一提起压测,就免不了涉及底层并发线程。而一旦有人问底层的引擎用什么语言来写的时候,就会有回答说用java的,有用c的,还有用go的,甚至还有用js的.... 虽然众说纷纭,但是也有一个共识,那就是没人用python来做,原因也只有一个,python的并发能力并不好。
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
王诚强,荔枝微课基础架构负责人。热衷于基础技术研发推广,致力于提供稳定高效的基础架构,推进了荔枝微课集群化从0到1的发展,云原生架构持续演进的实践者。 本文根据2021年4月10日深圳站举办的【腾讯云原生技术开放日】 线下活动中,荔枝微课基础架构负责人王诚强关于“基于 kubernetes 搭建分布式压测系统”的演讲整理而成。 腾讯云原生公众号后台回复【lzwk】,可获得该演讲PPT。 大家好,今天想和大家分享的主题是基于 kubernetes 搭建分布式压测系统。从背景、原理、实现、效果和未来方向5个方
Locust是一款开源的性能测试工具,可以帮助您模拟大量用户访问Web服务器,跟踪和报告每个用户的响应时间。它使用Python编程语言编写,允许使用Python脚本编写测试脚本。Locust可以轻松扩展,以支持任何自定义断言,响应转换,模拟,分布式执行或第三方服务整合等。
2.使用pip3 命令安装locust,提示了Successfully 就代表安装成功
安装完成后需要配置Rally。首次运行esrally将会检测配置文件是否丢失然后询问你一些问题
目前接触以及听说过的压测工具/框架繁多,如jmeter/k6/locust/loadrunner/qload等,每个压测工具都有自己特性和不足,如何选择适合自己的压测工具,简单高效的完成自己的压测目标,是我们应该思考的问题,本文旨在对locust的特性以及实现进行梳理,方便并对qload以及jmeter进行一个简单的横向对比。
前段时间有位朋友看完我之前的文章Locust + python + influxdb + grafana 展示性能压测QPS图表之后,咨询我如何安装Locust。
前段时间,公司项目需要压测某个服务.公司所有使用的都是locust作为压测脚本,该项目延续使用locust.
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service(ES)。
esrally是一款用于ElasticSearch的开源压测工具。默认情况下,其工作方式是:在线获取其位于海外主机上的数据集,然后在本地执行压测。因此,在国内网络情况下(或某些没有网络的主机上),在线获取数据集这一步骤将非常耗时甚至无法完成。
1.yunzhibo_press_test.zip转推流工具每一台机器都需要部署,rssh-gjh.zip分布式工具负责调度每一台机器
在《性能测试工具Locust源码浅析》中,我们进行了一个主流程的分析。本次我们将对Locust进行实际的评测,在具体的评测之前,为了评测结果尽量的准确,我们需要做如下的规约:
原地址:https://github.com/Leeon123/CC-attack
场景分单场景和混合场景。针对一个接口做压力测试就是单场景,针对一个流程做压力测试的时候就是混合场景,需要多个接口共同作用。
Tips: 初看这个标题,相信很多同学都笑了,python有性能可言么,呵呵哒...确实哦,python其实就是为了快速开发应用而出生的,虽然python的服务都以性能低而闻名全世界,但是总该有优化的地方吧,呵呵哒.... 这不,这两天本作者就碰见了这样一个问题,首先自我介绍下,我是干嘛的,肯定是屌丝程序员了,这个猜都不用猜,要不然也不会蛋疼的写这篇文章了,我们组是基础开发组,就是专门开发一些剥离业务的组件让其他部门去用,比如业务监控,业务报警,服务数据采集等等一堆搬砖的活.好了,废话不多说了,估计看到这的
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/155989.html原文链接:https://javaforall.cn
在使用locust压测的时候,如果使用web则可以查看到QPS压测过程的曲线图。而如果使用no web模式启动,则只有一些打印的日志可以查看。
初看这个标题,相信很多同学都笑了,python有性能可言么,呵呵哒...确实哦,python其实就是为了快速开发应用而出生的,虽然python的服务都以性能低而闻名全世界,但是总该有优化的地方吧,呵呵哒.... 这不,这两天本作者就碰见了这样一个问题,首先自我介绍下,我是干嘛的,肯定是屌丝程序员了,这个猜都不用猜,要不然也不会蛋疼的写这篇文章了,我们组是基础开发组,就是专门开发一些剥离业务的组件让其他部门去用,比如业务监控,业务报警,服务数据采集等等一堆搬砖的活.好了,废话不多说了,估计看到这的也都看烦了
