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。...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，熬了多少通宵准备的活动，眼看着就要上线了，可别让超大规模的流量冲垮了服务器，让精心策划的营销活动付之东流...，那么问题来了：“618你的系统扛得住吗？”...01 全链路压测场景构建，分布式压力源 压测大师专家团队通过对系统核心链路进行性能压测，将潜在性能问题提前暴露，在高并发的服务器压力下，通过实时监控服务器性能指标，帮助测试者精准定位问题，同时，压测大师不仅支持百万级别的并发压力...全方位压力测试就像是大战来临之际的实战演习，只有提前预知服务器的性能表现，做好大促前的“容量规划”，才能为用户提供更优质的服务。
介入全链路压测的时机 在可以预期的一段时间（如双十一、双十二），业务会有较快速的发展，线上机器必须要大幅度扩容 机器扩容以倍数增长，评估机器性能是否翻倍 继续扩容后，服务能力不一定翻倍增长，有可能会受限于其他的依赖关系...下单接口带入key：create_xxxxx_xxx_lock_key过滤白名单用户锁定10秒 提供压测分支，修改某个功能的判断逻辑等 5、容量规划 双十一、双十二 大促活动，公司的运营活动，专场活动…...6、场景压测-服务承载能力 获取单台机器的服务能力 为了精准地获取到单台机器的服务能力，压力测试都是直接在生产环境进行，这有两个非常重要的原因：单机压测既需要保证环境的真实性，又要保证流量的真实性 模拟请求...而双十二大促压测有了双十一大促压测作为基础，核心问题提前规避和检查，在全链路压测过程中除了存在部分服务cpu占用100%问题和缓存问题，影响核心业务的性能问题基本上没有出现，有的只是边缘业务问题，不影响主业务流程...对于双十一、双十二这类大促活动，全链路压测必然是保障核心业务稳定性的保障手段之一。 end
题图：from Zoommy 十二月，是许多矛盾集中爆发的月份。...也是十二月份，某运营负责人希望在年前搞一次线上活动，并赶在圣诞节前上线，但由于属于突发奇想的东西，所以12月中旬才匆忙把需求提到开发这里。...很显然，无论是开发还是测试，在这么短时间内要完成，肯定存在风险。 于是，这位开发负责人提出延长时间，或者缩减需求的建议，但没想到招来了一句刺耳的话。 “这么简单的功能，还不是一两个晚上的事吗？...这些年，总有那么些人不懂得基本的同理心，不懂得程序员工作和环境压力的不容易，喜欢口出不逊，闹得不欢而散的事情更是时有发生。...4、有同事离职了，要不你来接一下这块？ 5、我在客户现场演示的时候又报错了，你们都是废物吗？ 6、再坚持一周，等这个项目做完了，大家重重有赏。
每年的“双11”期间是快递量猛增的时间，各大快递企业也迎来了最重要的“年度大考”，过多年发展，“双十一”活动的跨度已从11月11日当天延展到10月下旬至12月上旬。...如今，部分电商平台已进入预售阶段，减缓了快递企业的压力。但当高于往常2-3倍的包裹量涌进配送站时，仍然会给末端网点带来极大的压力。...一般快递行业10月上旬开始就要开始为‘双十一’做准备了，首轮高峰一般是在11月1日-11月3日出现，最大的压力仍然是‘双十一’当天。然后这种忙碌的状态会一直延续到‘双十二’后才慢慢衰退。...数据获取可以从https://yte1.com/datas/post-amout-kd这个网站获取，获取数据前简单的分析了下目标网站，有IP限制访问机制，所以在爬取过程中添加了爬虫代理IP。...string proxyPort = "31111";// 代理验证信息string proxyUser = "username";string proxyPass = "password";// 设置代理服务器
