KVM虚拟化的学习,也可以分为七个阶段,经过七个阶段的学习,就在生产环境中完成虚拟化任务。
【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。
性能测试中,稳定性测试是必不可少的,最主要目的是为了发现程序崩溃问题,关键在测试设计过程中依据代码逻辑分析直接或间接使用的参数,构造各种异常case;例:
最近对一个golang的server项目做了性能测试,针对发现的问题做了简单的总结,供大家参考
大家晚上好。那我们开始吧。主要还是抛装引玉,互相学习交流。今天和大家分享下面一些内容: 1.关于openstack中VNF网络性能的一些思考和思路 2.相关的开源项目 3.OVS 2.4 DPDK with IVSHMEM/vHost-user(w/DPDK) 和vHost (w/oDPDK)性能测试数据 4.后续可以一起来做的一些工作 第一部分 关于openstack中VNF网络性能的一些思考和思路 先来介绍一下背景,目前openstack社区版本的一些网络服务如routing,fip,snat,fw,v
DPDK与SR-IOV两者目前主要用于提高IDC(数据中心)中的网络数据包的加速。但是在NFV(网络功能虚拟化)场景下DPDK与SR-IOV各自的使用场景是怎样的?以及各自的优缺点?
本文介绍了 F-Stack 框架,它是一个基于 FreeBSD 内核的用户态协议栈实现,解决了传统内核协议栈在高性能、可扩展、兼容性、功能完备等方面的问题。F-Stack 提供了丰富的功能,包括零拷贝、无锁队列、内存池、红黑树等,支持多种调度算法,并提供了易用的接口。在性能测试中,F-Stack 的表现优异,最高达到了 2000 万 QPS,并支持多种网络协议,包括 HTTP、TCP、UDP、IPX 等。同时,F-Stack 也提供了丰富的开发文档和示例代码,方便开发者进行二次开发和功能扩展。
工具:htop, net-tools, ping, iperf, UnixBench 等
『不管项目大小,一旦上线,或多或少都会遇到性能问题』性能问题就像是魔咒一般藏绕着我们。 性能优化应该什么时候开始 有些性能问题是随着时间的积累慢慢产生的,比如系统一开始数据量很小的时候,没有什么问题,等到数据积累到一定程度,问题就暴露出来了;有些问题是由于访问量的过大造成的,比如系统平时没问题,一到搞活动时就挂;也有些问题是遗留系统经过太多人去维护修改,导致各种坏代码味道性能问题仿佛到处存在。性能问题就如同一颗定时炸弹,只要数据量访问量一上来,或者各个团队在开发迭代中没有注重性能的意识,早晚会炸。既然迟早会
▪ 1. SRIOV介绍 ▪ 2. 环境说明 ▪ 3. 开启SRIOV ▪ 4. 生成VF ▪ 5. VF直通 ▪ 6. 开启irqbalance ▪ 7. VM迁移 ▪ 8. 带宽限速 ▪ 9. 安全 ▪ 10. 其他使用限制 ▪ 11. 性能测试 ▪ 12. windows虚拟机使用VF ▪ 13. 运维命令 ▪ 14. 宿主屏蔽VF驱动 ▪ 附. 包转发率测试方法 ▪ 附. 参考文档
最近有业务的容器需要在Kubernetes上运行ROS2,由于ROS2的DDS(Data Distribution Service,数据分发服务)的通讯框架采用了组播的方式将消息分发给订阅者节点以提高效率。所以如果在一个 kubernetes 集群中部署多套ROS2,就会导致在ROS2之间的数据出现串流的情况。解决这个问题,我们需要将组播数据路由到本地的loop回环网卡上。研究了下在Kubernetes CNI中默认插件中的loopback是没有这个支持的。要解决这个需求,需要简单小改下cni 的 loopback 插件,让其在为pod创建loop网卡时,将组播地址224.0.0.0转到的loop网卡。在开始前,我们还是有必要回顾学习下相关的知识。
