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】Jmeter

新建库连接池 ? 请求 写 ? 记得量名 ? 查看结果树 ? 汇总报告 0异常 ? 创造异常场景(线程10000,连接池最大1) 汇总报告异常 ? 库连接-运维库优化 ? ? ? 修改连接,重启mysql ? 最大连接,直接影响 ?

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jmeter导入mysql

本文在文章https://jonhuster.blog.csdn.net/article/details/105454741的基础上进行调整相同部分就不再赘述,这里只给出不同部分, 1、从库导出用到的 ,生成csv格式文件 2、在jmeter添加CSV Data Set Config配置组件 3、导入文件 注意上面两张图中标红部分要一致!!! 然后进行即可。

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    《Jmeter工具使用》《接口,批量产生

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    方法概述

    一、前言 在前面的过程中,主要关注的是对接口以及服务硬件性能进行,评估请求接口和硬件性能对服务的影响。但是对于多Web应用来说,整个系统的瓶颈在于库。 而对于MySQL,由于一致性的要求,无法通过增加机来分散向库写带来的力;虽然可以通过前置缓存(Redis等)、读写分离、分库分表来减轻力,但是与系统其它组件的水平扩展相比,受到了太多的限制 二、常见的指标 ? 与接口指标类似,库相关指标如下: TPS/QPS:衡量吞吐量。 三、使用sysbench进行 1、基本介绍 sysbench是跨平台的基准工具,支持多线程,支持多种库;主要包括以下几种: cpu性能 磁盘io性能 调度程序性能 内存分配及传输速度 SQL 语句去更新或者查询你的 20 张表里的,同时监出你的库的性能指标,最后完成之后,可以执行 cleanup 命令,清理

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    stress-ng

    工欲成其事,必先善其,CentOS 7的EPEL源包含了2个工具,一个是标准的stress, 另外一个是更强大的stress-ng,可以帮助模拟产生各种cpu力。 安装 ? stress stress参和用法都很简单: -c,--cpu:代表进程个(每个进程会占用一个cpu,当超出cpu个时,进程间会互相争用cpu) -t,--timeout:时长(超出这个时间后自动退出 如果缓冲区内本来就没多少,那读写到磁盘中的也就不多,也就没法产生 I/O 力。 由于stress的力模型非常简单,所以无法模拟任何复杂的场景,举个例子,在stress过程中,如果用top命令去观察,会发现所有的cpu力都在用户态,内核态没有任何力: ? 、CPU使用率高; 3.可以通过pidstat查看是哪个进程导致CPU使用率较高 应用场景2 I/O 密集型进程(等待IO的进程) 对IO进行(使用stress观到的iowait指标可能为

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    关于的故事

    、200、300 3个级别的并发小场景,每个小场景10分钟 为应用方编造,库大小2G,其中涉及的关键业务表量大概有40万,10万,3万不等的 此前也做过很多次 ,对于库方面来说,主要是搜集服务当时的CPU,内存使用,以及关注AWR报告SQL执行部分是否有异常,便于正式上线后,系统资源的分配,从量来看,2G可以说是很小的量,另外并发最大300 插曲二 由于,每个大场景都有3个不同并发级别的小场景,但是在分析AWR报告时发现,其中SQL执行次部分并没有明显的化,100并发SQL执行次30000,200并发SQL执行次30000多 甲方:100和200在库后台执行的SQL次没有太大差别 乙方(人员):10分钟100个并发,这么多次;10分钟200个并发,应该不会成2倍吧。 乙方(人员):这个是总次吧? 乙方(人员):我问下去。 甲方:那个客户分析的场景 库服务几乎没力 后台显示访问比较多的是这张表。 乙方(经理):刚刚那个是地区省份的筛选。

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    使用swingbench实现oracle

    即将上线的库如何来评估其性能呢,swingbench是除了Benchmark Factory for Databases的不二之选,可以用短小精悍来形容,而且完全免费,也不用成天到晚google 一、swingbench介绍    是JAVA程序,当前分为两个版本,一个是2.3,一个是2.4,支持windons/linux/unix平台,了一下win7 64平台,运行不太稳定    支持oracle 设定创建OE schema 对应的表空间及文件路径,可以勾选使用分区选项,下面的图示未使用分区 ? 设定创建表的行 ? 开始创建用户以及用户上的对象 ? 创建OE 的输出日志 ? 接下来可以指定连接的用户以及最小最大延迟,此处保留缺省,设定benchmark的时间为10分钟 ? 实时性能图表 ? 大家可以下载2.4版本

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    自耦:用于长期序列预的自相关分解(CS)

