目的 找出是哪些请求长期影响了系统性能 方法 web服务器的日志会记录每个请求的响应时间，分析访问日志，对相同请求的响应时间进行累加，响应时间的和 除以 这个请求的访问次数，就得到此请求的平均访问时间...例如日志中记录了 /a.php 3次请求，响应时间分别为 1、2、3 /a.php 的平均响应时间就是 (1+2+3)/3 实现 使用awk分析日志的每一行，累加响应时间和访问次数，最后求出平均值并输出...其中红线标出的两列是我们关心的信息，"0"那列是响应时间，"/a.php"那列是请求的url awk按空格进行分割，所以响应时间在第6列，url在第8列 代码 ?...通过这个awk脚本，可以计算出每个请求的平均响应时间 数组变量url 存放每个请求对应的响应时间累加值 数组变量url_times 存放每个请求的被访问次数 最后在END块中对url数组进行遍历，打印出每个请求的...url及其平均响应时间 执行脚本 awk -f avgtime_script access_log 输出内容示例 /a.php = 1 /b.php = 0
性能和副本数量之间的关系 从上面的图中，可以看到随着副本数量的增加，吞吐量下降，响应时间也变慢。 如果可能，使用自动生成的ID。...性能和分片数量之间的关系 从上图中可以看出，优化后的分片数量为11个。开始的时候，搜索吞吐量增加（响应时间减少），但随着分片数量的增加，搜索吞吐量减少（响应时间增加）。...不要直接在查询中使用像Date.now这样的变量，Round它。否则，每个请求都会有不同的有效负载主体，从而导致缓存始终无效。建议Round日期时间为小时或天，以便更有效地利用缓存。...性能测试服务架构 用户可以查看每个测试的Gatling报告，并查看Kibana预定义的可视化图像，以便进一步分析和比较，如下图所示。 ? Gatling报告 ?...Gatling报告 总结 本文概述了索引/分片/副本设计以及在设计Elasticsearch集群时应该考虑的一些其它配置，以满足摄取和搜索性能的高期望。
一、前期调研 1.1 技术选型的核心考量 由于时间或成本关系，我们打算基于开源软件做二次开发，而以下就是我们技术选型时的核心考量： 将请求编排成业务场景 以用户下单这个场景为例，用户完成一笔订单，可能需要打开商品主页...-加入购物车-选择收货地址-下单支付这些步骤，而串起这一系列的请求就是所谓的将请求编排成业务场景 流量控制 流量控制可以是纵向的，如上述下单场景中，各个步骤的请求量逐渐减少，整体呈现一个漏斗模型；也可以是横向的...Maxim 中并发用户数、RPS、持续时间等都可以通过 GUI 动态注入压测脚本 支持压力注入器系统状态监控 实时监控压力注入器的 CPU、内存、I/O 等指标 自动生成压测报告，保留历史压测报告 采集多个压力注入器的压测日志...此外，并发用户数、RPS 也会被平均切分给每个压力注入器。这样，每个压力注入器的负载基本是一致的。 3.2 Maxim 的领域抽象 ?...四、改造 Gatling 原生 Gatling 是将压测日志写入本地日志文件的，而在分布式中，如果每个压力注入器都把日志写在本地，则为了基于所有日志分析生成压测报告，我们需要首先收集分散在各个压力注入器中的日志文件
因此，运行数千个并发虚拟用户不是问题。 使用理由 避免崩溃：Gatling可以帮助您预测缓慢的响应时间和奔溃。...缩短产品上市时间：Gatling 在开发周期的早期检测到性能问题和错误 增强用户体验：Gatling可以准确描述您最慢的用户体验 提升您的业务：加特林可以防止您的业务成为自身成功的牺牲品...Web应用程序的性能测试包括: 模拟大量具有复杂行为的用户; 收集和汇总所有请求的响应时间; 创建报告和分析数据; ?...分析并调查您的应用程序的瓶颈 Gatling是一个功能强大的工具：只需几台计算机，您就可以 在Web应用程序上模拟每秒数十万个请求，并获得高精度指标。...在测试结束时，Gatling会自动生成详尽，动态且丰富多彩的报告。 平均值和平均数据是不够的：使用Gatling，您可以得到适当的响应时间百分位数。不要让最慢的用户落后！ ?
