为什么要搞压力测试 负载测试，压力测试可以衡量服务是否是一个高可用，高性能的服务。负载测试能检验在不同的工作负荷下，服务的硬件消耗和响应，从而得到不同负载情况下的性能指标。...老牌压力测试工具 可能说到压力测试,很多人会想到JMeter。Apache JMeter是一个Apache项目，可用作负载测试工具，以分析和测量各种服务的性能，重点是Web应用程序。...什么是k6 K6是一款现代负载测试工具，建立在我们在负载和性能测试行业多年的经验基础上。它提供了一个干净的、可接近的脚本API、本地和云执行以及灵活的配置。...K6 相对于 JMeter 的优势 因为 K6是Go编写的，相对于JAVA 编写的 JMeter 有性能上的差距，K6 可以只用较少的资源就能达到指定数量的负载。...HTTP/1.1, HTTP/2, WebSocket和gRPC协议 TLS特性:客户端证书、可配置的SSL/TLS版本和密码 包括:cookie、Crypto、自定义指标、编码、环境变量、JSON、HTML
前一阵子我们介绍了如何启动Scrapy项目以及关于Scrapy爬虫的一些小技巧介绍，没来得及上车的小伙伴可以戳这些文章： 手把手教你如何新建scrapy爬虫框架的第一个项目（上） 手把手教你如何新建scrapy...爬虫框架的第一个项目（下） 关于Scrapy爬虫项目运行和调试的小技巧（上篇） 关于Scrapy爬虫项目运行和调试的小技巧（下篇） 今天我们将介绍在Scrapy中如何利用Xpath选择器从HTML中提取目标信息...6、尔后我们就可以根据上图中的网页层次结构写出标题的Xpath表达式，这里先提供一种比较笨的方法，从头到尾进行罗列的写，“/html/body/div[1]/div[3]/div[1]/div[1]/h1
前一阵子我们介绍了如何启动Scrapy项目以及关于Scrapy爬虫的一些小技巧介绍，没来得及上车的小伙伴可以戳这些文章： 今天我们将介绍在Scrapy中如何利用Xpath选择器从HTML中提取目标信息。...6、尔后我们就可以根据上图中的网页层次结构写出标题的Xpath表达式，这里先提供一种比较笨的方法，从头到尾进行罗列的写，“/html/body/div[1]/div[3]/div[1]/div[1]/h1
前言 近几年，k6 测试工具逐步出现在我们的视野中。其被人们称为新一代负载测试工具，对 Jmeter、Locust、Wrk 等传统负载测试工具提出了挑战。...关于 k6 k6 是用 Go 语言开发，使用 JavaScript 作为驱动脚本来进行负载测试的工具。其作为后起之秀，拥有灵活性高、并发能力强等特点。...这个例子我们计划对 k6 官方测试接口进行负载测试。...请求总共花费的时间，等于：发送+等待+接收 http_req_failed 失败的请求比例和数量 http_req_receiving 从远程主机接收数据花费的时间 http_req_sending...数据发送到远程主机所花费的时间 http_req_tls_handshaking 与远程主机 TLS 握手花费的时间 http_req_waiting 等待远程主机响应所花费的时间 http_reqs
什么是性能测试 在软件开发中，性能测试是一种常见的测试实践，用于确定系统在特定工作负载下的响应能力和稳定性表现。它还用于排查，观察，验证系统在其他方面的质量。例如可扩展性，可靠性和资源使用情况。.../wg/wrk k6：https://github.com/grafana/k6 K6 介绍 K6 是一个基于 Go 语言实现的一个负载测试工具，其官网描述为: The best developer experience...这里结合 K6 主要介绍如下几种测试类型如下几种常见的测试类型： 释意 Smoke testing 中文释意为 冒烟测试。是一种常规测试。通过配置最小负载来验证系统的完整性。...其主要目的是：验证测试脚本是否有问题；验证系统在最小负载情况下是否出现异常。 Load testing 中文释意为 负载测试。是一种重要的性能测试。...我们可以结合上面几种测试类型，编写不同的测试脚本来对我们的程序进行响应的性能压测。
k6 背后的故事 2016 年 8 月，k6 在 GitHub 上发布了第一个版本，至此，一个出色的开源负载压测工具进入了人们的视野。...由于 Grafana Labs 的大部分后端软件是使用 Go 来实现的，恰巧 k6 满足 OSS 和 Go 需求，并且负载测试是使用 JS 编写（Grafana 前端框架及 UI 都在使用）。...使用门槛低（JS），参数化更简单，并且 “负载测试即代码” 的理念也让他的维护成本更低。未来可期。...带检查的请求 我们可以在请求中同时增加一些测试，判断接口的响应值是否符合我们的预期。...后续推进顺利的话，会再分享 k6 如何应用到 CI 环境中，敬请期待。
