这篇文章是性能测试知识科普的第三篇,我想聊聊很多性能测试小白最关心也最核心的问题——压测工具。
PerfDog性能狗是移动全平台iOS\Android性能测试工具平台,快速定位分析性能问题,提升APP应用及游戏性能和品质,手机无需ROOT/越狱,手机硬件、游戏及应用无需做任何更改,极简化即插即用。
esrally是一款用于ElasticSearch的开源压测工具。默认情况下,其工作方式是:在线获取其位于海外主机上的数据集,然后在本地执行压测。因此,在国内网络情况下(或某些没有网络的主机上),在线获取数据集这一步骤将非常耗时甚至无法完成。
因为双11,黑五快到了,所有的互联网电商行业都要做一件事情,那就是压测,常见的压测很多区分,接口压测和全链路压测、线上压测和线下压测,单元压测和功能压测。我们这里介绍一下接口压测和全链路压测。
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:
开源项目链接:https://github.com/XGHeaven/homebox
在服务上线之前,性能测试必不可少。本文主要介绍性能测试的流程,需要关注的指标,性能测试工具apache bench的使用,以及常见的坑。
做为一个压测工具(库),[locust](http://locust.io/) 其实解决这么一个问题:AB 之类压测工具不能编写复杂的因果逻辑,而现实场景中,待压的服务往往是有一套完整执行流程的,比如 APP 要访问一个 API,是需要先鉴权(验明不是非 APP 访问),再登录换 Token,然后才是 API 调用……
作者介绍: 赵守斌,十年银行业数据库管理经验,熟悉各种Oracle数据库系统方案,对MySQL开源数据库也有涉猎。目前牵头负责恒丰银行数据库管理和各类数据库服务化平台建设。 背景 Backgroun
原文链接:https://wetest.qq.com/lab/view/410.html
概述 一个产品的编码完成,并不能代表产品能够给用户体验,其中还必须包含测试、压测分析等,而往往我们的产品上线前却忽略掉压测分析。既然压测分析很重要那么我们应该如何进行呢? 本文章主要通过实践经验来学习了解压测过程,并且提出一些在PHP端可以进行优化的功能点,从而帮助后续开发过程中应用最优方式去编码。 工具 有道是磨刀不误砍柴工,要有好的工具才能做事更有效率,要学会工具的应用才能更进一步的优化系统项目。 关于PHP的工具性能检测工具的话,可以应用xhprof工具或者CI的原生时间打印工具。Xhprof工具的
作者介绍: 赵守斌,十年银行业数据库管理经验,熟悉各种Oracle数据库系统方案,对MySQL开源数据库也有涉猎。目前牵头负责恒丰银行数据库管理和各类数据库服务化平台建设。 背景 Background 很多关注数据库技术的IT人士可能记不住去年双十二都剁手买了什么东西,但是一定会有人对当时一篇“Galera将死——MySQL Group Replication正式发布”的文章还有印象。 长期以来MySQL官方都缺少原生的MySQL集群多活方案,所以也给第三方公司提供了发展的机会。Galera就是其中的
背景 记录个人在开发测试中常用的一些工具和命令,不知道的时候方便回来查看。 1. 性能测试工具 ab测试工具(http) 安装 yum install httpd 使用 ab -c100 -n100
本文介绍压测是什么,解释压测的专属名词,教大家如何压测。介绍市面上的常见压测工具(ab、locust、Jmeter、go实现的压测工具、云压测),对比这些压测工具,教大家如何选择一款适合自己的压测工具,本文还有两个压测实战项目:
(1)确认压测集群的kubeconfig文件已经上传到Coding仓库的kubeconfig目录下。若无,请参考下述步骤进行配置。
性能测试监控 1压测端监控:JMeter集群+InfluxDB存储+Grafana 在压测端,如果发现发出去的进程失败的比例比较多,可以考虑以下两种情形: 1)被测软件的性能达到瓶颈,接受不了如此多的请求。 2)压测端压测工具(比如JMeter)所运行的机器由于发送过多的线程,压测机器资源(CPU、内存、网络或者是磁盘)不够用,需要增加JMeter来解决。 这就需要在执行性能测试的时候,有对应的监控工具来监控。第1节和第3节中介绍的工具均可以达到这个功能,但是JMeter集群+InfluxDB存储+Grafana是目前最友好的监控压测端的工具组合。 JMeter集群+InfluxDB存储+Grafana环境可以安装在Windows、Linux或MAC任意操作系统下,本节以Windows为例进行讲解。 1.1下载安装InfluxDB
