nmon:检测Linux的性能情况,被广泛用于linux系统上进行监控与分析工具。
这段时间面试了一些做过性能测试的应聘者,从结果来罕有能让人满意的。整理了一些我常问的性能测试问题,希望对有志于转型性能测试或者正在找性能测试相关工作的同行有所帮助。若对于以下问题有想法也欢迎加我微信进行沟通。 性能测试的意义和作用,说出因为性能不良造成的质量事故? 如何进行性能测试,整体的性能测试流程是什么? 确定需求-制定计划和策略-准备环境(干净的,数据)-编写脚本-设计测试场景-运行-监控执行-分析测试结果 性能测试的难点在哪里?如何克服? 如何选择性能测试工具? 如何确定性能测试团队的人力资源需求
perf 是Linux的一款性能分析工具,能够进行函数级和指令级的热点查找,可以用来分析程序中热点函数的CPU占用率,从而定位性能瓶颈。
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:
在实际的性能测试中,会遇到各种各样的问题,比如 TPS 压不上去等,导致这种现象的原因有很多,测试人员应配合开发人员进行分析,尽快找出瓶颈所在。
作为程序员,和 Linux 打交道,在服务器上分析系统性能情况,是每一个后端工程师都无法避开的事情。
命令:ps -mp pid -o THREAD,tid,time 或者 ps -Lfp pid
Guider 是一款功能强大的全系统 Linux 性能分析器,旨在为开发人员、系统管理员和其他技术专业人员提供对 Linux 系统性能的深入洞察。它的目的是帮助用户识别和解决性能瓶颈,以便他们能够优化系统以实现最高效率。
分享一次失败的面试经历,以资后鉴。 有一次去面试,面试官问:如何定位系统性能瓶颈?当时没有深思,随口答道:看日志,找开发讨论。 面试完回来,反思这个问题,觉得自己当时回答的过于简单,应该并不是面试官希望听到的(特别是当时的面试官很看重理论知识 ),也许下面的这种回答思路更合适。 回答技巧 • “分段排除法“,或者按照以下顺序查找瓶颈。 服务器硬件瓶颈---〉网络瓶颈---〉服务器操作系统瓶颈(参数配置)---〉中间件瓶颈(参数配置,数据库,web服务器等)---〉应用瓶
日常的工作中,会收到一堆CPU使用率过高的告警邮件,遇到某台服务的CPU被占满了,这时候我们就要去查看是什么进程将服务器的CPU资源占用满了。通常我们会通过top或者htop来快速的查看占据CPU最高的那个进程,如下图:
对于零基础转行或者打算找一份初级测试的工作同学来说,linux属于必学必会内容,而且面试必问。
随着软件开发技术架构的不断演进,采用诸如TSF微服务框架开发微服务已经成为一种趋势,然而随着客户业务流量的不断提升,微服务也会遇到性能上的瓶颈,对于系统如果做到高效、稳定保障系统平稳支撑业务增长,是我们需要面对的技术难题。 性能优化需要解决如下问题:
Streamline是一款由ARM公司制作的终极性能测试利器,可以快速定位手游性能问题,甚至可以直接追溯代码。但Streamline需要自行搭建,确实让不少同行止步,无法体会产品的优势。所以,云测为大家整理了如何快速搭建Streamline,方便各位使用体验。
性能问题的本质就是系统资源已经达到了瓶颈,但是请求资源还不够快,无法支撑更多的请求。
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。
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
本文介绍性能测试方案最后一部分性能分析与调优。性能测试结果分析与调优是性能测试中的一个重要部分,同时也是一个难点。不同的软件系统,不同的性能指标,结果分析方法都是不一样的。
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运行时性能表现(runtime performance)指的是当你的页面在浏览器运行时的性能表现,而不是在下载页面的时候的表现。这篇指南将会告诉你怎么用Chrome DevTools Performance功能去分析运行时性能表现。在RAIL性能评估模型下,你可以在这篇指南中可以学到怎么去用这个performance功能去分析Response, Animation, 以及 Idle 这三个性能指标。