在最终上线之前，我们需要执行性能测试以确定系统在正常和预期峰值负载条件下的表现，从而识别应用程序的最大运行容量以及存在的瓶颈，并针对性能问题进行优化以提升用户体验。...为什么选择k6 在得知需要做性能测试后，我们就开始针对性能测试做了一番调研，在阅读了一些性能测试工具对比的文章后，最终挑选了k6，locust和Gatling做了进一步对比，下面是对比的结果。...我们的性能测试是针对BFF的，因此需要根据项目中定义的Protobuf格式对请求数据进行编码再发送给BFF，从BFF接受到响应数据时也需要根据Protobuf定义的响应格式进行解码，从而解析出想要的数据...通过鼠标定位横坐标上的某一个点，可以清晰的看到该时刻对应的并发量，总请求数，响应时间，失败率等等数据。...但是k6只给出最后的运行结果，我们无法从这些结果中得知具体的问题在哪。好在new relic上提供了一些具体的API信息，其中有一项中提供了API的详细调用流程，以及每一流程中花费的具体时间。
压测，即压力测试，作用是对各种服务对象进行压力测试以获得该服务处于或超过预期负载时系统的运行情况，进而判断系统在峰值负载或超出最大负载情况下的处理能力。...而这两款压测工具，一款是更大众的JMeter，另一款是新兴的测试工具k6。 1. 该工具/平台是否可以满足自己的测试需求？...消耗的资源 JMeter远比k6要更消耗资源，它往往需要多个负载生成器来生成负载，并且它需要更高的内存。在比较中，JMeter占用了760 MB的内存，而k6占用了256 MB的内存。...对于压测工具来说，产生并发最简单也最常见的方法是将一个虚拟用户分配给一个内核或者一个线程，这个方案有个缺陷：当虚拟用户正在等待响应或者执行sleep()时，该线程也被阻塞而无法处理其他工作。...这有几个原因，一是因为k6所占用的内存更低，所以它可以运行更多并发并产生更高的负载，二是k6处理硬件资源的方式与其他负载工具不同，单个k6进程可以有效地利用所有CPU内核；总的来说，k6的单个实例可以产生
前言 前面我已经出了一篇 K6负载测试工具初探的文章，今天我们继续来深入了解 K6 的高级用法。...但是对于我们测试来说，我们通常会使用忽略证书的方式，requests 是可以在发送请求中增加 verify=False 来实现。那 k6 如何实现呢？...: true, }; // setup // 这就就是你的代码了 setup 和 teardown 从官方文档，我们可以得知 K6 是原生支持 setup 和 teardown 的，我们只需要在测试脚本中定义这两个方法即可...，然后供后面的测试使用，K6 也原生支持，因为 K6 的测试脚本是使用 JavaScript 写的，所以我们只需要在 setup 中获取到 token，然后将其 return 出来即可。...测试结果的分析和普通场景同理。 并发权重问题 前面我们已经实现了模拟多个接口的并发，但实际使用中，接口的使用频率是不一样的，所以我们需要能够配置接口的权重。但是我没找到 K6 如何定义接口权重。
2.2.7、插入损耗(Insertion Loss)： 滤波器插入电路之前传播送到负载阻抗的功率与滤波器插入之后传送到负载阻抗的比值的对数，称为滤波器插入损耗。常以中心或截止频率处损耗表征。...因为滤波器的阻尼越大，其响应越平坦，同样，滤波器的阻尼越小，其响应越敏锐。 5、硬件设计 此处使用Atium Designer软件设计原理图和PCB，该部分硬件源文件均开源，可以直接下载附件。...从理论计算可知，修改输入端RC可以改变滤波器的截止频率，修改反馈端电阻会影响滤波器品质因数Q。...读者可以直接根据生产文件，打样、测试，在实际的测试中探索其中的奥妙。...www.dmbot.cn 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/133853.html原文链接：https://javaforall.cn
