客户在做CVM的基准线的性能压测，当前反馈AMD机型（腾讯云SA系列）在做内存基准线压测时，内存多核混合赋值带宽达不到预期增长的效果。...实际上是基于CPU逻辑下，压测方式无法兼顾到的场景导致的数据差异性。...一、SA3机型介绍 标准型 SA机型基于腾讯云自研星星海服务器，提供可靠、安全、稳定的高性能，采用最新一代 AMD EPYCTM 处理器的实例，提供多种规格，具有超高性价比。...二、知识普及 【压测工具】： Stream测试是内存测试中业界公认的内存带宽性能测试基准工具； 【操作说明】： Stream官网下载压测源文件：http://www.cs.virginia.edu.../stream 数据解读：一般参考TRIAD系列值 三、问题描述 客户在做基准线的性能压测，当前反馈SA3机型2C4G 内存基准和配置8C16G持平。
应用服务器配置，物理机、32core、168g、千兆网卡、压测网络带宽千兆、IIS 7.5、.NET 4.0，这台压测服务器还是很强的。 我们本地会用JMeter进行问题排查。...由于这篇文章不是讲怎么做性能压测的，所以其他跟本篇文章关系的不大的情况就不介绍了。包括压测网络隔离、压测机器的配置和节点数等。...同时排查网络问题，再进行压测的时候ping redis服务器看是否有延迟。（此时是晚上21点左右，这个时候的大脑情况大家都懂的。） 就是这样地毯式的搜查，以为是肯定能定位到问题。...我们直接注释掉这把锁，继续压测继续dump，然后又发现一把monitor，这把锁是StackExchange.Redis中的，代码一时半会无法消化，只查了主体代码和周边代码情况，没有时间查看全局情况。...我们现在理下线索： 1.从最开始的JMeter压测吞吐量慢慢变低是个假象，而此时处理已经全面停止，服务器的CPU处理为0%。肉眼看起来变慢是因为请求延迟时间增加了。
压力测试的其他性能指标 「cpu负载」：是一个重要的性能指标，假设数据库压测到了3000了，但是cpu负载已经满了，也就意味着它最多只能 处理这么多数据了。...同时此时的内存也基本打满了，同时jvm的gc频率可能会非常高。...压测报告的解释 根据上面的压测命令在结果的最后是压测的整个报告，关于报告的内容其解释如下： SQL statistics:queries performed: read: 1480084...// 这就是说在300s的压测期间执行了148万多次的读请求 write: 298457 // 这是说在压测期间执行了29万多次的写请求 other: 325436 // 这是说在压测期间执行了...，而是要根据压力测试对于数据库进行实际的压测之后，通过增加压力的方式找到mysql服务器的压力极限，最后通过两个思考题我们可以看到衡量一个mysql的性能需要从多方面考虑，哪怕是理想情况下能够处理的请求其实也不是很多
【问题表现】 SSO登录接口压测场景，在压测2分钟后QPS出现下降。排查QPS不稳定的原因。...日志组件的逻辑是把日志生产到rabbitmq中，如果rabbitmq满了，就会暂存在内存的一个队列中，如果内存队列满了，会写磁盘，过程如下。...其中内存队列数量上限设置为1000w，一轮又一轮的压测，系统里的日志堆积的越来越多导致服务内存高，QPS波动大。 36.png 4....调整日志配置将内存队列数量上限设置为200w，进行压测验证QPS比较平稳。 37.png 【总结】 在本次压测的过程中，出现了因为内存使用过大而导致QPS下降的案例，在项目中要合理利用日志组件。...还要多关注生产环境配置的合理性，减少因为环境问题给压测‘埋坑’。
