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在k8s中上线gatling镜像并在内网发送流量

后续更新，我不一定会记得更新过来。...进阶流量压力测试镜像构造 下面的任务为： 在镜像文件中配置环境变量，该变量最好是能够在docker build的时候修改而不是要手动改写Docerfile，这样后续写bash脚本之类的会比较方便。...这个脚本文件要能够读取环境变量来替换指定的值。 命令直接设为指定的发包命令。 环境变量配置 我看了一下，使用docker build加参数的方式似乎并不常见，而且其他方式也挺麻烦的。...因此我直接使用了ENV Key=value的形式（如果value中间有空格，两边要加上双引号） 脚本读取环境变量 scala脚本是可以读取到环境变量的，方法挺多的。...我的实现思路需要用scala做一个简易的服务器，而网上的思路似乎有些不太一样。

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负载，性能测试工具-Gatling

分析并调查您的应用程序的瓶颈 Gatling是一个功能强大的工具：只需几台计算机，您就可以 在Web应用程序上模拟每秒数十万个请求，并获得高精度指标。...例：ulimit -n $ ulimit -n 65536 但是，这只会更改当前shell会话的限制。在系统范围内，永久性地更改限制因系统而异。...使用bin目录中的脚本启动Gatling和Recorder。 Windows用户：我们建议您不要将Gatling放在“ Programs”文件夹中，因为可能存在权限和路径问题。...这个插件允许您编译Scala代码并启动Gatling模拟。 有了这个插件，Gatling可以在构建项目时启动，例如使用您最喜欢的CI解决方案。...启动加特林 在gatling-highcharts-maven-archetype生成，您可以使用从您的IDE手动启动加特林和记录一些辅助类。

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WebFlux和SpringMVC性能对比

本文来源：https://blog.csdn.net/get_set/article/details/79492439 作者：享学IT 本文已收录至我的GitHub 从负载测试看异步非阻塞的优势 前面总是...此外：由于本节主要是进行横向对比测试，因此不需要特定的硬件资源配置，不过还是建议在Linux环境下进行测试，我最初是在Win10上跑的，当用户数上来之后出现了不少请求失败的情况，下边的测试数据是在一台系统为... 在src/test下创建测试类，gatling使用scala语言编写测试类...._ import scala.concurrent.duration._ class LoadSimulation extends Simulation { // 从系统变量读取...这里我们不难得出原因，那就是当所有可用线程都在阻塞状态的话，后续再进入的请求只能排队，从而当达到最大线程数之后，响应时长开始上升。我们以6000用户的报告为例： ?

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Gatling简单测试SpringBoot工程

前言 Gatling是一款基于Scala 开发的高性能服务器性能测试工具，它主要用于对服务器进行负载等测试，并分析和测量服务器的各种性能指标。...Create form archetype -> Add Archetype，在弹出框中输入一下内容： GroupId: io.gatling.highcharts ArtifactId: gatling-highcharts-maven-archetype...项目目录说明： bodies：用来存放请求的body数据 data：存放需要输入的数据 scala：存放Simulation脚本 Engine：右键运行跟运行 bin\gatling.bat...)) Gatling的官方文档解释是，由于DSL会预编译，在整个执行过程中是静态的。...应改为Feeder实现，Feeder是gatling用于实现注入动态参数或变量的，改用Feeder实现: val randomIdFeeder = Iterator.continually(

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性能工具之 Gatling 入门

Gatling 使用是异步 IO,并发性更强.基于 JVM 的 Actors 模型,用更少的内存和 cpu. Gatling 并不完美,不支持分布式、支持的协议比较少、需要了解 Scala 语法....在 pom.xml 中增加 gatling-maven-plugin 插件和 scala-maven-plugin 插件 image-12.png 第一个脚本 这是一个官网介绍的压测脚本,新建一个 BasicSimulation...这个场景也比较符合压测的漏斗效应,在最后面的接口一般都是用户请求量较小的(比如支付)....JMeter 在jmeter方案中,如果想实时查看压测qps及rt时间,是在脚本中配置后端监听器并且配置influxdb地址,jmeter会把压测过程中数据实时传给influxdb存储,前端配合grafana...Grafana && Influxdb 这里使用 docker-compose 启动两个镜像,配置如下: 在 Influxdb 的中 influxdb.conf 配置 Gaphite.

