导语 每年“618”、“双11”是智慧零售行业消化流量红利的最佳时期,但依然有很多企业因为自身系统无法承载流量高峰带来的冲击而无法享受这一流量红利。在大促流量高峰期,一旦出现商品页面加载缓慢、抢购失败,立即下单报错,购物车内添加的商品丢失等问题,用户就会对平台,乃至品牌本身产生“心理阴影”,那么我们该如何对系统进行“彻查”,才能保障大促期间用户的顺滑体验呢? 一到大促心就慌?智慧零售行业核心诉求 2021年的“618”年中大促如期而至,想必各位智慧零售行业的小伙伴早已摩拳擦掌,熬了多少通宵准
张墨飞 基础架构部高级软件开发工程师 京东技术11.11基础架构峰会讲师 电商大促准备好的第一件事情就是应对高流量,全链路压测无疑成为必不可少的一个环节。全链路压测平台ForceBot(军演机器人)用
由于我们公司用户数量庞大,在服务上线之前,性能测试必不可少。本文主要介绍性能测试的流程,需要关注的指标,性能测试工具Apache bench的使用,以及常见的坑。
在测试后要进行容量规划,目的在于让每一个业务系统能够清晰地知道:什么时候应该加机器、什么时候应该减机器。当节日时候业务增长,准确的预估将节省很多资金,并让业务不会被流量击倒。
智慧零售高速发展的同时所面临的行业挑战 《中国电子商务报告2020》显示,2020年全国网络零售额达11.76万亿元,同比增长10.9%。同时,由于疫情的影响,直播电商发展势头更加迅速。iiMedia Research(艾媒咨询)数据预测,2021年中国直播电商市场规模将达到1.2万亿元。巨大交易额的背后,是服务器、存储、网络等基础设施承载着的巨大并发压力。“双11”很快就要到了,很多智慧零售行业的小伙伴往往会在大促前准备很多品牌活动与直播计划,却相对忽视了压力测试这一环节,没能正确预估系统能承载的最
基于实际的生产业务场景、系统环境,模拟海量的用户请求和数据对整个业务链进行压力测试,并持续调优的过程
原ZLJ卖场的压测流程,是依托于阿里云PTS工具,团队自身缺乏性能测试能力自建,缺少性能分析和数据沉淀,测试场景单一,只有单接口和多接口压测,缺少场景和链路压测,不能相对合理的评估系统性能承载能力,机器扩容只凭借经验进行增加调整,缺乏评估依据。
在服务上线之前,性能测试必不可少。本文主要介绍性能测试的流程,需要关注的指标,性能测试工具apache bench的使用,以及常见的坑。
常听说各大电商需要通宵备战双十一。购物大趴过后,人们摩挲着光秃秃的手腕,不禁在想,这些口口声声说在为我们保驾护航的家伙,那天究竟干了什么?为此,我们提前走访了京东双11作战指挥部,先为大家带来这支神秘之师战前演练的实况! 心里要有点数 什么是全链路压测? 全链路压测可以理解为网络链路 + 系统链路。网络链路是用户到机房的各个网络路由延迟环境;系统链路是各个系统之间的内部调用关系和强依赖性。 为什么要做全链路压测? 电商大促期间存在不同于日常流量场景的高流量冲击,为了应对大促流量场景,保证大促期间用户可以
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:
以一个经典问题抛砖引玉,当用户在浏览器中输入一个URL到底发生了什么? 常见的URL格式是http://www.liangsonghua.me,由协议+域名+端口号组成,这里涉及到一个不可轻视的知识点,就是跨域,浏览器有一个同源策略限制,协议、域名、端口号有一个不同就会发生跨域冲突,从而保证了其他站点不能非法操作正常站点的cookie和修改dom元素,重要性不言而喻。当不得已冲突时,可以通过JSONP请求、添加允许跨域响应头、使用代理转发的方式获取资源。不过请记住,尽量不要使用代理转发的方式,因为它违背了环境标准化准则,我们应该保证扩容新服务器时能取得正确、最新的配置,比如服务日记输出路径应该形成一种共识规范,这种称为”约定大于配置”,它的好处是,除了简化配置工作外,还可以提高沟通效率,另外标准先行是持续交付和架构改造技术实施的前提条件
十一月临近,一年一度的电商大戏“双十一”又将隆重出场,目前各大商家已经开始各类优惠券的发放,各类大促的商品表单也已经提前流出,即将流入各个用户的购物车中。
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在深入测试工作的那段时间,笔者发现测试人员因为工作边界模糊,大部分时间和精力都花在了功能测试上,而对于质量测试、自动化测试等扩展性强的工作,所花时间和精力很少,这是一件可悲的事情,但这是很多公司内都存在的现象。导致这种现象的原因有很多,其中一个让人特别头疼的问题就是自动化测试的覆盖速度远远达不到产品变化的速度,所以很多人失去了信心,选择老老实实地做功能测试。