通常说的网络,都是在TCP/IP协议族的基础上运作的,HTTP协议,只是这个协议族中的一个。
过去,数据库一体机通常采用X86服务器和InfiniBand网络的硬件环境。然而,InfiniBand网络的部署和维护成本高昂,需要专门的硬件和管理技能。现在,RoCE网络可以提供与InfiniBand网络相当的性能。因此使用RoCE网络替代InfiniBand网络,可以降低成本、提高组网的灵活性和可扩展性,更容易地进行部署和运维。
Ping是Linux系统常用的网络命令,它通常用来测试与目标主机的连通性,我们经常会说“ping一下某机器,看是不是开着。它是通过发送ICMP ECHO_REQUEST数据包到网络主机,并显示响应情况,这样我们就可以根据它输出的信息来确定目标主机是否可访问(但这不是绝对的)。
关于性能优化这是一个比较大的话题,在《由12306.cn谈谈网站性能技术》中我从业务和设计上说过一些可用的技术以及那些技术的优缺点,今天,想从一些技术细节上谈谈性能优化,主要是一些代码级别的技术和方法。本文的东西是我的一些经验和知识,并不一定全对,希望大家指正和补充。 在开始这篇文章之前,大家可以移步去看一下酷壳以前发表的《代码优化概要》,这篇文章基本上告诉你——要进行优化,先得找到性能瓶颈! 但是在讲如何定位系统性能瓶劲之前,请让我讲一下系统性能的定义和测试,因为没有这两件事,后面的定位和优化无从谈起。
本章节介绍的是一款面向四层网关(如四层负载均衡,L4-LB)的高性能的压测工具dperf。该工具目前已经在github上开源,是一款高性能的压测工具:
这篇文章的内容写于2016年左右,最近在整理材料时翻出来,还是能感觉到当时对于性能测试的热爱,现在都好久没做性能测试了。来看看当年的个人是如何定位问题的吧,也许对于现在做性能测试的同学能带来一些启示。
对于运维工程师来说,需要对自己维护的服务器性能瓶颈了如指掌,比如我当前的架构每秒并发是多少,我服务器最大能接受的并发是多少,是什么导致我的性能有问题;如果当前架构快达到性能瓶颈了,是横向扩容性能提升大,还是纵向扩容性能提升大。
VPS综合性能测试!包含VPS硬件信息测试、VPS网络速度测试、VPS回程路由。整合脚本!
在公有云使用过程中,对于CVM (Cloud Virtual Machine)的网络性能测试需求比较普遍,例如:新上到腾讯云平台,或者有新的产品计划上线,这些情况下都希望对CVM实际网络情况做一个摸底。虽然官方文档[1]也有关于网络带宽测试的说明,但是仅仅给出了最基本的方法,对于可能遇到的问题并没有完整的指导。而为了测试到CVM标称的网络性能规格,需要将性能优化到极致,其中的细节尤其重要。腾讯云现网客户也因此有不少遇到此类问题提工单咨询,为此耗费了大量的时间。本文希望通过将此过程中遇到的问题进行系统性的说明,从而提高测试效率,为客户节省时间。
下方查看历史精选文章 重磅发布 - 自动化框架基础指南pdfv1.1 大数据测试过程、策略及挑战 测试框架原理,构建成功的基石 在自动化测试工作之前,你应该知道的10条建议 在自动化测试中,重要的不是工具 在性能测试系列前面几篇文章中我们比较详细的介绍了相关的知识 从终端用户感受来体验性能指标度量 如何建立有效的性能指标监控及诊断调优体系 如何有效的选择性能测试工具 简单谈下性能测试 jmeter性能测试实践注意事项 所有性能相关的文章,均会同步发布至下面的公众号,大家可以关注,以免错过 而本文讲
联想 ThinkBook 16+ 笔记本电脑 拆机更换WiFi6无线网卡和加装M.2固态硬盘教程。
| 导语 前面介绍了很多K8S的概念以及架构方面的东西,这里我们说说K8S的网络。云计算里面的网络向来是复杂的,因为里面牵扯到硬件网络跟虚拟网络的交互。尤其是虚拟网络,比较抽象,如果不搞清楚,一些问题排障将寸步难行。
