之前写过利用jmeter做分布式压测的简略介绍，当时只是介绍了背景和原因，以及基本的配置操作，有同学说写得不够详细。正好今年双十一，我司的全链路压测，也尝试了jmeter分布式压测的手段。这篇文章，介绍下利用jmeter在NGUI模式下进行分布式压测的一些小技巧和注意事项。
MeterSphere的定位为一个“一站式的开源持续测试平台”。它主要涵盖测试跟踪、接口测试、性能测试、团队协作等功能，同时兼容JMeter等主流的开源标准，可以有效地助力开发和测试团队充分利用云的弹性，进行高度可扩展的自动化测试。由于自己干性能测试的，所以比较关注性能测试这块的实现。以下是官方描述的架构：
一年以前，有赞准备在双十一到来之前对系统进行一次性能摸底，以便提前发现并解决系统潜在性能问题，好让系统在双十一期间可以从容应对剧增的流量。工欲善其事，必先利其器，我们拿什么工具来压测呢？我们做了很多前期调研和论证，最终决定基于 Gatling 开发有赞自己的分布式全链路压测引擎 —— MAXIM。一年多来，我们使用 Maxim 对系统做了很多次的性能压测，在提升系统性能、稳定性的同时，也得益于历次压测的实践经验逐步改进 Maxim。
TarsBenchmark（简称tb）旨在帮助开发和测试同学快速debug线上TARS服务，复现逻辑接口bug，支持灵活修改测试用例，同时也可以很轻松完成服务接口的压力测试，帮助开发同学清楚掌握TARS服务性能数据基准。具备如下特性:
我们知道Jmeter单机并发数并不高，一般配置也就支持1000左右。那么就引出了分布式压测的概念，Jmeter通过调度机(Master)与执行机(Slave)来实现。而Locust也支持分布式压测，类似Jmeter一样，当一台机器无法模拟所需的用户数量时候，可以通过多台Slave机器来实现，Master机器主负责分发任务和下达指令。
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
在抢红包、活动秒杀这种短时间内流量突增的场景，或者是健康宝这种使用用户超级多的场景，我们均需要进行压力测试，确保服务稳定可用
我们在服务后台的一些APP上线之前，通常会做一些性能的评估，然后会评测一下。例如开发的项目大概可以服务多少用户，以及能够承担多大的并发量？
目前接触以及听说过的压测工具/框架繁多，如jmeter/k6/locust/loadrunner/qload等，每个压测工具都有自己特性和不足，如何选择适合自己的压测工具，简单高效的完成自己的压测目标，是我们应该思考的问题，本文旨在对locust的特性以及实现进行梳理，方便并对qload以及jmeter进行一个简单的横向对比。
随着项目逐步以微服务开发为趋势，逐渐呈现一个服务对应一个数据库。从中产生了分布式事务的问题：一个操作先后调用不同的服务，要保证服务间的事务一致性，这就是分布式事务解决的问题。
在使用JMeter进行压测时，当被测接口需要很高的并发量，或者有些接口访问数很高的时候，Linux网络相关的内核参数需要根据实际服务进行调整，从而导致本地端口被占满，出现请求报错的情况。此时，本机的一些TCP配置、本机性能峰值就可能是性能测试的瓶颈点。 因此，本文梳理了基于JMeter的分布式压测环境的搭建方法，并能够满足参数化的需求。
JMeter分布式压测是一种通过多台计算机共同工作来模拟大量并发用户对服务器或应用程序进行压力测试的方法。这种方法可以有效地提高测试的并发用户数，从而更准确地评估系统在高负载下的性能。以下是进行JMeter分布式压测的基本步骤：
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
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
http_bench是HTTP(HTTP/1, HTTP/2, HTTP/3, Websocket)压测工具，并支持单机和分布式，为了简洁，直接用1000行左右实现。有兴趣读源码朋友，可以点击【阅读原文】或者访问【开源地址】（当前项目已经接入Github Actions，适配了golang1.18，golang1.19，golang1.20）。
随着数据化和信息化浪潮的深入，系统的架构在不断地演变，实现了从“单线程”到“多线程、多组件”再到“分布式、微服务”的一个跨越。目前国内外中大型企业基本都采用的是分布式系统架构，复杂程度高。机器是异构的，不同的机器厂商，会出现配置不同、运算、存储性能不同、网络延迟、带宽不同的情况。业务系统是分布式的，中间件也是分布式，网络也会有各种各样的节点，我们没办法去保证每一个节点它都是绝对可用的。这里面的任何一环出现问题，都可能引发系统故障。
很多同学其实都简单的做过分布式压测。按照百度说明书改一下配置，简单调试一下，就大功告成了。那么分布式真的这么简单吗？
