================================================================
估算系统QPS,每个请求会创建多少对象,占多少内存,机器配置选型,年轻代应该给多少内存,YGC触发频率,对象进入老年代的速率,老年代应该给多少内存,Full GC触发的频率。这些都是根据代码可大概合理预估的。
基于实际的生产业务场景、系统环境,模拟海量的用户请求和数据对整个业务链进行压力测试,并持续调优的过程
前言:前面在本地的windows通过apache的ab工具测试了600并发下“查询指定手机是否存在再提交数据”的注册功能会出现重复提交的情况,并且在注册完成时还需要对邀请人进行奖励,记录邀请记录,对该新用户自动发布动态信息,发短信或发邮件等其他业务功能。所以这里当并发时,注册功能就变得低效且容易出现问题。
系统测试一般采取黑盒测试,系统测试的方法也比较多,其中常用的方法有:多任务测试、临界测试、中断测试、等价划分测试
https://www.zhihu.com/question/263789393/answer/274245200
压力测试中存在的问题 (What) 什么是压力测试 软件压力测试是一种基本的质量保证行为,它是每个重要软件测试工作的一部分。软件压力测试的基本思路很简单: 不是在常规条件下运行手动或自动测试,而是在计算机数量较少或系统资源匮乏的条件下运行测试。 通常要进行软件压力测试的资源包括内部内存、CPU 可用性、磁盘空间和网络带宽。 压力测试涵盖,性能测试,负载测试,并发测试等等,这些测试点常常交织耦合在一起。 压力测试存在那些问题 我归纳一下又几点: 操作系统默认安装,在未做任何优化的情况下实施压力测试 未考虑磁盘
Jmeter是一个非常好用的压力测试工具。Jmeter用来做轻量级的压力测试,非常合适,只需要十几分钟,就能把压力测试需要的脚本写好。
对于质量平台(接口测试,自动化测试,性能测试,兼容性,数据收集)只是一概而过,这个无法一一说清楚。但对于测试过程要注意的内容,我觉得可以慢慢丰富起来,本章内容如有遗漏,可以评论,留言补充~
性能测试是一种用于确定计算机、网络或设备速度的测试。它通过在不同的负载场景中传递不同的参数来检查系统组件的性能。
原ZLJ卖场的压测流程,是依托于阿里云PTS工具,团队自身缺乏性能测试能力自建,缺少性能分析和数据沉淀,测试场景单一,只有单接口和多接口压测,缺少场景和链路压测,不能相对合理的评估系统性能承载能力,机器扩容只凭借经验进行增加调整,缺乏评估依据。
中国广东省深圳市望海路半岛城邦三期 518067 +86 13113668890 <netkiller@msn.com>
作为国内最专业的游戏测试平台,腾讯WeTest平台在过去的几个月中,凭借着安全测试和适配测试帮助广大游戏开发者修正了无数游戏中的BUG。在新的一年到来之时,平台的游戏测试又有新的功能加入--压力测试。下面就跟着小编来看看压力测试是做什么的吧。
某公司新开发了一款大IP手游。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。玩家开始逐渐骂服务器垃圾,各种掉线、卡顿、crash。本想领先竞品抢先进入市场,结果收获的却是满怀期待玩家们的流失。为什么!因为没有做压力测试!
前言 表面看来,JMeter与本系列课程似乎关系不大,但实际上在后面的很多场景中起着重要作用:如何获知修改了某些代码或者设置之后系统性能是提升了还是下降了呢?商业的压力测试工具LoadRunner确实很高大上,但是据说费用也不便宜且体积也不小,而目前最高版本的开源免费压力测试工具JMeter3.2压缩包体积才不到53M,而且对于开发人员而非专业测试人员来说,JMeter提供的测试功能已经够强大了。要完整地介绍JMeter,即使把JMeter自带的文档翻译成中文就是一本厚厚的书了。但是在本篇只讲述如何利用JMeter来对Web网站和数据库进行压力测试,因为测试场景的复杂性,本篇实例讲述基于csv文件的参数化测试。 JMeter提供了对不同的协议、服务器及应用的测试支持,如下: Web – 各种开发语言开发出的网站,比如ASP/ASP.NET/JSP/PHP/Python/Perl等 SOAP / REST Webservices FTP Database via JDBC(基于JDBC对数据库进行压力测试) LDAP Message-oriented middleware (MOM) via JMS Mail - SMTP(S), POP3(S) and IMAP(S) Native commands or shell scripts TCP Java Objects 还是那句话:本篇只讲述对Web网站和基于JDBC对数据库进行压力测试。 