背景 使用wrk模拟http压力打nginx时，发现压测过程中持续出现重传现象，而且在高压下和低压下都会出现不同程度的重传。 下面按照不同的客户端压力分析三种重传现象的根因，并给出解决方法。...场景一：压测并发1会话1——TimeWait满导致FIN包乱序重传 优化效果：重传0.3 --> 0 复现 wrk http://xxx/ -t1 -c1 -d 1 -H “Connection: Close...压测重传到0.2左右，wireshark发现大量重传FIN包。...压测复现问题，stap双队列监控 （图中左侧工具stap，中间工具tsar，右侧压测工具） 双队列未满； TW状态满了。...看重传在0.4 - 0.7间 （图中左：netstat、中间tsar、右侧压测工具wrk） 优化 上面启用了TW RECYCLE的功能，但是在压力稍微上来的情况下，TW队列又满了。
系统监控 我们谈到监控，一般设计到两个方面的内容： 服务器本身的监控。(比如：linux服务器的CPU，内存，磁盘IO等监控) 业务系统的监控。...其指标还能反应Java内存和Java CPU使用情况、用户Session数量、JDBC连接数、http请求、sql请求、jsp页面与业务接口方法（EJB3、Spring、 Guice）的执行数量，平均执行时间...系统监控安装及配置 工具：Jmeter压测工具、MySQL、SpringBoot工程 1、创建一个springBoot工程项目 代码仓库：https://github.com/scaummb/traffic-controller...weixin_43282627/article/details/124731464 http://t.zoukankan.com/balllyh-p-9508632.html 【启动Jmeter】 【创建压测用例...比如sql 线程数，内存等等。后面会继续研究对多种项目的监控，以及源码。 什么是rrd文件？
压测类型和施压模式 压测类型一般分为单服务压测和全链路压测两种压测类型。...、句柄数等 性能计数器，指的是服务器或者操作系统性能的一些指标数据，包括系统负载 System Load、对象和线程数、内存使用、CPU 使用、磁盘和网络 I/O 使用等指标。...压测观察指标 不管是哪种压测类型，压测要观察的指标一般需要包括： • 成功率、失败率 • 系统资源（CPU、内存、带宽、IO） • 响应时间，平均响应时间、P95/P99响应时间，一定要关注 P95 和...系统性能是一个抛物线形态，到达性能峰值后继续施压会导致性能下降，因此我们压测最重要的就是找到那个最佳的性能拐点。...因此整个施压过程逐步施压，到达性能峰值后继续施压，如果继续施压后性能不升反降就说明到了拐点了 • 如何分析性能瓶颈，找到 QPS 提升不上去的原因呢?
缺点，需要持续压制直至攻击服务器宕机，如果在中途停止了压测，一般情况下服务器很快就能恢复，或者宕机服务自动重启，恢复业务正常运行！...网站打不开了 下图，是本台服务器的一些资源状态，发现带宽基本上被打满了 服务器状态 同样的方式压测 23.224.85.249，然后开启 Scout 防护 看下 第一波攻击是没有太大问题，虽然连接数很高...服务器状态 但是，当我们继续加大连接数后，与第一台没有区别了！...总结 经过反复测试 Scout 对于简单cc攻击和一些压测软件发出的压测及简单 TCP-syn，以及 UDP 攻击是有一定防护作用的，比没有强，但是这只是用的默认内置策略，有小伙伴有兴趣的话可以自定义策略试一下...通用防护方式 采用商业防火墙 采用 CDN 采用高防服务器 把网站做成静态页面 所使用软件 压测软件 压测软件用了两种，这两种只能做简单压测，不能算攻击！
