目录： 1.环境介绍 2.症状 3.诊断 4.结论 5.解决 6.对比java实现 废话就不多说了，本文分享下博主在5.28大促压测期间解决的一个性能问题，觉得这个还是比较有意思的，值得总结拿出来分享下...每次业务方进行大促期间平台都要进行一次常规压测，做到心里有底。 在压测的上半场，陆续的解决一些不是太奇怪的问题，定位到问题时间都在计划内。下单服务、查单服务、结算页都顺利压测通过。...但是到了支付回调服务压测的时候，有个奇怪的问题出现了。 1.环境介绍 我们每年基本两次大促，5.28、双12。两次大促期间相隔时间也就只有半年左右，所以每次大促压测都会心里有点低，基本就是摸底检查下。...性能指标其实在平时就关注了，而不是大促才来临时抱佛脚，那样其实为时已晚，只能拆东墙补西墙。...由于这篇文章不是讲怎么做性能压测的，所以其他跟本篇文章关系的不大的情况就不介绍了。包括压测网络隔离、压测机器的配置和节点数等。
前天618大促演练进行了全链路压测，在此之前刚好我的热key探测框架也已经上线灰度一周了，小范围上线了2500台服务器，每秒大概接收几千个key探测，每天大概2-4亿左右，因为量很小，所以框架表现稳定。...导致实际压测期间表现有点惨淡。 框架的架构如下： ? 大概0点多压测开始，初始量比较小，从10w/s开始压，当然都是压的APP的后台，我的框架只是被动的接收后台发来的热key探测请求而已。...从压测开始的一瞬间，那台4核8G的机器就cpu100%，16核的cpu在90%以上，4核的100%即便在压测暂停的间隙也没有恢复，一直都是100%，无论是10w/s，还是后期40多w/s（废话，10万都凉了...当然后来我自我感觉找到问题点了，又修改了一些，有待下次压测检验。 这一篇就是针对各个发现的问题进行总结，包括压测期间的和之前灰度期间发现的一些。...压测发现的问题列表 前面发现的多是代码逻辑和配置问题，压测期间主要是cpu100%的问题，也列一下。
受双11、618等大促活动影响，井喷式的业务流量对中通的系统稳定性提出了更高的要求，过去的压测方案已经无法满足业务发展的需求。...测试环境等比缩放导致压测失真、庞大且复杂的系统链路梳理等都是棘手的问题，让我们一起看看中通是如何利用大促系统稳定性保障利器Takin来完成这项艰巨的任务的。...接下来详细说一下，链路梳理的目的步骤与需要拿到的关键信息 链路大图 首先需要梳理出链路调用大图，刚开始不需要太细，但需要对入口/出口/应用名/数据库/缓存/中间件/资金影响/邮件/短信等，类似这样的一些关键信息能梳理到...详细信息收集操作手册 根据上面梳理的梳路大图，进一步明确具体细节，需要收集如下信息： 应用基础信息与部署信息 [在这里插入图片描述] 链路模块-指的是这次需求所确定的压测链路 应用名-应用名称，在jvm...，运单，面单等多个业务共62个应用中进行了接入，成功支持了双11&618大促与淘宝&拼多多等大流量联合线上压测的场景，虽然初步能解决原来压测中存在的问题，但也引入了一些新的问题。
压测工具部署：Elasticsearch压测工具esrally部署指南 - 云+社区 本文另有延伸：大数据生态关于压力测试的内容 - 云+社区 背景 在大数据时代的今天，业务量越来越大，每天动辄都会产生上百...track: 即赛道的意思，这里指压测用到的样本数据和压测策略，使用 esrally list tracks 列出。...，可以通过 esrally list pipeline 查看，其中有一个 benchmark-only 的流程，就是将 es 的管理交给用户来操作，rally 只用来做压测，如果你想针对已有的 es 进行压测...，则使用该模式； track-params：对默认的压测参数进行覆盖； user-tag：本次压测的 tag 标记； client-options：指定一些客户端连接选项，比如用户名和密码。...压测标准 在压测的过程中，需要了解到各个指标的含义。但是网络上没有完整的文档，所以这里做一个详细的总结。
一、压力测试平台-----优测 优测官网 二、10000vum免费试用 1.单接口压测 创建单接口任务： 执行任务及查看报告： 导出报告： pdf格式报告： 2.全链路压测 创建全链路计划...： 执行全链路计划：每次会消耗vum 执行进度： 压测报告： 定时任务： 全链路pdf压测报告： 三、资源监控：grafana **免费的测试报告中，缺少了cpu和内存等资源的占用情况。...所以我这里想到的是grafana，利用grafana动态实时的资源可视化，结合优测，应该效果非常棒.** 四、总结 问题： 本来想结合业务登录接口去坐个压测，结果发现，优测不支持application