在接下来的几年里，Locust 逐渐获得了开发者社区的认可，其用户群体也在不断扩大。...实时统计：Locust 提供了一个基于 Web 的用户界面，可以实时显示测试的统计信息，包括每个请求的响应时间、失败率等。这使得用户可以实时监控测试的进度和结果。...Locust 的使用方法在上述代码中，我们定义了一个名为 MyUser 的用户类，该类继承自 HttpUser。在这个类中，我们定义了用户的等待时间（即两次请求之间的间隔时间），以及用户的任务。...测试过程中，Locust 会持续产生新的用户，直到达到你设置的并发用户数。同时，它也会记录每个请求的响应时间和成功率，这些数据都会实时显示在 web 界面上。...结果分析问题：在分析 Locust 测试结果时，可能会遇到理解不清楚的问题。Locust 的测试结果包括了许多性能指标，如请求响应时间、成功率等，需要一定的知识才能正确理解。
收集数据要计算并发流量，需要收集以下数据：用户访问数据：用户的地理位置每个用户的平均访问频率活跃用户数内容类型：静态内容（如图片、样式表）和动态内容（如API请求）的比例内容大小（例如，平均图片大小、视频流的比特率等...请求数计算如果你知道平均每个用户的请求数和活跃用户数，可以计算总请求数：总请求数=活跃用户数×每个用户平均请求数\总请求数=活跃用户数×每个用户平均请求数2....实时监控为了获得更精确的并发流量数据，可以使用CDN提供的监控工具，实时跟踪以下指标：实时流量监控：监控每个节点的流量情况，识别高峰时段。请求数：跟踪每秒的请求数变化，帮助识别流量模式。...缓存命中率：监控缓存内容的有效性，以优化资源使用。5. 负载测试进行负载测试模拟高并发场景，使用工具（如Apache JMeter、Gatling等）生成请求，观察CDN的响应。...测试过程中记录并发用户数和响应时间，分析CDN在不同负载下的表现。6. 计算实例假设你有以下数据：活跃用户数：1000每个用户平均请求数：5平均内容大小：2 MB测试时间：60秒7.
)).protocols(httpConf)) } 如上，这个测试的场景是： 指定的用户量是在30秒时间内匀速增加上来的； 每个用户重复请求30次指定的URL，中间会随机间隔1~2秒的思考时间。...这里我们不难得出原因，那就是当所有可用线程都在阻塞状态的话，后续再进入的请求只能排队，从而当达到最大线程数之后，响应时长开始上升。我们以6000用户的报告为例： ?...title 这幅图是请求响应时长随时间变化的图，可以看到大致可以分为五个段： A. 有空闲线程可用，请求可以在100ms+时间返回； B....线程已满，新来的请求开始排队，因为A和B阶段是用户量均匀上升的阶段，所以排队的请求越来越多； C. 每秒请求量稳定下来，但是由于排队，维持一段时间的高响应时长； D....部分用户的请求完成，每秒请求量逐渐下降，排队情况逐渐缓解； E. 用户量降至线程满负荷且队列消化后，请求在正常时间返回； 所有请求的响应时长分布如下图所示： ?