简单认识 云原生有一个简单的理解：云指的就是云服务器，原生指的就是云服务器中自带的应用软件。...应用场景 设想一种场景：有一个电商系统，其中包括商品浏览模块、商品购物车模块、商品支付模块，每个模块一共部署了10000台服务器，共计30000台服务器。...那么双11的到来了，这些服务器肯定不够用，那么怎么安排才能满足双11的需求呢？...那么可以把双11活动分解成： 活动前：双11前引导用户浏览商品，并把商品添加到购物车 活动中：双11开始，引导用户直接从购物车下单购买 按照上述分解之后，活动前的访问压力就集中到商品浏览、商品购物车模块...反之活动中，购物车和支付模块的压力变大，我们可以同样把商品浏览模块的一半服务器分配给购物车和支付模块使用。通过以上的合理调配，你会发现我们没有增加新服务器，也能应对高并发。
测试开发者的共同关注！ 明天就是一年一度的双11购物狂欢节，不仅各大零售电商瞄准了这一波营销大势，众多企业服务商也在这一天推出重大优惠。...腾讯WeTest 作为有着十年技术沉淀的一站式测试服务平台，将在双11期间，推出“狂送百万Q币”的活动以回馈平台用户。...活动时间 2016年11月11日至11月24日 活动规则 活动期间，平台认证用户购买任意服务，累计付费满100元，可领取50Q币，累计付费满200元，可领取100Q币，多买多送。百万Q币，送完为止。...双11来WeTest，享受被百万Q币围绕的喜悦！来一次跟腾讯专家的约惠！ 了解活动更多信息，请扫描下方二维码 ? ?...腾讯WeTest提供：兼容适配测试；云端真机调试；安全测试；耗电量测试；服务器压力测试；舆情监控等服务。 ?
概述 尖峰测试（Spike testing）在性能测试中属于压力测试的一个子集。指的是在某一瞬间或者多个频次下用户数和压力陡然增加的场景。...Spike在英文中是钉子的意思，或者我们可以将其称之为冲击测试，反复冲击服务器。...常见的场景有 12306开始售票时用户急剧增加 网站公布高考成绩、录取分数时，用户急剧增加 网站投放商业促销广告和促销活动，如双11和618等活动开始时，用户急剧增加 等等。。。。...并发的用户就像浪花一波一波的不断涌入系统，拍打服务器，考验我们的系统能否顶住压力并平稳运行 测试方案设计 我们知道，jmeter中的基础线程组用来构成对服务器的压力。...下图是单位时间内活动的真实线程数，可以看出在中间两个批次压力下，线程根本来不及释放掉 ? 结合tps监听和聚合报告可以看出，spike场景测试下，有很多事物没有正确响应，错误率达到了20.78% ?
WeTest通过整合腾讯公司内部大量的优质服务，将整体服务能力开放给外部平台，为大量用户耳熟能详的产品提供着质量服务。 服务包括： 1. 微信小程序官方的测试和审核业务提供测试的基础能力； 2. ...微信广告的压力测试提供测试入口； 3. 针对腾讯手游，进行适配兼容，性能，安全等多维度的上线审核； 4. 针对应用宝上线应用进行登录和支付等核心场景的功能验证。...，无法进入；满减优惠券门槛被破解，导致严重经济损失等； 2.平均600个用户同时访问，零售小程序即告崩溃 根据WeTest测试数据显示，零售小程序普遍可承受的压力范围在600个用户左右，较多商户的小程序在一开始都无法满足基本的承载需求...第三方接口频率限制 常常有商户在优化过小程序性能之后，对于整体的链路没有进行测试，忽略了微信支付等第三方接口对于支付频率的限制，从而影响了活动效果。...大型节日活动 各种大型节日前后（如六一八、双十一、双十二、双旦等）整站购买链路的测试，验证在高并发下满足活动是否能正常进行；功能能否正常使用； 3.
