文章https://cloud.tencent.com/developer/article/1753788 已经简述了Jmeter Suite的操作过程，为了更为详细地介绍操作过程，尽可能做到看文章就会用工具，特此写了一篇详细说明。
注：beats系列(MetricBeat、PacketBeat、Winlogbeat、Auditbeat、Filebeat、Heartbeat等)
先介绍下背景，应用连接数据数执行任务,报 error 1135: Can't create a new thread (errno 11) 错误日志信息如下：
前言 性能是我们日常生活中经常接触到的一个词语，更好的性能意味着能给我们带来更好的用户体检。比如我们在购买手机、显卡、CPU等的时候，可能会更加的关注于这样指标，所以本篇就来做一个性能评测。 性能也一直是我们开发人员一直追求的一个目标，我们在做语言选择，平台选择，架构选择的过程中都需要在性能之间做衡量。 同样性能对 .NET Core 团队来说也是至关重要的，一项新技术的诞生，除了对生产力的提高，还有技术团队对性能的追求。 今天，我们就来做一个对比测试，来看看微软的这样新技术性能到底怎么样，俗话说的好：“是
还记得一年半前，做的一个项目需要用到 Android 推送服务。和 iOS 不同，Android 生态中没有统一的推送服务。Google 虽然有 Google Cloud Messaging ，但是连国外都没统一，更别说国内了，直接被墙。
来源：Dozer's Technology Blog 链接：https://www.dozer.cc/2014/12/netty-long-connection.html(点击文末阅读原文前往) 推送服务 还记得一年半前，做的一个项目需要用到 Android 推送服务。和 iOS 不同，Android 生态中没有统一的推送服务。Google 虽然有 Google Cloud Messaging ，但是连国外都没统一，更别说国内了，直接被墙。 所以之前在 Android 上做推送大部分只能靠轮询。而我们之前
在这之前想必大家对ab(http)与abs(https)也有一些了解，我们今天不去看ab和abs,SuperBenchmarker(sb.exe)是一个压测工具，他是一个受Apache Benchmark的启发，他会在终端窗口为我们显示最终的结果，同时也会在web界面生成一个动态结果。SuperBenchmarker(sb.exe)可以在Windows或者Mac上运行(尚未在Linux上进行测试)，他可以安装.NET4.52+或者.NET Core2.0+。
QPS（Query per second） 每秒查询量 TPS（Transaction per second）每秒事务量 这是Mysql的两个重要性能指标，需要经常查看，和Mysql基准测试的结果
功能测试用python、shell之类的脚本，勉强可以胜任。性能压力测试再手动写脚本，就有点力不从心了。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
atbus是我按之前的思路写得服务器消息通信中间件，目标是简化服务器通信的流程，能够自动选择最优路线，自动的断线重连和通信通道维护。能够跨平台并且高效。
本文为霍格沃兹测试学院优秀学员课程学习系列笔记，想一起系统进阶的同学文末加群交流。
昨天的文章详细的介绍了mock，今天补充一个mock服务的实际使用场景——高并发性能测试时的依赖服务mock；
分布式、微服务、Service Mesh目前都是大家耳熟能详的词语了，现在随便一个互联网公司说出来大家都是在搞微服务。
随着越来越多的公司拥抱云原生，从原先的单体应用演变为微服务，应用的部署方式也从虚机变为容器化，容器编排组件k8s也成为大多数公司的标配。然而
在 Istio ambient[1] 模式中，运行在每个 Kubernetes 工作节点上的 istio-cni 组件负责将应用程序流量重定向到该节点上的零信任隧道代理（ztunnel）。默认情况下，这依赖于 iptables 和 Generic Network Virtualization Encapsulation (Geneve)[2] 隧道来实现这种重定向。现在我们增加了基于 eBPF 的流量重定向方法的支持。
看到标题中的几个关键字系统自适应限流是不是觉得高大上，这个自适应又是如何实现的呢？
文章架构如下：（待补充）1. 压测理论关于压力测试不得不说的二三事并发线程数、QPS与平均耗时的关系2. 压测服务部署2.1 Coding平台Jmeter-Suite压测工具部署文档Coding平台项目构建指南2.2 TCPS压测平台TCPS压测平台接入私有集群教程2.3 Jmeter分布式部署Jmeter分布式压测环境搭建(windows & linux)3. 压测脚本编写3.1 安装篇（待补充）3.2 使用篇3.2.1 基础入门篇Jmeter压测工具入门篇Mac OS下Jmeter的入门操作3.2.2
原理：每天 80% 的访问集中在 20% 的时间里，这 20% 时间叫做峰值时间。
