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。
Coding平台是大家比较常用以及熟悉的压测方式,本文的目的是将coding平台与TCPS平台在操作成本和压测结果等方面上进行对比,让大家对TCPS平台有更直观的印象。
【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
一、压力测试平台-----优测 优测官网 📷 二、10000vum免费试用 1.单接口压测 创建单接口任务: 📷 执行任务及查看报告: 📷 📷 📷 导出报告: 📷 📷 📷 pdf格式报告: 2.全链路压测 创建全链路计划: 📷 执行全链路计划:每次会消耗vum 📷 📷 执行进度: 📷 压测报告: 📷 定时任务: 📷 全链路pdf压测报告: 三、资源监控:grafana **免费的测试报告中,缺少了cpu和内存等资源的占用情况。 所以我这里想到的是grafana,利用grafana动态实时的资源可视化,结合
在TCPS平台创建团队,并从管理员处拿到团队TCPS_ID和TCPS_SECRET
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。
2 对系统性能的描述应该是多方面的,如:执行效率、稳定性、兼容行、可靠性、可扩展性容量等;其中,执行效率通过并发数、响应时间、吞吐量、成功率、资源消耗综合
在做压力测试时,新手测试人员常常在看报告时倍感压力:这么多性能测试指标分别是什么意思,应该达到什么标准?
【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
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。
2.链路治理:能够帮助业务和微服务架构分析业务链路,以技术方式获得功能视角的链路信息;
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。
针对同一个压测场景,历史报告列表页可查看所有报告的对比指标。支持将压测目标设置为基线,未达到目标的报告会被自动标红。
性能计数器,指的是服务器或者操作系统性能的一些指标数据,包括系统负载 System Load、对象和线程数、内存使用、CPU 使用、磁盘和网络 I/O 使用等指标。这些指标是系统监控的重要参数,反映系统负载和处理能力的一些关键指标,通常这些指标和性能是强相关的。这些指标很高,成为瓶颈,通常也预示着性能可能会出现问题。
以下顺序不涉及推荐优先级,我个人比较喜欢用OctaneBench、heavyload、vray bench,就先简单介绍下这3种
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
当谈到Web开发框架时,性能和扩展性是两个非常重要的方面。而今天我要向大家推荐的是超高性能的Webman框架。在这篇文章中,我将介绍一关于Webman框架的特点和优势,以便让大家了解为什么我如此推崇它。
Gatling 是一个开源的基于 Scala、Akka、Netty 实现的高性能压测框架,较之其他基于线程实现的压测框架,Gatling 基于 AKKA Actor 模型实现,请求由事件驱动,在系统资源消耗上低于其他压测框架(如内存、连接池等),使得单台施压机可以模拟更多的用户。此外,Gatling 提供了一套简单高效的 DSL(领域特定语言)方便我们编排业务场景,同时也具备流量控制、压力控制的能力并提供了良好的压测报告,所以有赞选择在 Gatling 基础上扩展分布式能力,开发了自己的全链路压测引擎 MAXIM。全链路压测中我们主要模拟用户实际使用场景,使用 HTTP 接口作为压测入口,但有赞目前后端服务中 Dubbo 应用比重越来越高,如果可以知道 Dubbo 应用单机水位将对我们把控系统后端服务能力大有裨益。基于 Gatling 的优势和在有赞的使用基础,我们扩展 Gatling 开发了 gatling-dubbo 压测插件。
这几年,Serverless数据库大火,被业内称为数据库的下一代变革性技术,是云原生数据库发展的必然结果。作为早在2020年就于国内率先推出Serverless数据库的腾讯云,近年来不断在Serverless数据库领域深耕探索,今年更是推出预付费资源类型资源包,Serverless集群挂载只读实例等一系列更新,为用户的降本增效以及国内云原生技术普惠提供了一份自己的答卷。
最近的工作一直在与服务端性能优化打交道,QPS(每秒查询率)的苛刻要求让我这个以前也就用 node.js 写写博客的人深刻地感觉到以前做的东西就是个玩具。所以最近也在尝试了解一些压测方面的知识。对于压测工具,业界常用的有 jmeter、loadrunner、tcpcopy、apache bench、wrk(2) 等。作为压测小白,结合项目实际情况(无需硬件监控、测试请求较简单),在这里选择了上手使用 wrk2。本文记录了使用过程中的一些心得体会。
mybatis-sql-viewer插件主要提供能力:将mybatis xml转成真实SQL语句、参数mock、SQL规范检查、SQL索引检查、SQL运行、SQL压测及Mybatis SQL语句扫描。
vegeta工具主要有4个子命令组成,分别是attack、encode、report、plot。