基于 AKKA Actor 模型实现，请求由事件驱动，在系统资源消耗上低于其他压测框架（如内存、连接池等），使得单台施压机可以模拟更多的用户。...此外，Gatling 提供了一套简单高效的 DSL（领域特定语言）方便我们编排业务场景，同时也具备流量控制、压力控制的能力并提供了良好的压测报告，所以有赞选择在 Gatling 基础上扩展分布式能力，开发了自己的全链路压测引擎...execute 方法必须以异步方式执行 Dubbo 请求，这样前一个 Dubbo 请求执行后但还未等响应返回时虚拟用户就可以通过 AKKA Message 立即发起下一个请求，如此一个虚拟用户可以在很短的时间内构造大量请求...异步请求响应后会执行 onComplete 方法，校验请求结果，并根据校验结果记录请求成功或失败日志，压测报告就是使用这些日志统计计算的。...实践中发现，高并发情况下，泛化调用性能远不如原生 API 调用性能，且响应时间成倍增长（如此不能表征 Dubbo 应用的真正性能），导致 Dubbo 压测插件压力控制不准，解决办法是优化泛化调用性能，使之与原生
熟悉 JMeter 的同学应该知道 JMeter 基于 JVM 的多线程,一但请求连接数太大,性能就会急速下降....log 级别和时间戳等信息,类似 log4j 中的配置,如果本地调试话还是很有用的....image-8.png image-9.png 报告 压测报告是每次压测完后才会生成的....""") ) setUp(scn.inject(atOnceUsers(1000)).protocols(httpProtocol)) } 这个脚本是从串联的三个接口并且在每个接口设置一定的停顿时间...这个场景也比较符合压测的漏斗效应,在最后面的接口一般都是用户请求量较小的(比如支付).
熟悉jmeter的同学应该知道Jmeter基于jvm的多线程,一但请求连接数太大,性能就会急速下降. Gatling使用是异步IO,并发性更强.基于jvm的Actors模型,用更少的内存和cpu....conf是配置文件用的,其中gatling.conf中可以设置gatling相关配置,比如控制台输出、文件输出等 logback.xml是设置控制台输入log级别和时间戳等信息,类似log4j中的配置...录制完后,也会生成.scala文件 回放 在bin目录下,执行gatling.sh命令 输入选择的脚本序号和描述(两个回车就可以跳过了) 报告 压测报告是每次压测完后才会生成的....""") ) setUp(scn.inject(atOnceUsers(1000)).protocols(httpProtocol)) } 这个脚本是从串联的三个接口并且在每个接口设置一定的停顿时间...这个场景也比较符合压测的漏斗效应,在最后面的接口一般都是用户请求量较小的(比如支付).
3.4网络性能测试目标：检测网络请求的响应时间和数据量。工具：使用 Network Profiler。方法：监控网络请求的耗时和数据大小。优化网络请求，减少数据传输量。...修复发现的安全问题。6.用户体验测试6.1交互测试目标：验证用户交互是否流畅、直观。方法：模拟用户操作，检查界面响应速度和交互逻辑。收集用户反馈，优化交互设计。...7.2性能自动化测试工具：使用 JMeter 或 Gatling。方法：编写性能测试脚本，模拟高负载场景。监控应用的性能指标（如响应时间、资源占用）。...8.测试报告与优化8.1测试报告记录测试结果，包括发现的问题和优化建议。使用图表和数据分析工具展示测试数据。8.2问题修复根据测试报告，修复发现的问题。重新测试修复后的版本，确保问题已解决。...通过合理使用测试工具和方法，开发者可以确保应用的功能正确、性能稳定和用户体验良好。在实际测试中，建议结合自动化测试和手动测试，全面覆盖应用的使用场景。