作者：HelloGitHub-小鱼干 当你看到实用为本周的关键词时，就应该知道本周的 GitHub 热点霸榜的基本为高星老项目，例如：知名的性能测试工具 k6，让你能在预生产环境和 QA 环境中以高负载运行测试...GitHub 地址→https://github.com/GoogleLLP/SuperMarket 2.5 性能测试工具：k6 本周 star 增长数：1850+ k6 是高性能的负载测试工具，可在预生产和...QA 环境中以高负载运行测试。...WebSocket 和 gRPC 协议 TLS 特性：客户端证书，可配置的 SSL/TLS 版本和密码 开箱即用（Batteries included）:cookie、加密、自定义度量、编码、环境变量、JSON、HTML...内置 har 转换器：记录浏览器会话为 .har 文件，并直接将它们转换为 k6 脚本 灵活的度量存储和可视化：InfluxDB (+Grafana)， JSON 或 k6 云 GitHub 地址→https
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。...而且单机线程数会从更低的「1并发」开始，实测当达到「10并发」时，本机CPU已经跑满了（被测服务消耗大概「25%CPU」）。...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。...这里K6测试的QPS偏低，有点小意外。「FunTester」这里消耗内存比较多，还能接受。...104375 1 测试完成，这轮测试「K6」表现有点逊色，应该CPU已经瓶颈了，导致测试QPS相比偏低。
2.2.7、插入损耗(Insertion Loss)： 滤波器插入电路之前传播送到负载阻抗的功率与滤波器插入之后传送到负载阻抗的比值的对数，称为滤波器插入损耗。常以中心或截止频率处损耗表征。...因为滤波器的阻尼越大，其响应越平坦，同样，滤波器的阻尼越小，其响应越敏锐。 5、硬件设计 此处使用Atium Designer软件设计原理图和PCB，该部分硬件源文件均开源，可以直接下载附件。...从理论计算可知，修改输入端RC可以改变滤波器的截止频率，修改反馈端电阻会影响滤波器品质因数Q。...读者可以直接根据生产文件，打样、测试，在实际的测试中探索其中的奥妙。...','2.5','2.7','2.9');title('有源二阶模拟带通滤波器相频特性'); %标题 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/133820.html
“突然之间，你可以将每个人都调整到相同的深度，因为你是从内核级别而不是应用程序级别观察的。...或 Gzip 格式返回其响应。...在不同的场景下对测试应用程序进行了测试，包括基线测试（未进行任何监测），根据 Datadog 和 OpenTelemetry 的相关文档进行仪表化测试，以及在 Kubernetes 节点上与 New Relic...每个测试的应用程序版本都与监控所需的最少组件一起运行。 Groundcover 使用了 K6 operator 来生成测试负载，使用 K6 测试对象从每个单独的节点组执行。...Groundcover 使用了一个自定义的 K6 镜像，该镜像还暴露了 Prometheus 指标，以便进行合理性检查时可以从客户端获取指标。
关注在负载测试中使用分布式跟踪 两款领先的负载测试工具 Grafana k6 和 Artillery.io 在 2023 年增加了对 OpenTelemetry 的支持。...Grafana k6 引入了跟踪功能，使性能工程师能够在负载测试期间识别系统瓶颈或故障。 Artillery.io 紧随其后，添加了指标和分布式跟踪，为系统性能提供了更详细的分析。...Tracetest 利用 k6 测试提供的能力，实现基于跟踪的负载测试，允许在运行测试时进行深度断言。我们已经看到像 Sigma Software 这样的客户广泛使用了这项功能。...在 2024 年，Tracetest 团队将考虑将这一能力添加到 Artillery.io 和其他负载测试工具中。...这一转变重新定义了可观测性，使其从生产问题的一种反应性工具变成了在开发和测试中有益的一种主动工具。
经过了之前的铺垫：性能测试框架对比初探，目前留下来的几个测试框架就是「JMeter」、「K6」、「locust」和「FunTester」。...而且测试本地服务，QPS太高平均响应时间太低了，导致误差会比较大。 脚本准备 locust 本地Python版本「3.8」，locust默认下载版本：「locust 1.5.3」。...虽然「k6」是用golang写的，但是测试脚本语言是JavaScript，内容如下： import http from 'k6/http'; import { sleep } from 'k6';...实战开始 我查资料的时候，很多直接从100线程并发开始，以倍增甚至质数增长到上万的，但在实际使用中单机根本用不到，我本机测试性能拐点大概「150」左右，最终瓶颈点也在「200」以内。...初步判断应该到了瓶颈点，线程数增加了一倍，QPS只增加了10%量级，而且响应时间明显升高。 后来我通过修改JVM启动参数，增加堆内存，实际效果上没有明显提升。