事件经过 今天凌晨，我被电话铃声吵醒了，一看是这个朋友打来的，说是他们公司数据库服务器CPU被打满了，并且一直持续这个状态，他说拉个群，把他们后端Java同事拉进来一起沟通下，让我帮忙看看是什么问题，尽快处理下...后面我加了那个朋友拉的微信群，开始了解服务器出现问题的具体情况，下面就是一些处理的经过了。 注：聊天内容已经获得授权公布。 他们后端Java把运维发的监控截图发出来了，咱继续跟他沟通。...这货说是什么大数据高并发MySQL数据库压测出来的，稍微有过压测经验的应该都知道，压测一个很重要的前提就是要明确压测的环境，最起码要明确压测环境服务器的CPU核数和内存，直接来句MySQL一亿数据是大数据高并发...处理结果 后续我跟他们老板要了一个代码只读权限的账号，将代码拉取下来后，好家伙，到处都是这种SQL查询，要是一两处还好，把SQL修改并优化下，关联的业务逻辑调整下，再把功能测试下，接口压测下，没啥问题就可以发版上线了...最终，我跟他们老板说的是回滚版本吧，最新的功能还是先下线，把新功能的SQL、缓存、业务逻辑、接口都优化好，压测没问题后再重新上线。
ip”中，“路径”中只放服务器路径，如网关信息需放“服务器名称或ip”中【问题解决】路径/interface/放在”服务器名称或者IP"后面在本地是可以跑起来，但是在集群上跑不起来，需要把位置挪到“路径...问题解决】获取admin权限后再创建集群和创建应用问题解决内存爆满把pod打挂，导致压测机启动不起来【问题描述】内存爆满把pod打挂，导致压测机启动不起来【原因分析】压力过大，内存资源不够【问题解决】把状态为...8g，这里需要调整【问题解决】更改yaml文件中内存大小为1g，并且pod配置中的内存limit大于等于yaml内存，小于2gGrafana展示数据问题grafana没有展示数据，甚至application...【问题描述】coding平台运行jmeter脚本，压测结束后grafana面板看不到压测数据【原因分析】本次项目压测集群配置了多个命名空间，只有defalut下配置了grafana监控面板，因此除了defalut...”构建计划即可，执行前需做好数据截图grafana面板加载缓慢，刷新后频繁报错502【问题描述】grafana面板频繁出现502报错，且压测数据断层图片图片【原因分析】怀疑influxdb数据库满了，需要清理数据
上线之后不久，发现几十个人上线之后服务器就崩溃了。一开始还能用大量预算来购买服务器用以支撑，但几天之后由于宣传火爆，随着用户的增多，这才发现单纯增加服务器的成本实在太高了。...服务器压测主要关注以下几点： 1.单个服务器进程的CPU使用率 在压测过程中统计该进程在运行过程中CPU使用率的变化情况，可以根据时间点来判断进程在运行过程中CPU占用是否合理，太高可能存在资源风险，太低的话资源利用率不足...开发人员可以依据压测整个过程中内存使用率的走势，判断出内存变化是否合理，对于不太合理的情况再使用valgrind或者其他工具来定位出内存泄漏的代码。...现在好了，专业的游戏服务器压力测试工具——腾讯WeTest服务器压测工具，就要对外开放服务了，终于找到了途径来解决压力测试了！ 四.腾讯WeTest服务器压力测试能为我提供些什么呢？...目前腾讯WeTest压测除了能够在性能测试的过程中收集各项数据，包括CPU、内存、磁盘、网络、TPS、成功率以及延时等，同时还可以测试系统在极端情况下的运行状态。
压测前准备 我们应对单台应用服务器做压力测试，你只有知道了单台能够承受多少才能知道集群能承受多少。...保证CPU用满 压测期间我们首先要保证的是CPU利用率接近N * 100%（N为CPU核心数），如果CPU利用率不满那么压测报告就没有意义，因为机器并未全力运转。...发现CPU没有用满，那么有这么几种可能 压力太小，可以调整压测工具来做到 线程阻塞，后面会讲 保证CPU花在非GC上 好了现在CPU用满了，那么我们要通过jstat -gcutil来观察JVM是否把CPU...重点关注Full GC的次数和占用时间，如果发现Full GC很频繁，有三个解决思路： 增加内存 优化算法，降低内存利用率，可以通过jmap导出内存dump，再使用MAT分析 降低压力，可以是降低压测工具侧的压力...过多的线程池不会带来更多好处，白白占用内存而已。 服务器异常日志 有时候服务器异常日志也会提供给你很好的线索，记得观察。特别是如果异常特别多的话，会直接影响性能的。
