6、输入:com.klicen # groupid 组名,一般为XX.XX 第一个XX为域com、cn、org等,第二个XX为公司名称
一年以前,有赞准备在双十一到来之前对系统进行一次性能摸底,以便提前发现并解决系统潜在性能问题,好让系统在双十一期间可以从容应对剧增的流量。工欲善其事,必先利其器,我们拿什么工具来压测呢?我们做了很多前期调研和论证,最终决定基于 Gatling 开发有赞自己的分布式全链路压测引擎 —— MAXIM。一年多来,我们使用 Maxim 对系统做了很多次的性能压测,在提升系统性能、稳定性的同时,也得益于历次压测的实践经验逐步改进 Maxim。
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Gatling 基于 Scala 开发的压测工具,我们可以通过录制自动生成脚本,也可以自己编写脚本.
基准测试这个单词在工作中相信大家都经常会遇到,在我刚开始工作的时候,看一些文档的时候老是会碰见基准测试,当初以为基准测试就是简单的性能测试。但是随着后面的一些经验,发现基准测试并不是这么的简单,最近也在看一本书叫做《JAVA性能权威指南》,其中也介绍了基准测试相关的一些东西,大家有兴趣的下来也可以去看下,于是我在这这里简单的聊一下基准测试相关的一些东西。
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。 Gatling是一款基于Scala 开发的高性能服务器性能测试工具,它主要用于对服务器进行负载等测试,并分析和测量服务器的各种性能指标。目前仅支持http协议,可以用来测试web应用程序和RESTful服务 官网:https://gatling.io/ 优点: 1.gatling和其他压力工具相比有个好处是
Gatling是一款功能强大的负载测试工具,它为易于使用,高可维护性和高性能而设计。
Gatling基于Scala开发的压测工具,我们可以通过录制自动生成脚本,也可以自己编写脚本.
【摘要】本文首先介绍了负载测试、基于APM工具的应用程序和服务器监控,随后介绍了编写高性能Java代码的一些最佳实践。最后研究了JVM特定的调优技巧、数据库端的优化和架构方面的调整。以下是译文。 介绍 在这篇文章中,我们将讨论几个有助于提升Java应用程序性能的方法。我们首先将介绍如何定义可度量的性能指标,然后看看有哪些工具可以用来度量和监控应用程序性能,以及确定性能瓶颈。 我们还将看到一些常见的Java代码优化方法以及最佳编码实践。最后,我们将看看用于提升Java应用程序性能的JVM调优技巧和架构调整。
作者 | Eugen Paraschiv 翻译 | 雁惊寒 【摘要】本文首先介绍了负载测试、基于APM工具的应用程序和服务器监控,随后介绍了编写高性能Java代码的一些最佳实践。最后研究了JVM特定的调优技巧、数据库端的优化和架构方面的调整。以下是译文。 介绍 在这篇文章中,我们将讨论几个有助于提升Java应用程序性能的方法。我们首先将介绍如何定义可度量的性能指标,然后看看有哪些工具可以用来度量和监控应用程序性能,以及确定性能瓶颈。 我们还将看到一些常见的Java代码优化方法以及最佳编码实践。最后,我们将看
上一篇《Dubbo压测插件的实现——基于Gatling》中,我们介绍了基于 Dubbo 泛化调用实现的 Gatling Dubbo 压测插件,使用泛化调用发起 Dubbo 压测请求,consumer 端不需要拿到 provider 端的 API 包,使用上很便利,但是众所周知,Dubbo 泛化调用的性能不如普通 API 调用,虽然可以优化并使之达到与普通 API 调用相近的性能,但仍存在一些局限性。生产中除了网关等特殊应用外,一般很少使用泛化调用,如果以泛化调用的性能来表征生产中普通 API 调用的性能,其压测结论很难令人信服。做压测的时候,一般要求各种条件如环境等都尽可能保持一致。所以,我们又开发了基于普通 API 调用的 Gatling Dubbo 压测插件,即 gatling-dubbo2.0。此外,依托于 Gatling 强大的基础能力, gatling-dubbo2.0 相比于 Jmeter 还存在以下几方面的优势:
在这篇文章中,我们将讨论几个有助于提升Java应用程序性能的方法。我们首先将介绍如何定义可度量的性能指标,然后看看有哪些工具可以用来度量和监控应用程序性能,以及确定性能瓶颈。
摘要:本文首先介绍了负载测试、基于APM工具的应用程序和服务器监控,随后介绍了编写高性能Java代码的一些最佳实践。最后研究了JVM特定的调优技巧、数据库端的优化和架构方面的调整。以下是译文。
Gatling是一款基于Scala 开发的高性能服务器性能测试工具,它主要用于对服务器进行负载等测试,并分析和测量服务器的各种性能指标。目前仅支持http协议,可以用来测试web应用程序和RESTful服务。
大家好,今天我们要聊聊的是一个开源的性能测试工具——Locust。它允许我们使用 Python 编写性能测试脚本,这使得测试脚本的编写变得非常灵活和强大。Locust 的设计理念是模拟用户的行为,而不仅仅是模拟 HTTP 请求,这使得它在性能测试领域中独树一帜。