大家接触过形形色色的压力测试工具，例如lr,jmeter各有各的优点，那么最近在做接口测试中涉及到压力测试，小弟就看到一个好用的工具俗称“加特林”英文Gatling,就简单研究一番，今天为大家分享一下。...2 生成比较详细的压力测试报告。 3 能够更灵活的编写压力脚本。...)//声明Scenario，指定我们的请求动作 setUp( users.inject(atOnceUsers(400)).protocols(httpConf)) //atOnceUsers立马启动的用户数...，可以理解为并发数 } 读取Excl数据500个用户 D:\\gatling-2.2.5\\gatling-charts-highcharts-bundle-2.2.5\\user-files\\data...\\appdata.csv 5、自动生成的测试报告： 概览800ms下响应的请求次数10，右边的饼状图显示成功请求10个，失败0个。
性能指标 在开始优化应用程序的性能之前，我们需要理解诸如可扩展性、性能、可用性等方面的非功能需求。 以下是典型Web应用程序常用的一些性能指标： 1. 应用程序平均响应时间 2....系统必须支持的平均并发用户数 3. 在负载高峰期间，预期的每秒请求数 这些指标可以通过使用多种监视工具监测到，它们对分析性能瓶颈和性能调优有着非常大的作用。...在运行模拟脚本之后，Gatling会生成一份非常有用的、可用于分析的HTML报告。 定义场景 在启动记录器之前，我们需要定义一个场景，表示用户在浏览Web应用时发生的事情。...在我们的这个例子中，具体的场景将是“启动200个用户，每个用户发出一万个请求。”...JDBC性能 关系型数据库是Java应用程序中另一个常见的性能问题。为了获得完整请求的响应时间，我们很自然地必须查看应用程序的每一层，并思考如何让代码与底层SQL DB进行交互。
以下是典型Web应用程序常用的一些性能指标： 1. 应用程序平均响应时间 2. 系统必须支持的平均并发用户数 3....在运行模拟脚本之后，Gatling会生成一份非常有用的、可用于分析的HTML报告。 定义场景 在启动记录器之前，我们需要定义一个场景，表示用户在浏览Web应用时发生的事情。...在我们的这个例子中，具体的场景将是“启动200个用户，每个用户发出一万个请求。”...我们之前讨论的基于Gatling的测试就是一个很好的方法。 选择合适的垃圾收集器 Stop-the-world（STW）垃圾收集的周期是影响大多数面向客户端应用程序响应和整体Java性能的大问题。...JDBC性能 关系型数据库是Java应用程序中另一个常见的性能问题。为了获得完整请求的响应时间，我们很自然地必须查看应用程序的每一层，并思考如何让代码与底层SQL DB进行交互。
这就好像在软件测试时在代码的特定位置打入“探针”(如将一段临时的代码作为计数器)，来记录代码运行时的一些信息，例如代码运行时单位时间内经过探针的次数和占比，或经过的平均间隔时间等。...这些打入的探针会占用内存和耗用CPU时间，会对软件的性能产生影响，这称为“探针效应"。在性能测试时也会产生探针效应，应尽可能降低在性能测试过程中因收集数据的工作而对系统性能造成的影响。...它们能追踪事务流经各个组件的时间，帮助定位慢速服务点。八、负载测试工具工具如JMeter, LoadRunner, Gatling等在模拟大量并发用户访问时记录响应时间、吞吐量等关键指标。...九、操作系统层面的统计信息使用命令行工具（例如Linux下的top, vmstat, iostat; Windows中的Performance Monitor）可以直接从操作系统获得实时的性能数据。...十、Web服务器日志与状态码HTTP请求/响应周期中产生的日志包含丰富的信息，比如每个URL被访问的频率、客户端IP地址、返回的状态码等。分析这些日志有助于了解网站的整体健康状况及用户体验。
以下是典型Web应用程序常用的一些性能指标： 应用程序平均响应时间 系统必须支持的平均并发用户数 在负载高峰期间，预期的每秒请求数 这些指标可以通过使用多种监视工具监测到，它们对分析性能瓶颈和性能调优有着非常大的作用...在运行模拟脚本之后，Gatling会生成一份非常有用的、可用于分析的HTML报告。 定义场景 在启动记录器之前，我们需要定义一个场景，表示用户在浏览Web应用时发生的事情。...在我们的这个例子中，具体的场景将是“启动200个用户，每个用户发出一万个请求。”...我们之前讨论的基于Gatling的测试就是一个很好的方法。 选择合适的垃圾收集器 Stop-the-world（STW）垃圾收集的周期是影响大多数面向客户端应用程序响应和整体Java性能的大问题。...为了获得完整请求的响应时间，我们很自然地必须查看应用程序的每一层，并思考如何让代码与底层SQL DB进行交互。 连接池 让我们从众所周知的事实开始，即数据库连接是昂贵的。