，第三方依赖的可用程度、jdk的不同版本等都会严重影响压力测试的结果，造成你的压测结果上线之后达不到逾期。...如果这些条件不注意，很可能你压测时按照达标条件tps=1000，其实线上tps才500的时候，服务已经崩溃了。压测的时候，最好保障压测环境与线上一致。你的结果才更有意义。...这个在压测的时候往往容易被忽略。...根据经验，好多时候服务崩掉的时候，线程数已经满了，好多时候应用服务器的线程在某个范围之内，服务是最健康的状态，超过某个范围，服务处于不稳定状态，处于有点网络抖动延迟都容易崩溃的临界点，所以熟悉这个值，你就心里清楚你的服务当前在什么状态下...最后排查发现是前端nginx带宽满了，带宽拥堵造成代理的后端服务无法及时返回数据，后端服务的句柄数拥堵造成服务器负载升高，服务器负载升高又使线程数和cpu利用率升高，造成服务的个别访问响应时长过长，触发报警
全链路压测 全链路压测是一个很好的数据说话的方法，下面要介绍的扩容和降级都要依赖于压测的结果进行。同时，它也是提前发现系统问题的有效手段。...挡板压测/联合压测/封版压测 挡板压测 挡板压测就是链路上需要与外部交互的地方使用mock模拟来进行压测。比如微信支付，要模拟使用银行卡支付，不能每次压测都先冲几个亿来做测试吧。...联合压测 联合压测就是真的和交互的外部机构沟通好一起压测。如果测试微信支付，还真需要提前冲几个亿来做测试。当然，测试完可以退款。...封版压测 封版压测其实和前面两个压测不在同一维度。封版压测既可以是挡板压测，也可以是联合压测。目的在于测试系统稳定性。 重启服务 Java服务如果长时间不发布，没有任何bug的情况下也会内存缓慢增长。...我负责的服务就发生过一个服务近1年没有任何发布升级，内存比刚重启后一周增长5%的情况。 除了内存，重启还能避免很多慢性问题在一个关键点爆发。所以也热点和秒杀保护的一个重要举措之一。
复制请求：通过将一台机器的请求复制多份发送到指定的压测机器，这样准确性更高，但同样面临数据污染的问题。...全链路压测的所有数据都在生产环境做了数据隔离，包含存储、缓存、消息、日志等一系列的状态数据。...在压测请求上会打上特殊的标记，这个标记会随着请求的依赖调用一直传递下去，任何需要对外写数据的地方都会根据这个标记的判断写到隔离的区域。...采用压测工具启动机器人对服务器进行施压，观察一些重点指标（TPS，响应时间，带宽流量，CPU，内存，DB）等。 如果硬件性能都还OK的话，可以逐步增加压力。...如果测试过程中发下某个或者多个指标飙升（CPU达到90%以上，内存占用很高等），可能触及瓶颈了。 对于一些IO较大的请求也要观察下带宽的占用情况（可能逻辑服务器毫无压力，但是带宽已经早就满了）。
这些活动可能短时间内有上亿用户在操作，对系统的性能以及服务器的稳定性，承载能力具有相当高的要求。 性能测试直接来说就是对服务器做测试，而且是在高并发的情况下，一般会使用工具进行模拟对其进行压测。...而服务器主要包括两部分，软件和硬件。 软件主要就是web容器比如tomcat，apache，数据库，缓存redis，网关nginx。 硬件就包括cpu，io，内存，带宽。...所谓的性能瓶颈分析就是去分析里面每一个指标，逐一进行排查，看看究竟是哪块木板成为了系统短板。 性能调优就是根据分析的瓶颈结果去进行优化，然后再次进行压测，从而一步步提升系统的能力使得达到最优化。...首先就是需求分析，熟悉压测系统，然后设计出性能测试场景，场景主要包括单场景和混合场景，最后推算出性能压测指标。...看服务器硬件资源cpu,内存，磁盘io,网络等是否存在性能瓶颈，是否存在队列，线程池，连接池，线程死锁，数据库死锁，慢sql，长事务等性能问题。总之，一句话，水很深就是了。