在 MongoDB 上线之前，我们可能想知道它的极限是怎样的，这时，我们可以借助工具对 MongoDB 进行压测，这一节内容就来聊聊通过 YCSB 对 MongoDB 进行压测。...readproportion=1 updateproportion=0 scanproportion=0 insertproportion=0 requestdistribution=zipfian 关于 YCSB 的压测文件的每个参数的解释如下...5 运行压测 加载压测数据： ./bin/ycsb load mongodb -P workloads/workloada 进行压测： ....99thPercentileLatency(us), 1317.0 [UPDATE], Return=OK, 24798 通过 “[OVERALL], Throughput(ops/sec)”，可看出我们压测的实例...当然，压测过程也需要关注 CPU、内存等，看是否已经到极限了。
CPU 是另外一个重要的影响因素，由于是单线程模型，Redis 更喜欢大缓存快速 CPU， 而不是多核。这种场景下面，比较推荐 Intel CPU。...在小对象存取时候，内存速度和带宽看上去不是很重要，但是对大对象（> 10 KB）， 它就变得重要起来。不过通常情况下面，倒不至于为了优化 Redis 而购买更高性能的内存模块。...Jumbo frames 还可以在大对象使用时候获得更高性能。
前天618大促演练进行了全链路压测，在此之前刚好我的热key探测框架（点击可跳转到开源地址）也已经上线灰度一周了，小范围上线了几千台服务器，每秒大概接收几千个key探测，每天大概几亿左右，因为量很小，所以框架表现稳定...导致实际压测期间表现有点惨淡。 框架的架构如下： 大概0点多压测开始，初始量比较小，从10w/s开始压，当然都是压的APP的后台，我的框架只是被动的接收后台发来的热key探测请求而已。...从压测开始的一瞬间，那台4核8G的机器就cpu100%，16核的cpu在90%以上，4核的100%即便在压测暂停的间隙也没有恢复，一直都是100%，无论是10w/s，还是后期到大几十万/s。...当然后来我自我感觉找到问题点了，又修改了一些，有待下次压测检验。 这一篇就是针对各个发现的问题进行总结，包括压测期间的和之前灰度期间发现的一些。...压测发现的问题列表 前面发现的多是代码逻辑和配置问题，压测期间主要是cpu100%的问题，也列一下。
本章内容根据《分布式服务架构》整理 1.业务模型分析 2.压测执行 3.压测工具 4.小结 业务模型分析 对业务模型进行分析，选择日常请求量大且路径覆盖范围广的典型交易，建立测试业务模型，确定各接口请求量的对比...加压方式 1.瞬间加压：通过测试工具模拟大量并发请求 2.逐渐加压：一定周期内为抛物线的趋势 3.梯度加压：逐渐增加用户并发量 4.确定延时方式 压测执行 观察系统的资源占用情况 /系统层面：CPU，...打开的文件句柄，线程切换，和打开的Socket数量 /接口的吞吐量，响应时间，超时情况等 /数据库的慢 SQL，SQL行读，锁等待，死锁，缓冲区命中，索引命中等 /消息队列的吞吐变化，响应时间，超时情况 /压测过程中记录压测记录.../分析是否满足既定压测目标 /指出系统存在的瓶颈点 压测工具：ab,jmeter,mysqlslap.sysbench,dd,LoadRunner，Hprof 我记得我整理了ab,jmeter的文章，...但ab在哪忘记了，贴一下jmeter的链接Jmeter系统入门教程（安装、组件使用、Demo展示、连接数据库、压测报告） 现在根据书上hprof 测试环境windows，4CPU，8G内存 java
压测信息： envoy版本: 1.23.2-dev istio版本:1.15.2 envoy只打开了access log，没有配置任何VS和DR，去掉了jeager和stat-filter插件，...pod层面做的压测，资源为 1c2g的sidecar配比，业务容器是1c2g，响应比较快，request的大小是多少，response就返回多少。 网络是k8s的内网，延迟很低，不超过1ms。...压测准备： 构建 test1---->test2的链路，在test1的pod里面进行压测，访问的接口是test1的，这里的接口内部实现了调用test2的逻辑，也就是说：流量是下面这个样子 --流量--》..., 10 KiB) copied, 9.7164e-05 s, 105 MB/s 参考： https://www.cnblogs.com/machangwei-8/p/10353628.html 2.压测工具使用的是...hey，压测命令的例子如下： # .
