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关键词

--3、过程

确保周期汇中,都会把代码冻结应用于环境;确保中,不会受到其他用户的影响(防止对执行和结果造成影响);确定所有的目标,并征求各利益方(整个团队和相关人员)的同意,在目标上达成一致 内部额外关注的点:团队成员以及汇报制度(建立专门的团队或有内部专家组成的核心团队(大型公司);最起码要确保您有一位项目经理和足够的工程师);准备好中需要用到的工具和资源 第四步:创建场景考虑如下几点:你所做的属于哪种类型的:基准、负载、渗透(疲劳)、压力(峰值)、非;设置思考时间和步进时间(压力除外),真实反映用户情况 第五步:执行执行仅仅是验证软件的目标。 第六步(后阶段):分析结果、撰写报告和环境恢复数据收集(收集并备份所有在项目中生成的数据);对比项目需求设定的目标和结果,确定是否达标(提前确定指标的“一致”)

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篇:入门

一直是行业中比较难的一块,含金量比较高,工作经验越多工资越高,而且最近很多招聘中初级都要求会,要求越来越高了,那我们就一起学习吧! 负载:在一定软件硬件的环境下,不断进行增加负载,来确定满足指标情况下够承受的最大用户数 :模拟用户在负载环境下,系统的响应时间和吞吐量是否满足指标的要求 TPS:每秒完成的事务数 RT:响应时间 pv:每秒用户访问页面的次数三、使用jmeter完成接口要学习,就不得不先去学习如何使用jmeter,下面给大家介绍个简单的案例,后面我会不断更新合集,这里只是入门

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    -Jmeter实战

    ie=utf-8&wd=jmeter请求参数:>ie:编码方式,默认为utf-8>wd: 搜索词返回结果:搜索结果,通过校验结果中是否含有搜索词wd来判断本次请求成功或失败二、实际操作1、右键点击 当启动时间已过,手动只需时当前时间也会覆盖它。 结束时间:结束时间,持续时间会覆盖它。因为接口调需要,我们暂时均使用默认设置,待后面真正执行时再回来配置。 运行Http请求,修改响应数据格式为“HTML Source Formatted”,可以看到本次搜索返回结果页面标题为”jmeter_百度搜索“? 7、右键点击“线程组” -> “添加” -> “监听器” -> “聚合报告”,用以存放报告?这样,我们就完成了一个完整Http接口的JMeter脚本编写。 8、重新配置线程组,做。点击线程组,配置本次相关参数:线程数,循环次数,持续时间等,这里我们配置并发用户数为10,持续时间为50s?9、重新执行绿色小箭头并查看报告?

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    @# 0 指标 总时间 = Class transformation time(类转换时间 一次) + Test程序运行时间(同一段代码执行一次 * 执行次数)1 Test 程序10^3 循环??

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    所以,服务端的需求也有可会出现井喷式增长。但是服务端需求对于中小型公司,尤其是大部分不关注用户体验的公司来说,需求特点是周期短、时间紧。 的组成5、基础知识和注意事项熟悉之前,首先了解的目标是什么。带着目标去思考会更有利于理解下面的内容。 TPS变化响应时间变化为得到关注的指标,基本分为以下类型: (狭义)说明:方法是通过模拟生产运行的业务压力量和使用场景组合,系统的是否满足生产要求。 5.4 流程流程(1)需求分析需求分析是整个工作开展的基础,如果连的需求都没弄清楚,后面的工具以及执行就无从谈起了。 (5)报告与总结编写报告,阐明目标、结果、环境、数据构造规则、遇到的问题和解决办法等。并对此次经验进行总结与沉淀。

    7700

    软件方案-准备

    目的1调优开发人员对系统调优后,需要人员配合去做,验证这次优化是否有效果。如果指标相比较之前的指标更好了,说明系统优化的有效果。 3验证系统稳定经常跑一两个小时或者几十分钟就可以了,但系统的稳定,系统否长期稳定的工作,这个是不够的。 ,系统核心功这些地方考虑到范围内。 ----原则3+1原则(指量、全、深+快)主要对设计、执行以及数据分析。 将经验固化成模板或工具便于经验的传承,减少的重复和遗漏;二是的自动化,包括环境构建和执行以及分析的自动化,自动化对效率的提升价值更大。

    69960

    学习之一 ——指标

    Concurrency并发狭义的并发--所有的用户在同一时刻做同一操作,目的是数据库和程序对并发操作的处理,强调对系统的请求操作是完全相同的,多适用于、负载、压力、稳定场景。 广义的并发--多个用户对系统发出了请求或者进行了操作,但是这些请求或操作可以是不同的,强调不限制对系统的请求操作,多适用于混合场景、稳定场景。7.   Scenario场景过程中为了模拟真实用户的业务处理过程,在Loadrunner中构建的基于事务、脚本、虚拟用户、运行设置、运行计划、监控、分析等的一系列动作的集合,称之为场景。 场景中包含了待执行脚本、脚本组、并发用户数、负载生成器、目标、执行时的配置条件等。8.   在脚本中,思考时间体现为脚本中两个请求语句之间的间隔时间。10.  CPU资源CPU资源是指场景运行的这个时间段内,应用服务系统的CPU资源占用率。11.