记得刚开始学习性能测试相关知识的时候,我一直有个疑问:性能测试能对测试工程师本人和企业带来什么价值?随着不断的学习成长和工作中的应用实践以及和很多业内同行沟通交流,我总结了如下几点性能测试的优点和价值:
活动介绍 TMQ第四十一期在线沙龙分享活动圆满结束啦! 本次分享的主题:性能测试 共有326位测试小伙伴报名参加活动。 想知道活动分享了啥吗? 请往下看吧! 嘉宾 樊春霖:腾讯测试工程师,目前主要负责
目前对于小并发量的产品, 测试使用GUI模式进行压测是一个很普遍的状况. GUI页面写好脚本, 直接开压, 然后在监控器一张张截图写个测试报告, 虽然Jmeter启动窗口已经提示GUI模式只用来写脚本和Debug
项目汇报是工作成果的最好展现方式,没有之一。 即能展示员工在项目中的辛苦付出,又能让老板用最快捷省时的方式了解项目的进度和可能潜在问题,及时发现并解决。
一直以来想做一个关于MongoDB的系列专题,但又没有中心思想,所以一直拖着,但现在想想大可不必。完全可以东打一枪,西放一炮。
有赞致力于成为商家服务领域里最被信任的引领者,因为被信任,所有我们更需要为商家保驾护航,保障系统的稳定性。有赞从去年开始通过全链路压测,模拟大促真实流量,串联线上全部系统,让核心系统同时达到流量峰值:
https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html
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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。
JDBC(Java DataBase Connectivity,Java 数据库连接)是一种用于执行 SQL 语句的 Java API,可以为多种关系数据库提供统一访问,它由一组用 Java 语言编写的类和接口组成。JDBC 提供了一种基准,据此可以构建更高级的工具和接口,使数据库开发人员能够编写数据库应用程序。
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nGrinder在GitHub的star有1.6k,相比于JMeter6.4k来说,要少很多。在测试资料中,关于压测工具也是以JMeter居多,几乎没有专门针对nGrinder的学习资料。nGrinder既然这么小众,那为什么还要学它呢?因为听说咱们公司的压测平台,底层就是用的nGrinder,对于企业级应用来说,nGrinder还是很实用的,正如它的介绍:“Enterprise level performance testing solution based on The Grinder”。
我们应对单台应用服务器做压力测试,你只有知道了单台能够承受多少才能知道集群能承受多少。
一 nvidia-nmi和设备管理器有明显报错的,code43 、code28、code10 冷迁移解决
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
突然有一天,领导说:“小王,今天把996福报系统压一下,下班前把压测报告发我邮箱。”
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
在shigen实习的时候,遇到了日志系统的性能优化问题,当时的优化点就是:使用redis的线程池,实现并发状态下的性能优化。但是找了很多的技术方案,发现redis的线程池配置起来比较麻烦。正巧,这个周末shigen在研究spring boot+ bitmap实现签到的功能,这个问题再次出现在了我的面前,不能惯着它,我再次研究起了redis线程池。
一般在执行压力测试之前,会由开发提供出接口文档,包含一些接口的详细参数,便于测试工程师编写测试脚本。但在某些情况下,接口等相关文档缺失,那作为Tester,我们该如何顺利的实施压力测试呢?
康猛,携程网站运营中心资深技术支持工程师,在互联网基础架构系统设计,后端开发,性能测试领域有多年实践经验。喜欢钻研新技术,转化研究成果,提升工作效率。
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:
最近写了很多围绕软件测试从业者的经验文、成长文;如果不去思考、总结、反思、落地到实际工作中,看了再多,也没啥用 。
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
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。
在jmeter中设置端口,你可以打开 HTTP(S) Test Script Recorder:比如设定 Port = 8088与此同时,你也可以指定录制保存到哪个controller 比如设定 Target Controller = Test Plan > Tread Group > Recording Controller
在之前的文章CLB是怎么均衡client流量的-长连接篇中,实验使用的是pts这款压测工具,实际压测前,有调研wrk2这个优秀的单机压测工具,但场景方面不是很匹配,就没有采用。这里记录一下这个工具的用法。
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