注意：请使用第（2）步中的标红框的容器ID替换命令中的【容器ID】，后续都用此ID进行替换。
IBM Linux Technology Center (LTC) 成立于 1999 年 8 月，想让 Linux 成功的共同梦想使其与 Linux 开发团体直接合作。它的 200 多名员工使之成为开放源代码开发者的较大团队组织之一。他们提供的代码范围包括，从补丁到结构化的内核改变，从文件系统和国际化工作到 GPL'd 驱动程序。他们还致力于追踪 IBM 内部进行的 Linux 相关开发。
在实际工作中，客户的云主机配置是有随意性的，该配置能够承受多少的业务访问量，难以用量化的数据向客户表明。经常出现在业务高峰期临时性扩容等情况，今天我们用压力测试工具来看一看，究竟如何根据客户的访问量需求选择较准确的云主机配置？业务访问量还与哪些因素有关？
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。
今天介绍两个重要的工具：stress和stress-ng，用于Linux系统下进行压力测试：
没有那家卖瓜的会说自己家的不甜，同样，没有哪个开源项目愿意告诉你在对它条件最苛刻的时候压力情况是多少，一般官网号称给你看的性能指标都是在最理想环境下的，毫无参考意义。
本文章来自我的微信个人技术公众号---网络技术修炼，公众号中总结普及网络基础知识，包括基础原理、网络方案、开发经验和问题定位案例等，欢迎关注。
默认情况下，一个容器是没有任何资源限制的，它能够耗尽当前主机内核能够调度给容器的所有资源，就像拥有饥饿者能力的猪头帝一样，永远吃不饱。这显然是不合理的，因为资源吃多了会被制裁的。在 linux 系统中，如果内核探测到当前主机已经没有可用的内存分配给某些重要的系统进程，它就会启动 OOM killer 或者触发 kernel panic，详情请查看另一篇文章Linux OOM killer。OOM killer 会杀死符合条件的进程，docker daemon 也有可能会被 kill。为此 docker 调整了 docker daemon 的 OOM 优先级，但是 docker container的优先级没有被调整啊，怎么办？小场面，道友慢慢听我道来。
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。
KVM虚拟化的学习，也可以分为七个阶段，经过七个阶段的学习，就在生产环境中完成虚拟化任务。
某公司新开发了一款大IP手游。上线之后不久，发现几十个人上线之后服务器就崩溃了。一开始还能用大量预算来购买服务器用以支撑，但几天之后由于宣传火爆，随着用户的增多，这才发现单纯增加服务器的成本实在太高了。玩家开始逐渐骂服务器垃圾，各种掉线、卡顿、crash。本想领先竞品抢先进入市场，结果收获的却是满怀期待玩家们的流失。为什么！因为没有做压力测试！
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：
对于运维工程师来说，需要对自己维护的服务器性能瓶颈了如指掌，比如我当前的架构每秒并发是多少，我服务器最大能接受的并发是多少，是什么导致我的性能有问题；如果当前架构快达到性能瓶颈了，是横向扩容性能提升大，还是纵向扩容性能提升大。
网站的性能指标，既可以是开发人员客观的性能分析数据，测试指标。也可以是主观的终端用户体验感受。一般而言，我们用如下指一些标来衡定一个网站的性能水平：响应时间、并发数量、吞吐量、性能计数器。响应时间即从请求发出开始，到收到响应并解析成对应的可视化结果所花费的时间；并发数指系统能够同时处理的请求数量。吞吐量是指单位时间内系统能够处理的请求数量，常用的单位为TPS（每秒事务数）、HPS（每秒的 HTTP 请求数）、QPS（每秒数据库查询数）；性能计数器为直观的数据指标，比如当前系统负载、对象与线程数、CPU /内存使用率、磁盘与网络IO等。理想的系统负载应该对应为系统的 CPU 数量，因为系统负载指当前正在排队被 CPU 处理的进程数量。
压力测试中存在的问题 (What) 什么是压力测试 软件压力测试是一种基本的质量保证行为，它是每个重要软件测试工作的一部分。软件压力测试的基本思路很简单： 不是在常规条件下运行手动或自动测试，而是在计算机数量较少或系统资源匮乏的条件下运行测试。 通常要进行软件压力测试的资源包括内部内存、CPU 可用性、磁盘空间和网络带宽。 压力测试涵盖，性能测试，负载测试，并发测试等等，这些测试点常常交织耦合在一起。 压力测试存在那些问题 我归纳一下又几点： 操作系统默认安装，在未做任何优化的情况下实施压力测试 未考虑磁盘