背景 在业务新上线，或者业务做活动，压测成为必不可少的一步。...但是很多开发对如何做好服务压测并没有特别系统的了解，这篇文章的目的是为了解释清楚单机服务压测的目的、做法、误区，帮助大家更好地达成压测的目的 压测的目的是什么？...我们并不总是对自己的服务这么自信，压测能够帮我们了解清楚在高压情况下的表现，发现隐藏的问题。...双11等大促场景需要准备多少机器，既能保障系统稳定性、又能节约成本 缺少经验的开发，经常无法很好达成三个目标中的任何一个。...流量预估：通过历史数据（或者结合业务和时间）预估业务流量会有多大的系统调用量 容量评估：根据预估结果，计算服务需要分配多少机器 场景压测：针对重点业务场景，进行全局性的压测，根据压测结果再次调整。
一、背景 通过压测发现系统瓶颈，评估系统 QPS、吞吐量上限 二、工具选择 ab、wrk、Jmeter ab [root@VM-190-129-centos ~]# ab --help Usage: ab...以上两个特性 wrk 可以支持，而 Jmeter 需安装 GUI，没有 CLI 方便没有详细去了解，选择用 wrk 进行压测。...c1 -d1s -s post.lua --latency http://127.0.0.1:8080/index.php 使用 lua 脚本，实现 POST 请求动态参数组装 post.lua --压测命令
在日常售后工作中，常常需要对一些网站进行简单的压测，以判断网站的可用性。...此时通过压测源站就能够发现源站性能异常。 本文提供两种简单的网站压测脚本，能够快速的针对源站进行HTTP或HTTPS请求的压测。...HTTPStressTesting.git 下载后会有两个脚本文件： simple_stresstesting.sh 该脚本为一个简单的脚本测试工具，效率相对来说比较高 stresstesting.sh 该脚本为较为复杂的网站压测工具...simple_stresstesting.sh运行指南 image.png 运行该脚本后面跟多个变量，第一个变量需要输入压测请求的次数，后面的变量需要填写网站的url以及proxy等代理请求。...image.png 压测结束后会展示返回的状态码等统计信息。
；二 UT压测golang-sdk、java-sdk都提供了很好的工具三 组件压测1 压测工具http: abgrpc: ghz go get github.com/bojand/ghz2 压测环境对象...4 记录压测数据5 分析压测结论通过go-pprof，jstat等工具分析压测时，接口质量，优化代码go tool pprof http://xxxgo tool pprof -http=:8080 pprof.xxxgo...，系统可观测性，监控打点）1 压测链路确定，指定输入+输出2 系统环境准备链路上组件资源+依赖3 设计压测用例复杂度+压力大小（请求数、请求大小）4 记录压测数据5 分析压测结论比如关注就是系统的qps...、带宽用例组件1组件2组件3QPS入带宽xxx4C16G*24C8G*24C8G*22.5k/s160MB/s6 总结性能基线7 根据性能基线估算成本五 压测持续化压测流程工具化，压测报告自动化，压测用例集成到...CI六 压测价值1 性能优化的依据2 组件、系统性能能力的量化参考，进一步得出性能基线，对外交付的sla依据3 成本参考，性价比
Apache Benchmark(简称ab) 是Apache安装包中自带的压力测试工具 ，简单易用
