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。
Gatling 基于 Scala 开发的压测工具,我们可以通过录制自动生成脚本,也可以自己编写脚本.
大家接触过形形色色的压力测试工具,例如lr,jmeter各有各的优点,那么最近在做接口测试中涉及到压力测试,小弟就看到一个好用的工具俗称“加特林”英文Gatling,就简单研究一番,今天为大家分享一下。 Gatling是一款基于Scala 开发的高性能服务器性能测试工具,它主要用于对服务器进行负载等测试,并分析和测量服务器的各种性能指标。目前仅支持http协议,可以用来测试web应用程序和RESTful服务 官网:https://gatling.io/ 优点: 1.gatling和其他压力工具相比有个好处是
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Gatling基于Scala开发的压测工具,我们可以通过录制自动生成脚本,也可以自己编写脚本.
【摘要】本文首先介绍了负载测试、基于APM工具的应用程序和服务器监控,随后介绍了编写高性能Java代码的一些最佳实践。最后研究了JVM特定的调优技巧、数据库端的优化和架构方面的调整。以下是译文。 介绍 在这篇文章中,我们将讨论几个有助于提升Java应用程序性能的方法。我们首先将介绍如何定义可度量的性能指标,然后看看有哪些工具可以用来度量和监控应用程序性能,以及确定性能瓶颈。 我们还将看到一些常见的Java代码优化方法以及最佳编码实践。最后,我们将看看用于提升Java应用程序性能的JVM调优技巧和架构调整。
作者 | Eugen Paraschiv 翻译 | 雁惊寒 【摘要】本文首先介绍了负载测试、基于APM工具的应用程序和服务器监控,随后介绍了编写高性能Java代码的一些最佳实践。最后研究了JVM特定的调优技巧、数据库端的优化和架构方面的调整。以下是译文。 介绍 在这篇文章中,我们将讨论几个有助于提升Java应用程序性能的方法。我们首先将介绍如何定义可度量的性能指标,然后看看有哪些工具可以用来度量和监控应用程序性能,以及确定性能瓶颈。 我们还将看到一些常见的Java代码优化方法以及最佳编码实践。最后,我们将看
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。
大家好,今天我们要聊聊的是一个开源的性能测试工具——Locust。它允许我们使用 Python 编写性能测试脚本,这使得测试脚本的编写变得非常灵活和强大。Locust 的设计理念是模拟用户的行为,而不仅仅是模拟 HTTP 请求,这使得它在性能测试领域中独树一帜。
6、输入:com.klicen # groupid 组名,一般为XX.XX 第一个XX为域com、cn、org等,第二个XX为公司名称
在这篇文章中,我们将讨论几个有助于提升Java应用程序性能的方法。我们首先将介绍如何定义可度量的性能指标,然后看看有哪些工具可以用来度量和监控应用程序性能,以及确定性能瓶颈。
Gatling是一款基于Scala 开发的高性能服务器性能测试工具,它主要用于对服务器进行负载等测试,并分析和测量服务器的各种性能指标。目前仅支持http协议,可以用来测试web应用程序和RESTful服务。
摘要:本文首先介绍了负载测试、基于APM工具的应用程序和服务器监控,随后介绍了编写高性能Java代码的一些最佳实践。最后研究了JVM特定的调优技巧、数据库端的优化和架构方面的调整。以下是译文。
Gatling是一款功能强大的负载测试工具,它为易于使用,高可维护性和高性能而设计。
上一篇《Dubbo压测插件的实现——基于Gatling》中,我们介绍了基于 Dubbo 泛化调用实现的 Gatling Dubbo 压测插件,使用泛化调用发起 Dubbo 压测请求,consumer 端不需要拿到 provider 端的 API 包,使用上很便利,但是众所周知,Dubbo 泛化调用的性能不如普通 API 调用,虽然可以优化并使之达到与普通 API 调用相近的性能,但仍存在一些局限性。生产中除了网关等特殊应用外,一般很少使用泛化调用,如果以泛化调用的性能来表征生产中普通 API 调用的性能,其压测结论很难令人信服。做压测的时候,一般要求各种条件如环境等都尽可能保持一致。所以,我们又开发了基于普通 API 调用的 Gatling Dubbo 压测插件,即 gatling-dubbo2.0。此外,依托于 Gatling 强大的基础能力, gatling-dubbo2.0 相比于 Jmeter 还存在以下几方面的优势:
之前写了两篇文章分享自己对几种性能测试框架的测试:性能测试框架对比初探、性能框架哪家强—JMeter、K6、locust、FunTester横向对比。