Linux 有个非常有用的 top 命令，可以查看操作系统的性能状态，mytop 命令类似 top 命令，界面结构也类似，只是 mytop 显示的是 mysql 的状态信息，例如我们非常关心的 QPS
国内用Nginx的比较多，Nginx的监控比较老的方案可能是通过跑脚本定期收集nginx的status模块的数据，或者监控nginx的日志；后来阿里的tengine在国内开始流行，于是诞生了很多不错的lua模块;但是这些监控方案在有新的监控需求的时候，可能就需要再修改脚本或者更改nginx conf配置，有时候不是特别的方便。用Prometheus进行nginx的监控可以自动的对相关server_name和upstream进行监控，你也可以自定义Prometheus的数据标签，实现对不同机房和不同项目的nginx进行监控。 监控Nginx主要用到以下三个模块： nginx-module-vts：Nginx virtual host traffic status module，Nginx的监控模块，能够提供JSON格式的数据产出。 nginx-vts-exporter：Simple server that scrapes Nginx vts stats and exports them via HTTP for Prometheus consumption。主要用于收集Nginx的监控数据，并给Prometheus提供监控接口，默认端口号9913。 Prometheus：监控Nginx-vts-exporter提供的Nginx数据，并存储在时序数据库中，可以使用PromQL对时序数据进行查询和聚合。
在上篇文章 每个后端都应该了解的OpenResty入门以及网关安全实战 中，我向大家介绍了 OpenResty 的入门使用是 WAF 防御实战，这篇文章将给大家继续介绍 OpenResty 入门之性能测试 篇。
在上篇文章 每个后端都应该了解的 OpenResty 入门以及网关安全实战 中，我向大家介绍了 OpenResty 的入门使用是 WAF 防御实战，这篇文章将给大家继续介绍 OpenResty 入门之性能测试 篇。
JMeter与Java程序一样，会记录事件日志，日志文件保存在bin目录中，名称为jmeter.log。当然，我们也可以在面板中直接察看日志，点击右上角黄色标志物可以打开日志面板，再次点击收起。
IOPS：(Input/Output operations Per Second,既每秒处理I/O的请求次数)
最近看到一句话是MySQL的TPS是4000，这句话是不严谨的，因为没有说服务器的配置。所以自己买了个服务器做了一个压测。希望自己对数据有一个概念。 注意：服务器不同结果不同，结果不具有普适性。
Mytop是用于MySQL数据库的免费开放源代码命令行监视软件。它的外观类似于Linux/Unix中的“ top”命令。 Mytop监视MySQL线程和数据库的整体性能，从而使系统管理员或开发人员可以了解应用程序如何与数据库交互。
某月黑风高之夜，某打车平台上线了一大波（G+）优惠活动，众人纷纷下单。于是乎，该打车平台使用的智能提示服务扛不住直接趴窝了（如下图）。事后，负责智能提示服务开发和运维的有关部门开会后决定：必须对智能提示服务进行一次全面深入的性能摸底，立刻！现在！马上！ 那么一大坨问题就迎面而来：对于智能提示这样的后台服务，性能测试过程中应该关心那些指标？这些指标代表什么含义？这些指标的通过标准是什么？下面将为您一一解答。 概述 不同人群关注的性能指标各有侧重。后台服务接口的调用者一般只关心吞吐量、响应时间等外部指标。
微服务治理中限流、熔断、降级是一块非常重要的内容。目前市面上开源的组件也不是很多，简单场景可以使用Guava，复杂场景可以选用Hystrix、Sentinel。今天要说的就是Sentinel，Sentinel是一款阿里开源的产品，只需要做较少的定制开发即可大规模线上使用。从使用感受上来说，它有以下几个优点：
Mytop是一个用于监控MySQL性能的开源命令行工具。它受到名为top的Linux系统监视工具的启发，在外观和感觉上类似于它。Mytop连接到MySQL服务器并定期运行show processlist和show global status命令。然后，它以有用的格式汇总信息。使用mytop，我们可以（实时）监控MySQL线程，查询和正常运行时间，以及查看哪个用户正在运行哪些数据库查询，哪些是慢查询等等。所有这些信息都可用于优化MySQL服务器性能。
本文介绍压测是什么，解释压测的专属名词，教大家如何压测。介绍市面上的常见压测工具(ab、locust、Jmeter、go实现的压测工具、云压测)，对比这些压测工具，教大家如何选择一款适合自己的压测工具，本文还有两个压测实战项目：
一、 引入 随着TIG阿基米德平台全面应用。组成京东容器生态技术栈的分布式域名解析服务ContainerDNS（go版https://github.com/tiglabs/containerdns ）全量生产环境应用，承载着每天百亿的访问量，单实例峰值每秒请求达到15W QPS，已经接近ContainerDNS的性能极限（17W QPS）。为了更好的提高系统的并发服务，对ContainerDNS 的优化也势在必行。 本文对ContainerDNS性能优化思考和技术实践历程，希望对业内在容器领域和域名解析方