    本文研究了时间序列的文本长期预问题。先前的基于transformer的模型采用各种自注意机制来发现长期依赖关系。然而,长期未来复杂的时间模式阻止了模型找到可靠的依赖项。 另外,为了提高长序列的效率,必须采用点级自注意的稀疏版本,这导致了信息利用的瓶颈。针对这些挑战,我们提出了一个具有自相关机制的新型分解体系结构Autoformer。 这种设计使自耦具有复杂时间序列的渐进分解能力。进一步,在随机过程理论的启发下,设计了基于序列周期性的自相关机制,在子序列层次上进行相关性发现和表示聚合。自相关在效率和准确性方面都优于自我关注。 在长期预方面,Autoformer具有最先进的准确性,在六个基准上相对提高了38%,涵盖了五个实际应用:能源、交通、经济、天气和疾病。 自耦 用于长期序列预的自相关分解.pdf

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    Linux服务性能

    对于新采购的服务,需要进行有必要的性能。这里选择UnixBench工具进行性能。 记录如下: 1)安装使用 下面的脚本使用了最新版UnixBench5.1.3来,注释了关于graphic的项(大多VPS都是没有显卡或者是集显,所以图像性能无需),运行10-30分钟后(根同时了整和浮点算术运算。 它和其他一些与之相似的命令一样是 execve() 函的前端。 8. *********** File copy 从一个文件向另外一个文件传输的速率。每次使用不同大小的缓冲区。 这个脚本对一个文件进行一系列的形操作(?transformation)。

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    Web服务工具Siege

    Siege是一款HTTP和基准的实用工具,可用于在力条件下对Web服务的性能进行量。它的评估依包括传输量、服务的响应时间、事务处理速率、吞吐量、并发性和程序正常返回的时间。 Siege提供三种操作模式:回归,网络模拟和暴力。 [pjt5ynmhjx.png] 此指南针对Debian与Ubuntu系统。 # # 默认仿真并发用户量设置 # 如: concurrent = 25 # concurrent = 25 var/log/siege.log 您可以取消这种烦人的信息通过编辑主目录下的.siegerc文件, 将修饰符`show-logfile`置为false 如果没有失败的连接且可用性保持在100%,则通过 -c [num]:设置并发用户。大多Web服务只有不到百个用户会同时尝访问其网站,因此通常不需要将其设置为超过一百个。 -t [num]:设置Siege运行的时间限制。

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    游戏服务总结

    游戏服务总结 从游戏内开始到现在做了所有服务力相关的.现在进行总结.暂时还不方便说游戏架构,所以不上图了。 一.首先明确需要力的内容: 1.游戏服务硬件 a.硬盘I/o b.内存 c.CPU 2.网络力 a.长连接 a1.最大连接 a2.流量(内网、外网、进、出) b.长连接短周期(类似Http的 a.库执行的多线程 b.多连接处理 二.Windows Server环境方式 1.服务性能监 使用Server自带的性能监设置各个进程的监。 每个参都由详细的说明。 2.案例设计注意 a.对于库的性能上,现在由于所有的游戏服务构架在DB前面都有一个实现DB缓冲功能的进程,以减少库频繁的读写操作。 所以其实库的读是一个轻量级的量;而库的写操作是一个周期性能过程。案例设计一定要能够驱动这种周期性能过程。比如我们游戏的战斗,导致游戏玩家的改,或驱动所有在线玩家的周期性存储。

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    性能的绝密武Web工具webbench

    Web工具webbench webbench最多可以模拟3万个并发连接去网站的负载能力,个人感觉要比Apache自带的ab工具好,安装使用也特别方便。 1.5.tar.gz cd webbench-1.5 make make install 3、使用: webbench -c 1000 -t 30 http://127.0.0.1/test.jpg 参说明 :-c表示并发,-t表示时间(秒) 4、结果示例: Webbench - Simple Web Benchmark 1.5 Copyright (c) Radim Kolar 1997-2004,

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    MySQL字符函

    而第二个单线程的,则可以使用MySQL非常有特色的函benchmark来实现。 如果使用myslap来,使用mysqlslap的语句类似下面的形式。 通过这种方式得到的结果相对来说更有意义一些。 我们调大调用的频次为100万次,使用并发50和100来做。 从100万次的中我们可以得到一个初步udev结论,那就是在这个场景中,position的性能相当要好一些。 而单线程的情况如何呢,我们使用benchmark来模拟。 比如md5的函,就是这样的格式。 从这个也可以看出明显的性能差别,单线程的时候是8秒多,但是并发的时候就是36秒左右,这个差别其实很大了。