虽然通过HTTP提供JSON服务不是内部服务和外部服务的唯一选择,但本文聚焦的是HTTP和JSON. 使用RPC机制和二进制消息格式(例如Protocol Buffer)也用于内部通信或外部通信也是非常有趣的,特别是当外部消费者属于另外一个系统的时候。Go语言有内置的RPC支持,并且gRPC也是完全值得看看的。 然而,我们现在只聚焦基于由http包和Gorilla Web Toolkit提供的HTTP。
很多时候我们会面临一个问题,即外网的带宽是有限的,虽然未来有扩容的可能,但是短时间内也不能直接扩容,而测试本身是无限的。因此,如果不能够在内网下直接发包进行测试,那由于带宽限制打不到较大的压力,对于一些容器的测试很可能就达不到效果。
Gatling作为一款开源免费的性能测试工具越来越受到广大程序员的欢迎。免费当然是好的,最缺钱的就是程序员了;开源更好啊,缺啥功能、想做定制化的可以自己动手,丰衣足食。其实我最喜欢的原因是其提供了简洁强大的API,原生支持命令行运行,不像JMeter那样需要在界面上点来点去。另外其出色的扩展API和轻量级的HTML报表都值得让人称道。
之前做过一些性能测试及调优相关的工作,也参加过相关的一些培训,想写一篇文章记录用过的一些工具和一些经验总结。
基准测试这个单词在工作中相信大家都经常会遇到,在我刚开始工作的时候,看一些文档的时候老是会碰见基准测试,当初以为基准测试就是简单的性能测试。但是随着后面的一些经验,发现基准测试并不是这么的简单,最近也在看一本书叫做《JAVA性能权威指南》,其中也介绍了基准测试相关的一些东西,大家有兴趣的下来也可以去看下,于是我在这这里简单的聊一下基准测试相关的一些东西。
从2013年,每年都要下载gatling的版本试使用一下,看看其特性,今天事2019年第一次看gatling,发现gatling终于走上企业级应用了,终于走上商用了,意味着从此在通用性能测试领域有了新的选择。
Gatling是一款基于Scala 开发的高性能服务器性能测试工具,同时也是一款功能强大的负载测试工具,它为易于使用,高可维护性和高性能而设计。开箱即用,Gatling由于对HTTP协议的出色支持,使其成为负载测试任何HTTP服务器的首选工具。官方地址:https://gatling.io/get-started/。
摘要:Elasticsearch是基于Apache Lucene的开源搜索和分析引擎,允许用户以近乎实时的方式存储,搜索和分析数据。虽然Elasticsearch专为快速查询而设计,但其性能在很大程度上取决于用于应用程序的场景,索引的数据量以及应用程序和用户查询数据的速率。这篇文章概述了挑战和调优过程,以及Pronto团队以战略方式构建应对挑战的工具。它还以各种图形配置展示了进行基准测试的一些结果。以下是正文。 Elasticsearch是基于Apache Lucene的开源搜索和分析引擎,允许用户以近乎实
let-netty-easy 前言: 尚未完成,持续更新中...! 什么是Netty?能做什么? Netty是一个致力于创建高性能网络应用程序的成熟的IO框架 相比较与直接使用底层的Java I
API网关最基本的功能就是反向代理,所以在对API网关做技术选型的时候需要着重考察其性能表现,本文对Nginx、Haproxy、Netty、Spring Cloud Gateway、Zuul2做了性能测试,测试代码可以在github获得。
最近收到一项任务,就是对比主流开源性能测试框架,我搜了一些,列出来JMeter、k6、Gatling、siege、ngrinder、locust以及FunTester。
性能测试对于大部分测试人员都是一个神秘地带,因为在很多公司,性能测试都是由一个性能测试团队来做,所以普通测试人员没有机会接触到真实的性能测试,因而很难学习到很多新的测试实践知识。
接下来的这几期,bug菌想跟大家分享一下自己昨天刚接到一个临时的需求,热乎着呢,想分享一下自己是如何面对临时需求并制定整个开发周期,其中包括从梳理业务到创建业务表再到实现业务逻辑形成闭环再到与前端对接,其中会穿插一些业务拓展及功能性拓展,这一条龙流程在线与大家一起见证,分享给刚入门的小伙伴,希望对你们有所帮助。
SQL是Structured Query Language的缩写,它是一种用于访问和管理关系型数据库的语言。
如果您要花费时间和精力进行性能测试,则很可能会在意从中获得的结果。您将依靠这些结果,因此您将不得不依靠该工具。因此,必须确保该工具是您可以信任的工具。据说开源工具不是很值得信赖。我和我的同事花费了大量时间来分析和对比从不同工具获得的结果。如今,在进行一些挖掘之后,我们最信任的两个负载测试是JMeter和Gatling。为了比较不同条件下的结果,我们甚至对两者进行了相同的测试。在那些测试中,我们还比较了不同的指标,以查看它们是否正确相关。例如,服务器接收的字节数和工具报告中显示的字节数或连接数等。