Gatling 是一个开源的基于 Scala、Akka、Netty 实现的高性能压测框架,较之其他基于线程实现的压测框架,Gatling 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 MAXIM。全链路压测中我们主要模拟用户实际使用场景,使用 HTTP 接口作为压测入口,但有赞目前后端服务中 Dubbo 应用比重越来越高,如果可以知道 Dubbo 应用单机水位将对我们把控系统后端服务能力大有裨益。基于 Gatling 的优势和在有赞的使用基础,我们扩展 Gatling 开发了 gatling-dubbo 压测插件。
大家所熟悉的性能测试工具有Loadrunner、JMeter,以及其他小众一些的工具,如Locust、Ngrinder、Gatling等等,那么你们知道这些工具有什么不同吗?为什么有的工具能模拟数千上几万的并发,有的工具单机只能模拟一两千的并发,这其中的原因是什么呢?那么这节课我就来告诉大家,你所不了解性能测试工具的一面:并发模式。
从2013年,每年都要下载gatling的版本试使用一下,看看其特性,今天事2019年第一次看gatling,发现gatling终于走上企业级应用了,终于走上商用了,意味着从此在通用性能测试领域有了新的选择。
Gatling作为一款开源免费的性能测试工具越来越受到广大程序员的欢迎。免费当然是好的,最缺钱的就是程序员了;开源更好啊,缺啥功能、想做定制化的可以自己动手,丰衣足食。其实我最喜欢的原因是其提供了简洁强大的API,原生支持命令行运行,不像JMeter那样需要在界面上点来点去。另外其出色的扩展API和轻量级的HTML报表都值得让人称道。
摘要:Elasticsearch是基于Apache Lucene的开源搜索和分析引擎,允许用户以近乎实时的方式存储,搜索和分析数据。虽然Elasticsearch专为快速查询而设计,但其性能在很大程度上取决于用于应用程序的场景,索引的数据量以及应用程序和用户查询数据的速率。这篇文章概述了挑战和调优过程,以及Pronto团队以战略方式构建应对挑战的工具。它还以各种图形配置展示了进行基准测试的一些结果。以下是正文。 Elasticsearch是基于Apache Lucene的开源搜索和分析引擎,允许用户以近乎实
有赞致力于成为商家服务领域里最被信任的引领者,因为被信任,所有我们更需要为商家保驾护航,保障系统的稳定性。有赞从去年开始通过全链路压测,模拟大促真实流量,串联线上全部系统,让核心系统同时达到流量峰值:
我无可救药地成为了Scala的超级粉丝。在我使用Scala开发项目以及编写框架后,它就仿佛凝聚成为一个巨大的黑洞,吸引力使我不得不飞向它,以至于开始背离Java。固然Java 8为Java阵营增添了一丝亮色,却是望眼欲穿,千呼万唤始出来。而Scala程序员,却早就在享受lambda、高阶函数、trait、隐式转换等带来的福利了。 Java像是一头史前巨兽,它在OO的方向上几乎走到了极致,硬将它拉入FP阵营,确乎有些强人所难了。而Scala则不,因为它的诞生就是OO与FP的混血儿——完美的基因融合。 “Obj
之前做过一些性能测试及调优相关的工作,也参加过相关的一些培训,想写一篇文章记录用过的一些工具和一些经验总结。
很多时候我们会面临一个问题,即外网的带宽是有限的,虽然未来有扩容的可能,但是短时间内也不能直接扩容,而测试本身是无限的。因此,如果不能够在内网下直接发包进行测试,那由于带宽限制打不到较大的压力,对于一些容器的测试很可能就达不到效果。
Gatling是一款基于Scala 开发的高性能服务器性能测试工具,同时也是一款功能强大的负载测试工具,它为易于使用,高可维护性和高性能而设计。开箱即用,Gatling由于对HTTP协议的出色支持,使其成为负载测试任何HTTP服务器的首选工具。官方地址:https://gatling.io/get-started/。
之前写了两篇文章分享自己对几种性能测试框架的测试:性能测试框架对比初探、性能框架哪家强—JMeter、K6、locust、FunTester横向对比。
最近收到一项任务,就是对比主流开源性能测试框架,我搜了一些,列出来JMeter、k6、Gatling、siege、ngrinder、locust以及FunTester。
对于功能测试,判断测试用例是否测试通过,往往是比较容易的,只要不发生错误并且满足用户的需求即可。而对于性能测试该如何来评判性能测试是否通过呢?可以考虑以下三个方面。
虽然通过HTTP提供JSON服务不是内部服务和外部服务的唯一选择,但本文聚焦的是HTTP和JSON. 使用RPC机制和二进制消息格式(例如Protocol Buffer)也用于内部通信或外部通信也是非常有趣的,特别是当外部消费者属于另外一个系统的时候。Go语言有内置的RPC支持,并且gRPC也是完全值得看看的。 然而,我们现在只聚焦基于由http包和Gorilla Web Toolkit提供的HTTP。
性能测试是指通过特定的方式,对被测系统按照一定策略施加压力,获取系统响应时间、TPS、吞吐量、资源利用率等性能指标,以保证生产系统满足用户需求。
