为什么你会想给你的 Linux 系统施加压力呢?因为有时你可能想知道当一个系统由于大量运行的进程、繁重的网络流量、过多的内存使用等原因而承受很大的压力时,它的表现如何。这种压力测试可以帮助确保系统已经做好了 “上市” 的准备。
随着产品测试流程的不断完善,可以被稳定复现的问题被遗留到线上的情况越来越少,反而那些概率性问题的数量却逐渐升高,为此我们必须提供一种类似服务器压测那样的方案来发现移动端产品的概率性问题。
【虚拟用户】模拟真实业务逻辑步骤的虚拟用户,其模拟的操作步骤都被记录再虚拟用户脚本中。
Chaos Mesh 是一个开源的云原生混沌工程平台,借助 Chaos Mesh,用户可以很方便地对服务注入异常故障,并配合 Chaos Dashboard 实现对整个混沌实验运行状况的监测 。然而,对混沌实验运行情况的监控并不能告诉我们应用服务性能的变化。从系统可观测性的角度来说,我们可能无法单纯通过混沌实验的动态了解故障的全貌,这也阻碍了我们对系统和故障的进一步了解,调试。
负载测试(Load Testing):负载测试是一种主要为了测试软件系统是否达到需求文档设计的目标,譬如软件在一定时期内,最大支持多少并发用户数,软件请求出错率等,测试的主要是软件系统的性能。
Widows 分析dump文件的工具太多了,而且都是傻瓜式的点点就好了。但是生产上分析dump文件的话,还是linux工具比较方便,因为生产上的dump文件一般都至少是GB级别的,这么大的文件拷贝到本
对业务模型进行分析,选择日常请求量大且路径覆盖范围广的典型交易,建立测试业务模型,确定各接口请求量的对比。
今天介绍两个重要的工具:stress和stress-ng,用于Linux系统下进行压力测试:
今天我来和大家一起对云视睿博的高性能流媒体服务器NTV Media Server G3做一次性能测试。 测试有一个小目标,那就是验证在一台普通的PC机上,NTV Media Server G3的并发能力是否能达到3000并发。
提起性能测试,可能很多互联网从业人员会感觉比较混淆(不仅仅只是测试人员会弄混淆,很多开发人员、管理人员对性能测试也都是一知半解)。性能测试,它是属于测试领域一个专业细分领域,其涉及到的范围和所需要的技能也是非常广而精,从大的类型来划分,常见的它又被分为:
背景描述 某项目结构图如下(前端交互式体验及对象存储为主,Redis 及 rds 负载较小没有画出): web1 和 web2 是两个 Apache,publisher1 和 publisher2 是
我们在做测试的时候,有时候要运行很久,公司用的测试服务器一般都是linux,就可以运行在linux下面,linux下面不能像windows一样有图形化界面,那怎么运行脚本呢,就先在windows上把脚本做好,然后在linux下运行即可,linux下运行jmeter是在jmeter的bin目录下的jmeter.sh这个shell脚本。
(3)JDK的上传到Linux服务器 首先,通过XShell连接远程服务器; 然后,单击工具栏中的xftp图标,如下图所示;
Py't'hon语言与Linux系统管理 Py't'hon生态工具 打造命令行工具 文本处理 Linux系统管理 使用python监控Linux系统 文档与报告 网络 Python自动化部署 深入浅出Ansible 使用Python打造Mysql专家系统
提到压力测试,我们想到的是服务端压力测试,其实这是片面的,完整的压力测试包含服务端压力测试和前端压力测试。
最近在安装国外的开源软件的时候,总是下载到后缀名为xz的文件,乍一看听新鲜的,没有解压过xz文件,就在google上学习了一下,并且记录了一下这个命令的用法。 安装 一般Linux/Unix都默认安装了xz命令,如果没有安装,需要进行安装,安装方法非常简单, 在centos下,直接运行: yum install xz 也可以使用源码包安装: 先下载该工具源码包http://tukaani.org/xz/ 下载后解压进入该目录运行configure生成makefile文件用—prefix指定安装目录 ./
tar在Linux上是常用的打包、压缩、加压缩工具,他的参数很多,折里仅仅列举常用的压缩与解压缩参数
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
在上一期《业务永续》中我们给大家介绍的是容灾管理系统,本期给大家带来的是腾讯云首个私有化输出的 B 端混沌工程产品——故障演练平台,在腾讯专有云的运维平台中,它又是如何工作的呢?
