在做压力测试时,新手测试人员常常在看报告时倍感压力:这么多性能测试指标分别是什么意思,应该达到什么标准?
京东全球年中购物节火热进行中,2018年6月1日0点到6月18日24点累计下单金额达1592亿元,出库订单金额同比增长超过37%!618期间,90%以上自营订单实现当日达或次日达。在这要为物流研发系统高性能、高稳定点赞!这离不开备战阶段必做的一件事:对系统持续压测和优化。你的系统做了吗?
常见的互联网架构中,一般都能看到spring+mybatis+mysql+redis搭配的身影,在我所服务的公司亦是如此。一般来说,应用内部的接口都是直接调用的,所谓的面向接口编程,应用间的调用直接调或者通过类似dubbo之类的服务框架来执行,数据格式往往采用json,即统一也方便各数据间做转换和取值,缓存一般使用redis或memcached,存储一些对象或json格式的字符串。对外提供的接口,一般都需要进行压力测试,以便估算其性能,并为后续的调优提供指导方向,以下接口便是在压测过程中出现的各种“奇怪现象”,所谓奇怪,指的是从表象上看与我们正常的逻辑思路不符,但其本质还是我们对压力下程序的表现出来的特征不熟悉,用惯用的知识结构试图去解释,这根本是行不通的。下文是我在一次全面压测过程后对数据进行的分析汇总,其中的现象是很多压测常见的,里面的分析过程及改进措施我认为有很大的参考意义。具体内容如下:(部分接口为了安全我省略了其名称,但不影响我们的分析,另外形如1N3T之类的表示的是1台nginx,3台tomcat,具体的tps数值只是为了说明优化前后的比照,没有实际意义)
由于我们公司用户数量庞大,在服务上线之前,性能测试必不可少。本文主要介绍性能测试的流程,需要关注的指标,性能测试工具Apache bench的使用,以及常见的坑。
关于工作中用不到性能测试为什么还要进行学习之类的就不多说了,文章中都有提到。今天来聊聊当你准备对一个系统进行压测时,如何确定它的压测目标TPS?
无论 TPS、QPS、HPS,此指标是衡量系统处理能力非常重要的指标,越大越好,根据经验,一般情况下:
1、由运维/开发抓取一段时间内的流量高峰,然后由此确定接口的起始流量以及各个接口的所占压测流量比例。
在性能测试过程中,最重要的一部分就是性能瓶颈定位与调优。而引发性能瓶颈的原因是多种多样的,在之前的博客:常见的性能测试缺陷有进行介绍。这篇文章,来聊聊性能测试过程中的一些注意事项,以及常见的一些性能缺陷表现及如何进行定位分析并且调优。。。
最近和很多测试同学交流时,发现大家对性能测试基础的一些知识理论比较欠缺,导致在实际的工作实践中遇到了很多不好理解的难题。因此最近在重写性能测试基础理论知识相关内容,也算重新整理自己的思路。
作者介绍: 赵守斌,十年银行业数据库管理经验,熟悉各种Oracle数据库系统方案,对MySQL开源数据库也有涉猎。目前牵头负责恒丰银行数据库管理和各类数据库服务化平台建设。 背景 Backgroun
在.net 社区中曾经听到过很多关于大量抛异常会影响性能这样的结论,心中一直就存在各种疑问。项目中使用自定义异常来处理业务很爽,但是又担心大量抛业务异常存在性能问题。查阅了各种文档,微软官方对性能优化这一块也不建议使用过多的异常,故我心中冒出疑问。
前几天在北京出差时候,微信群有个同学问了一个问题,为什么800并发压测,服务器还没有报错?当时群里其他同学提了很多观点,比如:
昨天帮星球一位同学做了面试求职分析,沟通过程中我问了他一个问题:如何分析性能需求?得到的回答在我看来是存在一些不足的,考虑的不够完善。
作者介绍: 赵守斌,十年银行业数据库管理经验,熟悉各种Oracle数据库系统方案,对MySQL开源数据库也有涉猎。目前牵头负责恒丰银行数据库管理和各类数据库服务化平台建设。 背景 Background 很多关注数据库技术的IT人士可能记不住去年双十二都剁手买了什么东西,但是一定会有人对当时一篇“Galera将死——MySQL Group Replication正式发布”的文章还有印象。 长期以来MySQL官方都缺少原生的MySQL集群多活方案,所以也给第三方公司提供了发展的机会。Galera就是其中的