在前期文章中讲解了服务端压力测试的方法及分布式平台搭建,但是对于压力测试结果的分析没有一个系统的思路,在压力测试结果不符合性能指标时无从下手,也无法向开发提出有效的优化性能的方法。在对多个项目分析后,总结出一个通用的分析思路,可以快速定位性能瓶颈。
性能优化是软件系统中最有挑战的工作之一,就算看了很多资料和书籍,一旦涉及到解决具体问题,还是会一脸懵逼。
一、通常服务器的性能会卡在三个地方: cpu 网络IO 磁盘IO 二、在优化性能的时候,首先要判断性能的瓶颈在上述的哪个地方。然后对症下药,按照下面的方法来优化: 1、提高CPU性能的方法 并发。利用多线程、进程。老的线程库效率太低,需要升级用nptl 。进(线)程数不要大于cpu个数 (请参考:http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-threading.html) 谨慎用锁。改善架构,尽量不用锁。 慎用字符串操作,比如sprintf,snprintf,因为
性能调优有时被称为“黑色艺术”,因为有时有效地调整一个系统,要求具有更深层次的知识,且需要了解一个系统的硬件和软件组成,以及系统之间的相互作用。性能优化是针对特定环境来定制系统的配置过程,或者是让某个特定的应用程序得到更好的响应时间或吞吐量的过程。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1814570.html
如果你想知道你的服务器正在做干什么,你就需要了解一些基本的命令,一旦你精通了这些命令,那你就是一个 专业的 Linux 系统管理员。
《Qemu-KVM网络性能优化实践》针对在虚拟化环境中使用Qemu-KVM带来的网络性能下降的问题,从多个方面进行了优化,包括:1.优化虚拟网卡到物理网卡的转发性能;2.减少虚拟机内部的队列调度开销;3.提升虚拟网卡和物理网卡的并发处理能力;4.优化虚拟机与物理机之间的数据传输过程。通过这些优化措施,Qemu-KVM的网络性能得到显著提升,达到了与物理机相当的水平。
这是 Linux 性能分析系列的第三篇,前两篇分别讲了 CPU 和 内存,本篇来看 IO。
在Linux系统中,进程间的同步和通信是一个复杂而关键的话题。为了维护系统资源的正确访问和分配,Linux提供了多种同步机制,其中锁机制是其中之一。然而,当多个进程试图同时访问同一资源时,可能会出现死锁或竞争条件。为了有效地诊断和解决这些问题,Linux提供了lslocks命令,该命令可以显示系统上的活动锁信息,帮助系统管理员和开发者深入了解系统资源的使用情况。
前言: 朋友遇到了load average偏高的问题,关于load average的解释,网上也是五花八门,有的说法甚至都有些不负责任。在这里详细分析一下load average。 分析: 1,l
对于一般公司普通测试工程师来说,可能性能测试做的并不是很复杂,可能只是编写下脚本,做个压测,然后输出报告结果,瓶颈分析和调优的事都丢给开发去做。
产生性能瓶颈有多方面的原因,包括硬件(自身能力限制或BIOS设置不当)、操作系统(某些feature没打开)和软件。软件方面的性能瓶颈主要是由于编码不当导致,常见原因有以下几种:
1)找出系统性能瓶颈(包括硬件瓶颈和软件瓶颈); 2)提供性能优化的方案(升级硬件?改进系统系统结构?); 3)达到合理的硬件和软件配置; 4)使系统资源使用达到最大的平衡。(一般情况下系统良好运行的时候恰恰各项资源达到了一个平衡体,任何一项资源的过渡使用都会造成平衡体系破坏,从而造成系统负载极高或者响应迟缓。比如CPU过渡使用会造成大量进程等待CPU资源,系统响应变慢,等待会造成进程数增加,进程增加又会造成内存使用增加,内存耗尽又会造成虚拟内存使用,使用虚拟内存又会造成磁盘IO增加和CPU开销增加)
随着系统自身数据量的增长,访问量增加,系统的响应通常会越来越慢,或者是新的功能在性能上无法满足修去,这个时候需要对系统进行性能调优。调优是一个复杂的过程,涉及的方面有:硬件,操作系统,运行环境软件和应用本身。