Github 地址:https://github.com/alipay/sofa-hessian
这些开源工具在自动化测试和手动测试、功能、回归、负载、性能、压力和单元测试、web、移动和桌面测试等领域提供相关的能力支持。
let-netty-easy 前言: 尚未完成,持续更新中...! 什么是Netty?能做什么? Netty是一个致力于创建高性能网络应用程序的成熟的IO框架 相比较与直接使用底层的Java I
根据 Tricentis 主导的一项全球调查为我们提供了几个有关测试趋势的重要观察。趋势表明,团队倾向于使用功能测试(自动化测试)。
例如,web浏览器可以是客户端,并且在托管网站的计算机上运行的应用程序可以是服务器。 客户端向服务器提交HTTP请求消息。
RESTful Web服务是一种基于HTTP协议的Web服务架构风格,它强调使用标准的HTTP方法(GET、POST、PUT、DELETE等)来实现资源的创建、读取、更新和删除,以及使用统一的资源标识符(URI)来唯一标识每个资源。通过RESTful Web服务,客户端可以与服务器进行交互,获取或修改服务器上的资源状态。这种架构风格具有轻量级、可扩展、易于维护和兼容性好等优点,因此在Web开发中得到了广泛的应用。
本文为CSDN原创编译文章,禁止转载。 负载测试是开发后台基础架构的重要一环,它不但能够演示系统在真实需求面前的性能表现,还可以通过模拟用户与设备行为,在应用程序部署到生产环境前,找出并了解任何可能的系统瓶颈。 但是,专用的测试基础设施可能非常昂贵且难以维护,且此类设备一般是针对特定性能状况的一次性投资,初期投资后想要再对负载测试进行扩展就十分困难,还可能限制实验,从而导致开发团队的工作效率变低,应用在部署到生产环境前也无法得到充分有效的测试。 解决方案综述 分布式负载测试采用云计算手段,在各种测试场景中这
ZuulException REJECTED_SEMAPHORE_EXECUTION 是一个最近在性能测试中经常遇到的异常。查询资料发现是因为zuul默认每个路由直接用信号量做隔离,并且默认值是100
如果您要花费时间和精力进行性能测试,则很可能会在意从中获得的结果。您将依靠这些结果,因此您将不得不依靠该工具。因此,必须确保该工具是您可以信任的工具。据说开源工具不是很值得信赖。我和我的同事花费了大量时间来分析和对比从不同工具获得的结果。如今,在进行一些挖掘之后,我们最信任的两个负载测试是JMeter和Gatling。为了比较不同条件下的结果,我们甚至对两者进行了相同的测试。在那些测试中,我们还比较了不同的指标,以查看它们是否正确相关。例如,服务器接收的字节数和工具报告中显示的字节数或连接数等。
API网关最基本的功能就是反向代理,所以在对API网关做技术选型的时候需要着重考察其性能表现,本文对Nginx、Haproxy、Netty、Spring Cloud Gateway、Zuul2做了性能测试,测试代码可以在github获得。
thingsboard GitHub: https://github.com/thingsboard/thingsboard
案例是一个泰国网站的生产环境(请脑补一句“萨瓦迪卡”,为了叙述方便,下文中均以"萨瓦迪卡"指代这个网站。)“萨瓦迪卡”是一个 采用 Wordpress + MySQL搭建的应用。这个遗留系统已经工作了五年。客户已经把在其它 VPS 上平移到 AWS 上。平移(lift and shift)是说原样复制,而迁移(migration)还要进行改造。而客户唯一发挥 AWS 优势的一点就是用了一个配置很高的 EC2 虚拟机 —— m4.4xlarge。这样一台配置的虚拟机有 16 个虚拟 CPU,64 GiB 的内存,以及 2000 Mbps 的网络带宽,最高 3000 IOPS 的 200GiB 的块存储设备(也就是硬盘)。
在我们日常生活和工作中,软件已经成为不可或缺的一部分。然而,软件的性能问题经常会影响到用户的体验和企业的业务,因此对软件系统进行性能测试变得至关重要。软件性能测试可以帮助测试团队和业务团队了解软件在真实场景下的表现,以及对系统性能进行优化和改进。通过模拟真实场景下的负载和压力,测试团队可以发现系统的瓶颈和性能瓶颈,从而对系统进行优化和改进,提高软件的稳定性和可靠性。软件性能测试可以提高软件团队的信心和自信心,让他们在开发和维护过程中更加自信和有信心。
本篇我将为你介绍一个工具 - k6 ,它和 K8s 并没有什么直接的关系,它是一款开源的性能压测工具。
功能测试用python、shell之类的脚本,勉强可以胜任。性能压力测试再手动写脚本,就有点力不从心了。
ChatGPT是一种当前被广泛关注的人工智能技术,它具备生成自然语言的能力,能够完成一些简单的文本生成、对话交互等任务。ChatGPT 算法的出现,打破了以前自然语言处理的瓶颈,使得机器具备了更加贴合人类想法的表达能力,也让人类在处理海量自然语言数据面前得到了很大的帮助。
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