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Gatling性能测试工具入门

熟悉jmeter的同学应该知道Jmeter基于jvm的多线程,一但请求连接数太大,性能就会急速下降. Gatling使用是异步IO,并发性更强.基于jvm的Actors模型,用更少的内存和cpu....在pom.xml中增加gatling-maven-plugin插件和scala-maven-plugin插件 第一个脚本 这是一个官网介绍的压测脚本,新建一个BasicSimulation类需要继承Simulation...这个场景也比较符合压测的漏斗效应,在最后面的接口一般都是用户请求量较小的(比如支付)....,不能实时查看当前压测QPS及RT时间. jmeter方案 在jmeter方案中,如果想实时查看压测qps及rt时间,是在脚本中配置后端监听器并且配置influxdb地址,jmeter会把压测过程中数据实时传给...influxdb存储,前端配合grafana展示就可以完成实时展示了. gatling方案 在gatling方案中也是类似的思路,但是不知道怎么把压测试试传到influxdb上.

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Dubbo 压测插件的实现——基于 Gatling

Dubbo 压测插件已开源，本文涉及代码详见 gatling-dubbo Gatling 是一个开源的基于 Scala、Akka、Netty 实现的高性能压测框架，较之其他基于线程实现的压测框架，Gatling...Protocol 的辅助类 Action 和 ActionBuild 执行部分，这里的作用是发起 Dubbo 请求，校验请求结果并记录日志以便后续生成压测报告。...ActionBuild 则为 DSL 使用 Action 的辅助类 Check 和 CheckBuild 检查部分，全链路压测中我们都使用 JsonPath检查请求结果，这里我们实现了一样的检查逻辑。...可以使用类似 {args_types}、 {args_values}这样的表达式从数据 Feeder 中解析对应字段的值。...我们都使用 JsonPath校验 HTTP 请求结果，Dubbo 压测插件中，我们也实现了基于 JsonPath的校验。

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性能测试之gatling详解

大家接触过形形色色的压力测试工具，例如lr,jmeter各有各的优点，那么最近在做接口测试中涉及到压力测试，小弟就看到一个好用的工具俗称“加特林”英文Gatling,就简单研究一番，今天为大家分享一下。...Gatling是一款基于Scala 开发的高性能服务器性能测试工具，它主要用于对服务器进行负载等测试，并分析和测量服务器的各种性能指标。...，这样避免其他压力使用办公机使用共有网络，网络情况对压力测试的影响。...4 可以jenkins集合，将压力测试整合自动化持续集成中 上面都是干货，下面为大家直接实战，我是通过java+maven+scala搭建的一个环境以及Demo. 1.创建一个Maven项目 2、安装...$ -----太多我就不一一贴出，有兴趣微信公众号或者qq群联系我。

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gatling 之性能测试

2、安装scala插件，可以直接用zip 安装到本地 3、在项目src/test/scala 下创建scala class 如下示例： package cnblogsCase import io.gatling.core.Predef...Check’s saveAs——从请求的返回值中提取和保存内容 3、manually with the Session API——用各种java提供的函数生成，缺点是可能影响一点性能 三、虚拟用户场景...在大多数的情况下，请求都是不需要使用请求限制的，或者至少是多余的。 但在某些情况下，我们需要使用Gatling自带的throttle方法，来对请求数做一个限制。...请求限制只是用来给定的场景中设置一个确定的吞吐量，以及注入的用户数量和持续时间。这就是设置了一个瓶颈，也就 是一个上限。如果没有设置了足够的用户数，则不会达到这个限制。...，持续10秒钟，然后保持住这个吞吐量并持续1分钟；接着跳到每秒钟50个请求，再保持这个吞吐量2个小时； 这个代码块中设置的请求限制如下： - reachRps(target) in (duration

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基于Python的性能测试工具——Locust

以上就是 Locust 的基本安装和使用方法。在实际使用中，你可能需要根据你的测试需求来编写更复杂的测试脚本。...在这个例子中，用户的任务是向服务器发起一个 GET 请求。这个任务被定义在一个名为 my_task 的方法中，该方法使用了 @task 装饰器。...Gatling 则是基于 Scala 的，也需要先安装 Java 环境，然后下载 Gatling 的二进制文件进行安装。...Gatling 的测试脚本是用 Scala 编写的，对于不熟悉 Scala 的人可能会有一些困难。...总的来说，Locust、JMeter 和 Gatling 都是优秀的性能测试工具，具体选择哪一个，需要根据你的具体需求和技术背景来决定。以上就是我对 Locust 的介绍，希望对你有所帮助。