https://item.m.jd.com/product/10023427978355.html
在上篇网络篇中,我们已经介绍了几个 Linux 网络方向的性能分析工具,本文再补充几个。总结下来,余下的工具包括但不限于以下几个:
iperf 是一款基于命令行模式的网络性能测试工具,提供横跨 windows,linux,mac 的全平台支持。除了能够测试 TCP 以及 UDP 协议的最大带宽外,还能够报告网络延迟,抖动以及丢包率。相比于老牌测试软件 IxChariot 而言,iperf 使用更方便,更容易上手。除此之外 iperf 全程使用内存作为发送/接收缓冲区,不受磁盘性能的影响,对于机器配置要求很低。不过由于是命令行工具, iperf 不支持输出测试图形。下面我们来看看如何使用 iperf 测试网络性能。
1 新上线的测试系统没有明确的数字标准比对情况下,被测试系统已经被测试到了系统极限(系统的某些资源已经耗尽,cpu,句柄、内存,数据库出现大量的slow query,系统有些处理已经变慢),并且系统证明是可以水平扩展的,则可以上线。
kylinTOP测试与监控平台(kylin Test Observe Platform)是一款国产的集性能测试、自动化测试(UI、接口、APP)、业务&接口监控于一体的产品。kylinTOP是B/S架构的分布式系统,支持跨平台(WINDOWS/LINUX/SOLARIS/麒麟/MAC等)运行。
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:
" 如果你怀念 SDN 领域丰富的网络能力却在云原生领域苦苦追寻而不得,那么 Kube-OVN 将是你的最佳选择。本系列我们将逐个介绍Kube-OVN高级功能的工作原理及使用路径,帮你尽快征服容器网络难题!"
性能测试中,对服务端的指标监控也是很重要的一个环节。通过对各项服务器性能指标的监控分析,可以定位到性能瓶颈。
1、CPU,如果存在大量的计算,他们会长时间不间断的占用CPU资源,导致其他资源无法争夺到CPU而响应缓慢,从而带来系统性能问题,例如频繁的FullGC,以及多线程造成的上下文频繁的切换,都会导致CPU繁忙,一般情况下CPU使用率<75%比较合适。 2、内存,Java内存一般是通过jvm内存进行分配的,主要是用jvm中堆内存来存储Java创建的对象。内存的读写速度非常快,但是内存空间又是有限的,当内存空间被占满,对象无法回收时,就会导致内存溢出或内存泄漏。 3、磁盘I/O,磁盘的存储空间要比内存存储空间大很多,但是磁盘的读写速度比内存慢,虽然现在引入SSD固态硬盘,但是还是无法跟内存速度相比。 4、网络,带宽的大小,会对传输数据有很大影响,当并发量增加时,网络很容易就会成为瓶颈。 5、异常,Java程序,抛出异常,要对异常进行捕获,这个过程要消耗性能,如果在高并发的情况下,持续进行异常处理,系统的性能会受影响。 6、数据库,数据库的操作一般涉及磁盘I/O的读写,大量的数据库读写操作,会导致磁盘I/O性能瓶颈,进而导致数据库操作延迟。 7、当在并发编程的时候,经常会用多线程操作同一个资源,这个时候为了保证数据的原子性,就要使用到锁,锁的使用会带来上下文切换,从而带来性能开销,在JDK1.6之后新增了偏向锁、自旋锁、轻量级锁、锁粗化、锁消除。
在抢红包、活动秒杀这种短时间内流量突增的场景,或者是健康宝这种使用用户超级多的场景,我们均需要进行压力测试,确保服务稳定可用