因为关注我的目前还是以转行和初级测试为主,而性能测试算是功能,自动化这三者当中水最深的一部分,相对比较高阶。
虽然一直在吐槽性能测试变得越来越简单(压测的工具越来越多,框架的规范越来越好,可供调优的空间越来越有限,只要合理地使用,性能问题基本上很少,但也架不住有些开发真的乱来,所以性能测试还是有空间的,但已经没必要去组建专职的性能团队了,特殊场景除外,高端的性能测试人员需要足够多的实际场景去培养,中小企业也没必要。性能测试人员能力两级分化极其严重)
由于用户进来后先要登录并且绑定账号,实际压力先到Passport部分,在这个过程中最开始单机TPS只能到500,经过N轮优化后基本能达到5400 TPS,下面主要是阐述这个优化过程
本文主要介绍了一种网站页面加载性能测试方法及装置,该方法包括:生成测试用例,包括测试场景、测试请求、测试参数和测试结果;根据测试用例发起测试,并收集测试结果;对测试结果进行统计分析,得到统计分析报告。该装置包括:测试场景模块、测试请求模块、测试参数模块和测试结果收集模块。该方法可以迅速发现服务器性能的瓶颈,并加以修复,保证页面在活动当天可以承载足够的压力,完成一个成功的活动。
北京时间9月13日凌晨1点,iPhone 10周年,在Apple Park乔布斯剧院,苹果发布了三款新iPhone。全面屏iPhone X来袭,这款被定义为未来的智能手机黑科技满满:全面屏,无线充电、面部识别“Face ID”以及跟踪你脸部动作的Animoji。和往年的苹果秋季发布会一样,发布会在开始之前就获得了极高的关注,苹果官网也会承受极大的并发压力,看看往年的情况:
最近有新手做性能测试,不停地来问我问题,感觉他连很基本的概念都不清楚,就开始轰轰烈烈的干起来了,出了问题,就指望我手把手来解决。
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。
如果你理解了今天的内容,不妨说说为什么说现在市场上的概念对性能项目的实施并没有太大的价值?其次,性能场景为什么要连续?而不是断开?
之前做的压测性能标准、产品说明书的性能需求部分、运营人员提出的性能指标、通过生产环境换算出的性能指标等
Transactions Per Second,意思是每秒事务数。一个事务是指客户端向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程,具体的事务定义,可以是一个接口、多个接口、一个业务流程等等。以单接口定义为事务举例,每个事务包括了如下3个过程:
项目汇报是工作成果的最好展现方式,没有之一。 即能展示员工在项目中的辛苦付出,又能让老板用最快捷省时的方式了解项目的进度和可能潜在问题,及时发现并解决。
在前面的压力测试过程中,主要关注的是对接口以及服务器硬件性能进行压力测试,评估请求接口和硬件性能对服务的影响。但是对于多数Web应用来说,整个系统的瓶颈在于数据库。
本篇使用tpcc-mysql压测工具对实验环境的三节点Galera集群进行一系列性能测试。
模拟用户在同一时间对服务器发送大量请求,以此查看服务器性能指标,尤其关注大业务量情况下运行系统性能的变化(反应变慢、是否会内存泄漏导致系统逐渐崩溃、是否能恢复),测试系统的限制和故障恢复能力,找系统瓶颈
存储是大数据的基石,存储系统的元数据又是它的核心大脑,元数据的性能对整个大数据平台的性能和扩展能力非常关键。本文选取了大数据平台中 3 个典型的存储方案来压测元数据的性能,来个大比拼。
前言 作为业务运维,你是否经常会碰到这样的问题: 1. 新业务上线,开发同学会对服务做性能测试,但是换一种机型后的性能如何?服务版本更新后性能是否发生变化? 2. 节假日即将到来,某个业务预估用户活跃