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性能测试框架对比初探

差 k6 JavaScript 命令行 JS脚本 否 中 优 中 优 1,840,000 优 Gatling Scala 命令行 Scala脚本 否 差 优 差 中 333,000 优 siege C...下面就是放弃的框架以及放弃的原因。 Gatling（加特林） 简介 加特林是一种开源性能测试工具。该工具允许开发人员构建和执行测试，并轻松地在本地或云中管理他们的测试。...要使用 Gatling 编写测试，我们需要使用Scala，Gatling允许用户定义提供类似功能的Scala类，但它们的可读性要高得多。...，然后在交互界面肉眼选择所要执行脚本的ID。...放弃原因 技术栈是Java，Python相对不熟 每次需要shell命令启动不能任意切换用例 分布式方案不给力，缺少同步和协调功能 夸两句 用例简单，可读性高 脚本形式用例，拓展性强 功能强大，且使用上明显优于

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编码修炼 | 快速了解Scala技术栈

我无可救药地成为了Scala的超级粉丝。在我使用Scala开发项目以及编写框架后，它就仿佛凝聚成为一个巨大的黑洞，吸引力使我不得不飞向它，以至于开始背离Java。...那就让我删繁就简，就我的经验介绍一些框架或工具，从持久化、分布式系统、HTTP、Web框架、大数据、测试这六方面入手，作一次蜻蜓点水般的俯瞰。...我在项目中主要将Spray作为REST框架来使用，并结合AKKA来处理领域逻辑。Spray处理HTTP请求的架构如下图所示： ?...在内存中它的运行速度是Hadoop MapReduce的100倍，在磁盘中是10倍。...我的同事刘冉在InfoQ发表的文章《新一代服务器性能测试工具Gatling(http://www.infoq.com/cn/articles/new-generation-server-testing-tool-gatling

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有赞全链路压测引擎的设计与实现

-加入购物车-选择收货地址-下单支付这些步骤，而串起这一系列的请求就是所谓的将请求编排成业务场景 流量控制 流量控制可以是纵向的，如上述下单场景中，各个步骤的请求量逐渐减少，整体呈现一个漏斗模型；也可以是横向的...一样，在场景编排和流量控制方面支持一般 Gatling 支持场景编排、流量控制、压力控制，测试报告良好，且提供了强大的 DSL（领域特定语言）方便编写压测脚本，但不支持分布式，且使用 Scala 开发...，当 Agent 收到控制中心的任务执行指令时，会从云存储下载压测脚本和对应的数据块。...设计云存储的目的主要是为了模拟真实用户环境在公网发起压测请求，但有赞目前都是从内网发起压测请求，所以云存储的功能也可以以其他方式实现，比如 Agent 直接从大数据平台下载数据集 InfluxDB 所有压力注入器产生的日志都会统一写入...四、改造 Gatling 原生 Gatling 是将压测日志写入本地日志文件的，而在分布式中，如果每个压力注入器都把日志写在本地，则为了基于所有日志分析生成压测报告，我们需要首先收集分散在各个压力注入器中的日志文件

1.7K20

Gatling终于走上企业级应用了

如果你觉得还行的话，就点点文章末右下角的“好看”支持下 从2013年，每年都要下载gatling的版本试使用一下，看看其特性，今天事2019年第一次看gatling，发现gatling终于走上企业级应用了...，终于走上商用了，意味着从此在通用性能测试领域有了新的选择。...它是为易用性、可维护性和高性能而设计的,它能生成丰富多彩的报告，包含测试案例中收集的所有指标,该功能似乎比 JMeter更好。...最早在2013年接触到gatling，当时应该是1.5版本，之所以接触gatling，是因为去了解学习scala编程语言，了解到gatling了。...依旧有开源版本提供，下面看下官方的示例截图，基于scala语言的测试场景 ? 看下其提供的实时监控数据 ? 很实用。

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性能测试工具的并发模式

这种并发模型里面的并发用户数只能配置固定值，在压测的过程中无法改变；这个特性与 JMeter 和 Gatling 都不一样，因为 JMeter 和 Gatling 都是可以运行的过程中改变并发用户数量的...邮箱（Mail Box）是actor之间的通信桥梁，邮箱内部通过FIFO消息队列来存储发送方消息，而接收方则从邮箱中获取消息； 4....虽然其并发模型十分优秀，但是需要使用 Scala 语言来进行开发，使得很多测试人员望而却步，导致 Gatling 的使用量并不是很广泛。...我们把用户访问系统造成的数据传输定义为流量，那么在用户访问系统的过程中，我们可以把进入和流出的数据复制下来，进行保存，待后续使用，即离线模式，或者转发到一个新的服务器，立即使用，即在线模式。...Online Server(OS)：上面要部署 TCPcopy，从数据链路层(pcap 接口)抓请求数据包，发包是从IP层发出去； 2.

