而根据用户体验的“2-5-8原则”，2秒以内用户会觉得响应很快，5-8秒用户就开始产生反感，超过8s会选择放弃。页面加载超过5s就会有74%的用户离开页面。正是基于这样的原因，服务器压力测试成为了产品上线前的一个重要的测试环节，然而压力测试这个任务，对于测试人员来说，并不简单。
在经历了惨痛的黑天鹅事件以及激烈的数据恢复过程后，作为微盟DBA的我们进行了深刻的反省和自查，作为公司的核心资产，数据库也得到了前所未有的重视。如何保证数据安全以及用户服务的高可用性是我们要解决的首要问题。
【导语】toB，toG 项目交付过程中，压力测试是重要的一环。 往往服务商与项目组更多的精力会先放在功能逻辑的实现，却忽视了在前期从架构层面暴露与解决后台可靠性的问题。我们经历了众多项目的压测与后台可靠性的保障工作，梳理出压测支撑保障方案与 ISV 压测质量管理规范
15 位青春洋溢的女团候选成员，百万次全网观众投票，节目播出后迅速霸占热搜前十位.....
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。
某项目执行压测脚本，因直播录制回写接口没有添加挡板，导致流量包欠费，从而使功能不可用。当天已经停止压测，可在接下来两天里仍然能够监控到流量接入。
业务的知名度越高，其背后技术团队承受的压力就越大。一旦出现技术问题，就有可能被放大，尤其是当服务的是对知识获取体验要求颇高的用户群体。
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：
导语：Serverless云函数的优点是不怕高并发，理论上无限自动扩容，缺点是冷启动特性导致冷启动的时延比较高。那么实际上性能如何，并且是否还有性能优化的空间和手段呢？
导读｜随着疫情防控模式的迭代，健康码访问DAU逐渐趋于下跌，意味着健康码将逐步完成历史使命，见证着疫情的结束。本文特邀腾讯研发工程师李雄政将从技术架构、可观测体系、运营保障体系等运维体系多方面，总结回顾健康码业务运营过程中的保障技术手段。 业务背景 疫情三年，奥密克戎已是强弩之末，疫情终将过去。历经数个阶段的迭代，腾讯健康码产品服务于十余个省份的居民，数亿用户、数百亿次亮码。有效助力保障公共卫生安全。全国健康码共累计PV2k多亿，亮码1k多亿，最大省份的健康码用户量超过1亿，DAU过千万。 随着疫情
随着云原生的推进，k8s和service mesh已然成为云上的事实标准，我们的压测引擎也是基于这个理念演化而来。整个引擎的架构为k8s+jmeter+influxdb+grafana，其中：
本文由 IMWeb 首发于 IMWeb 社区网站 imweb.io。点击阅读原文查看 IMWeb 社区更多精彩文章。 导语：Serverless云函数的优点是不怕高并发，理论上无限自动扩容，缺点是冷启动特性导致冷启动的时延比较高。那么实际上性能如何，并且是否还有性能优化的空间和手段呢？ 最近试点Serverless的一个项目是从原有的node服务迁移到腾讯云函数Serverless的。既然是项目迁移，那么就要对比一下迁移前后的性能了。 压测方案 从测试同事那很快就找到压测大师这个工具，压测大师配置和报告都还
记得当年《甄嬛传》热播，调用了我们团队的媒体资讯接口。接口被调用挂了。当时虽然我不负责那一块，只是目睹了当时大家在临场解决问题的紧张一幕。但是这件事在我心里埋下了种子，从此追求高可用、高稳定成为职业发展的方向。
能否解决“高并发”问题一直是检验一个产品后台是否稳定，架构是否合理，性能是否强大的核心标准。对于产品而言，多高的并发才算是“高”？不同的产品不尽相同。对于小型的产品来说，每秒上百的在线人数就会导致产品无法响应，而对于一些几经考验的产品，每秒上万，上百万的并发才能满足他们的业务需求。当产品的承载能力遇到瓶颈的时候，会出现什么样的问题呢？发包不断超时，页面不断加载，然后页面无法响应，直到最后服务器崩溃。
最近做了一个搜索接口的优化，反复压测了四次，终于达到要求了，记录一下，晚上加个鸡腿? 业务逻辑 从OpenSearch中检索出数据，然后各种填充组装数据，最后返回 逻辑看似很简单，当初我也是这样认为的