“宋兵乙”的故事自此流传开来，传作佳话，并留下一句世界名言：“问世间何处有脱单法宝，11月11日到腾讯WeTest来领取Q币吧！”特别押韵特别有情怀，对不对？...在此，化身雷锋的小编正式做下活动预告： 任性双11，狂送百万Q币 ☑ 活动时间：2016年11月11日至11月24日 ☑ 活动规则：认证用户购买平台任意服务，满100元送50Q币，满200元送100Q币...不要等到陪你LOL的妹子跟有皮肤的抠脚汉跑路才想到给她充Q币！ NO.5 不要忘记双11，到腾讯WeTest官网领Q币！...快点击左下角“阅读原文”参加活动吧 关于腾讯WeTest 腾讯WeTest是腾讯游戏官方推出的一站式游戏测试平台，用十年腾讯游戏测试经验帮助广大开发者对游戏开发全生命周期进行质量保障。...腾讯WeTest提供：兼容适配测试；云端真机调试；安全测试；耗电量测试；服务器压力测试；舆情监控等服务。 点击“阅读原文”参与腾讯WeTest双十一活动！
[图片4.png] 服务包括： 微信小程序官方的测试和审核业务提供测试的基础能力； 微信广告的压力测试提供测试入口； 针对腾讯手游，进行适配兼容，性能，安全等多维度的上线审核； 针对应用宝上线应用进行登录和支付等核心场景的功能验证...，无法进入；满减优惠券门槛被破解，导致严重经济损失等； 2.平均600个用户同时访问，零售小程序即告崩溃 根据WeTest测试数据显示，零售小程序普遍可承受的压力范围在600个用户左右，较多商户的小程序在一开始都无法满足基本的承载需求...第三方接口频率限制 常常有商户在优化过小程序性能之后，对于整体的链路没有进行测试，忽略了微信支付等第三方接口对于支付频率的限制，从而影响了活动效果。...根据对零售行业客户的深入了解，WeTest总结了三个最需要重视测试服务的场景： 1....大型节日活动 各种大型节日前后（如六一八、双十一、双十二、双旦等）整站购买链路的测试，验证在高并发下满足活动是否能正常进行；功能能否正常使用； 3.
接口测试理论与实践 活动时间：2016年8月11日 QQ群视频交流 活动介绍 : TMQ在线沙龙第六期分享 本次分享的主题是接口测试理论与实践相关的知识。...共有来自98个公司的226位测试小伙伴报名参加活动，在线观看视频人数123人~想知道活动分享了啥吗？往下看吧！ 活动嘉宾 ?...2、检查数据流的时候，如果需要从windows上去验证linux服务器内组件的日志信息，请问有什么工具或者方法能够检测到吗？...更丰富的gt插桩和gt性能测试功能欢迎到gt官网查看（gt.qq.com） 7、监控会给系统造成压力吗？如何避免呢 答：首先我们要明白压力测试是什么，压力测试也成为强度测试、负载测试。...接口监控一般是一天监控一次，并且测试用例是串行执行，并不会对系统造成超负荷影响，也不会长时间执行接口监控任务，所以接口监控不会对后台服务器造成压力。
常用开源熔断隔离组件：Hystrix，Resilience4j 如何应对突发流量对服务的巨大压力？ 促销活动或秒杀时，访问量往往会猛增数倍。...互联网分布式系统中，经常会有一些异常状况导致服务器压力剧增，比如促销活动时访问量会暴增，为了保证系统核心功能的稳定性和可用性，我们需要一些应对策略。这些应对策略也就是所谓的服务降级。...所以我们经常会在双11这种大型促销活动期间把物流接口屏蔽掉，在页面上也关掉物流查询功能。这样就避免了我们自己的服务被拖垮，也保证了重要功能的正常运行。 降低一致性之读降级 对于读一致性要求不高的场景。...另外一个场景，假如有一个核心服务，有几十个服务都调用他。如果其中一个服务调用者出了Bug，频繁调用这个核心服务，可能给这个核心服务造成非常大的压力，甚至导致这个核心服务无法响应。...那么有什么问题吗？ 答案是肯定的。没法保证数据一致性，也就是说不能保证这几步操作全部成功或者全部失败！