2.6K40

10万QPS，K6、Gatling和FunTester终极对决！

上次的测试中，我在局域网起了一个基于FunTester moco server框架架构图的服务，服务单机QPS在15k左右到达瓶颈，但是初步判断是局域网带宽导致的，由于时间原因我并没有在深入排查原因。...由于Gatling使用的脚本语言Scala和「FunTester」测试框架使用的脚本语言Groovy都是基于JVM的语言，所以我均采用默认配置进行测试，不再进行修改JVM参数的测试，主要原因是不会Scala...Gatling测试框架在计算测试成果，生成测试报告的时候使用CPU会更高，这一点让我有点意外。...到这里，「FunTester」的表现还是可以的，我总结了一下内存占用比较高的原因，应该是我测试过程中把测试数据存在内存里面了。这里「K6」测试框架测出来的QPS大概是其他两个框架的一半。...FunTester同步存储了测试数据 这里我观察到的现象是FunTester框架使用了更多的内存，Gatling创建了更多的线程（此处我怀疑是异步处理一些事情），Gatling没有在可能的业务层面留下兼容功能

1.7K40

聊聊基准测试

背景 基准测试这个单词在工作中相信大家都经常会遇到，在我刚开始工作的时候，看一些文档的时候老是会碰见基准测试，当初以为基准测试就是简单的性能测试。...基准测试 基准测试的英语名字叫做benchmark，基准测试是一种性能测试，在网络上我发现了很多对基准测试的定义都是用来测试某个程序的最佳性能，我觉得这个定义的比较笼统，在这篇文章中(https://www.cnblogs.com...4.3 Gatling Gatling是一款基于Scala 开发的高性能服务器性能测试工具，它主要用于对服务器进行负载等测试，并分析和测量服务器的各种性能指标。...Gatling在我们公司使用得较多，目前只能测试Http相关的，如果要测试rpc相关的需要先将rpc协议转换成Http协议。...4.4 全链路压测PTS/自研 上面介绍的都不能用来做全链路压测，都缺少很多核心功能，比如请求录制，定时压测，实时监控，报告分析等等，这个时候我们可以直接使用阿里云的PTS进行全链路压测，或者自研一套基于自己业务系统的全链路压测系统

3.7K41

如何提升Java应用程序性能

系统必须支持的平均并发用户数 3. 在负载高峰期间，预期的每秒请求数 这些指标可以通过使用多种监视工具监测到，它们对分析性能瓶颈和性能调优有着非常大的作用。...这就是我们接下来要关注的问题。 Gatling负载测试 Gatling的模拟测试脚本是用Scala编写的，但该工具还附带了一个非常有用的图形界面，可用于记录具体的场景，并生成Scala脚本。...在我们的这个例子中，具体的场景将是“启动200个用户，每个用户发出一万个请求。”.../bin/gatling.sh-sbasic.EmployeeSimulation 对应用程序的API进行负载测试有助于发现及其细微的并且难以发现的错误，如数据库连接耗尽、高负载情况下的请求超时、因为内存泄漏而导致堆的高使用率等等...架构改进 缓存 现在内存的价格很低，而且越来越低，从磁盘或通过网络来检索数据的性能代价仍然很高。缓存自然而然的变成了在应用程序性能方面不能忽视的关键。

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如何提升Java应用程序性能

在负载高峰期间，预期的每秒请求数 这些指标可以通过使用多种监视工具监测到，它们对分析性能瓶颈和性能调优有着非常大的作用。...这就是我们接下来要关注的问题。 Gatling负载测试 Gatling的模拟测试脚本是用Scala编写的，但该工具还附带了一个非常有用的图形界面，可用于记录具体的场景，并生成Scala脚本。...在我们的这个例子中，具体的场景将是“启动200个用户，每个用户发出一万个请求。”.../bin/gatling.sh-sbasic.EmployeeSimulation 对应用程序的API进行负载测试有助于发现及其细微的并且难以发现的错误，如数据库连接耗尽、高负载情况下的请求超时、因为内存泄漏而导致堆的高使用率等等...架构改进 缓存 现在内存的价格很低，而且越来越低，从磁盘或通过网络来检索数据的性能代价仍然很高。缓存自然而然的变成了在应用程序性能方面不能忽视的关键。

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