作者 | 李德怀 前言：通用场景下的线上服务相比头部互联网服务，往往单个服务访问量较小，最大 DAU 几万甚至几千；需要提供服务的后端服务器少，往往只需十几台甚至几台就足够支持服务压力；服务种类多不规范，有几百甚至上千个服务；开发语言不统一，每个团队根据自己的喜好选择语言种类或者技术栈，而且存在很多无人维护的服务。这就导致通用场景下的互联网服务的资源利用率低，比如 CPU 利用率普遍不足 10%，而且服务治理困难，稳定性差，很少能达到 3 个 9。 在当前疫情反复、经济下行的宏观大背景下，通用场景下的
云组件检查项案例全球加速ECDN限频： 压测时需绕过ECDN20200506，项目压测经过ecdn，导致触发了ecdn单个ip的限频安全产品WAF限频： 确保WAF套餐配置达到容量要求20200602，某项目中使用的WAF的QPS套餐最大10w，导致压测QPS达到10w后出现限频限频： 确保压测机IP被添加到安全打击白名单20200605，某项目压测时未将压测机IP未加入白名单，导致触发WAF限频，接口QPS曲线不平稳连接方式：确保回源连接方式为长连接，短连接需解释20220510，系统中WAF的回源方式设
我们团队保障了很多KA项目（第七次人口普查项目，广交会等）的后台稳定性，覆盖14亿中国人口，后台接口的并发量达到11万的QPS。在生产环境进行全链路压测的过程中，我们踩了很多坑，但也因此积累了丰富的实战经验，希望分享出来，让大家少走弯路。
在云上环境进行压测的场景，主要有单链路和全链路压测。其中，单链路压测用于业务添加新的接入模块和单业务架构迁移后稳定性评估；全链路压测则更多是在割接上云前演练，大促前容量评估等几个场景。
从2019年末，新冠疫情突然爆发，至今已持续了2年多。从不明病毒爆发，到武汉封城，再到现在防疫常态化，大规模核酸检测成为我们重要的防疫利器，而核酸检测系统的稳健和性能直接影响人们的工作和生活。
某项目压测后发现qps达标，服务器cpu和内存占用均在70%以下，然而mysql服务的内存占用高达100%，且并没有因为压测而产生波动。
压测之前要有压测方案（如压测接口、并发量、压测策略(突发、逐步加压、并发量)、压测指标(机器负载、QPS/TPS、响应时间)），之后要产出压测报告（压测方案、机器负载、QPS/TPS、响应时间(平均、最小、最大)、成功率、相关参数 等），最后根据压测报告分析的结果进行系统优化和容灾。
1.微信扫码登录TCPS压测平台：https://tcps.tencent.com/
随着信息化、数字化转型的持续推进，各行业均开始实现“线上代替线下”，即各类政务、交通、医疗等民生相关的线下服务流程均通过线上系统高效完成，例如随着疫情防控的常态化诞生的各类健康码系统等。
2. demo文件夹是放置脚本的，内部默认放置TEST.jmx脚本，用于测试构建计划是否能正常跑通
作者：yorkoliu，腾讯 IEG 业务运维专家 一、前言 上一篇文章《云原生背景下的运维价值思考与实践(上)》 重点介绍了云原生背景下运维转型的思考，围绕着整个 DevOps 交付链，贴近业务不断输出运维的能力与价值。这篇内容我想谈谈 DevOps 的下半段，通过我们的构建服务稳定性保障实践，利用 SRE 的思想与方法，不断去冲刺稳定性的终极目标：“提升 MTBF（平均故障时间间隔）、降低 MTTR（故障平均修复时间）”，很多小伙伴会有疑问，DevOps 与 SRE 到底是什么样的关系？在 Google
如上图所示，SQL治理的基本阶段主要包括开发（事前）、测试（事中）、生产运维（事后）三阶段。
说起 TCS 的云原生数据库，就要先从 TCS 开始讲起。TCS 是腾讯云推出的一款 PaaS 平台产品，可以作为腾讯专有云 TCE 的底座，也可以做为私有化 SaaS 的底座，亦可以作为一款 PaaS 类产品独立输出。在最早的 TCS 版本中，自用的是传统数据库，和其他很多平台一样，需要独占一些机器，资源消耗和灵活度在云原生应用交付场景下不太适用。随着 SaaS 私有化交付的兴起，专有云的工程师亟需一款轻便的数据库“接棒”。研发同学经过充分的技术论证，最终选择了社区热度最高的开源数据库产品 MariaDB ，于是专有云团队自研的第一款大规模使用的容器化 PaaS 服务就此诞生。
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