在去年年初换过工作开始专注做性能测试，其中有一项很大的挑战就是FunTester测试框架性能是否可以支撑公司现在的业务。之前有文章分享过如何突破职业瓶颈，其中讲到如何负责服务的QPS上升一个数量级是一个非常大的挑战。最近在这个问题上，我有了一些新的发现，分享一下自己对FunTester测试框架使用的Java+Groovy这对组合性能方面的认识。
市面上讲Java框架的书很多，包括SpingBoot、SpringCloud、Kafka等，但这些书通常只会让你技术的“量”增长，而“质”仍处于SSM的阶段。而且互联网上并没有体系化、结构化的提升技术的“质”的教材，于是团长行动了起来，给大家推荐分享一本能将技术“质”的提升的书籍。
SphereEx co-founder, Apache member, Apache ShardingSphere PMC, Apache brpc(Incubating) mentor, 本次 Release manager。
2022年12月，神州信息分布式银行核心业务系统Sm@rtEnsemble16.4与腾讯云数据库TDSQL正式完成投产适配，在集中式和分布式环境下分别对核心业务系统的各项功能和技术性能进行了深度验证，经过适配和调优，双方产品各项性能充分满足各类型商业银行的金融级生产要求。 历时5个月，腾讯云与神州信息联合开展了基于云原生、微服务架构、分布式数据库TDSQL的全栈国产化新一代核心系统的投产级测试，神州信息核心系统和TDSQL的投产适配过程中，重点进行了功能测试和性能测试，测试结果表明，Sm@rtEnsembl
市面上讲Java框架的书很多，包括Sping Boot、Spring Cloud、Kafka等，但这些书通常只会让你技术的“量”增长，而“质”仍处于SSM的阶段。而且互联网上并没有体系化、结构化的提升技术的“质”的教材，于是这份阿里的高性能java架构核心手册就出来了！
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
MeterSphere的定位为一个“一站式的开源持续测试平台”。它主要涵盖测试跟踪、接口测试、性能测试、团队协作等功能，同时兼容JMeter等主流的开源标准，可以有效地助力开发和测试团队充分利用云的弹性，进行高度可扩展的自动化测试。由于自己干性能测试的，所以比较关注性能测试这块的实现。以下是官方描述的架构：
2、数据库导论、Oracle数据库管理与开发（数据库应用，何明写的）
在现代应用程序开发中，性能优化是一个永恒的话题。而在企业级Java应用开发中，Spring和MyBatis是两种非常流行的框架，它们的连接池和缓存机制对应用程序的性能有着至关重要的影响。本文将深入探讨Spring和MyBatis中的连接池和缓存机制，从基本概念到高级应用，全面覆盖这两个框架中的性能优化技术。
在上一篇尝试CockroachDB（传送门在此：http://www.cnblogs.com/Zachary-Fan/p/cockroachdb_net_csharp.html）的过程中，发现如果从常规的RDBMS迁移过去几乎是不太可能的事情，所以掉头开始调研一下也是这2年比较火的一个NewSQL，而且是我们国人做的产品，火爆程度甚不亚于CockroachDB —— TiDB。
大家好，我是云英负责存储的研发工程师，杨冠军，很高兴今天能在这里跟大家一起讨论分享下Ceph和Ceph在云英的实践。 首先我先介绍下，Ceph是什么，我们为什么选择Ceph？ Ceph是最近开源系统中很火的一个项目，基于Sage Weil的一片博士论文发展而来的一个分布式文件系统，可提供PB级，动态可扩展，数据安全可靠的存储服务。Ceph提供分布式存储服务包括：块存储RBD，对象存储RADOSGW和CephFS三种，基本覆盖了绝大部分企业对存储的需求，所以越来越多企业加入到使用Ceph的行列。在国内也有越来
Greenplum数据库是典型的主从架构，一个Greenplum集群通常由一个Master节点、一个Standby Master节点以及多个Segment实例组成，节点之间通过高速网络互连，如下图所示。Standby Master节点为Master节点提供高可用支持，Mirror Segment实例为Segment实例提供高可用支持。当Master节点出现故障时，数据库管理系统可以快速切换到Standby Master节点继续提供服务。
https://item.m.jd.com/product/10023427978355.html
那有了Redis这样优秀的NoSql数据库，为啥还会用到Apache Ignite呢？