Github 地址:https://github.com/alipay/sofa-hessian
我无可救药地成为了Scala的超级粉丝。在我使用Scala开发项目以及编写框架后,它就仿佛凝聚成为一个巨大的黑洞,吸引力使我不得不飞向它,以至于开始背离Java。固然Java 8为Java阵营增添了一丝亮色,却是望眼欲穿,千呼万唤始出来。而Scala程序员,却早就在享受lambda、高阶函数、trait、隐式转换等带来的福利了。 Java像是一头史前巨兽,它在OO的方向上几乎走到了极致,硬将它拉入FP阵营,确乎有些强人所难了。而Scala则不,因为它的诞生就是OO与FP的混血儿——完美的基因融合。 “Obj
最近一直都在面试,整理了几家公司常问的三大框架面试题,现在把它带答案整理好在这里分享给大家,希望对大家有所帮助。
之所以翻译这篇文章,是因为自从成为一名前端码农之后,调接口这件事情就成为了家常便饭,并且,还伴随着无数的争论与无奈。编写友好的 restful api 不论对于你的同事,还是将来作为第三方服务调用接口的用户来说,都显得至关重要。关于 restful api 本身以及设计原则,我陆陆续续也看过很多的文章和书籍,在读过原文后,感觉文中指出的 13 点最佳实践还是比较全面的且具有参考意义的,因此翻译出来分享给大家。如有错误,还望指正。
最近我儿子迷上了一款吃鸡游戏《香肠派对》,无奈给他买了许多玩具枪,我数了下,有一把狙击枪AWM,一把步枪AK47,一把重机枪加特林(Gatling)。假如我们把这些玩具枪抽象成类,类图的示意图大致如下:
在上一篇文章讲述了如何使用Mybatis-plus自动生成代码,生成的代码具有单表操作数据库的能力,节约了开发时间。然后讲述了如何在Spring Boot中整合Mybatis-Plus。这篇文章讲述如何使用Mybatis-Plus的增强功能:自动填充功能和查询分页功能。
相信大家对这个工具都很陌生,国内能搜索到的资料很少,那么为什么突然想起来推荐这个工具呢?第一,我觉得它很好用;第二,为后面介绍的服务端性能自动化框架铺成
大家所熟悉的性能测试工具有Loadrunner、JMeter,以及其他小众一些的工具,如Locust、Ngrinder、Gatling等等,那么你们知道这些工具有什么不同吗?为什么有的工具能模拟数千上几万的并发,有的工具单机只能模拟一两千的并发,这其中的原因是什么呢?那么这节课我就来告诉大家,你所不了解性能测试工具的一面:并发模式。
本篇我将为你介绍一个工具 - k6 ,它和 K8s 并没有什么直接的关系,它是一款开源的性能压测工具。
随着数据存储需求的不断增长,越来越多的应用选择使用NoSQL数据库来应对非结构化数据的挑战。MongoDB作为一款面向文档的NoSQL数据库,以其灵活的数据模型和高度可扩展性而备受青睐。本文将探讨如何在SpringBoot项目中整合MongoDB,以构建高效的数据存储应用。
这些开源工具在自动化测试和手动测试、功能、回归、负载、性能、压力和单元测试、web、移动和桌面测试等领域提供相关的能力支持。
我们常写的报告大都由封面、目录、正文和附录组成,但是页码通常是从正文开始的,所以下面介绍如何从指定页面开始设置页码。
有一位格友利用活字格开发了一套应用系统,在系统中使用的数据库是sqlserver。数据库内主要保存了司机的位置,数据量约有800多万行。由于业务访问需要,希望把这个表中的一些数据展示在使用活字格的开发的页面中。考虑到数据量比较大,在页面端采用分页的方式会提升用户访问的效能,优化访问体验。看起来这个方案非常的完美,可是实际上的效果却不尽人意。当打开使用活字格做出来的页面时,打开的时间足足花费了2分钟。真是不可思议,为什么会这样呢?
我的博客从创建之初就有分页,但是只是很简单的显示“上一页 1/20 下一页”这种效果,周末在家优化博客的时候突然奇想完善了一下网站的分页,直接一比一还原了百度搜索页面的分页效果。
在前面的讲解中,我们大部分的场景都是在普通的Box布局中,相信大家对Provider的使用已经非常清楚了,下面来看下在List中的使用场景,相信对于很多App来说,列表应该是大部分页面的核心UI,所以,到底如何在列表的「下拉刷新」、「上拉加载更多」、「Item点击修改状态」这几种场景下来使用Provider呢?官方并没有给出很好的建议,官方的Demo也都是在静态的列表中做的演示,并不涉及到列表的修改,所以下面,我将和大家一起讨论下如何在列表中使用Provider。
来源:http://www.51testing.com 一、前言 我接触了太多测试同行,由于多数同行之前一直做手工测试,现在很迫切希望做自动化测试,其中不乏工作?5年以上的同行。?我?从事软件自动
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