如果您使用的是 HTTP/2，请仔细检查您的服务器是否为 HTTP 响应标头实现了 HPACK 压缩[42]，以减少不必要的开销。...事实上，WebPageTest 有许多模糊的特性，所以请花点时间学习如何阅读 WebPageTest 瀑布视图图表[53]，以及如何阅读 WebPageTest 连接视图图表[54]，以更快地诊断和解决性能问题...k6 可以帮助我们像写性能测试一样写单元测试 63. 您是否测试了可访问性的影响?...当我们说到交互的快速响应时，通常我们指的是用户通过点击链接和按钮与页面交互的速度。屏幕阅读器略有不同。...对于自动化的单元测试类负载测试工具，您可以使用 k6[68] 及其脚本 API。此外，看看 SpeedTracker[69], Lighthouse[70] 和 Calibre[71]。
Indexer的性能优势，看看是否如理论分析那样真的存在 第一个接口：basic/get_obj_by_obj_key，这个接口会用到Store.GetByKey方法，从本地缓存中取得pod对象返回，如下图红色箭头所示...源码下载 接下来要进入的是编码环节，如果您不想写代码，也可以从GitHub上直接下载，地址和链接信息如下表所示(https://github.com/zq2599/blog_demos)： 名称...再来看如何用ClientSet向api-server发起请求，这也是熟悉的api，在《client-go实战》系列中屡屡用到 // GetObjByObjKey 远程请求，根据指定key查询pod对象...，接下来开始准备性能测试 用k6压测第二个接口（远程访问api-server的方式） 这里用到k6作为压测工具，您也可以选择自己熟悉的工具来用，选择k6是因为足够简单省事儿，如果您已经装好了docker...在性能优势上表现的很明显，当然了Indexer也不是万能了，前文编码中，它的局限性也体现出来了 要和api-server保持长连接，以获取数据最新的变化 本地内存中长期存放资源数据，相比之下client-go的一次请求响应就搞定了
那么就开始吧：如何直观地、清楚地看出虚拟线程和常规子线程的区别？...接下来，压测工具k6先后压测上述两个接口，用JProfiler观察进程中线程的变化情况 不使用虚拟线程时的线程状况 咱们先发请求到/pool/persons，也就是先不用虚拟线程，看看传统线程池响应...（前文的实战中，我们已见过web响应的内容，里面就有线程名称，红框中的和它们一致） 下图是K6的测试报告，可见一共发起了570次请求，然而压测期间JProfiler上新增的线程只有上图中的十个，这也印证了线程池的逻辑...：每个线程执行完业务逻辑后，回到线程池，下一次请求到来时，该线程继续执行业务逻辑 k6压测结束后，等上三十秒再去看JProfiler，如下图，那些处理web响应的子线程已经不见了（或者说不是存活状态了...不会，接下来咱们还要畅游quarkus，揭秘@RunOnVirtualThread注解背后的故事，看看优秀的框架是如何玩转虚拟线程的，上广告词：欣宸原创，不辜负您的期待！
[K6 在 Nebula Graph 上的压测实践] 背景 对于数据库来说，性能测试是一个非常频繁的事情。优化查询引擎的规则，调整存储引擎的参数等，都需要通过性能测试，查看系统在不同场景下的影响。...[图片] 部署拓扑，使用 1 台机器作为压测负载机，3 台机器组成一个 nebula 集群 [图片] 为了方便监控，压测负载机还部署了： Promethues Influxdb Grafana node-exporter...# 编译 nebula-importer 和 k6 ....其中 latency 是服务端返回的 latency 时间， responseTime 是客户端从发起 execute 到接收的时间，单位 us。...使用 k6 作为压测负载工具，二进制相比 Jmeter 更方便，而且因为 k6 底层使用 Golang 的 goroutine，相比 Jmeter 使用更少的资源。
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