后台测试案例分享 活动时间：2017年9月28日 qq视频分享 活动介绍：TMQ在线沙龙第三十一期分享 本次分享的主题是：后台测试案例分享 共有66位测试小伙伴报名参加活动，在线观看视频人数 27人！...想知道活动分享了啥吗， 请往下看吧！ 嘉宾 赵丽娜，腾讯专项测试工程师，有多年电信开发经验，目前负责腾讯地图基础业务包括后台服务、引擎及API级产品的质量保证工作。...在底层服务开发和测试架构设计方面有比较丰富的经验。 ?...分享主题 1、腾讯地图后台测试持续集成解决方案 2、腾讯地图后台测试体系 3、开发自测在后台测试中的重要性 问答环节 1、腾讯地图中提到了插桩，应该是手动插桩，这部是开发完成对吗？...答：机器学习机制介入点： 通过学习人工diff 评测的样本，不断地训练模型用于验证策略diff测试结果。并行压力测试工具目前采用的是自研工具。
单元测试（Android） 活动时间：2017年6月14日 斗鱼直播：http://www.douyu.com/TMQ 活动介绍：TMQ在线沙龙第二十二期分享 本次分享的主题是：单元测试（Android...） 直播期间，有299位小伙伴在线观看！...想知道活动分享了啥吗， 请往下看吧！ 活动嘉宾 ? 嘉宾简介 刘洋，腾讯应用宝高级测试工程师，目前主要负责应用宝业务的代码分析、精准测试、工具建设等。在安卓客户端、后台类领域测试有比较丰富的经验。...答：开发和测试比为8：1，单元测试现在暂时是测试人员写，只写重点功能。 2、单间介绍一下单元测试框架主要包括哪些吗？...7、怎么保证单元测试的质量以及可维护性？ 答：见《单元测试的艺术》一书中的优秀的单元测试特性。 8、开发有必要学搞测试框架吗？
测试高并发可以使用第三方服务器或者自己测试服务器，利用测试工具进行并发请求测试，分析测试数据得到可以支撑并发数量的评估，这个可以作为一个预警参考，俗话说知己自彼百战不殆。...服务器架构图： 说明： 场景中的这些业务基本是用户进入APP后会操作到的，除了活动日(618,双11，等)，这些业务的用户量都不会高聚集，同时这些业务相关的表都是大数据表，业务多是查询操作，所以我们需要减少用户直接命中...，目的是当有高并发请求的时候可以让数据的获取命中到一级缓存，而不用连接缓存nosql数据服务器，减少nosql数据服务器的压力 比如APP首屏商品数据接口，这些数据是公共的不会针对用户自定义，而且这些数据不会频繁的更新...如： 自动弹窗签到，双11跨0点的时候并发请求签到接口 双11抢红包活动 双11订单入库 等 设计考虑： 逆向思维，压力在数据库，那业务接口就不进行数据库操作不就没压力了 数据持久化是否允许延迟？...每天的上报表有上千万的数据 冗余，自动化 当高并发业务所在的服务器出现宕机的时候，需要有备用服务器进行快速的替代，在应用服务器压力大的时候可以快速添加机器到集群中，所以我们就需要有备用机器可以随时待命
测试高并发可以使用第三方服务器或者自己测试服务器，利用测试工具进行并发请求测试，分析测试数据得到可以支撑并发数量的评估，这个可以作为一个预警参考，俗话说知己自彼百战不殆。...服务架构图 说明： 场景中的这些业务基本是用户进入APP后会操作到的，除了活动日(618、双11等)，这些业务的用户量都不会高聚集，同时这些业务相关的表都是大数据表，业务多是查询操作，所以我们需要减少用户直接命中...，具体时间根据业务场景设定，目的是当有高并发请求的时候可以让数据的获取命中到一级缓存，而不用连接缓存NoSQL数据服务器，减少NoSQL数据服务器的压力。...如： 自动弹窗签到，双11跨0点的时候并发请求签到接口 双11抢红包活动 双11订单入库等 设计考虑： 逆向思维，压力在数据库，那业务接口就不进行数据库操作不就没压力了 数据持久化是否允许延迟？...每天的上报表有上千万的数据 冗余，自动化 当高并发业务所在的服务器出现宕机的时候，需要有备用服务器进行快速的替代，在应用服务器压力大的时候可以快速添加机器到集群中，所以我们就需要有备用机器可以随时待命