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    现十日谈之七:AB

    第二种好处是一目了然;不好的因素是可用的分辨率小,文字和图片的展示都比第一种更为有限。哪种转化率高只能通过比对结果的来说话了。 扩展一下这个话题。如果想把这个例子做到极致,还可以怎么做呢? 不得不承认,即便在技术积累非常好的公司里,在全网范围内做更新都是一件很有风险的事情,这个风险很大程度上已经不是技术层面的风险了——即便你在封阶段、内阶段、体服公阶段(在体验服务上进行的半公开 如果一定要得到对应的解释的话,我建议每次方案比较的时候把方案之间不同的地方缩到最少,比如只有一个方面不同,其他的都相同。 最后还是由于认为这种制度得不偿失而取消掉——不管怎么说在这段时间里,要保证所有的计时时间都同步化这一个小时,学校上课、火车载客、医院就诊,机构的时钟要,人的时钟也要。 这种情况,也是可以考虑使用AB的。 准备两种不同内容的礼包,然后让用户自己选,记得做好登记工作以及事后持续不断的反馈工作,这样较为妥帖。 切忌1:不允许选择。

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    TiDB(单表两亿

    单表两亿 读1万6每秒、更新1万每秒 机配置:4核8G * 3,ssd磁盘 配置 mysql-host=192.168.18.100 mysql-port=4000 mysql-user=root

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    使用JMeter对网站和库进行

    但是在本篇只讲述如何利用JMeter来对Web网站和库进行,因为场景的复杂性,本篇实例讲述基于csv文件的参。 默认是以Text形式显示响应,如果响应是XML/JSON/HTML的话,可以更改为相对应的显示方式,这样更直观。在本例中以浏览方式显示响应的界面如下: ? 使用JMeter对库进行 前面讲过JMeter支持多种,下面讲一下JMeter对库进行。 1.库准备 首先准备好需要进行库,本次以本人以前学习爬虫时所使用的一个,基本信息如下: 库版本:mysql-5.1.58 库名:netskycn 查询用表名:ty_content 最终效果: ? 总结: 本篇讲述了如何使用JMeter来进行Web和,为快速创建计划,可给予模板进行创建。

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    【玩转腾讯云】方法总结

    一、前言 在前面的过程中,主要关注的是对接口以及服务硬件性能进行,评估请求接口和硬件性能对服务的影响。但是对于多Web应用来说,整个系统的瓶颈在于库。 而对于MySQL,由于一致性的要求,无法通过增加机来分散向库写带来的力;虽然可以通过前置缓存(Redis等)、读写分离、分库分表来减轻力,但是与系统其它组件的水平扩展相比,受到了太多的限制 二、常见的指标 ? 与接口指标类似,库相关指标如下: TPS/QPS:衡量吞吐量。 三、使用sysbench进行 1、基本介绍 sysbench是跨平台的基准工具,支持多线程,支持多种库;主要包括以下几种: cpu性能 磁盘io性能 调度程序性能 SQL 语句去更新或者查询你的 20 张表里的,同时监出你的库的性能指标,最后完成之后,可以执行 cleanup 命令,清理

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    MySQL 主从同步延迟的与重复的探讨 (ab )

    版本: mySQL5.7.32 MySQL 库主从同步延迟原理 (摘抄经验) 推荐参考—— 【MySQL主从库同步延迟问题解决】 DDL : 定义语言, DML :操纵语言 MySQL } } ▷ ab 模拟并发场景 此时使用 ab 工具进行模拟高并发状态: ab -c 15 -n 10000 http://tp5pro.com/index/test ab 解释 ,可参考文章 —— 【ab 】 Server Software: nginx/1.15.11 Server Hostname: tp5pro.com Server Port 降低 mysql 的读力。 4.不同业务的 mysql 操作,放在不同机,分散力。 5.使用比主库更好的硬件设备作为 slave ▷. 发现头一天,出现了几条 "--0--"的记录 各种无果 认为可能真的有同步延迟,纠结一天后 今天,重启虚拟机 开启三个 PXC 节点 再次正常,竟然不再出现 "--0--" 的记录了

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    服务工具:wrk 和 jmeter

    难点是参的配置,以及其他更多功能,能满足简单的要求,如果需要复杂功能,还需要自己手动定义。 可根您使用的操作系统下载。

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    一个Web浏览工具

    来源:http://www.51testing.com   Grinder是一个自动化Web浏览工具和大量崩溃管理的系统。 显示系统中所有节点的活动,包括状态信息,例如每分钟运行的平均用例,节点生成的总崩溃以及节点上次生成崩溃的时间。    但是,还包含一个非常简单的示例浏览,用于说明如何开始编写适合与Grinder一起使用的。 安装Grinder服务:   通过Web服务复制。 创建MySQL库和关联用户。   浏览install.php页面以完成安装。    最后运行节点发出一个Ruby命令,如下所示,其中浏览是您要的浏览(例如IE,FF或CM)。   \ grinder \ node> ruby??

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