性能测试这种测试方式在发生过程中,其中一个过渡性的工作,就是对执行过程中的问题,进行定位,对功能的定位,对负载的定位,最重要的,当然就是问题中说的“瓶颈”,接触性能测试不深,更非专家,自己的理解,瓶颈产生在以下几方面:
一般方式也是最基本的方法是按照一定的规则压并发,看日志。专业一点的说法可以说“分段排除法“,或者按照以下顺序查找瓶颈。
分享一次失败的面试经历,以资后鉴。 有一次去面试,面试官问:如何定位系统性能瓶颈?当时没有深思,随口答道:看日志,找开发讨论。 面试完回来,反思这个问题,觉得自己当时回答的过于简单,应该并不是面试官希望听到的(特别是当时的面试官很看重理论知识 ),也许下面的这种回答思路更合适。 回答技巧 • “分段排除法“,或者按照以下顺序查找瓶颈。 服务器硬件瓶颈---〉网络瓶颈---〉服务器操作系统瓶颈(参数配置)---〉中间件瓶颈(参数配置,数据库,web服务器等)---〉应用瓶
前面一篇文章中我已经对项目的基本情况进行了简单的介绍,今天就开始动手针对系统进行性能调优。在性能调优上面说实话我算是个菜鸟,并没有太多的经验和扎实的基础,所以有错误的地方希望大家指出。
性能测试是通过测试工具模拟多种正常、峰值及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。验证软件系统是否能够达到用户提出的性能指标,发现系统中存在的性能瓶颈并加以优化。
Hi,大家好,今天依然是金三银四面试系列,如果你想了解之前的面试相关文章可以在文末点击👉「阅读原文」查看更多或者点击以下👇「蓝色字」查看最近文章。 金三银四跳槽季,自动化面试题预热一波 金三银四求职季,接口自动化面试题助攻一波 金三银四季招聘季,APP测试面试题温新一遍 以下分享性能测试相关面试题,欢迎在文末留言补充评论✍️。 一 解释常用的性能指标名称与具体含义 性能测试是通过测试工具模拟多种正常、峰值及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。验证软件系统是否能够达到用户提出的性能指标,发现系统中
除非你有AWS的背景或者正在申请AWS的相关职位,否则在AWS上的实现细节不需要了解。然而大部分在这里讨论的原理可以应用到除了AWS以外更通用的地方
本文介绍性能测试方案最后一部分性能分析与调优。性能测试结果分析与调优是性能测试中的一个重要部分,同时也是一个难点。不同的软件系统,不同的性能指标,结果分析方法都是不一样的。
如出现指标异常要及时停止压测,,则说明流量达到当前的瓶颈,需要停止压测分析并排查原因。待排查和解决问题后再进行下一步压测。
1.基于协议。性能测试的对象是网络分布式架构的软件,而网络分布式架构的核心是网络协议 2.多线程。人的大脑是单线程的,电脑的cpu是多线程的。性能测试就是利用多线程的技术模拟多用户去负载 3.模拟真实场景。用户的访问时间,访问频率都不是固定的。
CPU使用率(%processor time),在80%±5%范围内波动为宜。过低,则服务器CPU利用率不高;过高,则CPU可能成为系统的处理瓶颈。
在性能测试中最重要有两个指标,一个是资源指标,是指应用服务对服务器系统资源占用,包括服务器资源的cpu、内存、IO、宽带。系统指标是指应用服务或者应用系统具体的表现,如并发用户数、响应时间、事物成功率、超时时间。
在实际的性能测试中,会遇到各种各样的问题,比如 TPS 压不上去等,导致这种现象的原因有很多,测试人员应配合开发人员进行分析,尽快找出瓶颈所在。
性能压测场景 1、本次需要对查询接口进行100、200、500并发逐渐递增方式进行性能压测 2、在压测过程中,100、200并发响应时间、吞吐量、报错率为0,满足性能需求 3、当并发用户为500时,报错率达到22%,此时经过监控服务器,发现服务器cpu、内存、硬盘、网络、应用服务gc情况未出现异常,满足指标 4、经过排查,本次应用服务使用的是Dubbo服务,通过修改jmeter断言,返回响应结果提示threadpool is exhausted ,detail msg:Thread poo
MySQL 服务器性能受制于整个系统最薄弱的环节,承载它的操作系统和硬件往往是限制因素。磁盘大小、可用内存和 CPU 资源、网络,以及所有连接它们的组件,都会限制系统的最终容量。
性能测试过程中,对服务器资源的监控是必不可少的。这里的资源又分了两块,windows和linux
提到压力测试,我们想到的是服务端压力测试,其实这是片面的,完整的压力测试包含服务端压力测试和前端压力测试。
数据库热点问题可以说是比较常见的场景,但往往这是表象,为什么产生热点,它背后的根源,才是解决问题的关键所在。同一个现象,可能来自于不同的原因,都需要相应分析,才可以找到合适的解决方案。技术社群的这篇文章《数据库热点问题的产生和避免》从若干个方向讨论了数据库热点问题的产生以及避免的策略,可以给我们提供一些借鉴。
Redis 作为一个内存服务器,它需要处理很多来自外部的网络请求,它使用I/O多路复用机制同时监听多个文件描述符的可读和可写状态,一旦受到网络请求就会在内存中快速处理,由于绝大多数的操作都是纯内存的,所以处理的速度会非常地快。Redis在4.0后的版本中引入多线程,但仅在部分命令上引入,比如非阻塞的删除操作,在整体的架构设计上,主处理程序还是单线程模型的。无论是使用单线程模型还是多线程模型,都是为了更好地提升Redis的开发效率和运行性能。
公司日志系统目前日均处理数据10T左右,查询经常出现数据延迟问题且延迟经常在4-5个小时以上,但是服务器的1分钟load值经常不高于5,鉴于解析端的配置为16C_32G的配置,该现象并没有充分的利用CPU资源,单纯的扩容解析器资源虽然能解决问题,但是并没有从根本解决,优化数据流程架构图去除不必要项,并分析解析器性能瓶颈问题到底出现在哪里?