软件准备 JMeter3.2:为保持与本文有比较好的对照,建议从官网下载3.2版本,下载地址:http://jmeter.apache.org/[preferred]/jmeter/binaries/apache-jmeter-3.2.zip 此软件解压后即可使用。 Tomcat8.5:本实例中的关于Web网站的压力测试都是基于Tomcat8.5的,下载地址:http://mirror.bit.edu.cn/apache/tomcat/tomcat-8/v8.5.15/bin/apache-tomcat-8.5.15.tar.gz 如果嫌麻烦,可以直接在上一篇《开发人员学Linux(3):CentOS7中安装JDK8和Tomcat8》的环境中进行。 MySQL Community Server5.7:本篇中将以MySQL为例讲述如何对数据库进行压力测试,实际上本篇对MySQL版本没有要求,但后来今后,还是建议下载5.7版本,下载地址:https://dev.mysql.com/downloads/mysql/,同时请下载MySQL的JDBC驱动。 注意:本篇中JMeter在Windows下运行,MySQL数据库及Tomcat服务器均在CentOS7下运行。 使用JMeter对一般性网站进行压力测试 为便于演示,这里以上一篇《开发人员学Linux(3):CentOS7中安装JDK8和Tomcat8》中搭建起来的环境进行压力测试,本人的虚拟机支持桥接模式,IP地址为:192.168.60.198,在Tomcat中有一个简单的提交表单,网址是:http://192.168.60.198:8080/examples/servlets/servlet/RequestParamExample,页面如下图所示:
系统写好了,能不能顺利上线?一般来说我们需要做一些压力测试来判断。比如系统预计每天一百万的接口访问量,并且访问时段主要集中在早八点到晚八点,那么平均下来 RPS 大约是 22 次左右,不过用户的访问量通常不会很平均,假设峰值流量是平均流量的 3 到 5 倍的话,那么我们可以推断出项目要想顺利上线,RPS 至少应该达到 66+ 次,110+ 次更好。由此可见上线前用压力测试工具测试 RPS 是一个很重要的环节。
(一) 下载和安装 下载:(没账号的话得先注册一个账号) https://software.microfocus.com/en-us/products/loadrunner-load-testin
由于版本节奏比较快,开发与测试几乎并行,一个版本周期内会有两版在推动,也就是波次发布,波次发布用于尝试新加入的功能,做小范围快速的开发,验证和发布,为下个大版本的功能做实验和调研。快速发版的需求要求测试快速响应,敏捷测试模式适应项目需求。
在日益复杂的计算环境中,保证系统的稳定性和性能成为了每个Linux管理员的核心任务。面对不断增长的数据量和业务需求,如何有效评估系统极限和潜在瓶颈? 压力测试工具:stress,成为了不可或缺的助手。这篇记录描述stress工具的使用方法及其在模拟真实负载中的实用性。
最近配合某客户做了一个关于XX系统的压力测试,其实经过和客户的沟通得知,客户此系统上线后压力并不大,但由于应用方前期的表现不是特别尽如人意,对此不太信任,所以要求本次压力测试着重观察。
没有那家卖瓜的会说自己家的不甜,同样,没有哪个开源项目愿意告诉你在对它条件最苛刻的时候压力情况是多少,一般官网号称给你看的性能指标都是在最理想环境下的,毫无参考意义。
随着 DevOps 理念在中国企业当中的普及和发展,中国企业 DevOps 落地成熟度不断提升,根据中国信通院的数据已有近 6 成企业向全生命周期管理迈进。
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
面试中的压力测试是为了评估求职者在压力下的工作能力和心态稳定性。面对这样的考验,如何保持冷静,稳定自己的心态,从而给面试官留下深刻印象呢?本文将与大家分享一些实用的技巧和策略,帮助你在压力测试中表现出色。
-t 100 http://www.isTester.com/zhichang/177.html
Go语言中自带有一个轻量级的测试框架testing和自带的 go test命令来实现单元测试和性能测试,testing框架和其他语言中的测试框架类似,你可以基于这个框架写针对相应函数的测试用例
软件测试包括不同的测试实践,例如单元测试,集成测试类型和最佳实践,所谓UI测试,关于可用性测试,黑盒测试和白盒测试等。每种测试实践在软件开发生命周期中都具有重要的地位和作用。
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。
负载测试的目的是验证应用能够满足预期的性能目标,通常是在服务水平协议中指定的。(如:响应时间、吞吐量、资源利用率等指标,目标不是确定系统的失效点)