软件的发展从单体应用到现在的分布式应用，软件的架构也变得越来越复杂，作为一个架构师，肯定需要了解大量的软件为自己的软件架构奠定基础，而zookeeper作为一款分布式协调的软件，被许许多多的中间件使用，如：Kafka、Hadoop、HBase、Solr等，为什么这么多的软件都使用到了ZooKeeper呢，他的好处到底在哪里呢？让我们来一起了解下。
千呼万唤始出来，这一篇感觉写了好久，总想写的清楚明白简洁，但是还是洋洋洒洒写了好多，希望大家喜欢吧！本来打算将这一篇文章是放在性能测试中讲解和分享的，但是有的童鞋或者小伙伴们私下问的太多了，实在是忍不了也解答烦了，索性就在这里分享一下吧。权当参考，但是希望对大家有所帮助。
前言 最近，被推送了不少秒杀架构的文章，忙里偷闲自己也总结了一下互联网平台秒杀架构设计，当然也借鉴了不少同学的思路。俗话说，脱离案例讲架构都是耍流氓，最终使用SpringBoot模拟实现了部分秒杀场景，同时跟大家分享交流一下。 秒杀场景 秒杀场景无非就是多个用户在同时抢购一件或者多件商品，专用词汇就是所谓的高并发。现实中经常被大家喜闻乐见的场景，一群大妈抢购打折鸡蛋的画面一定不会陌生，如此场面让服务员大姐很无奈，赶上不要钱了。 业务特点 瞬间高并发、电脑旁边的小哥哥、小姐姐们如超市哄抢的大妈一般，疯狂的点着
应用背景 在目前的压力测试中，开发者多根据cpu、内存、网络等服务器数据来判断服务器性能问题，但无法快速实现复杂业务逻辑的问题排查，在分布式架构下，系统链路调用长，开发者往往需要花费较多的时间进行跨团队沟通，问题的深度定位难，效率低，问题解决滞后。 而压测大师不仅要满足开发者对服务的压测，更要帮助开发者实现问题的深度定位和剖析，通过即将推出的链路性能监控服务，压测大师为开发者提供一站式压测、监控解决方案，打通压测和应用服务性能数据，开发者可以通过探针部署查看应用链路数据，快速找到问题根因。 现针对
jmeter分布式压测时，选择其中一台作为控制机，其余的机器做为负载机，执行时，控制机会把脚本发送到每个负载机上，负载机获取到脚本就执行脚本（负载机只需要启动jmeter-server.bat或者jmeter-server），执行后，负载机回传执行结果给控制机，控制机会进行汇总。值得注意的是：如果请求执行成功，不会回传请求的响应信息，所以在查看结果树中， 响应结果看到是空的。
在构建互联网大厂架构师级别的综合设计模型时，需要考虑多个方面，包括操作系统和底层网络、中间件数据结构算法、高并发底层处理、JVM和GC优化、主流框架源码分析、消息队列、分布式缓存、系统性能优化、分布式微服务架构、海量数据处理等。此外，还需关注质量保障（如全链路压测）、领域驱动设计实战、安全攻防、K8S容器化运维监控、Web3.0前沿技术以及业务架构解决方案场景实战等方面。
如何选择工具呢，压测的过程中，我们需要有很多工具需要选择，如何选择适合的工具，也是一个难点。
我们在Java中学习过了synchronized及lock锁,这些锁都是本地锁，我们通过一个案例演示本地锁的问题。
在性能测试中，有一个无法避免的问题，就是如何处理性能测试用例使用到的数据，其中包括前置数据、运行时数据和后置脏数据清理。
最近，被推送了不少秒杀架构的文章，忙里偷闲自己也总结了一下互联网平台秒杀架构设计，当然也借鉴了不少同学的思路。俗话说，脱离案例讲架构都是耍流氓，最终使用SpringBoot模拟实现了部分秒杀场景，同时跟大家分享交流一下。
去年8月，国内某大型快递公司S为了应对双十一的快递系统高峰，想学习阿里用全链路压测的方法对系统进行提前检查、优化系统性能。
应用背景 在目前的服务器性能测试中，开发者多会根据CPU、内存、网络等服务器数据来判断服务器性能问题，但无法快速实现复杂业务逻辑的问题排查。在分布式架构下，系统链路调用长，开发者往往需要花费更多的时间进行跨团队沟通，沟通效率较低、问题解决滞后、难以深度定位问题所在。 腾讯WeTest压测大师全新推出了链路性能监控服务，为开发者提供一站式压测、监控解决方案，打通压测和应用服务性能数据，开发者可以通过探针部署实时查看应用链路数据，快速找到问题原因。 01 压测大师链路监控简介 目前，压测大师链路监控是通过
从字面意思理解，所谓秒杀，就是在极短时间内，大量的请求涌入，处理不当时容易出现服务崩溃或数据不一致等问题的高并发场景。
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管控面可以提供高可靠高效可持续运维保障、快速部署小时交付的能力，尤其是针对ClickHouse这种运维较弱但是性能很高的OLAP核心引擎，管控面就显示得尤其重要。
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.....