对于一般公司普通测试工程师来说,可能性能测试做的并不是很复杂,可能只是编写下脚本,做个压测,然后输出报告结果,瓶颈分析和调优的事都丢给开发去做。
来源:Dozer's Technology Blog 链接:https://www.dozer.cc/2014/12/netty-long-connection.html(点击文末阅读原文前往) 推送服务 还记得一年半前,做的一个项目需要用到 Android 推送服务。和 iOS 不同,Android 生态中没有统一的推送服务。Google 虽然有 Google Cloud Messaging ,但是连国外都没统一,更别说国内了,直接被墙。 所以之前在 Android 上做推送大部分只能靠轮询。而我们之前
nmon:检测Linux的性能情况,被广泛用于linux系统上进行监控与分析工具。
模拟用户在同一时间对服务器发送大量请求,以此查看服务器性能指标,尤其关注大业务量情况下运行系统性能的变化(反应变慢、是否会内存泄漏导致系统逐渐崩溃、是否能恢复),测试系统的限制和故障恢复能力,找系统瓶颈
MYSQL 8 已经上线一段时间了,每个数据库系统的内存方面都有自己的特点,MYSQL的内存的特点,下面总结了一些同学们经常会问的一些内存方面的问题.
当增大系统的压力(或增加并发用户数)时,吞吐率和TPS的变化曲线呈大体一致,则系统基本稳定。若压力增大时,吞吐率的曲线增加到一定程度后出现变化缓 慢,甚至平坦,很可能是网络出现带宽瓶颈,同理若点击率/TPS曲线出现变化缓慢或者平坦,很可能是服务器响应时间增加,观察服务器资源使用情况,确定是 否是服务器问题。
本文从腾讯游戏服务器性能测试的经历出发,对服务器性能测试的参考标准进行了介绍,并对常见问题进行了答疑和问题溯源!
作为Talend的客户成功架构师,我花了大量时间帮助客户优化他们的数据集成任务——不管是在Talend数据集成平台还是大数据平台上。虽然大多数时候开发人员都有一个健壮的解决方案工具包来处理不同的性能调优场景,但我注意到一个常见的模式是,没有定义良好的策略来解决性能问题的根本原因。有时没有策略会修复一些直接的问题,但从长远来看,相同的性能问题会重新出现,因为原始设计中的核心问题没有得到解决。这就是为什么我建议客户使用结构化方法来调优数据集成任务的性能。拥有策略的一个关键好处是它是可重复的——不管您的数据集成任务是做什么,它们是多么简单还是多么复杂,以及作为集成的一部分而移动的数据量。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
假设通过性能测试需求分析,我们需要创建一个性能测试场景,并发500个web虚拟用户,这时我们需要考虑: 1)选用什么样软硬件配置的的机器作为测试机? 2)500个并发用户需要多少台测试机才够用? 在性能测试执行之前,一定要把上面的问题搞清楚,主要是为了避免将来性能测试执行时瓶颈出现在客户端,客户端承载了太多的压力,而没有真正的提交到服务器上去。这种情况下,我们会看到客户端CPU利用率居高不下,响应速度十分缓慢,甚至出现宕机的情形。 实际上,针对特定的性能测试需求,建立多大规模的性能测试机群才算合理,与多
内存分析需要使用的计数器:Memory类别和Physical Disk类别的计数器。内存分析的主要方法和步骤:
每当执行SQL运行缓慢时,我们都会使用 show processlist 查看一下mysql当前进程的执行情况;(如下)
还记得一年半前,做的一个项目需要用到 Android 推送服务。和 iOS 不同,Android 生态中没有统一的推送服务。Google 虽然有 Google Cloud Messaging ,但是连国外都没统一,更别说国内了,直接被墙。
我本人不认为MPP是CPU和内存架构的一种;我认为他是SMP或者NUMA的分布式架构应用而已;本文后续说明。
今天我们来聊一下数据库的性能优化,第一部分简单介绍一下性能优化的通用的方法,第二部分我们讲一个实际案例。
上面是一些安全体系系统,如数据安全体系、应用安全体系、前端安全体系等。 中间是业务运营服务系统,如会员服务、商品服务、店铺服务、交易服务等。 还有共享业务,如分布式数据层、数据分析服务、配置服务、数据搜索服务等。 最下面呢,是中间件服务,如MQS即队列服务,OCS即缓存服务等。
