在这篇文章中,我们将介绍一下开源的Web-API自动化测试框架——Karate介绍
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。
RESTful Web服务是一种基于HTTP协议的Web服务架构风格,它强调使用标准的HTTP方法(GET、POST、PUT、DELETE等)来实现资源的创建、读取、更新和删除,以及使用统一的资源标识符(URI)来唯一标识每个资源。通过RESTful Web服务,客户端可以与服务器进行交互,获取或修改服务器上的资源状态。这种架构风格具有轻量级、可扩展、易于维护和兼容性好等优点,因此在Web开发中得到了广泛的应用。
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.
本文是其中第二篇,介绍了图算法。更多文章和对应代码可访问:https://github.com/maelfabien/Machine_Learning_Tutorials
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.
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。
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。
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
Karate是一款将接口自动化测试、mock、性能测试集合到一起的测试框架。采用BDD语法,对于无编程能力的人也很容易;另外提供强大的JSON、XML断言功能及并发执行。以上的内容翻译自Karate官网,也许你看到这些描述时仍然不能直观感受到Karate和其他接口测试框架的区别,接下来让我们看一个Karate编写的接口测试demo。以下是一个Graphql的接口,下面是利用Karate实现该接口测试的代码
API测试(应用程序编程接口测试)是一种软件测试类型,它着重于确定所开发的API是否满足关于应用程序的功能、可靠性、性能和安全性的预期。
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。
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
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。
karate的github项目地址:https://github.com/intuit/karate
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。 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
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
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。
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。
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。
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。
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。
大家好,我是洋子。接口(API)测试对我们来说已经很常见了,目前很多公司都会招聘服务端测试工程师进行接口测试。因为在测试三层金字塔当中,接口测试位于中间层,做接口测试性价比较高,容易以较低成本暴露发现服务端的问题,同时也可以进行接口自动化测试,提高接口测试的效率
关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(Paddle Graph Learning (PGL)) 欢迎fork本项目原始链接:关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(Paddle
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。
技术雷达是ThoughtWorks每半年发布一期的技术趋势报告,它不仅是一份持续的技术成熟度评估,其产生还源于ThoughtWorks另一个更大宏大的使命—IT革命。我们一直深信,IT行业从定位、价值、实践和技术都会发生巨大的变革。然而任何宏观的变革,都会有一些微小的信号,我们需要持续关注这些微小的改变,这也就是技术雷达的由来。
本文是其中第一篇,介绍了图的一些基础知识并给出了 Python 示例。更多文章和对应代码可访问:https://github.com/maelfabien/Machine_Learning_Tutorials。
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。
性能测试是指通过特定的方式,对被测系统按照一定策略施加压力,获取系统响应时间、TPS、吞吐量、资源利用率等性能指标,以保证生产系统满足用户需求。
在上篇中,我们简单学习了图论的基本概念,图的表示和存储方式,同构图和异构图的分类,以及几个基础的图论算法。 在接下来的前置教程下篇中,我们将会学习图机器学习。
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
图(graph)近来正逐渐变成机器学习的一大核心领域,在开始PGL框架学习之前,我们先简单学习一下图论的基本概念,图论的经典算法,以及近些年来图学习的发展。
考虑以下场景:有几个提供者,正计划为开发深度学习模型来解决分类任务提供数据。突然,提供者之一决定离开并要求删除数据,但更大的问题是,怎么确保该模型“忘记”这份数据。
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:
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。
功能测试用python、shell之类的脚本,勉强可以胜任。性能压力测试再手动写脚本,就有点力不从心了。
“ThoughtWorks技术雷达上都是开发相关的内容,测试相关的内容越来越少...”
读书与实践是获取知识的主要渠道,学习的权力只掌握在每个人自己手中,让学习成为一种生活的习惯,这比任何名牌大学的校徽重要得多!
案例是一个泰国网站的生产环境(请脑补一句“萨瓦迪卡”,为了叙述方便,下文中均以"萨瓦迪卡"指代这个网站。)“萨瓦迪卡”是一个 采用 Wordpress + MySQL搭建的应用。这个遗留系统已经工作了五年。客户已经把在其它 VPS 上平移到 AWS 上。平移(lift and shift)是说原样复制,而迁移(migration)还要进行改造。而客户唯一发挥 AWS 优势的一点就是用了一个配置很高的 EC2 虚拟机 —— m4.4xlarge。这样一台配置的虚拟机有 16 个虚拟 CPU,64 GiB 的内存,以及 2000 Mbps 的网络带宽,最高 3000 IOPS 的 200GiB 的块存储设备(也就是硬盘)。
空手道俱乐部(Karate Club)是NetworkX Python软件包的无监督机器学习扩展库。详细可以参阅此处的文档:
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:
根据 Tricentis 主导的一项全球调查为我们提供了几个有关测试趋势的重要观察。趋势表明,团队倾向于使用功能测试(自动化测试)。
在反映大量人群或事物之间的关系时,社交网络图可以清晰的展示’群体’的内含和外延。例如,群体的规模、核心、与其他群体的交叠情况。 社交关系图来表示应用人数和之间的交叠关系,这样更加美观,特别是当应用较多
我们现在使用的大多数应用程序都遵循 CS(客户端—服务器)的体系结构。应用程序本身被认为是客户端或前端部分,它需要和服务端或后端在 HTTP 协议的帮助下建立对话来获取数据。REST 是建立这些 HTTP 服务的常用约定,REST 客户端可以帮助您从系统中检索信息,支持不同在线服务器之间的对话,REST API 定义了一组关于分布式系统架构在接口形式上的规范。
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。
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