限于某些原因 F-Stack 项目之前是未对 IPv6 进行支持的,随着 IPv6 需求的增多,近期对 IPv6 进行了支持。本文将简单介绍 F-Stack 支持 IPv6 所做的修改,如何使用以及相关注意事项。 F-Stack 如何支持 IPv6 以下所列为 F-Stack 支持 IPv6 所进行的修改,具体改动细节可查看 github 相关 commits。 F-Stack 框架支持 在 Makefile 中定义 IPv6 相关的宏INET6及需要包含编译的文件NETINET6_SRC
一款线上产品如果没有经过性能测试,那它就好比是一颗定时炸弹,你不知道它什么时候会出现问题,你也不清楚它能承受的极限在哪儿。
性能测试过程中,监控分析和调优是最核心也是占比最大的一部分。性能分析的目的是找出系统性能存在的瓶颈与风险,性能调优就是尽可能用更少的资源提供更好的服务。而其关键点,就是生成负载、监控相关指标。性能测试前期的需求调研、开始前的准备工作,都是为了保证后期的监控分析调优能顺利且高效进行。那么,一个完整的监控体系,需要包含哪些?这篇文章,聊聊我在工作实践中如何监控,以及比较完善的监控体系,都包含哪些指标和工具。。。
性能测试是通过测试工具模拟多种正常、峰值及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。验证软件系统是否能够达到用户提出的性能指标,发现系统中存在的性能瓶颈并加以优化。
摘要、提交人、发现时间、严重程度、优先级、重现步骤、所属模块、测试版本、测试类型、引入阶段、状态
Hi,大家好,今天依然是金三银四面试系列,如果你想了解之前的面试相关文章可以在文末点击👉「阅读原文」查看更多或者点击以下👇「蓝色字」查看最近文章。 金三银四跳槽季,自动化面试题预热一波 金三银四求职季,接口自动化面试题助攻一波 金三银四季招聘季,APP测试面试题温新一遍 以下分享性能测试相关面试题,欢迎在文末留言补充评论✍️。 一 解释常用的性能指标名称与具体含义 性能测试是通过测试工具模拟多种正常、峰值及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。验证软件系统是否能够达到用户提出的性能指标,发现系统中
概述 数据平面开发套件(DPDK)可提供高性能的数据包处理库和用户空间驱动程序。自Open vSwitch(OVS)2.4版 (http://openvswitch.org/releases/NEWS-2.4.0)起,我们将可在OVS中使用DPDK优化的vHost路径。OVS自2.2版起开始提供DPDK支持。 将DPDK与OVS结合使用可为我们带来诸多性能优势。与其他基于DPDK的应用相同,我们可以在OVS中看到网络包吞吐量显著提升,延迟显著降低。 此外,DPDK包处理库还对OVS内的多个性能热点区域进行了
RIFFA 是一种开源通信架构,它允许通过 PCIe 在用户的 FPGA IP 内核和 CPU 的主存储器之间实时交换数据。为了建立其逻辑通道,RIFFA 在 CPU 端拥有一系列软件库,在 FPGA 端拥有 IP 核。本文主要针对其中的DMA性能(Scatter-Gather DMA)进行测试。
游戏服务器压力测试总结 从游戏内测开始到现在做了所有服务器压力相关的测试.现在进行总结.暂时还不方便说游戏架构,所以不上图了。 一.首先明确需要测试压力的内容: 1.游戏服务器硬件 a.硬盘I/o b.内存 c.CPU 2.网络压力 a.长连接 a1.最大连接数 a2.流量(内网、外网、进、出) b.长连接短周期(类似Http的TCP应用,这个比较特殊的一个需求,专门针对LoginAgent) b1.每秒建立的连接数 b2.实际处理能力 3.数据库 a.每秒事务数 b.每秒锁等待数 c.平均延时(ms) d.CPU暂用 4.多线程的最优线程数 a.数据库执行的多线程 b.多连接处理 二.Windows Server环境测试方式 1.服务器性能监测 使用Server自带的性能监测器设置各个进程的监测参数。