早些时候写过RocketMQ性能优化【实战笔记】和 RocketMQ性能测试【实战笔记】文章,主要基于异步刷盘/异步复制;由于业务需要需要搭建异步刷盘/同步复制集群;同时对性能进行压测。
活动介绍 TMQ第四十一期在线沙龙分享活动圆满结束啦! 本次分享的主题:性能测试 共有326位测试小伙伴报名参加活动。 想知道活动分享了啥吗? 请往下看吧! 嘉宾 樊春霖:腾讯测试工程师,目前主要负责
关于性能测试之前写过两篇文章,分别讲了新人应该如何自学性能测试以及如何开始上手进行压测,确定目标TPS,参考文章:
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。
在服务上线之前,性能测试必不可少。本文主要介绍性能测试的流程,需要关注的指标,性能测试工具apache bench的使用,以及常见的坑。
通过揉和众多设计良好的 Nginx 模块,OpenResty 有效地把 Nginx 服务器转变为一个强大的 Web 应用服务器,基于它开发人员可以使用 Lua 编程语言对 Nginx 核心以及现有的各种 Nginx C 模块进行脚本编程,构建出可以处理一万以上并发请求的极端高性能的 Web 应用。
计划今年将数据库服务器的os 从centos 6 升级到centos 7,根据惯例,升级之前我们要进行一次性能压测。本文分享一下我们的压测记录和结果。
TPS 即Transactions Per Second的缩写,每秒处理的事务数目。一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程**(完整处理,即客户端发起请求到得到响应)**。客户机在发送请求时开始计时,收到服务器响应后结束计时,以此来计算使用的时间和完成的事务个数,最终利用这些信息作出的评估分。一个事务可能对应多个请求,可以参考下数据库的事务操作。
这个事情也是最近做的,因为线上nginx被我换成了openresty,然后接入层服务也做了较大改动,虽然我们这个app(内部办公类)并发不算高,但好歹还是压测一下,上线时心里也稳一点。
1.loadrunner压测tps上不去,压测java接口tps 单机只能到100多tps就上不去了,耗时从单次访问的100ms上升到110并发时的1s左右。 2. 压测期间C服务器1 经常不定时挂掉。
(2)此内存区域是唯一一个在 JAVA 虚拟机规范中没有规定任何 OutOfMemoryError 的区域。
原文链接:https://wetest.qq.com/lab/view/410.html
谈起性能测试,大家经常聊的是高并发、高可用、性能优化、全链路压测等Topic,听起来都挺高大上,但这些概念追本溯源,还是要落到性能测试基础的东西上。比如需求分析、场景建模、测试方案、性能分层、指标监控、结果评估和优化本身上面。在上家公司离职前一天,我给测试同学做了一场性能测试基础知识分享和全链路压测演进的分享,这篇文章,整理了基础部分的一些知识和我自己的思考,供大家参考。
定义:性能测试是通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。加上性能分析调优
1. 首先给大家介绍如何开发高效执行的性能测试脚本,目前多数用户都是分不同并发用户单次执行,该方法执行效率低,并且不方便数据比对,如下
在压力测试中,有时候要模拟大量的用户请求,如果单位时间内传递的数据包过大,超过了带宽的传输能力,那么就会造成网络资源竞争,间接导致服务端接收到的请求数达不到服务端的处理能力上限。
我第一反应是增加, 毕竟事务变多了, 写的数据肯定多了卅, 那iops肯定增加卅.
我曾经在1月底的时候因为一个随意的想法,去了解了下关于『响应式编程』的一些概念,并且无意间看到了Vert.x
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