内存泄漏 定义 某些对象或者数据没有利用价值了，但是由于某些原因占用着内存，无法被回收，就造成了内存泄漏。...例子：比如说有一个数组对象，占用内存很大，在使用完毕以后，还有强应用引用着该数组对象，那么这块内存就无法回收。 内存泄漏种类 Java使用的内存种类包含三种，这三种类型的内存都可能发生内存泄漏。...解决方法 压力测试环境，对一Java应用服务进行12小时稳定性压测，压测结束后服务器的CPU使用率还很高，使用top使用观察Java进程使用了720%，机器配置为8C。 ?...，因为分析dump文件比较耗费服务器资源，不要影响到线上服务器 使用内存泄漏工具分析这个dump文件，比如说MAT。...找到占用内存最多的对象，结合程序分析这个对象在程序中的使用，一般很容易就定位出内存泄漏的原因。 PS：上述其实是由于CPU打满了，然后发现原因是频繁FullGC。
公司最近大量的MYSQL要上线，不做压力测试时说不过去的，所以拿出一直使用的sysbench 来压测一下MYSQL ，问题就开始了，最早用的是0.5 version....还是比较好用的，最后能给你一个 关于你测试的MYSQL的整体的一个 QPS TPS 的指标等等，并且在压测的时候，你还能观察一下系统整体的压力之类，至少一个生产服务器上线你要知道你服务器的承受能力之类的...可能习惯其他数据库服务器的同学，一般不进行压测，直接上线，下图就是在压测时，MYSQL 报错信息，而此时，innodb_buffer 还有很多内存未使用。...在得到报错时间点的 CPU ， 内存， I/O 等数据， 你就可以在系统监控中得到这个系统的警报点，与预设值，当监控系统达到这样一个值，你就应该做点什么了，不过大部分很少做压测 问题是这个1.10版本的...是在是无法找回当然压测的酣畅淋漓。 是在没辙就只能自己研究了，所以才有了这篇文字。
，原来线程池队列满了后调用抛弃策略执行时候用的是业务线程（这个影响业务线程rt）,哦，原来缓存作用那么大，guava缓存那么吊........说起双11，历经2周几乎每天搞到凌晨3，4点的双11前压测不得不说下，由于这个系统才上线1年，经历过一次双11，今年流量是那次的5倍，再加上期间应该被改造过一些东西，压测时候还是压出来了一些问题。...现在回头看来压测是模拟预估的流量(当然目前还是比较粗浅的认识)，比如预估直播同时在线为200W，那么压测时候就模拟出200W在线的用户，然后看集群系统的性能如何，具体比如cpu使用量，内存使用量，系统load...还有一个是服务端线程池满了，线程满一般是因为服务器执行过慢，通过查看cpu占用量top10的线程，发现都卡到了打日志的地方，而日志打印明明是异步的了，在一看原来是卡到了异步日志队列的put方法了，异步日志队列是一个阻塞有界队列...两周的压测没有白压，从11月10号到11月11的0点，系统没有出现问题，顺利的度过了高峰，不过挑战才刚刚开始... 最后打一个广告，努力很重要，环境更重要。
（详细内容见补充1，补充2） 验收标准：一般来说要达到压测目标的预估值 3、压测准备 压测机：准备好压测机群，用于发送请求 服务器：由于压测流量会较高，所以需要提前准备服务器集群，用于承接流量或扩容使用...，需要观察rt、error(报错率)、服务器的cpu、内存使用率等数据，如发现异常要及时停止压测，待排查和解决问题后再进行压测 5、压测观察&瓶颈分析 如何判断应用的承受能力？...在上一步出现瓶颈调优之后，继续加压，观察各项指标 第一种情况：服务器cpu、内存等指标均未达瓶颈（通常以使用率达到70%-80%为瓶颈），qps、rt、报错率等指标出现异常，此时需要重复上一步，排查问题并优化...第二种情况：rt、报错率等指标未出现异常，服务器cpu、内存使用率即将达到瓶颈，且未达到预期的压测目标，此时无法通过调优来解决，需要增加服务器 6、验收 达到预期目标：达到预期目标，一般可以认为压测通过...补充2：后端压测 后端即指服务端，后端压测就是服务端压测，也可以称为服务器压力测试。
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