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    --1、为什么进行

    为什么进行 应用程序糟糕的表现,通常不让企业达到预期的利益。 糟糕原因分析问题通常会比较晚才发现,而且越晚发现,解决成本就越高。成熟度级别救火(Firefighting):应用程序发布前很少或从来没有进行过的情况。 所有缺陷(100%)都在生产环境上发现并解决。验证(Performance Validation):公司为单独安排了一段时间,而不是在产品的后期才开始进行。 );还不规范,没有有效的方案参考或实施;没有使用自动化工具。 参考文档《应用程序的艺术》

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    】2. 都关注哪些指标?

    一般来说,会根据场景的目的来定义TPS的粒度,如果是接口层,T可以直接定义为接口级;如果是业务级别的,T可以直接定义为每个业务步骤和完成整的业务流; image.png如果单独接口1 所以,中TPS中的T的定义取决于场景目标和T的作用,一般我们都会这样来定义事物接口级别脚本事务start(接口1)---> 接口1脚本 ---> 事务end(接口1)事务start(接口2)---> ->事务end用户级别脚本事物start(业务A)---> 点击0-接口1脚本-接口2(同步调用)--->点击0-接口1脚本-接口3(异步调用)--->事务end 一般来说,我们会从上倒下的顺序一一的 ,这样路径清晰地执行容易定位问题在过程中,TPS之所以重要的原因,是因为他可以反应出一个系统的处理力 QPS:一开始是用来描述 MySQL 中 SQL 每秒执行数 Query Per Second ,所有的 SQL 都被称为 Query,其实描述的是服务的DB层数据库中SQL每秒的执行条数,如果描述的前端每秒查询数,就不包括插入更新删除更新操作了,这样描述系统整体的就不全面了,所以并不建议使用

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    题集-

    今天分享相关面题,希望可以为你的面添砖加瓦。1.解释常用的指标名称与具体含义是通过工具模拟多种正常、峰值及异常负载条件来对系统的各项指标进行。 查看需求文档提取需求,了解客户实际使用情况;结合业务信息,设计操作场景从而总结出需要关键指标;执行用例后,提取关键指标来分析是否满足需求;5.简述步骤? ,提高系统整体,满足用户需求;6.编写报告:结束后,归档整理报告;6.需求分析阶段,你从哪几个方面入手? 明确到底要不要做的目的是什么;明确被系统的架构、软硬件配置、网络等;明确被系统的基本业务、关键业务、用户行为;明确被系统未来的业务拓展规划以及需求;明确工具选型,比如Jmeter 11.敏捷开发模型,如何开展?每个迭代目标中包含明确的目标; 建立不同层次的; 完全或接近完全自动化的; 使用驱动方法保证与优化;以上That‘s all

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    Kafka

    环境准备 Cpu内存硬盘Intel(R) Xeon(R) CPU E5520 @ 2.27GHz32G6TKafka集群,服务器个数:3台 采用CMS垃圾回收JVM运行参数(代码可以左右滑动哦)-Xmx1G binkafka-consumer-perf-test.sh --zookeeper hadoop03:2181 --messages 500000 --topic s1 --threads 1正常请求 1、Producer:数据量:230万条记录 每次打包发送1000条数据 数据格式:采用压缩格式结果 最大处理量:39.2501MBS TPS:41156.6817条2、Consumer耗时:18秒 总体文件大小:2193.45MB 最大处理量:163.6659MBS TPS:171616.1767条压力请求1、Producer数据量:1000万条数据 每次打包发送1000条数据 数据格式:采用压缩格式结果 ,有所降低,估计瓶颈期在500万条左右

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    RabbitMQ

    作者一直在寻找一个极低延时的消息队列,从目前的结果来看,只有nats达到了

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    HTTP

    导语 由于我们公司用户数量庞大,在服务上线之前,必不可少。本文主要介绍的流程,需要关注的指标,工具Apache bench的使用,以及常见的坑。 什么是 是通过自动化的工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项指标进行。负载和压力都属于,两者可以结合进行。 通过负载,确定在各种工作负载下系统的,目标是当负载逐渐增加时,系统各项指标的变化情况。压力是通过确定一个系统的瓶颈或者不接受的点,来获得系统提供的最大服务级别的的目标是什么 最终的目的,是找到系统的瓶颈,一般来说,是找到服务单机最大TPS(每秒完成的事务数)。 需要注意的是,服务的TPS需要结合请求平均耗时来综合考虑。 什么时候需要 1、功完成之后,上线之前。 正常情况下,上线之前,都应该进行,尤其是请求量较大的接口,重点业务的核心接口,以及直接影响用户操作流程的接口。

