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。
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:
atbus是我按之前的思路写得服务器消息通信中间件,目标是简化服务器通信的流程,能够自动选择最优路线,自动的断线重连和通信通道维护。能够跨平台并且高效。
IBM Linux Technology Center (LTC) 成立于 1999 年 8 月,想让 Linux 成功的共同梦想使其与 Linux 开发团体直接合作。它的 200 多名员工使之成为开放源代码开发者的较大团队组织之一。他们提供的代码范围包括,从补丁到结构化的内核改变,从文件系统和国际化工作到 GPL'd 驱动程序。他们还致力于追踪 IBM 内部进行的 Linux 相关开发。
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
信息系统的性能是一种指标,表明信息系统对其及时性要求的符合程度。对于一个系统而言,包含并发用户数、响应时间、吞吐量、以及资源利用率等方面的信息。
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。
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。
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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。
负载测试(Load Testing):负载测试是一种主要为了测试软件系统是否达到需求文档设计的目标,譬如软件在一定时期内,最大支持多少并发用户数,软件请求出错率等,测试的主要是软件系统的性能。
注意:请使用第(2)步中的标红框的容器ID替换命令中的【容器ID】,后续都用此ID进行替换。
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
本节内容讲述线上的调优手段以及压力测试的相关工具,结合一些实际的命令参数,我们将会介绍运行结果的具体含义。本节内容为大致的介绍如何压力测试和如何阅读参数,具体的运行效果需要自己部署一台机器测试,关于这部分的内容受到不同的机器影响会出现完全不同的效果,需要实际测试所以没有进行记录。
1. http_load http_load是基于linux平台的性能测试工具,它体积非常小,仅100KB。它以并行复用的方式运行,可以测试web服务器的吞吐量与负载。但是它不同于大多数压力测试工具,它可以以一个单一的进程运行,一般不会把客户端搞死。还可以测试https类的网站请求。 wget http://www.acme.com/software/http_load/http_load-12mar2006.tar.gztar zxvf http_load-12mar2006.tar.gz cd http
siege -c 1 -r 1 http://10.33.216.220:8080/apps/p1/api/server0 POST <./p2.json
http_load是基于linux平台的性能测试工具,它体积非常小,仅100KB。它以并行复用的方式运行,可以测试web服务器的吞吐量与负载。但是它不同于大多数压力测试工具,它可以以一个单一的进程运行,一般不会把客户端搞死。还可以测试https类的网站请求。
jmeter也可以像loadrunner一样监控服务器CPU、内存等性能参数,不过需要安装一些插件
网站性能压力测试是服务器网站性能调优过程中必不可缺少的一环。只有让服务器处在高压情况下,才能真正体现出软件、硬件等各种设置不当所暴露出的问题。 性能测试工具目前最常见的有以下几种:ab、http_load、webbench、siege ab是apache自带的压力测试工具。ab非常实用,它不仅可以对apache服务器进行网站访问压力测试,也可以对或其它类型的服务器进行压力测试。比如nginx、tomcat、IIS等。 一、ab 的原理(apachebench命令的缩写) ab命令会创建多个并发访问线程,模拟
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。
为什么你会想给你的 Linux 系统施加压力呢?因为有时你可能想知道当一个系统由于大量运行的进程、繁重的网络流量、过多的内存使用等原因而承受很大的压力时,它的表现如何。这种压力测试可以帮助确保系统已经做好了 “上市” 的准备。
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。
https://www.percona.com/blog/why-linux-hugepages-are-super-important-for-database-servers-a-case-with-postgresql/
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说到网络,可以先在脑子里面有一个模型,就是你给你老家的父母视频聊天的时候,网络传输时间怎么算?当然你可能会感觉到时很快——毫秒级,但传播时间是存在的,这个跟光纤的传播速度及光信号折射率等有关。
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。
libcopp很早就实现完成了v2版本,现在迁移进atsf4g-co/tree/sample_solution以后也把v2分支正式并入了主干。原来的版本切出到v1分支并且停止维护了。
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
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!
时间片即CPU分配给各个程序的时间,每个线程被分配一个时间段,称作它的时间片,即该进程允许运行的时间,使各个程序从表面上看是同时进行的。如果在时 间片结束时进程还在运行,则CPU将被剥夺并分配给另一个进程。如果进程在时间片结束前阻塞或结束,则CPU当即进行切换。而不会造成CPU资源浪费。在 宏观上:我们可以同时打开多个应用程序,每个程序并行不悖,同时运行。但在微观上:由于只有一个CPU,一次只能处理程序要求的一部分,如何处理公平,一 种方法就是引入时间片,每个程序轮流执行。 分时操作系统是把CPU的时间划分
Webbench是知名的网站压力测试工具,它是由Lionbridge公司(http://www.lionbridge.com)开发。Webbench能测试处在相同硬件上,不同服务的性能以及不同硬件上同一个服务的运行状况。webbench的标准测试可以向我们展示服务器的两项内容:每秒钟相应请求数和每秒钟传输数据量。webbench不但能具有便准静态页面的测试能力,还能对动态页面(ASP,PHP,JAVA,CGI)进 行测试的能力。还有就是他支持对含有SSL的安全网站例如电子商务网站进行静态或动态的性能测试。
本文主要记录了一次生产环境后台服务的性能分析过程,通过结合多种性能分析工具定位出系统的性能瓶颈并给出优化方案,将整个过程记录并总结如下。
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。
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。
【虚拟用户】模拟真实业务逻辑步骤的虚拟用户,其模拟的操作步骤都被记录再虚拟用户脚本中。
今天我来和大家一起对云视睿博的高性能流媒体服务器NTV Media Server G3做一次性能测试。 测试有一个小目标,那就是验证在一台普通的PC机上,NTV Media Server G3的并发能力是否能达到3000并发。
在实际工作中,客户的云主机配置是有随意性的,该配置能够承受多少的业务访问量,难以用量化的数据向客户表明。经常出现在业务高峰期临时性扩容等情况,今天我们用压力测试工具来看一看,究竟如何根据客户的访问量需求选择较准确的云主机配置?业务访问量还与哪些因素有关?
今天要说的是Nginx服务器高性能优化的配置,如何使Nginx轻松实现10万+并发访问量。
jmeter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。 jmeter可以做接口测试和压力测试。其中接口测试的简单操作包括做http脚本(发get/post请求、加cookie、加header、加权限认证、上传文件)、做webservice脚本、参数化、断言、关联(正则表达式提取器和处理json-json path extractor)和jmeter操作数据库等等。
-t 100 http://www.isTester.com/zhichang/177.html
本文档是完成***压力测试的指导性文件。本文档给出了对测试需求、测试环境、测试过程及测试结果的总体要求, 这也是本测试项目中其他文档编写及结果评价的基础。
Linux服务器测试包括压力测试、负载测试和性能测试,其中性能测试包括涉及到吞吐量、响应时间、CPU占用率、并发用户数等不同指标。我们在测试服务器的过程中,经常会遇到性能上不去。查看CPU,网络,IO消耗都挺低的,就是定位不到问题的原因,这时候往往需要进一步深入定位问题,下图详细列举了针对不同性能目前常用的测试工具。
对于Linux系统, 很多时候我们需要知道系统的负载信息, 特别是在诸如压力测试的情况下.
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。
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
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:
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