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。
本文描述一个python实现的多进程压测工具,这个压测工具的特点如下: 多进程 在大多数情况下,压测一般适用于IO密集型场景(如访问接口并等待返回),在这种场景下多线程多进程的区分并不明显(详情请参见GIL相关)。不过一旦出现词表参数加密、返回内容校验等事情的话,多进程对发送效率的提升还是很明显的。 可以指定发送QPS 可以指定发压的QPS,根据并行度和请求相应时间,可以估算出可发送QPS峰值。例如并行度是10,响应时间是100ms,那么QPS峰值应该是(1s/100ms * 10)=100,此工具可以将Q
压测过程step1:手机调试到开发者选项,将USB调试选上。(【设置】-【关于手机】-【点击版本号5/6次】进入开发者选项,点击【开发人员选项】-【勾选USB调试】)
当前的OKR中已经全面接入动态压测模型了,不仅仅是效率的提升,还带来了一个非常意外的收获。
因业务需要,需要将redis换成ssdb,我们需要做一次压测,对两个数据库做一个简单的性能测试对比。
应用背景 在目前的压力测试中,开发者多根据cpu、内存、网络等服务器数据来判断服务器性能问题,但无法快速实现复杂业务逻辑的问题排查,在分布式架构下,系统链路调用长,开发者往往需要花费较多的时间进行跨团队沟通,问题的深度定位难,效率低,问题解决滞后。 而压测大师不仅要满足开发者对服务的压测,更要帮助开发者实现问题的深度定位和剖析,通过即将推出的链路性能监控服务,压测大师为开发者提供一站式压测、监控解决方案,打通压测和应用服务性能数据,开发者可以通过探针部署查看应用链路数据,快速找到问题根因。 现针对
调试好脚本,准备好环境,我们就可以开始压测了。那么在压测中,有什么常见的问题以及,我们需要做些什么呢。
因为某天晚上的直播课,在开始直播间刚进入教室的时候学生进行签到,某些Android低端机会ANR.
应用背景 在目前的服务器性能测试中,开发者多会根据CPU、内存、网络等服务器数据来判断服务器性能问题,但无法快速实现复杂业务逻辑的问题排查。在分布式架构下,系统链路调用长,开发者往往需要花费更多的时间进行跨团队沟通,沟通效率较低、问题解决滞后、难以深度定位问题所在。 腾讯WeTest压测大师全新推出了链路性能监控服务,为开发者提供一站式压测、监控解决方案,打通压测和应用服务性能数据,开发者可以通过探针部署实时查看应用链路数据,快速找到问题原因。 01 压测大师链路监控简介 目前,压测大师链路监控是通过
对于数据库来说,性能测试是一个非常频繁的事情。优化查询引擎的规则,调整存储引擎的参数等,都需要通过性能测试,查看系统在不同场景下的影响。
Apache JMeter和Locust都是是最受欢迎的性能测试工具。当你想做性能测试的时候,你会选择什么样的测试工具呢?是会选择jmeter?locust?今天,笔者将根据自己使用经验,针对jmeter、locust常用的性能测试工具进行简单介绍和对比。
公众号:FunTester,原创分享爱好者,腾讯云、掘金社区、开源中国推荐,知乎八级原创作者,主要方向接口功能、自动化、性能测试,兼顾白盒测试,框架开发,业务开发。工作语言Java和Groovy,欢迎关注。 GitHub地址 接口测试 接口功能测试 开源测试服务 使用springboot+mybatis数据库存储服务化 alertover推送api的java httpclient实现实例 接口自动化通用验证类 将swagger文档自动变成测试代码 httpclient处理多用户同时在线 使用httpclie
之前开发的接口测试平台https://github.com/liwanlei/FXTest,今天的时候,想开发一个将测试用例转化成Jmeter压测脚本的功能。想着还是在原来的框架下做开发。那么我是怎么构思的呢。
不少小伙伴在开发过程中都有对模块进行压测的经历,压测结束后大家往往喜欢使用Excel处理压测数据并绘制数据可视化视图,但这样不能很方便的使用web页面进行数据展示。本文将介绍使用python-plotly模块来进行压测数据的绘制,并且生成静态html页面方便结果展示。
ddcw_tool地址: https://github.com/ddcw/ddcw/blob/master/python/ddcw_tool.py
前言:最近在做kafka、mq、redis、fink、kudu等在中间件性能压测,压测kafka的时候遇到了一个问题,我用jmeter往kafka发消息没有时间戳,同样的数据我用python发送就有时间戳,且jmeter会自动生成错误的变量key,那我是怎么解决的呢,容我细细道来!
