当我们的AWS实例启动并运行时,通过发出以下命令在每个主机上创建一个docker容器:
本文介绍有关如何使用AWS EC2+Docker+JMeter创建分布式负载测试基础架构。 完成所有步骤后,得到的基础结构如下:
在使用JMeter进行压测时,当被测接口需要很高的并发量,或者有些接口访问数很高的时候,Linux网络相关的内核参数需要根据实际服务进行调整,从而导致本地端口被占满,出现请求报错的情况。此时,本机的一些TCP配置、本机性能峰值就可能是性能测试的瓶颈点。 因此,本文梳理了基于JMeter的分布式压测环境的搭建方法,并能够满足参数化的需求。
可以从 master 节点启动测试,master 节点把对应的测试脚本发送到对应的 slaves 节点,slave 节点的 pod/nodes 主要作用即发压。
在对容器技术相关的各个组件进行压力测试时,我们选用JMeter作为压测工具,分别对docker daemon, convoy(a docker volume driver), contiv/netplugin (a docker net driver), swarm, etcd, OpenVSwitch, registry进行了压力测试。我们准备了几十台PM作为worker,为了便于本地修改JMeter测试用例后进行调测脚本等,需要对JMeter进行远程执行配置。本文主要记录该配置事项。 ##Archite
Jmeter是基于Java的压力测试工具,在单台windows上使用Jmeter进行性能测试时,对本机的CPU和内存消耗是比较大的,如果并发数大(比如100、300...并发),很容易导致资源不足,吞吐量也无法达到理想的要求。于是我们想通过cmd命令行或者在Linux上使用Jmeter进行性能测试,能够大大缩减所需要的系统资源。客户端机器(window系统或者Linux服务器)作为一个控制器Master,控制多台slave机器的操作。
kubeadm是官方社区推出的一个用于快速部署kubernetes集群的工具 ,这个工具能通过两条指令完成一个kubernetes集群的部署,比纯手工安装方便。
当一个JMeter客户端因网络限制等因素,无法模拟足够的用户对服务器施压时,需要用到JMeter分布式测试:用一台控制机,控制多台远程负载机,同时对服务器施压。
Slave上的机器执行完全按照Master机器的指令执行。包括场景、脚本。所以我们只需要修改master上的脚本就可以了,无需修改slave上的内容
千呼万唤始出来,这一篇感觉写了好久,总想写的清楚明白简洁,但是还是洋洋洒洒写了好多,希望大家喜欢吧!本来打算将这一篇文章是放在性能测试中讲解和分享的,但是有的童鞋或者小伙伴们私下问的太多了,实在是忍不了也解答烦了,索性就在这里分享一下吧。权当参考,但是希望对大家有所帮助。
最近的工作跟微服务有关,偶然在网上发现一个用k8s写微服务的小例子,觉得这样写微服务真的好简单,都不用在程序框架层面实现服务注册与服务发现了,这个后面可以好好研究一下。在使用这种方式写微服务前,需要在个人开发机上搭建k8s集群。我的开发机是macOS系统,今天研究了一下,找到一种极为简易的方法,终于不用为搭一个开发用的k8s集群而专门启动虚拟机了,这里记录一下。 安装Docker for macOS 安装 下载最新的Docker for Mac Edge 版本,跟普通mac软件一样安装,然后运行它,会在右上
前期实验性的代码: k8s安装命令(前期测试性) #cat /sys/class/dmi/id/product_uuid lsmod | grep br_netfilter modprobe br_netfilter #smod | grep br_netfilter cat <<EOF | sudo tee /etc/modules-load.d/k8s.conf br_netfilter EOF cat <<EOF | sudo tee /etc/sysctl.d/k8s.conf net.brid
这篇文章其实很简单,就是为下一篇文章做一个铺垫,所以宏哥给小伙伴或童鞋们提前热身一下。
请访问制造喵GPT地址:https://chat.plexpt.com/i/511440
1、Jmeter分布式测试时,选择其中一台作为控制机(Controller),其它机器做为代理机(Agent)。
(1)k8s各节点SSH设置免密登录 所有节点用root用户操作,全部设置免密登陆,不做细分。
张三累啊,感到了生活的不容易,他矜矜业业干活,日复一日,年复一年,终于攒够了第一桶金,完成了原始积累~
上一篇文章,我们介绍和对比了 Docker Swarm 和 Kubernetes:
搭建jmeter分布式环境 (1)确定分布式结构,即1台机器部署master、几台机器部署slave? (2)将相同版本的jmeter分别拷贝到这几台机器 (3)修改master节点的jmeter配置,修改如下两个文件 修改apache-jmeter-3.0/bin/jmeter.properties 文件,在这个文件中增加如下配置: remote_hosts=xx.xx.xx.xx1:1080,xx.xx.xx.xx2:1081,
Prometheus是一个开源系统监控和警报工具包,最初是在soundcloud构建的。自2012年成立以来,许多公司和组织都采用了Prometheus,该项目拥有一个非常活跃的开发人员和用户社区。它现在是一个独立的开源项目,独立于任何公司进行维护,于2016年加入了云原生计算基金会,成为继kubernetes之后的第二个托管项目。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1746599.html
命令的帮助文档地址:https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/docker/
分布式意义:在使用Jmeter进行性能测试时,如果并发数比较大(比如最近项目需要支持1000并发),单台电脑的配置(CPU和内存)可能无法支持,这时可以使用Jmeter提供的分布式负载执行测试 一、Jmeter分布式执行原理 1. Jmeter分布式测试时,选择其中一台作为调度机(master/Controller),其它机器做为执行机(slave/Agent) 2. 执行时,master会把脚本发送到每台slave上,slave 拿到脚本后就开始执行,slave执行时不需要启动GUI,我理解它应该是通
安装jdk1.8:默认安装,配置环境变量,新建系统变量JAVA_HOME 值:jdk的安装路径
jmeter分布式压测时,选择其中一台作为控制机,其余的机器做为负载机,执行时,控制机会把脚本发送到每个负载机上,负载机获取到脚本就执行脚本(负载机只需要启动jmeter-server.bat或者jmeter-server),执行后,负载机回传执行结果给控制机,控制机会进行汇总。值得注意的是:如果请求执行成功,不会回传请求的响应信息,所以在查看结果树中, 响应结果看到是空的。
作者:ChamPly 安装CentOS 1.安装net-tools [root@localhost ~]# yum install -y net-tools 2.关闭firewalld [root@localhost ~]# systemctl stop firewalld && systemctl disable firewalld Removed symlink /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/firewalld.service. Removed
[root@localhost ~]# yum install -y net-tools
首先第一步下载安装包,官网下载地址https://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi,windows系统和linux用一个。注:jmeter5.4.3需要java8及以上版本。
XX项目由于在私有云上部署,还未开放互联网,项目组决定在内网环境进行压测环境搭建,提前暴露内网环境下项目接口的性能瓶颈。
3、禁用docker-c-edge源配edge是不开发版,不稳定,下载stable版
在做后端服务器性能测试中,我们会经常听到'分布式'。但你是否了解分布式呢?今天,我们就来给大家讲讲,在企业实战中,如何使用分布式进行性能测试,实战过程中,又有哪些地方要特别注意?