    1.1K140

    ceph

    ceph知道rados bench 读写RADOS :使用 Ceph 自带的 rados bench 工具该工具的语法为:rados bench -p -b -t –no-cleanuppool_name 在做读之前,需要使用该参数来运行一遍写来产生数据,在全部结束后可以运行 rados -p cleanup 来清理所有数据。 创建pool  test# ceph osd pool create test 128写10次  –no-cleanup  完不清除,方便# rados bench -p test 0.50814Stddev Latency(s):      0.248969Max latency(s):         1.55251Min latency(s):         0.131588顺序读              33Average Latency(s):   0.388643Max latency(s):       2.67366Min latency(s):       0.00655002随机读

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    Javascript

    我们都知道 for 循环比 each 或 javascript 函数更快,因为在javascript函数的引擎下可会使用for循环或其他我不确定的东西。 我使用一个对象数组进行了一个简单的,并通过loopfor eachjavascript 函数执行一些操作,并观察执行所需的时间。 ----这些结果来自小例子,可根据执行的操作和执行环境的选择而有所不同。还与 VM 的选择有关。1. 但是使用的原则不仅仅取决于,还有更多因素需要考虑,其中一些是:代码可读和可维护轻松编码快速编码实施和优化个人选择----就个人而言,我喜欢 map、reduce、filter 和 find,并且我也使用过很长一段时间 注意:如果你正在使用循环,请始终用惯用方式使用,因为编译器现在够以正确的方式去优化惯用循环更新:你可以在这里【https:github.comdg92Performance-analysis-es6】

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    JMeter5

    结果----高级功读取文件上面的,每次发送的URL请求都是同一个,可因为缓存等原因导致数据偏差。 可以使用读取CSV文件的方式,对每个请求构造不同的请求。添加CSV参数文件? 参数读取规则 配置完成后,可以在一次执行计划中根据CSV文件中配置的参数,构造不同的请求 NoGui不要使用GUI界面进行 不要使用GUI界面进行 不要使用GUI界面进行GUI界面是为了方便进行配置 ,以及查看、分析结果。 如果要执行,需要使用命令行模式,如下:.jmeter -n -t ~process.jmx -l result.jtl-n: No Gui模式-t: 指定配置文件-l: 指定结果文件结果在 No Gui模式下生成的结果result.jtl,可以在Summary Report中打开,如下图: ?

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    Redis

    命令:.redis-benchmark.exe -n 100结果:====== PING_INLINE ====== 100 requests completed in 0.00 seconds

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    Redis

    Redis Redis 是通过同时执行多个命令实现的。 语法redis 的基本命令如下:redis-benchmark 注意:该命令是在redis的目录下执行的,而不是redis客户端的内部指令。 实例以下实例同时执行10000个请求来检:# redis-benchmark -n 10000 -qPING_INLINE: 99009.90 requests per secondPING_BULK first 600 elements): 102040.82 requests per secondMSET (10 keys): 86956.52 requests per secondRedis 工具可选参数如下所示 实例以下实例我们使用了多个参数来redis:# redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6379 -t set,lpush -n 10000 -qSET: 102040.82

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    redis

    目的    开发需要为了寻求系统最优的解决方案,但是网上关于方面的资料并不是很多,没有很明显的数据说明,只是一般的结论判断不好说什么,所以这里自己重新整理了一番.   *注意*  每次读写时候,由于电脑对比有差异,所以可以先行通过3.2.4的快速,对比一下自己的电脑之后再进行,因为楼主昨天做的时候电脑有些卡,导致今天的数据重新时候都快了很多! ,所以这个值不好做评判参考类.  3.2.4快速  3.2.4.1操作方法  直接通过代码快速进行读写,并输出结果,每个电脑的不一样时候,输出的时间会存在差异.  3.2.4.2操作代码private    读取1w数据时间:1159ms 1078ms 1001ms 988ms 1283ms  3.2.4.4结果分析  通过结果对比分析可以看到,快速的读写操作的速度还是比较高效的,从这里也可以看到电脑对于程序的影响 目前就这些,后续可继续进行其他,会继续修改这个博客.   个人原创,转载请注明出处.  欢迎指出不足之处以作改进.

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    api

    Locust(俗称 蝗虫)一个轻量级的开源压工具,基本功是用Python代码描述所有。不需要笨拙的UI或庞大的XML,只需简单的代码即可。有一段时间没有弄了,最近需要压一压。 ,每个自动化用例都应该有个断言判断,这样才知道用例的成功失败。 注意:catch_response=True这个参数是必须要加的,否则在时,后台会一直报错,提示AttributeError: Response object has no attribute 思考一下,我们运行的时候,需要哪些数据呢? status_code - 200 - eq: - headers.Content-Type - applicationjson; charset=utf-8 然后将这个yaml文件生成locust可以压的脚本

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