Window的这个自动工具做的相当强大。大家自己摸一摸基本就会用了。每个参数都由详细的说明。 2.案例设计注意 a.对于数据库的性能测试上,现在由于所有的游戏服务器构架在DB前面都有一个实现DB缓冲功能的进程,以减少数据库频繁的读写操作。所以其实数据库的读是一个轻量级的数量;而数据库的写操作是一个周期性能过程。案例设计一定要能够驱动这种周期性能过程。比如我们游戏的战斗,导致游戏玩家数据的改变,或驱动所有在线玩家数据的周期性存储。 b.选择具有代表性,并且最频繁的游戏操作。用于进行最高用户在线的各种性能指标采集。 我们选择的是:战斗、移动、聊天 c.聊天性能测试 广播聊天是最为考验游戏信息发送能力的功能。通过进行全局广播的压力测试。我们可以获取服务器进程发送信息到客户端的最高承载量。进而可以对我们的各种广播功能进行一个预估和频率限制。 d.同屏玩家的移动测试 移动+广播。这两种信息,基本是网络游戏流量的70-80%左右。同屏玩家数量,将会增加各种数据的广播需求,非常影响游戏性能。所以同屏的移动测试也是广播测试的一个必要环节。需要根据实际结果进行适当的优化。 e.大量玩家同时登录测试 玩家登录时,有大量的信息需要进行分配和初始化;同时也有大量的数据需要下传客户端。服务器需要进行大量的TCP连接建立。所以是一个比较关键的过程。这个测试案例是一个比较特殊,但是运营是肯定会碰到的案例。 f.由于线程池处理事务,随着事务的时耗,存在一个最优线程数的问题。过多的线程反而会降低服务器效率 3.细节问题 a.进行测试需要仔细思考客户端性能影响服务器最后表现的可能性。比如 a1.模拟客户端的性能无法有效处理服务器返回信息,可能就导致服务器发送的信息缓存在服务器系统缓存,从而表现出服务器内存不断增加。表现为服务器发送能力不足,其实可能根本就是客户端的性能问题 a2.客户端性能问题,导致发起的请求数过少,从而导致单位时间内服务器处理的请求过少。表现为服务器性能不足,其实根本就是客户端的请求能力不足。 b.网络带宽导致最后表现不足 b1.确认服务器的各个网卡,以及相互的带宽。不然可能因为相互带宽,导致服务器对于客户端请求的处理延时。表现为服务器卡机 b2.客户端模拟多个玩家,比如1000个玩家。而客户端的网卡或者客户端与服务器之间的中转服务器带宽过小,导致服务器数据发送不出,内存不断增加。表现为服务器发送能力不足,其实是中间带宽问题。 c.debug i/o导致服务器性能下降 c1.进行性能测试,一定要取消debug用的同步的i/o.比如我们服务器的debuginternalLog.同步i/o是非常影响性能的,特别在压力测试下可能导致每秒上千上万甚至几十万次的执行。一处的文件写入操作就可以导致几十万次的处理能力变成几千次的处理能力。 c2.客户端避免进行阻塞操作导致模拟多用户性能下降,导致服务器表现性能下降 d.流量需要区分内网网 内、外网流量在游戏正式运行时是完全分开的。价格也是完全不同的。一个千M的外网是一个无法想象的运营成本,而kmbps/s现在已经是一个可以接受的代价。游戏进程需要进行不同网卡的配置和绑定。确定内外网流量。
内存分析需要使用的计数器:Memory类别和Physical Disk类别的计数器。内存分析的主要方法和步骤:
一、执行性能压测,执行日志提示Failed to create UDP port(UDP端口创建失败)
前面章节我们简单的介绍了dperf的相关基础概念,本章节我们将要讲dperf 在实际部署过程中遇到网卡方面的问题的解决方法。
/proc/cpuinfo是可以获取系统CPU信息比如物理CPU的个数 每个CPU的物理核心数量 CPU的型号和主频等信息。
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