mysql分布式数据库中间件对比 目前数据库中间件有很多，基本这些中间件在下都有了解和使用，各种中间件优缺点及使用场景也都有些心的。所以总结一个关于中间件比较的系列，希望可以对大家有帮助。 什么是中间件 传统的架构模式就是 应用连接数据库直接对数据进行访问，这种架构特点就是简单方便。 但是随着目前数据量不断的增大我们就遇到了问题: 单个表数据量太大 单个库数据量太大 单台数据量服务器压力很大 读写速度遇到瓶颈 当面临以上问题时，我们会想到的第一种解决方式就是 向上扩展(scale up) 简单来说就
本篇主要介绍前两部分内容，分别是性能测试基础知识和性能测试的应用场景及价值，目的是让大家对性能测试有一个基础和全面的理解，为下一篇工具选型&流程建设以及落地过程打好基础。
Linux系统常用诊断工具（uptime、dmesg、vmstat、mpstat、free、sar、top）
随着丰巢业务系统快速增长，其核心系统的数据量，早就跨越了亿级别，而且每年增量仍然在飞速发展。整个核心系统随着数据量的压力增长，不但系统架构复杂度急剧增长，数据架构更加复杂，传统的单节点数据库，已经日渐不能满足丰巢的需求，当单表数量上亿的时候，Oracle 还能勉强抗住，而 MySQL 到单表千万级别的时候就难以支撑，需要进行分表分库。为此，一款高性能的分布式数据库，日渐成为刚需。
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
在当今快节奏的软件开发环境中，性能测试是确保应用程序在各种条件下都能稳定运行的关键步骤。通过性能测试，开发团队能够识别和解决潜在的性能瓶颈，提高系统的可伸缩性和响应性。本篇博客将深入探讨性能测试的方法、工具和最佳实践，助力开发者更好地理解和应用性能测试。
年前发了一篇FunTester公众号原创文章总结FunTester原创大赏，但是整理的时候却发现自己没有记录文章的发表日期，导致有一些文章由于发表日志过早（且排名靠前）影响了一丝阅读体验，所以我想了一个办法爬取了每篇文章的发表时间，在自己整理的Markdown文档中增加发表日期内容。
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。
平时在使用Jmeter做压力测试的过程中，由于单机的并发能力有限，所以常常无法满足压力测试的需求。因此，Jmeter还提供了分布式的解决方案。本文是一次利用Jmeter分布式对业务系统登录接口做的压力测试的实践记录。按照惯例，在正式开始前，先简单介绍一下本文大纲：
随着移动互联网的崛起，金融客户更广泛地使用电子货币和移动支付技术，金融消费习惯的改变使得金融服务更加注重方便、快捷和客户体验。生态圈金融、场景金融等新模式带来了业务场景和后台设计的变化，使得银行的基础架构和服务方式要做到与时俱进，应需而变。
CAP认为，一个提供数据服务的存储系统无法同时满足数据一致性、数据可用性、分区耐受性(系统具有跨网络分区的伸缩性)，在大型网站中，通常会选择强化分布式存储系统的可用性和伸缩性在某种程度上放弃一致性 数据一致性分为：
互联网应用以及云计算的普及，使得架构设计和软件技术的关注点从如何实现复杂的业务逻 辑，转变为如何满足大量用户的高并发访问请求。
性能调优就是用更少的资源提供更好的服务，成本利益最大化。性能调优的手段并不新鲜，性能调优常规手段有：
数据库选型一直是困扰客户的难题，不仅要考虑底层的数据库技术，还需要结合企业业务特点、企业未来规划做决策。如何快速掌握数据库选型秘诀呢？答案无疑是看市场怎么做，看市场的同行是如何选择的。 近期，腾讯云数据库TDSQL助力福建海峡银行新一代核心业务系统正式上线（点击查看详情），为城商行提供核心改造解决方案。新核心关键业务系统采用“微服务+分布式”架构，改造历时14个月，依托腾讯云企业级分布式数据库TDSQL良好的兼容性、成熟的迁移能力和技术服务支持，海峡银行快速完成了核心系统的国产数据库替换，并基于腾讯云数据库
下面这些问题都是一线大厂的真实面试问题，不论是对你面试还是说拓宽知识面应该都很有帮助。
在性能测试中，有一个无法避免的问题，就是如何处理性能测试用例使用到的数据，其中包括前置数据、运行时数据和后置脏数据清理。
大概去年这个时候，写过一篇文章：性能测试岗位常见面试题。当时是出于一个求职者的角度，对自己遇到的一些性能岗位面试问题进行了整理归纳。最近这一年，对性能测试有了更多的认知，也做了大半年性能团队的Leader，最近部门开放了性能测试工程师岗位，也面试了几位候选人。这篇文章，说说我对性能测试工程师的定位、需要的技能以及我面试候选人时会问的一些问题，仅供参考。。。
可以使用--master标志在主模式下启动Locust的一个实例。这个实例将运行Locust的web接口，您可以在这里启动测试并实时查看统计信息。主节点本身不模拟任何用户。相反，您必须使用--slave标志启动一个或多个从Locust节点，与--master-host（指定主节点的IP /主机名）一起使用。