本文的宗旨在于通过简单干净实践的方式教会读者,如何使用JMeter进行工程的压测测试。也同时会介绍到;ApacheBench、Siege 两个更简单压测工具的使用。
除了使用成本外,网站性能也是我们在部署个人网站时考虑的另一个重要因素。当用户不再维护服务器层,我们的网站性能又能否可以有效保证?用户对于网站性能的最直观感知就来源于网站速度,当网站的架构 Serverless 化,对网站性能是否有提升?本篇教程将为大家解答这些疑惑。 性能压测 我们通过 Serverless WordPress 部署了一个个人网站,同时在一个普通 1 核 1 GB 的服务器里也部署了一个相同的站点,接下来,我们通过 Apache 自带的工具来进行压测。因为测试场景为个人博客,因此设置了 1
在抢红包、活动秒杀这种短时间内流量突增的场景,或者是健康宝这种使用用户超级多的场景,我们均需要进行压力测试,确保服务稳定可用
web应用,也叫做网站,相对于客户端应用来说,web应用无需单独安装,在浏览器上即可使用其功能。
在日常的性能测试工作中,经常会用到Jmeter或LoadRunner进行压测,每次压测完成后,会对各种的性能指标图表进行分析。LoadRunner的性能指标图表非常丰富与美观,但Jmeter的性能指标图表相对要简陋一些,且不够灵活对指标进行筛选。
压测,即压力测试,作用是对各种服务对象进行压力测试以获得该服务处于或超过预期负载时系统的运行情况,进而判断系统在峰值负载或超出最大负载情况下的处理能力。
vegeta工具主要有4个子命令组成,分别是attack、encode、report、plot。
目前市场上存在众多 API 测试工具,例如 Postman、SoapUI、JMeter 等,它们各具特色,广泛应用于 API 的开发与测试工作。
在上篇文章 每个后端都应该了解的OpenResty入门以及网关安全实战 中,我向大家介绍了 OpenResty 的入门使用是 WAF 防御实战,这篇文章将给大家继续介绍 OpenResty 入门之性能测试 篇。
在上篇文章 每个后端都应该了解的 OpenResty 入门以及网关安全实战 中,我向大家介绍了 OpenResty 的入门使用是 WAF 防御实战,这篇文章将给大家继续介绍 OpenResty 入门之性能测试 篇。
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。
当压测小程序没有原码和小程序开发者权限时,我们压测脚本中的header和入参需要通过抓包工具进行抓包,本文讲解在windows下通过pc端微信小程序抓包拿取需要的参数,如需通过手机端抓包和工具下载安装,请参考以下文章:
Siege是linux下的一个web系统的压力测试工具,支持多链接,支持get和post请求,可以对web系统进行多并发下持续请求的压力测试。今天我们就使用Siege来对Django进行一次压力测试,看看单台Django服务到底能抗住多少的并发数。
由于我们公司用户数量庞大,在服务上线之前,性能测试必不可少。本文主要介绍性能测试的流程,需要关注的指标,性能测试工具Apache bench的使用,以及常见的坑。
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。
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。
能否解决“高并发”问题一直是检验一个产品后台是否稳定,架构是否合理,性能是否强大的核心标准。对于产品而言,多高的并发才算是“高”?不同的产品不尽相同。对于小型的产品来说,每秒上百的在线人数就会导致产品无法响应,而对于一些几经考验的产品,每秒上万,上百万的并发才能满足他们的业务需求。当产品的承载能力遇到瓶颈的时候,会出现什么样的问题呢?发包不断超时,页面不断加载,然后页面无法响应,直到最后服务器崩溃。在社交网络发达的今天,用户的愿意等待的时间越来越短,这些问题对于用户来说,是无法容忍的。调查显示如果页面加载超过5秒就会有74%的用户离开页面。而根据用户体验的“2-5-8原则”,2秒以内用户会觉得响应很快,5-8秒用户就开始产生反感,超过8s会选择放弃。页面加载超过5s就会有74%的用户离开页面。正是基于这样的原因,服务器压力测试成为了产品上线前的一个重要的测试环节,然而压力测试这个任务,对于测试人员来说,并不简单。
15 位青春洋溢的女团候选成员,百万次全网观众投票,节目播出后迅速霸占热搜前十位.....