做为一个压测工具(库),[locust](http://locust.io/) 其实解决这么一个问题:AB 之类压测工具不能编写复杂的因果逻辑,而现实场景中,待压的服务往往是有一套完整执行流程的,比如 APP 要访问一个 API,是需要先鉴权(验明不是非 APP 访问),再登录换 Token,然后才是 API 调用……
美团内部的RPC服务大多构建在Thrift之上,在日常开发服务的过程中,需要针对这些服务进行压力测试(以下简称压测)来发现潜在问题。常用的方法有: 使用一些脚本语言如:Python、Ruby等,读取线上日志构建请求,用多线程模拟用户请求进行压测 使用开源工具进行压测 然而,无论采取哪种方法,压测都是一个十分耗时而又繁琐的过程,主要痛点有: 需要写很多代码解析日志,还原请求,对于比较复杂的请求,解析很容易出错 需要搭建脚本或者工具的运行环境,通常这一过程比较耗时 由于打压方法没有统一,导致打压的结果指标比较混
Rally 最初于 2016 年发布,直到 2018 年 7 月才发布 1.0 版本,Rally 工具 是 Elasticsearch 开发团队用来运行夜间基准测试的工具。
项目近期前端引进serverless技术,接口取参以及处理方面,前端又原先的被动变为现在的主动,在serverless技术下,前端可将多个单接口进行聚合,得到自己想要的数据,那么这样的改动就涉及到接口普处理性能问题,需要测试同学这边进行压测
window安装可能要依赖它的子系统才方便安装,或者换成其他的压测工具例如JMeter。
首先升级pip,不然可能会报错 pip install --upgrade pip
Locust 是近几年新兴的开源测试压力项目,主要是基于 Python 的多进程和协程的方式来实现并发压力。
软件测试如果按照是否查看代码分类,则可分为白盒测试、黑盒测试以及灰盒测试三类,其中黑盒测试又可分为功能测试与性能测试。我们这里主要探讨性能测试中的压力测试,而性能测试的具体分类如下:
loadRuner自动化测试+压测 都行,比较重 Jmeter工具的实战场景 现在市场需求偏向压测,轻量级。 暂选python写自动化脚本
ddcw_tool是把一些常用的功能封装起来, 使用的时候方便点. 目前还没写完. 我目前常用的就是这些.
esrally是elastic search官方用于对ES集群进行压力测试的工具,使用esrally可以为我们构建不同版本集群,构造不同的参数和数据来进行压力测试,并且可以对产生的压测结果进行比较,rally顾名思义是拉力赛的意思,esrally的一些名词也都与拉力赛有关。 github地址:https://github.com/elastic/rally
相信大家对这个工具都很陌生,国内能搜索到的资料很少,那么为什么突然想起来推荐这个工具呢?第一,我觉得它很好用;第二,为后面介绍的服务端性能自动化框架铺成
并发压测topic所有partition,比如topic ods_finder_log_19501_sec_i 总共300个partition,用20台机器压测,每台机器启动15个进程,每个进程分配一个partition
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