如何选择工具呢，压测的过程中，我们需要有很多工具需要选择，如何选择适合的工具，也是一个难点。
缓存系统：memcached（group cache）、redis、mongodb、Couchbase（CouchDB、Membase、CouchOne） http缓存：varnish、nginx、traficserver、squid 负载均衡：lvs、f5、nginx、haproxy 代理：nginx 集群操作系统（运行在单机系统上）：Mesos 集群管理：Kubernetes Web服务器：nginx、lighthttpd、apache、tengine WSGI实现： uWSGI、gunicorn We
在做后端服务器性能测试中，我们会经常听到'分布式'。但你是否了解分布式呢？今天，我们就来给大家讲讲，在企业实战中，如何使用分布式进行性能测试，实战过程中，又有哪些地方要特别注意？
在经过这么久的铺垫，FunTester测试框架分布式版本的工作正式开始了，我首先写了一个单节点的版本，通过HTTP协议接口进行任务上传，而非像之前设想中的，定时去master节点进行pull任务。
分布式消息队列中间件是一种在分布式系统中负责消息传递的软件。它允许系统中的不同组件通过发送和接收消息来进行通信。分布式消息队列中间件可以提高系统的可伸缩性、可靠性和解耦性。本文将介绍如何从0到1手写一个简单的分布式消息队列中间件。
我们常用的存储系统种类非常多，有单机的也有分布式的，有的是数据库，有的是文件系统，还有介于二者之间的。无论是哪种存储系统（比如，MySQL、Redis、Elasticsearch，等等），它们都具有如下三个特点。
在计算机软件开发的世界里，多线程编程是一个重要且令人兴奋的领域。然而，与其引人入胜的潜力相伴而来的是复杂性和挑战，其中之一就是处理共享数据。当多个线程同时访问和修改共享数据时，很容易出现各种问题，如竞态条件和数据不一致性。
2022腾讯犀牛鸟开源人才培养计划 开源项目介绍 滑至文末报名参与开源人才培养计划 提交 3TS 项目Proposal 3TS 项目介绍 腾讯公司CynosDB（TDSQL）团队与中国人民大学数据工程与知识工程教育部重点实验室，联合研制的面向数据库事务处理的验证系统。该系统旨在通过设计和构建事务（包括分布式事务）处理统一框架，并通过框架提供的访问接口，方便使用者快速构建新的并发控制算法；通过验证系统提供的测试床，可以方便用户根据应用场景的需要，对目前主流的并发控制算法在相同的测试环境下进行公平的性能比较，选
[29] APM（Application Performance Management）是一种应用性能监控工具，通过汇聚业务系统的各个处理环节的实时数据，分析业务系统各个事务处理的交易路径和处理时间，实现对应用的全链路性能监测。目前主流的APM工具，基本都是参考了Google的Dapper（大规模分布式系统的跟踪系统）体系，通过跟踪业务请求的处理过程，完成对应用系统在前后端处理、服务端调用的性能消耗跟踪，提供可视化的界面来展示对跟踪数据的分析。
求教各位老铁们，用户中心项目某一功能在压测下到达4000的TPS，这算是什么水准？薪资可以拿到20K+吗？
性能压测工具是用于模拟大量用户访问、负载和压力条件的软件工具，以评估系统、应用程序或服务在高负载条件下的性能表现和稳定性。
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
随着5G时代的到来，以及万物互联时代的到来，云应用和云服务会越来越多，数据量会指数级增长。尤其是2020年全球疫情的时代意义，会导致各行各业开始上云。从而会催生出极具个性化的各类产品的诞生。
为什么采取分区，而不是分表，以及MySQL分区不仅能够提升数据库性能和管理效率，还能有效支持处理大规模数据的需求。
得物 App 从创立之初，关系型数据库一直使用的开源数据库产品 MySQL。和绝大部分互联网公司一样，随着业务高速增长、数据量逐步增多，单实例、单库、单表出现性能瓶颈和存储瓶颈。从选型和架构设计角度来看这很符合发展规律，一开始没必要引入过于复杂的架构导致资源成本和开发成本过高，而是逐步随着业务发展速度去迭代架构。为了应对这些问题，我们采取了诸多措施如单库按业务逻辑拆分成多个库的垂直拆分，分库分表的水平拆分、一主多从读写分离等。这些技改同时也使得整个业务层架构更加复杂，且无法做到透明的弹性，因此我们逐步把目光转向了已经趋于成熟的分布式关系型数据库 TiDB。
在上一篇性能专题的文章：性能专题：性能测试实施全过程指南，已提前剧透告知了，从本篇开始，将结合服务端性能测试的两款常用工具进行实战操作介绍：Jmeter和Locust。
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