https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html
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
说到性能测试工具,你会立刻联想到哪一个?ab(ApacheBench)、JMeter、LoadRunner、wrk…可以说市面上的压测工具实在是五花八门。那如果再问一句,对 Dubbo 进行性能压测,你会 pick 哪一个?可能大多数人就懵逼了。可以发现,大多数的压测工具对开放的协议支持地比较好,例如:HTTP 协议,但对于 Dubbo 框架的私有协议:dubbo,它们都显得力不从心。
原文链接:https://wetest.qq.com/lab/view/448.html
本文的宗旨在于通过简单干净实践的方式教会读者,使用 Prometheus + Grafana 部署监控,同时结合监控了解到为什么需要使用 Hystrix 对接口进行超时熔断处理。
JMeter时Apache下基于java的一款性能测试和压力测试工具。它基于Java开发,可对HTTP服务器华人FTP服务器,甚至是数据库进行压力测试。作为一款专业的压测工具,JMeter功能强大,本片文章中仅简单介绍与本次压测相关的内容,从JMeter下载安装,接口压测使用两个方面来说明。
在《性能测试工具Locust源码浅析》中,我们进行了一个主流程的分析。本次我们将对Locust进行实际的评测,在具体的评测之前,为了评测结果尽量的准确,我们需要做如下的规约:
在评估某个服务可用性时,一种常见方式是采用一些压测工具(如ab/hey/jmeter/siege/wrk/locust等)压测某几个核心接口,一般看达到某个TPS/QPS时,CPU/内存等资源的水位;或者固定资源的阈值,看最高能达到的TPS/QPS。
在本主题上节当中,我们讲了esrally工具的部署、安装,那么本节我们来讲一下这个工具的应用、使用技巧。
前段时间有位朋友看完我之前的文章Locust + python + influxdb + grafana 展示性能压测QPS图表之后,咨询我如何安装Locust。
文章架构如下:(待补充)1. 压测理论关于压力测试不得不说的二三事并发线程数、QPS与平均耗时的关系2. 压测服务部署2.1 Coding平台Jmeter-Suite压测工具部署文档Coding平台项目构建指南2.2 TCPS压测平台TCPS压测平台接入私有集群教程2.3 Jmeter分布式部署Jmeter分布式压测环境搭建(windows & linux)3. 压测脚本编写3.1 安装篇(待补充)3.2 使用篇3.2.1 基础入门篇Jmeter压测工具入门篇Mac OS下Jmeter的入门操作3.2.2
meter是apache公司基于java开发的一款开源压力测试工具,体积小,功能全,使用方便,是一个比较轻量级的测试工具,使用起来非常简单。因为jmeter是java开发的,所以运行的时候必须先要安装jdk才可以。jmeter是免安装的,拿到安装包之后直接解压就可以使用,同时它在linux/windows/macos上都可以使用。
本文由曾鋆、海智、亚辉、孟莹四位作者共同创作完成。 背景介绍 随着海量请求、节假日峰值流量和与日俱增的系统复杂度出现的,很有可能是各种故障。在分析以往案例时我们发现,如果预案充分,即使出现故障,也能及时应对。它能最大程度降低故障的平均恢复时间(MTTR),进而让系统可用程度(SLA)维持在相对较高的水平,将故障损失保持在可控范围内。但是,经过对2016全年酒店后台研发组所有面向C端系统的线上事故分析后发现,在许多情况下,由于事故处理预案的缺失或者预案本身的不可靠,以及开发人员故障处理经验的缺失,造成大家在
中间件dble测试成员,主要负责dble的日常测试工作,热衷于探索发现,学习新技术。
云函数即在云端(服务器端)运行的函数。无需购买、搭建服务器,只需编写函数代码并部署到云端即可在小程序端调用,同时云函数之间也可互相调用。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云