京东快速发展的同时,应用规模、数据中心以及机器的规模都同步倍增,在面对如此大规模的机器,应运而生了京东数据中心操作系统(JDOS,JingdongDatacenter OS)。历经多年时间的技术沉淀与发展,JDOS不仅仅作为京东数据中心操作管理资源,更作为京东统一的PaaS平台致力于支撑业务系统快速交付、稳定运行,基础中间件托管提升基础平台敏捷交付。尤其是线上运行的阿基米德系列系统,将应用于实现京东商城数据中心资源智能调度,支撑在线业务系统与大数据计算混合部署融合计算,并节约采购成本。而每一次的11.11都是对JDOS系统的一次检验和挑战,经过无数次的紧张演练,问题排查,系统升级优化,服务应用快速交付;从容支撑大促高峰流量,保障了业务的高速发展。
提起性能测试,可能很多互联网从业人员会感觉比较混淆(不仅仅只是测试人员会弄混淆,很多开发人员、管理人员对性能测试也都是一知半解)。性能测试,它是属于测试领域一个专业细分领域,其涉及到的范围和所需要的技能也是非常广而精,从大的类型来划分,常见的它又被分为:
在实施微服务的过程中,不免要面临服务的聚合与拆分,当后端服务的拆分相对比较频繁的时候,作为手机 App 来讲,往往需要一个统一的入口,将不同的请求路由到不同的服务,无论后面如何拆分与聚合,对于手机端来讲都是透明的。
作者:刘超,毕业于上海交通大学,15年云计算领域研发及架构经验,先后在EMC,CCTV证券资讯频道,HP,华为,网易从事云计算和大数据架构工作。
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?
基于实际的生产业务场景和系统环境,模拟海量的用户请求和数据,对整个业务链路进行各种场景的测试验证,持续发现并进行瓶颈调优,保障系统稳定性的一个技术工程。
“京东11·11全球好物节,90%仓配订单当日或次日达”,京东物流的快是众所周知的,作为京东供应链管理最重要的一环,背后都有哪些技术系统在支撑呢?它们在本次京东11·11全球好物节都做了哪些准备支撑呢?
近来,几乎人人都在谈论微服务。微服务之所以火热也是因为相对之前的应用开发方式有很多优点,如更灵活、更能适应现在需求快速变更的大环境等。本文将介绍微服务架构设计中的一些要点。
在进行整体电商架构设计过程中,关注系统的稳定性是很重要的工作,也是对架构师能力的一种考察,特别是在电商系统准备搞一次大促时,合理的对系统进行容量规划就显得尤为重要。
“双11”进入到第十三个年头,几乎所有的电商平台都在进行备战,可除了李佳琦和薇娅制造的恐怖销售额,并没有留下太多的新鲜感。
压力测试中存在的问题 (What) 什么是压力测试 软件压力测试是一种基本的质量保证行为,它是每个重要软件测试工作的一部分。软件压力测试的基本思路很简单: 不是在常规条件下运行手动或自动测试,而是在计算机数量较少或系统资源匮乏的条件下运行测试。 通常要进行软件压力测试的资源包括内部内存、CPU 可用性、磁盘空间和网络带宽。 压力测试涵盖,性能测试,负载测试,并发测试等等,这些测试点常常交织耦合在一起。 压力测试存在那些问题 我归纳一下又几点: 操作系统默认安装,在未做任何优化的情况下实施压力测试 未考虑磁盘
针对系统运行现状,建立性能基线。将业务指标与性能指标建立起对应关系。这里所说的性能指标包括CPU、MEM、DISK、NET等。在诸多资源中,肯定存在不均衡的情况,短板的资源最有可能成为业务增长后的瓶颈。在具体操作上,可首先确定一个业务高峰时间段,通过监控平台或监控工具收集系统各资源的使用情况。然后依据收集的信息,分析可能的性能短板在哪里。
2016年初,京东在印尼正式落地了第一个海外本土站点;今年11.11,京东印尼站当天单量同比增长845%,连续三年保持超高速增长。
数字化转型并非一蹴而就的事情,对于企业来说,它是一场马拉松,而在这场竞赛中,很多前行者的经验值得借鉴。为了让大家对数字化转型有更多的了解,我们邀请了永辉超市高级架构师张明来为大家分享永辉超市的混合云建设与运维,在正式分享前,我们采访了张明,本文为其采访整理,期待对你有所启发。
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某公司新开发了一款大IP手游。上线之后不久,发现几十个人上线之后服务器就崩溃了。一开始还能用大量预算来购买服务器用以支撑,但几天之后由于宣传火爆,随着用户的增多,这才发现单纯增加服务器的成本实在太高了。玩家开始逐渐骂服务器垃圾,各种掉线、卡顿、crash。本想领先竞品抢先进入市场,结果收获的却是满怀期待玩家们的流失。为什么!因为没有做压力测试!