大家好,从本章开始,我们用Apache bench和JMeter对kubernetes环境中的web服务做性能测试,经历过一系列实战后,对我们有以下帮助:
在重置集群之前,需要停止Kubernetes集群中的所有服务。可以使用以下命令停止Kubernetes服务:
大家好,我是老田。周末有朋友问起Docker相关的问题。今天就来跟大家分享Docker 快速入门、核心概念和常用指令。
在所有负载产生的机器上启动 JMETER_HOME/bin/jmeter-server (unix) or JMETER_HOME/bin/jmeter-server.bat (windows) 脚本。
Docker 容器技术将应用及其依赖打包到镜像中,从而很好地解决了应用部署与集成的问题。低在现实中却很少通过 Docker 将应用进行大规模的部署。这主要是因为,Docker 本质上是一种单的容器技术(或者说是一种工具),并不能很好地将应用组织起来,难以独立地支撑起生产环境中应用的大规模容器化部署。而采用 Kubernetes 则可以很好地解决这个问题。
上述命令执行完成以后,kubeadm、kubelet、kubectl、kubernetes-cni这些二进制文件都会被自动安装好。
Linux 容器(Linux Containers,LXC)不是模拟一个完整的操作系统,而是对进程进行隔离。
如果系统本身自带得镜像地址,服务器在国外,下载速度会很慢,可以打开 /etc/apt/sources.lis 替换为国内得镜像源。
学习云原生,k8s 是一个基础,为了做一些实验,单机部署是最方便的,下面将介绍在 CentOS 中单机安装 k8s ,并将一个 .NET 6 的程序发布到 k8s 中。
三台 CentOS 7.4 服务器:kube1 、kube2 、kube3 ,配置:2 核 16G
上篇文章中我们讲到了Docker Compose来作为服务编排的工具,而Docker Compose只是用于单个宿主机上创建多个容器而进行服务编排的工具;而实际大型集群项目中,会面临多个服务器或宿主机上创建容器,从而组成集群提供相应的服务,而这时候就需要另一个服务编排工具Docker Swarm。
Kubernetes 是一种开源容器管理工具,可自动执行容器部署、容器扩展、解缩放和容器负载均衡(也称为容器编排工具)。它是用Golang编写的,拥有庞大的社区,因为它最初由Google开发,后来捐赠给CNCF(云原生计算基金会)。Kubernetes 可以将“n”个容器分组到一个逻辑单元中,以便轻松管理和部署它们。它与所有云供应商(即公共云、混合云和本地云供应商)完美配合。
在一个实际的大型系统中,微服务架构可能由成千上万个服务组成。在发布一个系统时,如果都单纯地通过打包上传,再发布,工作量无疑是巨大的,也是不可取的。我们现在已经知道了可以通过Jenkins 帮我们自动化完成发布任务。但是一个Java应用其实是比较占用资源的,每个服务都发布到物理宿主机上面,资源开销是巨大的,而且每扩展一台服务器都需要重复部署相同的软件。
最近我在公司负责的业务已经正式投入上线了,既然是线上环境,那么就需要保证其可用性。
Docker是开发人员和系统管理员使用容器开发、部署和运行应用程序的平台,使用Linux容器来部署应用程序称为集装箱化,使用Docker可以轻松部署应用程序。Docker 和传统部署方式最大的不同在于,它将不会限制我们使用任何工具,任何语言,任何版本的 runtime,Docker 将我们的应用看成一个只提供网络服务的盒子(也即容器),Kubernetes 则是对这些盒子进行更多自动化的操作,自动创建,自动重启,自动扩容,自动调度,这个过程称之为容器编排。
搜索镜像:docker search java 下载镜像:docker pull java 列出镜像:docker images 删除指定镜像:docker rmi hello 删除所有镜像 docker rmi -f $(docker images)
最近在编写Kubernetes demo的时候,遇到了一个问题:当相同的Pod部署到不同的Node上时,每个Node都得下载Pod中指定的镜像文件。 由于“墙”等原因,很多镜像文件的下载速度都很慢且连
bilibili视屏地址: 6.复习-重新安装k8s集群_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili
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