IO通常分为几种,BIO(阻塞 Blocking IO)、NIO(非阻塞 Non-Blocking IO)、AIO(异步非阻塞)。 BIO 在JDK1.4出来之前,我们建立网络连接的时候采用BIO模式
我们可以在文章的开始就列出一个列表,列出可能影响Linux操作系统性能的一些调优参数,但这样做其实并没有什么价值。因为性能调优是一个非常困难的任务,它要求对硬件、操作系统、和应用都有着相当深入的了解。如果性能调优非常简单的话,那些我们要列出的调优参数早就写入硬件的微码或者操作系统中了,我们就没有必要再继续读这篇文章了。正如下图所示,服务器的性能受到很多因素的影响。
做架构设计,难免有时候被人问及系统的瓶颈在哪,那首先来了解下什么是瓶颈? 打个形象的比方,人的嘴巴可以吞下一整个面包,但是却咽不下去,因为食管不给力,它比较细,所以嘴巴能吞下的食物大小要受到食管的粗细
在前期文章中讲解了服务端压力测试的方法及分布式平台搭建,但是对于压力测试结果的分析没有一个系统的思路,在压力测试结果不符合性能指标时无从下手,也无法向开发提出有效的优化性能的方法。在对多个项目分析后,总结出一个通用的分析思路,可以快速定位性能瓶颈。
1. 响应时间:一般采用平均响应时间和最大响应时间来评价系统性能,响应时间越低越好。
本文为《Performance Tuning: A Comprehensive Guide》读书笔记。 做过性能调优的同学都知道,最怕的不是性能差,而是费了半天劲在细节上死抠,却忽视了另外一整个对性能有巨大影响的维度,旁边放着一西瓜却使劲在芝麻上雕花。针对这种情况,《Performance Tuning: A Comprehensive Guide》的作者梳理了影响性能的几个维度,具备一定的完整性,新手可以按图索骥的去调优,老手也可以拿来参考看看是否漏掉了某些事半功倍的方法。 这里谈到的性能是一种统称,包
硬件配置:CUP Xeon E5620 x 2 8核心, 内存 16G , 硬盘 RAID 10,操作系统: CentOS 6.4 x86_64(64位)。
本章介绍如何优化MySQL性能并提供示例。优化包括在多个级别上配置、调优和度量性能。根据您的工作角色(开发人员、DBA或两者的组合),您可以在单个SQL语句、整个应用程序、单个数据库服务器或多个联网数据库服务器的级别上进行优化。有时,您可以积极主动地提前计划性能,而有时,您可能会在出现问题后对配置或代码问题进行故障排除。优化CPU和内存使用也可以提高可伸缩性,允许数据库在不降低速度的情况下处理更多负载。
精彩早知道 作者概述 什么是性能调优?(what) 为什么需要性能调优?(why) 什么时候需要性能调优?(when) 什么地方需要性能调优?(where) 什么人来进行性能调优?(who) 怎么样进行性能调优?(How) 总结 硬件配置:CUP Xeon E5620 x 2 8核心, 内存 16G , 硬盘 RAID 10,操作系统: CentOS 6.4 x86_64(64位)。 概述 在这篇博文中,我不想用一些抽象的概念去说性能调优的问题,只想用最通俗的语言尽量来准确的表达我的想法。 由于本人小平有
打破软件自动化测试的格局 自动化测试的误区 自动化测试仅仅被认为是替代人工,所以我们看到很多企业实施自动化测试仅仅是将现有的 Test Case 转换成自动化脚本。 这样做既没有提高测试整体水平,也没有改善测试结果。结果是通过手工能测试出来的问题自动化测试可以测试出来,手工测试不出来的问题自动化测试也没有测试出来。 因为测试的观念仍停留在已有 Test Case 阶段,而 Test Case 停留在业务流程测试的阶段。 最终自动化测试仅仅是按照测试用例走一边业务流程,完成业务流程的检验。 分层与部署带来的问
偶然看到了 Robbin 的一则胶片 《JavaEye 网站架构解密》,说到了一些 JavaEye 的一些实现,那就来看看有哪些有意思的东西。
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