信息系统的性能是一种指标，表明信息系统对其及时性要求的符合程度。对于一个系统而言，包含并发用户数、响应时间、吞吐量、以及资源利用率等方面的信息。
SIP的第四期结束了，因为控制策略的丰富，早先的的压力测试结果已经无法反映在高并发和高压力下SIP的运行状况，因此需要重新作压力测试。跟在测试人员后面做了快一周的压力测试，压力测试的报告也正式出炉，本来也就算是告一段落，但第二天测试人员说要修改报告，由于这次作压力测试的同学是第一次作，有一个指标没有注意，因此需要修改几个测试结果。那个没有注意的指标就是load average，他和我一样开始只是注意了CPU，内存的使用状况，而没有太注意这个指标，这个指标与他们通常的限制（10左右）有差别。重新测试的结果由于这个指标被要求压低，最后的报告显然不如原来的好看。自己也没有深入过压力测试，但是觉得不搞明白对将来机器配置和扩容都会有影响，因此去问了DBA和SA，得到的结果相差很大，看来不得不自己去找找问题的根本所在了。
数据库与硬件之间的关系，是一个决定数据库性能，必要条件，即使你参数调整的漂亮，你的SQL 撰写的没有问题，但是硬件不行，那么上面说的这一切对于数据库的性能，只能是杯水车薪。
HD-G2L-IOT基于HD-G2L-CORE V2.0工业级核心板设计，双路千兆网口、双路CAN-bus、2路RS-232、2路RS-485、DSI、LCD、4G/5G、WiFi、CSI摄像头接口等，接口丰富，适用于工业现场应用需求，亦方便用户评估核心板及CPU的性能。
在上周，我们对 KVM 和 Xen 近几年里在性能上的改进进行了一些有趣的探讨后，我打算自己做一些这方面的小研究。我能找到的最新的资料，是来自2013年 Phoronix Haswell 性能评测上的基准测试。当然，还有其它一些2011年的评测，不过由于 Xen 被收录进 Kernel 3.0，它们都已被热烈地讨论过。 2011年的测试提供了许多很好的基准报表，在三年后的现在，我尽最大努力把它们列出的属性重新测试一遍。但我删减了其中两三个基准测试，原因是它们在未经特定优化的配置后跑出来的数据不是很好，
以一个经典问题抛砖引玉，当用户在浏览器中输入一个URL到底发生了什么？ 常见的URL格式是http://www.liangsonghua.me，由协议+域名+端口号组成，这里涉及到一个不可轻视的知识点，就是跨域，浏览器有一个同源策略限制，协议、域名、端口号有一个不同就会发生跨域冲突，从而保证了其他站点不能非法操作正常站点的cookie和修改dom元素，重要性不言而喻。当不得已冲突时，可以通过JSONP请求、添加允许跨域响应头、使用代理转发的方式获取资源。不过请记住，尽量不要使用代理转发的方式，因为它违背了环境标准化准则，我们应该保证扩容新服务器时能取得正确、最新的配置，比如服务日记输出路径应该形成一种共识规范，这种称为”约定大于配置”，它的好处是，除了简化配置工作外，还可以提高沟通效率，另外标准先行是持续交付和架构改造技术实施的前提条件
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木桶理论又称短板理论，其核心思想是一只木桶盛水多少，并不取决于最高的木板，而取决于最短的那块木板。
负载测试（Load Testing）：负载测试是一种主要为了测试软件系统是否达到需求文档设计的目标，譬如软件在一定时期内，最大支持多少并发用户数，软件请求出错率等，测试的主要是软件系统的性能。
jmeter是什么呢，是apache的一个开源项目，是百分百的纯java开发的客户端软件，可以进行接口测试和压力测试。
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
1、由运维/开发抓取一段时间内的流量高峰，然后由此确定接口的起始流量以及各个接口的所占压测流量比例。
本节内容讲述线上的调优手段以及压力测试的相关工具，结合一些实际的命令参数，我们将会介绍运行结果的具体含义。本节内容为大致的介绍如何压力测试和如何阅读参数，具体的运行效果需要自己部署一台机器测试，关于这部分的内容受到不同的机器影响会出现完全不同的效果，需要实际测试所以没有进行记录。
本篇文章，继续分享另外一台端午假期折腾的设备，HP MicroServer Gen10 一代。同样分享下我的折腾思路，希望能够帮助到有类似需求的你。