2021年7月，腾讯WeTest服务器性能测试产品压测大师通过中国计量科学研究院测试认证，获国家级权威认可，兹认定“腾讯 WeTest 压测大师是一款全链路服务器性能测试产品，支持百万级别并发，可灵活构建压测场景链路，一键查看各项性能指标， 实现压测全流程闭环。” “国家计量器具软件测评中心（以下简称NMIST）是由国家市场监督管理总局授权，依托中国计量科学研究院为母体而建设的国家级检测中心，承担起草有关计量软件测评与测试的国家计量技术规范，研究计量软件测评方法和防作弊技术，开发计量软件测评工
Java能力和面试能力，这是两个方面的技能，可以这样说，如果不准备，一些大神或许也能通过面试，但能力和工资有可能被低估。再仔细分析下原因，面试中问的问题，虽然在职位介绍里已经给出了范围，但针对每个点，面试官的问题是随机想的，甚至同一个面试官在两场相似的面试里，提的问题也未必一样。
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。
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。
一个很典型的秒杀场景，或者说并发量非常高的场景下，对商品库存的操作，我用一个SpringBoot小项目模拟一下。
性能压测工具是用于模拟大量用户访问、负载和压力条件的软件工具，以评估系统、应用程序或服务在高负载条件下的性能表现和稳定性。
压测是目前科技企业及传统企业进行系统容量评估、容量规划的最佳实践方式，本文将基于京东ForceBot平台在大促(京东618、京东双11)备战中的实践历程，给大家分享平台在压测方面的技术变革。ForceBot平台是一款分布式性能测试平台，能够为全链路压测构造千万量级的压测流量，并结合全域流量录制回放、瞬时发压、智能寻点等能力，为整站容量评估与规划提供一站式的解决方案。
首先要清楚的一点就是，什么时候开始做全链路压测？我们有另外一个业务线，现在就没有打算做，那个业务线的日均单不到十万，而要压测的业务线的日均单到了200万，但这并不意味着200万是一个标准，我觉得可以从下面几点考虑：
本文只讲一个很简单的问题，YCSB对HBase集群的测试。虽然网上有很多介绍YCSB测试HBase的文章，但都是针对本地HBase伪分布式集群的。大家都知道，稍微正式一些的压测都会要求测试客户端与目标集群分离部署，而且伪分布式集群通常不会在生产环境下使用，本身也没有太大的压测意义。本文会着重介绍一下压测远程HBase完全分布式集群的不同之处。
随着软件开发技术架构的不断演进，采用诸如TSF微服务框架开发微服务已经成为一种趋势，然而随着客户业务流量的不断提升，微服务也会遇到性能上的瓶颈，对于系统如果做到高效、稳定保障系统平稳支撑业务增长，是我们需要面对的技术难题。 性能优化需要解决如下问题：
Locust是一款开源的性能测试工具，可以帮助您模拟大量用户访问Web服务器，跟踪和报告每个用户的响应时间。它使用Python编程语言编写，允许使用Python脚本编写测试脚本。Locust可以轻松扩展，以支持任何自定义断言，响应转换，模拟，分布式执行或第三方服务整合等。
1.yunzhibo_press_test.zip转推流工具每一台机器都需要部署，rssh-gjh.zip分布式工具负责调度每一台机器
1、由运维/开发抓取一段时间内的流量高峰，然后由此确定接口的起始流量以及各个接口的所占压测流量比例。
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