通过运行指标控制 1.基于QPS。备注：使用RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS策略 2.线程数。备注：使用RuleConstant.FLOW_GRADE_THREAD策略
摘要: 原创出处 http://www.iocoder.cn/Performance-Testing/MySQL-benchmark/ 「芋道源码」欢迎转载，保留摘要，谢谢！
开启此功能，在Nginx配置有多个server_name的情况下，会根据不同的server_name进行流量的统计，否则默认会把流量全部计算到第一个server_name上。
常用的网站性能测试指标有：吞吐量、并发数、响应时间、性能计数器等。 并发数 并发数是指系统同时能处理的请求数量，这个也是反应了系统的负载能力。 响应时间 响应时间是一个系统最重要的指标之一，它的数值大小直接反应了系统的快慢。响应时间是指执行一个请求从开始到最后收到响应数据所花费的总体时间。 吞吐量 吞吐量是指单位时间内系统能处理的请求数量，体现系统处理请求的能力，这是目前最常用的性能测试指标。 QPS（每秒查询数）、TPS（每秒事务数）是吞吐量的常用量化指标，另外还有HPS（每秒HTTP请求数）。 跟吞
关于dnspod-sr dnspod-sr是中国最大域名解析服务商DNSPod官方于2012年6月1日开源的一款递归DNS服务器软件。最新的一次更新是在2014年5月16日，修复了已发现的bug、重写了部分功能模块和优化了部分解析性能。当然现在我们对dnspod-sr的修改尚未完成，之后还会有较大的改动，持续维护下去。 开源协议： BSD协议 Github地址： https://github.com/DNSPod/dnspod-sr dnspod-sr作为一个运行在Linux平台上的高性能递归DNS服务
在日常工作中，发现 MySQL 的状态不太对劲的时候，一般都会看看监控指标，很多时候会看到熟悉的一幕：CPU 使用率又爆了。本文会简单介绍一下 MySQL 和 CPU 之间的关系，对此有一些了解之后可以更准确的判断出问题的原因，也能够提前发现一些引发 CPU 问题的隐患。
优化服务器之前, 需要先对问题的规模做合理的预估, 然后对关键的数据做采样, 做对比, 看和自己的预估是否一致, 误差大在什么地方, 是预估的不对, 还是系统实现有问题.
这篇博文主要谈MySQL数据库发展周期中所面临的问题及优化方案，暂且抛开前端应用不说，大致分为以下五个阶段：
注意：for-each循环在java 5中被引入所以该方法只能应用于java 5或更高的版本中。如果你遍历的是一个空的map对象，for-each循环将抛出NullPointerException，因此在遍历前你总是应该检查空引用。
前面一篇文章Grafana + Prometheus监控篇之Windows监控Linux服务器资源 ，我已经讲过了在windows系统上如何使用Grafana监控Linux服务器资源。这边讲的是如何使用Grafana展示Locust性能测试数据。
性能调优是找出系统瓶颈并消除这些瓶颈的过程。 很多系统管理员认为性能调优仅仅是调整一下内核的参数即可解决问题， 事实上情况并不是这样。 性能调优是实现操作系统的各个子系统之间的平衡性，这些子系统包括：
响应时间是一个系统最重要的指标之一，它的数值大小直接反应了系统的快慢。响应时间是指执行一个请求从开始到最后收到响应数据所花费的总体时间。
并发用户数（Maximum concurrent user ）是指系统可以同时承载的正常使用系统功能的用户的数量。
北京万里开源软件有限公司，是专注于国产自主可控数据库产品研发超 20年的国家高新技术企业，参与多个国家级的数据库行业标准制定工作。本次用于测试的 GreatSQL 开源数据库是适用于金融级应用的国内自主 MySQL 版本，专注于提升 MGR 可靠性及性能，支持 InnoDB 并行查询等特性，可以作为 MySQL 或 Percona Server 的可选替换，用于线上生产环境，且完全免费并兼容 MySQL 或 Percona Server。
何为热点？热点即经常访问的数据。很多时候我们希望统计某个热点数据中访问频次最高的 Top K 数据，并对其访问进行限制。比如： ♞ 商品 ID 为参数，统计一段时间内最常购买的商品 ID 并进行限制 ♞ 用户 ID 为参数，针对一段时间内频繁访问的用户 ID 进行限制 热点参数限流会统计传入参数中的热点参数，并根据配置的限流阈值与模式，对包含热点参数的资源调用进行限流。热点参数限流可以看做是一种特殊的流量控制，仅对包含热点参数的资源调用生效。Sentinel 利用 LRU 策略统计最近最常访问的热点参数，结合令牌桶算法来进行参数级别的流控。热点参数限流支持集群模式。
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