以下是制定性能测试计划的重要原因：明确测试目标：性能测试计划可以明确定义所需测试的性能目标，例如响应时间、吞吐量、并发用户数等。这有助于确保测试的准确性和一致性，并提供可评估的性能指标。...：获取业务运行时的行为日志，包括用户的访问请求、操作行为、响应时间等信息。...分析当前业务数据：通过分析当前业务数据，例如每日活跃用户数（DAU）、每日页面浏览量（PV）、每天的订单量等，可以获得业务的基本性能指标，如每秒钟的请求量（QPS）或每秒钟的事务处理量（TPS）等。...请求响应时间（最小、最大、平均）：需要考虑到用户体验，即使后面能够正常响应，但是请求响应时间不能太长。...（通常 C 端不超过 1s，尽量在 200 毫秒内）错误率：基于在性能测试过程中，每个请求不可能百分百成功，但是也要有一个上限的阈值，那么这个阈值是多少。
注意 - 我们仍然需要在场景等级中注入虚拟用户。请求限制只是用来给定的场景中设置一个确定的吞吐量，以及注入的用户数量和持续时间。这就是设置了一个瓶颈，也就 是一个上限。...如果没有设置了足够的用户数，则不会达到这个限制。如果注入持续的时间没有达到请求限制的设定，那么所有虚拟用户执行完毕 后，simulation会被终止。...如果注入的时间超过了请求限制的设定，那么请求限制就会起作用，阻止simulation的执行。...- 请求限制可以在每个场景中进行配置，移步这里找到更多：http://gatling.io/docs/2.1.7/general/scenario.html#scenario-throttling setUp...，持续10秒钟，然后保持住这个吞吐量并持续1分钟；接着跳到每秒钟50个请求，再保持这个吞吐量2个小时； 这个代码块中设置的请求限制如下： - reachRps(target) in (duration
上次的测试中，我在局域网起了一个基于FunTester moco server框架架构图的服务，服务单机QPS在15k左右到达瓶颈，但是初步判断是局域网带宽导致的，由于时间原因我并没有在深入排查原因。...这里解释一下线程数和并发数，在部分框架中，有些框架称为用户数，有些叫做线程数和并发数。本期都成为并发数，与旧文并发数一致。...由于各个框架使用的平均响应时间（RT）都是ms单位计算的，所以我在平均影响时间小于1ms的时候把平均响应时间记作1ms。...Gatling测试框架在计算测试成果，生成测试报告的时候使用CPU会更高，这一点让我有点意外。...91360 1 Gatling输出报告的时间有点长，3百万数据量消耗的时间，有点不太能接受了。
以下是典型Web应用程序常用的一些性能指标： 应用程序平均响应时间 系统必须支持的平均并发用户数 在负载高峰期间，预期的每秒请求数 这些指标可以通过使用多种监视工具监测到，它们对分析性能瓶颈和性能调优有着非常大的作用...在运行模拟脚本之后，Gatling会生成一份非常有用的、可用于分析的HTML报告。 1、定义场景 在启动记录器之前，我们需要定义一个场景，表示用户在浏览Web应用时发生的事情。...在我们的这个例子中，具体的场景将是“启动200个用户，每个用户发出一万个请求。”...我们之前讨论的基于Gatling的测试就是一个很好的方法。 2、选择合适的垃圾收集器 Stop-the-world（STW）垃圾收集的周期是影响大多数面向客户端应用程序响应和整体Java性能的大问题。...为了获得完整请求的响应时间，我们很自然地必须查看应用程序的每一层，并思考如何让代码与底层SQL DB进行交互。 1、连接池 让我们从众所周知的事实开始，即数据库连接是昂贵的。
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