后台开发经常需要对服务进行压力测试，下面介绍常用的压测工具。 webbench webbench 是常用的网站压力测试工具，webbench用C语言编写，代码仅有区区几百行。...最后两行是压测结构， 有测试的请求速度，成功的请求量、失败的请求量。 实现原理 通过调用fork()创建子进程，模拟多个客户端。
【前文从理论角度对比了lock锁(Monitor)与读写锁(ReadWriteLockSlim)的差异和使用场景，尝试用Jmeter对lock、ReadWriteLockSlim压测】 启动Jmeter...请求次数= 线程数 * 循环次数 Duration：整个压测的时长 添加采样器 此次我们主要测试 [多读少写]的场景，故我们添加http请求采样器。...Listener>[****], 这里添加几个有效常见的侦听器：View Results Tree、Summary Report、Aggregate Report、Aggregate Graph 压测过程...在一个线程组内的线程是依次执行的，我们建立两个线程组分别测试 (读写比1:1) 压测时长：4分钟 每秒尝试启动300线程不断循环 http://localhost:5000/rwlock?...这个压测中没有争用，_dict.TryGetValue 是o(1)的复杂度，速度很块，多个线程在某时刻命中这个方法的概率极小，整个api代码块耗时几纳秒，压测结果12ms，绝大部分都是在网络上， 貌似要写代码测试了
概述 一个产品的编码完成，并不能代表产品能够给用户体验，其中还必须包含测试、压测分析等，而往往我们的产品上线前却忽略掉压测分析。既然压测分析很重要那么我们应该如何进行呢？...压测分析 压测前需要注意以下几点： 1、压测前必须要保证去除登录逻辑，并能够进入正常的数据请求； 2、压测将接口分析以便同一类接口，可以避免修改逻辑一起压测； 3、压测数据表格设计，尽量能够设计分析出系统的极限处理能力...这部分需要注意的一点是必须要等被压测服务器的负载降低时才能进行下一次压测，避免压测未达到最佳性能。...压测数据分析 1、压测数据分析 如果前期压测数据都已经完成后，再将压测表格数据做成一个折线图（绘制折线图的方法，可以使用execl）。...压测优化点 在进行压测后发现，mongodb的连接和读取都会对系统产生一个非常大的影响，因此我记录下了其优化方案（加大缓存时间，并整改代码，在拥有缓存数据时则不加载mongodb类库，如果没有缓存则加载类库
提升对系统架构和业务逻辑的了解； 提升测试工程师在职场和求职市场的竞争力； 提前发现系统潜在的不稳定因素，提高线上系统稳定性； 更精准的流量评估和容量规划，降低系统的硬件成本和维护成本； 保障系统在大促秒杀等场景和峰值流量冲击下的稳定性...传统压测和全链路压测的区别 相比于传统的压测方式，全链路压测在性能测试领域，有其独到的特殊性： 压测类型 传统压测 全链路压测 压测工具 Jmeter、Locust、Loadrunner 压测集群、流量引擎...每次上线特别是大促阶段，还是提心吊胆的怕出问题。 全链路压测落地过程中的挑战 虽然全链路压测解决了传统压测过程中的种种痛点，可以为线上性能评估提供更多详实的参考建议。...业内常见的做法有如下两点： 压测数据写入正式库表，然后通过特殊的字段进行清理（业务改造成本大，清理风险高，耗时久） 采用影子库表，压测流量数据进行影子库表，在不对生产数据造成污染的情况下进行压测； 全链路监控...，可以对写类型接口进行直接的性能测试； 安全性能压测：在生产环境进行性能压测，对业务不会造成影响； 性能瓶颈快速定位：性能测试结果直接展现业务链路中性能瓶颈的节点； Takin的接入难度大么？
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