tar在Linux上是常用的打包、压缩、加压缩工具,他的参数很多,这里仅仅列举常用的压缩与解压缩参数
tar是Linux中常用的打包、压缩、加压缩工具,tar的参数很多,这里仅仅列举常用的压缩与解压缩参数。
Electron 是一个使用 JavaScript、HTML 和 CSS 等 Web 技术创建原生应用程序的框架。它负责处理困难的部分,因此您可以专注于应用程序的核心。如果您可以构建网站,则可以构建桌面应用程序。
上篇文章介绍了基准测试的一些思路和方法策略,这篇聊聊基准测试的MVP(最小可行性方案)。
https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html
对于业务系统的性能优化,除了上面谈到的标准分析流程和分析要素外,再谈下其它一些性能问题引发的关键思考。
今天谈下业务系统性能问题分析诊断和性能优化方面的内容。这篇文章重点还是谈已经上线的业务系统后续出现性能问题后的问题诊断和优化重点。
我们首先来分析下如果一个业务系统上线前没有性能问题,而在上线后出现了比较严重的性能问题,那么实际上潜在的场景主要来自于以下几个方面。
内存泄漏并不是 Rust 语言要解决的问题,但是 Rust 语言也不大容易发生内存泄漏。
原文链接:https://www.relaxheart.cn/to/master/blog?uuid=79 简介 grafana grafana一般是和一些时间序列数据库进行配合来展示数据的,例如:G
siege是一款开源的压力测试工具,可以根据配置对一个WEB站点进行多用户的并发访问,记录每个用户所有请求过程的相应时间,并在一定数量的并发访问下重复进行。
系统性能是互联网应用最核心的非功能性架构目标,系统因为高并发访问引起的首要问题就是性能的问题,高并发访问的情况下,系统因为资源不足,处理每个请求的时间都会变慢,看起来就是性能的变差。
全志科技T5系列是一个高性能四核 CortexTM–A53 处理器,适用于新一代汽车市场。T5系列符合汽车 AEC – Q100 测试要求。该芯片集成四核 CortexTM–A53 CPU、G31MP2 GPU、32 位 DDR3/LPDDR3/DDR4/LRDDR4 动态随机存储器。
顾翔老师开发的bugreport2script开源了,希望大家多提建议。文件在https://github.com/xianggu625/bug2testscript,
常用压缩格式:.zip, .gz ,.bz2,tar.gz, .tar.bz2 Linux中常用的软件包都是用红色展示的 压缩文件不一定比原文件小,因为压缩文件还包括压缩格式,当原文件比较小时,压缩文件可能会比原文件大
zipfile.ZipFile(file, mode='r', compression=0, allowZip64=True, compresslevel=None)
1. Requests per second(RPS):Nginx 每秒处理的请求数(也就是 QPS)。
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?
软件性能是与软件功能相对应的一种非常重要的非功能特性,表明了软件系统对时间及时性及资源经济性的要求。
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
近年来,随着云计算技术的发展和各种诸如AWS、GCP、阿里云等云平台的日趋成熟,越来越多的的用户选择把系统搭建在云端,因此云测试的概念随即产生。云测试看字面意思就是关于云计算、云平台的测试,而它大体又可以分成两种类型:测试云(Test Cloud)和用云测试(TaaS)。 测试云,顾名思义测试的目标是云,测试者通过设计测试去保证云平台本身和部署在云端的应用正确性。而用云测试是指利用搭建在云端的测试服务 -- TaaS (Test as a Service)来进行更高效的测试。云计算有着超大规模、虚拟化、高可
如出现指标异常要及时停止压测,,则说明流量达到当前的瓶颈,需要停止压测分析并排查原因。待排查和解决问题后再进行下一步压测。
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MPAM(Memory System Resource Partitioning and Monitoring)[1]特性用于解决混部业务时由于共享资源竞争带来的性能下降问题,MPAM 作为继 x86 RDT[2]技术后的另一个针对 CPU 访存系统资源隔离的全新特性倍受关注,相比其他架构的类似特性,Arm64 架构下的 MPAM 特性采用全新的确定性流控方式,控制手段更加丰富,控制对象覆盖更广,目前在鲲鹏服务器上的应用取得了良好的结果。
在往期文章《软件性能测试方案-性能测试准备》介绍了前期性能测试准备的要点,本文主要介绍性能测试工具的选型。
实际工作中,我们拿到一个项目一般来说都会是项目经理说XXX来进行一下这个项目的压测,可能实际中的很多场景需要我们自己来分析,所以我们经常会根据需求进行拍脑袋的进行需求的拆解然后根据拆解出来的需求进行性能场景的需求进行提取,以最近我做的智慧城市项目为例,比如我进行性能测试,领导只扔给我了一句话,说最近我们这个项目功能已经差不多了,辛苦测试一下性能差不多我们就上线了。
今天用了下新版本的sysbench,发现和早期版本的差别还不小,确实有不少有趣的地方,是的,我们继续测试下MySQL。 如果大家看过《高性能MySQL》这本书,就会发现里面对于基准测试的描述非常全面和专业,里面的测试场景都是基于早期版本,这个版本有一个不太方便的地方就是无法抓取到更细节的数据,只有平均值,所以要不需要定制脚本,要不就需要更多的测试场景和时间来得到一个报告。 sysbench目前最新的版本是1.0.3,里面的interval参数确实很赞,也是驱动我尝试的最大动力,因为能够得
接下来的说明以Ubuntu Desktop 19.10为例进行,18.04也没有问题。
- 场景:(性能测试)场景是若干个基于 HTTP/HTTPS 的 URL/API 的组合。URL/API 可能关联了数据文件表示不同用户。不同的 URL/API 表示不同的业务含义(比如登录、加入购物车),最终组合成一个接近用户各种真实行为同时具备一定用户量级的压测模型。
1.基于协议。性能测试的对象是网络分布式架构的软件,而网络分布式架构的核心是网络协议 2.多线程。人的大脑是单线程的,电脑的cpu是多线程的。性能测试就是利用多线程的技术模拟多用户去负载 3.模拟真实场景。用户的访问时间,访问频率都不是固定的。
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