作为国内最专业的游戏测试平台,腾讯WeTest平台在过去的几个月中,凭借着安全测试和适配测试帮助广大游戏开发者修正了无数游戏中的BUG。在新的一年到来之时,平台的游戏测试又有新的功能加入--压力测试。下面就跟着小编来看看压力测试是做什么的吧。
性能测试是一种用于确定计算机、网络或设备速度的测试。它通过在不同的负载场景中传递不同的参数来检查系统组件的性能。
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。
系统写好了,能不能顺利上线?一般来说我们需要做一些压力测试来判断。比如系统预计每天一百万的接口访问量,并且访问时段主要集中在早八点到晚八点,那么平均下来 RPS 大约是 22 次左右,不过用户的访问量通常不会很平均,假设峰值流量是平均流量的 3 到 5 倍的话,那么我们可以推断出项目要想顺利上线,RPS 至少应该达到 66+ 次,110+ 次更好。由此可见上线前用压力测试工具测试 RPS 是一个很重要的环节。
本文由曾鋆、海智、亚辉、孟莹四位作者共同创作完成。 背景介绍 随着海量请求、节假日峰值流量和与日俱增的系统复杂度出现的,很有可能是各种故障。在分析以往案例时我们发现,如果预案充分,即使出现故障,也能及时应对。它能最大程度降低故障的平均恢复时间(MTTR),进而让系统可用程度(SLA)维持在相对较高的水平,将故障损失保持在可控范围内。但是,经过对2016全年酒店后台研发组所有面向C端系统的线上事故分析后发现,在许多情况下,由于事故处理预案的缺失或者预案本身的不可靠,以及开发人员故障处理经验的缺失,造成大家在
打破软件自动化测试的格局 自动化测试的误区 自动化测试仅仅被认为是替代人工,所以我们看到很多企业实施自动化测试仅仅是将现有的 Test Case 转换成自动化脚本。 这样做既没有提高测试整体水平,也没有改善测试结果。结果是通过手工能测试出来的问题自动化测试可以测试出来,手工测试不出来的问题自动化测试也没有测试出来。 因为测试的观念仍停留在已有 Test Case 阶段,而 Test Case 停留在业务流程测试的阶段。 最终自动化测试仅仅是按照测试用例走一边业务流程,完成业务流程的检验。 分层与部署带来的问
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。
(一) 下载和安装 下载:(没账号的话得先注册一个账号) https://software.microfocus.com/en-us/products/loadrunner-load-testin
-t 100 http://www.isTester.com/zhichang/177.html
最近由于校招如火如荼,一些小伙伴在后台以及知乎上问我,在开发和算法之间犹豫,不知道如何抉择,想要问问究竟哪一个岗位更好?
负载测试的目的是验证应用能够满足预期的性能目标,通常是在服务水平协议中指定的。(如:响应时间、吞吐量、资源利用率等指标,目标不是确定系统的失效点)
最近配合某客户做了一个关于XX系统的压力测试,其实经过和客户的沟通得知,客户此系统上线后压力并不大,但由于应用方前期的表现不是特别尽如人意,对此不太信任,所以要求本次压力测试着重观察。
Jmeter是一个非常好用的压力测试工具。Jmeter用来做轻量级的压力测试,非常合适,只需要十几分钟,就能把压力测试需要的脚本写好。
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