测试高并发可以使用第三方服务器或者自己测试服务器，利用测试工具进行并发请求测试，分析测试数据得到可以支撑并发数量的评估，这个可以作为一个预警参考，俗话说知己自彼百战不殆。...日用户流量大，但是比较分散，偶尔会有用户高聚的情况； 场景： 用户签到，用户中心，用户订单，等 服务器架构图： 说明： 场景中的这些业务基本是用户进入APP后会操作到的，除了活动日(618,双11，...，目的是当有高并发请求的时候可以让数据的获取命中到一级缓存，而不用连接缓存nosql数据服务器，减少nosql数据服务器的压力 比如APP首屏商品数据接口，这些数据是公共的不会针对用户自定义，而且这些数据不会频繁的更新...如： 自动弹窗签到，双11跨0点的时候并发请求签到接口 双11抢红包活动 双11订单入库 等 设计考虑： 逆向思维，压力在数据库，那业务接口就不进行数据库操作不就没压力了 数据持久化是否允许延迟？...每天的上报表有上千万的数据 冗余，自动化 当高并发业务所在的服务器出现宕机的时候，需要有备用服务器进行快速的替代，在应用服务器压力大的时候可以快速添加机器到集群中，所以我们就需要有备用机器可以随时待命
测试高并发可以使用第三方服务器或者自己测试服务器，利用测试工具进行并发请求测试，分析测试数据得到可以支撑并发数量的评估，这个可以作为一个预警参考，俗话说知己自彼百战不殆。...说明： 场景中的这些业务基本是用户进入APP后会操作到的，除了活动日(618,双11，等)，这些业务的用户量都不会高聚集，同时这些业务相关的表都是大数据表，业务多是查询操作，所以我们需要减少用户直接命中...，目的是当有高并发请求的时候可以让数据的获取命中到一级缓存，而不用连接缓存nosql数据服务器，减少nosql数据服务器的压力 比如APP首屏商品数据接口，这些数据是公共的不会针对用户自定义，而且这些数据不会频繁的更新...如： 自动弹窗签到，双11跨0点的时候并发请求签到接口 双11抢红包活动 双11订单入库 等 设计考虑： 逆向思维，压力在数据库，那业务接口就不进行数据库操作不就没压力了 数据持久化是否允许延迟？...每天的上报表有上千万的数据 冗余，自动化 当高并发业务所在的服务器出现宕机的时候，需要有备用服务器进行快速的替代，在应用服务器压力大的时候可以快速添加机器到集群中，所以我们就需要有备用机器可以随时待命
大秒指的是比如双11这种特定的节日，商品规模超大、价格超低、流量超大的这种类型活动，小秒一般指的是商家自己配置的一些时段类型的活动，由商家自己指定时间上架。从形式来说还可以分为单时段秒杀和多时段秒杀。...秒杀设计要面对的压力和难度有几点： 怎么保证超高的流量和并发下系统的稳定性？如果峰值的QPS达到几十万，面对巨大的流量的压力系统怎么设计保证不被打崩？ 怎么保证数据最终一致性？...限流，假设秒杀10000件商品，我们有10台服务器，单机的QPS在1000，那么理论上1秒就可以抢完，针对微服务就可以做限流配置，避免后续无效的流量打到数据库造成不必要的压力。...这些请求要请求后端服务器、数据库，压力可想而知，缓存到CDN用户请求不经过服务器，大大减小了服务器的压力。...另外一种做法就是排队，在服务层进行排队，针对同一个商品ID的也就是数据库是一条库存记录的做一个内存队列，串行化去扣减库存，可以一定程度上缓解数据库的并发压力。
即使遇到有参考依据的，一般也会将最大QPS值调大已防止出现最后压力不足尴尬。 整个压测过程有时候就变得漫长，前半段总觉得压力长得太慢了，盯着监控略微无聊，又不敢去放心做别的工作。...如果服务链路比较复杂，盯的监控就更多还需要跟同事沟通压测事宜，所以压测最后就会变成一个烧脑的活动。 只从接入了动态模型，不仅可以灵活控制压力，还具备了纯人工干预的能力。...我先把压力快速增加到预期值的60% ~ 70%，然后降低递增速度，慢慢增加压力。由于增压减压都是手动操作，我完全是看完监控稳定之后再执行加压操作，再也不用担心漏掉某个监控导致负载指标超过安全值。...有了动态模型的加持，压测过程一下子变得轻松了。在完全确认没有问题后，再继续加压。极大避免了压测过程中超出安全值事件得发生。 关于动态模型的想法，也是来源于超出安全值的惨痛经验。...测试人员常用借口 又双叒叕一行代码：Map按值排序 基于爬虫的测试自动化经验分享 利用闭包实现自定义等待方法
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