假设通过性能测试需求分析,我们需要创建一个性能测试场景,并发500个web虚拟用户,这时我们需要考虑: 1)选用什么样软硬件配置的的机器作为测试机? 2)500个并发用户需要多少台测试机才够用? 在性能测试执行之前,一定要把上面的问题搞清楚,主要是为了避免将来性能测试执行时瓶颈出现在客户端,客户端承载了太多的压力,而没有真正的提交到服务器上去。这种情况下,我们会看到客户端CPU利用率居高不下,响应速度十分缓慢,甚至出现宕机的情形。 实际上,针对特定的性能测试需求,建立多大规模的性能测试机群才算合理,与多
前言,学大数据要先换电脑: 保证电脑4核8G内存64位操作系统,尽量有ssd做系统盘,否则卡到你丧失信心。硬盘越大越好。 1,语言要求 java刚入门的时候要求javase。 scala是学习spark要用的基本使用即可。 后期深入要求: java NIO,netty,多线程,ClassLoader,jvm底层及调优等,rpc。 2,操作系统要求 linux 基本的shell脚本的使用。 crontab的使用,最多。 cpu,内存,网络,磁盘等瓶颈分
扯淡 首先说明这篇博客是文不对题的。起这个名字想法来源自韩寒的《我所理解的生活》,之前看过一个关于这本书的视频,感觉巨牛X,于是就想写一篇《我所理解的性能测试》。虽然是文不对题的,但我就是想用这个名字,在这个残忍的社会,给自己博客文章起个名字这点权利还是有的。 下面我要贴出来的是zee大神的《性能测试面试问题列表》中列出来的性能测试与操作系统方面问题与我自己整理的回答。回答的不一定对,也懒得去改了。就用这些问题与回答来记录我这段时间的努力,来记录我所理解的性能测试吧。 性能测试 1.如何理解TPS 性能指
在日益复杂的计算环境中,保证系统的稳定性和性能成为了每个Linux管理员的核心任务。面对不断增长的数据量和业务需求,如何有效评估系统极限和潜在瓶颈? 压力测试工具:stress,成为了不可或缺的助手。这篇记录描述stress工具的使用方法及其在模拟真实负载中的实用性。
一谈到Linux系统分析,大多数开发觉得不了解也没有关系,但是了解了可以帮你走的更远。从开发的角度了解CPU,MEMORY,IO,NETWORK。在日常工作中我们也会遇到一些Linux系统性能的问题,
随便测了青岛OJ的docker,好不容易跑完压力测试,一看Analysis给我整晕了。就这?
在《宋宝华:火焰图:全局视野的Linux性能剖析》一文中,我们主要看了on-cpu火焰图,理解了系统的CPU的走向的分析。但是,很多时候,单纯地看on-cpu的情况(什么代码在耗费CPU),并不能解决性能问题,因为有时候性能差的原因瓶颈不一定在CPU上面,而是在off-cpu的时间,比如:
load average: 0.00, 0.00, 0.00 系统负载,即任务队列的平均长度。 三个数值分别为 1分钟、5分钟、15分钟前到现在的平均值。
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
如果性能测试的目标服务器是linux系统,在如何使用linux自带的命令来实现性能测试过程的监控分析呢?
在性能测试的过程中,需要关注到各个不同维度的资源变化趋势的过程,比如操作系统中CPU与内存以及平均负载资源变化的趋势,当然还有很多的指标。主要需要关注的是DB资源,操作系统资源,被测服务的资源,以及其他涉及到的中间件(RabbitMQ,Kafka,Nginx,Redis等)的资源。那么针对这些涉及到的资源需要进行监控和关注,这样的好处是在最终分析性能测试的结果中可以结合各个不同资源来分析存在的问题。比如请求一个列表耗时非常长,那么过程到底是数据库的问题,还是服务本身的问题以及服务对应的操作系统资源瓶颈导致的问题,其实在这个过程中,这些都是存在可能性的,所以在具体排查的过程中,就需要知道在这个过程中各个资源的变化趋势,可以借助这些信息来定位到底是什么导致了请求耗时长的问题。因此,在性能测试的过程中,针对资源的监控是非常重要的。
GreatSQL季报(2021.12.26) https://mp.weixin.qq.com/s/FZ_zSBHflwloHtZ38YJxbA
--vm-bytes B 指定 malloc() 时内存的字节数,默认256MB --vm-hang N 指定执行 free() 前等待的秒数 -d N、 --hdd N
性能测试过程中,对服务器资源的监控是必不可少的。这里的资源又分了两块,windows和linux
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