1. http_load http_load是基于linux平台的性能测试工具，它体积非常小，仅100KB。它以并行复用的方式运行，可以测试web服务器的吞吐量与负载。但是它不同于大多数压力测试工具，它可以以一个单一的进程运行，一般不会把客户端搞死。还可以测试https类的网站请求。 wget http://www.acme.com/software/http_load/http_load-12mar2006.tar.gztar zxvf http_load-12mar2006.tar.gz cd http
siege -c 1 -r 1 http://10.33.216.220:8080/apps/p1/api/server0 POST <./p2.json
Prometheus（普罗米修斯）是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合，起始是由SoundCloud公司开发的。现在最常见的Docker、Mesos、Kubernetes容器管理系统中，通常会搭配Prometheus进行监控。
当开发http 接口的时候，往往我们会关心开发的server能承受多少压力，这时候一个比较常用的工具是 apache bench。一部分情况下ab工具确实能满足需求，但是很多时候并不能，需要分布式式测试工具。
http_load是基于linux平台的性能测试工具，它体积非常小，仅100KB。它以并行复用的方式运行，可以测试web服务器的吞吐量与负载。但是它不同于大多数压力测试工具，它可以以一个单一的进程运行，一般不会把客户端搞死。还可以测试https类的网站请求。
jmeter也可以像loadrunner一样监控服务器CPU、内存等性能参数，不过需要安装一些插件
网站性能压力测试是服务器网站性能调优过程中必不可缺少的一环。只有让服务器处在高压情况下，才能真正体现出软件、硬件等各种设置不当所暴露出的问题。 性能测试工具目前最常见的有以下几种：ab、http_load、webbench、siege ab是apache自带的压力测试工具。ab非常实用，它不仅可以对apache服务器进行网站访问压力测试，也可以对或其它类型的服务器进行压力测试。比如nginx、tomcat、IIS等。 一、ab 的原理（apachebench命令的缩写） ab命令会创建多个并发访问线程，模拟
千呼万唤始出来，这一篇感觉写了好久，总想写的清楚明白简洁，但是还是洋洋洒洒写了好多，希望大家喜欢吧！本来打算将这一篇文章是放在性能测试中讲解和分享的，但是有的童鞋或者小伙伴们私下问的太多了，实在是忍不了也解答烦了，索性就在这里分享一下吧。权当参考，但是希望对大家有所帮助。
为什么你会想给你的 Linux 系统施加压力呢？因为有时你可能想知道当一个系统由于大量运行的进程、繁重的网络流量、过多的内存使用等原因而承受很大的压力时，它的表现如何。这种压力测试可以帮助确保系统已经做好了 “上市” 的准备。
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。
https://www.percona.com/blog/why-linux-hugepages-are-super-important-for-database-servers-a-case-with-postgresql/
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即将发布的 PHP 8 最受大家关注的新特性就是引入了对 JIT 的支持，在学院君的视频号（没关注的可以关注下，视频号搜索「学院君」就可以看到）中，我已经简单介绍了 JIT 是什么，以及与 Opcache 扩展的区别，这里简单总结下：
克隆完成后，进入wrk目录并执行make命令进行编译。这个命令会编译wrk并生成可执行文件：
说到网络，可以先在脑子里面有一个模型，就是你给你老家的父母视频聊天的时候，网络传输时间怎么算？当然你可能会感觉到时很快——毫秒级，但传播时间是存在的，这个跟光纤的传播速度及光信号折射率等有关。
meter是apache公司基于java开发的一款开源压力测试工具，体积小，功能全，使用方便，是一个比较轻量级的测试工具，使用起来非常简单。因为jmeter是java开发的，所以运行的时候必须先要安装jdk才可以。jmeter是免安装的，拿到安装包之后直接解压就可以使用，同时它在linux/windows/macos上都可以使用。
libcopp很早就实现完成了v2版本，现在迁移进atsf4g-co/tree/sample_solution以后也把v2分支正式并入了主干。原来的版本切出到v1分支并且停止维护了。
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