之前几篇写的是小程序如何做自动化测试。那么有没有听说和操作过wx小程序压力测试是怎样操作的呢?我们都知道,压力测试接触比较多的是网站、APP等需要进行压力测试的比较多,wx小程序还是比较少见的,但是,对应电商类、直播类的wx小程序,压力测试这块还是不能少的。压力测试、性能测试这块往往也是相对比较重要的。那么这篇文章就来说说,wx小程序压力测试该如何验证呢。本文以微信服务平台为例,介绍如何压测微信平台上的小程序。
首先我接受了一个观点:性能测试是所有性能相关的测试的集合,而压力测试和负载测试就是性能测试的子集。
Twitter时常会因为某个热点事件导致系统压力突增,例如前两年日本的“天空之城”事件使Twitter创造了新的发推记录,之前是每秒1万条左右,因为这个事件,突然达到了每秒3.4万条,而Twitter的系统并没有受到多大影响,顺利支撑住了 Twitter的技术副总曾在InfoQ的访谈中聊过他们的做法,我个人对其内容的总结主要有两点,一是预演,二是预案 Twitter在平时会对系统做大量的压力测试,对产品功能做极端测试,模拟各种意外情况,并分析各个情况及相应的处理方法,形成预案,以备快速处理突发状况 压力测试
木桶理论又称短板理论,其核心思想是一只木桶盛水多少,并不取决于最高的木板,而取决于最短的那块木板。
12月18日,Google 官方Quick Boot博客的发布,给我们带来了最新的Android模拟器,其中最突出的特点技术 快速启动。声称可以在 6 秒之内便可启动模拟器,在此之下,模拟器通过保存关闭之前的快照,实现数秒内便可恢复到之前的工作状态。
仔细上上图,我们可以发现两个信息: 该机器建立了238万个TCP连接; 此时内存使用量大约在48G左右。 看上去很赞吧?如果有人能够提供配置,并且在单台部署HAProxy的服务器上完成这样规模的调优,是不是更赞?本文将详细描述这个过程;) 本文是一系列关于HAProxy压力测试文章的最后一篇。如果有时间,建议读者能够先阅读本系列的其余两部分。这样能够更好的帮助我们了解本文所提及的内核级别调优需要的一些背景知识。 HAProxy压力测试(第一部分) HAProxy压力测试(第二部分) 为了达到前面提到的效
假设你是一位女性,你有一位男朋友,于此同时你和另外一位男生暧昧不清,比朋友好,又不是恋人。你随时可以甩了现任男友,另外一位马上就能补上。这是冷备份。
测试方案和测试计划,测试报告几乎都是每个测试人员都必须掌握的。但有时经常搞混,特别是测试方案和测试计划。
经常关注我们FreeSWITCH中文社区的人知道,从2013开始,每年我们都会举办多次FreeSWITCH培训。
前段时间有台服务器因为未知的原因常常黑屏,昨日刚把服务器给取了回来先是重装了一下系统.
软件测试如果按照是否查看代码分类,则可分为白盒测试、黑盒测试以及灰盒测试三类,其中黑盒测试又可分为功能测试与性能测试。我们这里主要探讨性能测试中的压力测试,而性能测试的具体分类如下:
做压力测试也就是多少用户一起去操作,也就是设置多少并发,运行多久,一般是在线程组中设置,如下图所示
1. 简介 Go 语言中自带有一个轻量级的测试框架 testing 和自带的 go test 命令来实现单元测试和性能测试。 2. 要求 文件名必须是`_test.go`结尾的,这样在执行`go test`的时候才会执行到相应的代码 你必须 import `testing`这个包 所有的测试用例函数必须是`Test`开头 测试用例会按照源代码中写的顺序依次执行 测试函数`TestXxx()`的参数是`testing.T`,我们可以使用该类型来记录错误或者是测试状态 测试格式:`func TestXxx (t
SIP的第四期结束了,因为控制策略的丰富,早先的的压力测试结果已经无法反映在高并发和高压力下SIP的运行状况,因此需要重新作压力测试。跟在测试人员后面做了快一周的压力测试,压力测试的报告也正式出炉,本来也就算是告一段落,但第二天测试人员说要修改报告,由于这次作压力测试的同学是第一次作,有一个指标没有注意,因此需要修改几个测试结果。那个没有注意的指标就是load average,他和我一样开始只是注意了CPU,内存的使用状况,而没有太注意这个指标,这个指标与他们通常的限制(10左右)有差别。重新测试的结果由于这个指标被要求压低,最后的报告显然不如原来的好看。自己也没有深入过压力测试,但是觉得不搞明白对将来机器配置和扩容都会有影响,因此去问了DBA和SA,得到的结果相差很大,看来不得不自己去找找问题的根本所在了。
今天介绍两个重要的工具:stress和stress-ng,用于Linux系统下进行压力测试:
「快结束:并不是瞬间结束。」 1秒钟停止20个以内的并发用户,都不会出问题,但是多了,可能就出问题了。太慢了,就把整体的请求的人数以及tps值拉低了。太快了,不能中断的请求被你强制中断了,导致报错,这个人为导致的报错被当作服务器的报错了。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云