录制完后,也会生成.scala文件 回放 在bin目录下,执行gatling.sh命令 输入选择的脚本序号和描述(两个回车就可以跳过了) 报告 压测报告是每次压测完后才会生成的....,总体是并发1000的虚拟用户....中还可以设置额外参数来模拟真实场景. nothingFor(4 seconds) 在指定的时间段(4 seconds)内什么都不干 atOnceUsers(10) 一次模拟的用户数量(10) rampUsers...，直到总数达到指定的数量(100).简单说就是每秒并发用户数递增 分布式 gatling不支持分布式,就意味着不能像jmeter那样,由master机器控制多个slave一起工作....,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
,总体是并发 1000 的虚拟用户....setUp 中还可以设置额外参数来模拟真实场景. nothingFor(4 seconds) 在指定的时间段(4 seconds)内什么都不干 atOnceUsers(10) 一次模拟的用户数量(10...但是实际压测的时候肯定还是需要多个机器同一时间压测才能达到高并发. 这里只能曲线救国一把,结合 Jenkins 的 Pipeline 脚本控制多个节点并发....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...Gatling 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.
二、Maxim 新增的特性 Maxim 在 Gatling 基础上开发了很多新特性： 支持分布式 一个控制中心（Control Center，负责调度） + 多个压力注入器（指施压机） 提供 GUI，并对用户隐藏压测过程的复杂性...Maxim 中并发用户数、RPS、持续时间等都可以通过 GUI 动态注入压测脚本 支持压力注入器系统状态监控 实时监控压力注入器的 CPU、内存、I/O 等指标 自动生成压测报告，保留历史压测报告 采集多个压力注入器的压测日志...数据集和组成数据集的数据块单元，目前单次压测任务已支持多数据集，为多个场景提供不同的压测数据，即混合场景压测 LoadProfile 从 GUI 接收动态参数，主要包括压力注入器数量、并发用户数、RPS...Json 数据文件作为压测脚本的数据输入。...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
个用户开启一个进程mmdrv.exe；controller场景运行结束，进程mmdrv.exe也会相应结束； 在Runtime setting中设置为按线程运行VUSER，设置Controller中的虚拟用户数小于等于...50的话，打开windows资源管理器可以看到有一个进程mmdrv.exe；设置Controller中的虚拟用户数在51与100之间的话，打开windows资源管理器可以看到有两个进程mmdrv.exe...这使得nGrinder成为所有竞争者中唯一的解决方案。由于代理的数量相对较少，多个用户可以同时运行多个测试。可能并发测试的数量取决于自由代理的数量。...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...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。
只要底层协议（如HTTP）可以以非阻塞方式实现，Gatling的体系结构就是异步的。这种架构允许我们将虚拟用户实现为消息而不是专用线程，这使得硬件要求不需要很苛刻。...因此，运行数千个并发虚拟用户不是问题。 使用理由 避免崩溃：Gatling可以帮助您预测缓慢的响应时间和奔溃。...缩短产品上市时间：Gatling 在开发周期的早期检测到性能问题和错误 增强用户体验：Gatling可以准确描述您最慢的用户体验 提升您的业务：加特林可以防止您的业务成为自身成功的牺牲品...在测试结束时，Gatling会自动生成详尽，动态且丰富多彩的报告。 平均值和平均数据是不够的：使用Gatling，您可以得到适当的响应时间百分位数。不要让最慢的用户落后！ ?...前者将编译Scala代码，后者将执行ScalaIDE和m2e（maven的eclipse插件）之间的集成。
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...高级教程 Injection – 注入 注入方法用来定义虚拟用户的操作 setUp( scn.inject( nothingFor(4 seconds), // 1 atOnceUsers...atOnceUsers(nbUsers)：立即注入一定数量的虚拟用户 setUp(scn.inject(atOnceUsers(50)).protocols(httpConf))...rampUsers(nbUsers) over(duration)：在指定时间内，设置一定数量逐步注入的虚拟用户 setUp(scn.inject(rampUsers(50) over(30...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。
例如，Elasticsearch有数以百万计的订单，大多数查询需要通过买家ID查询订单。为每个买家创建索引是不可能的，所以不能通过买家ID将数据拆分成多个索引。...使用多个线程/工作来发送请求。 增加刷新间隔。每次刷新事件发生时，Elasticsearch都会创建一个新的Lucene段，并在稍后进行合并。增加刷新间隔将降低创建/合并的成本。...正如在调优索引性能部分所提到的，Elasticsearch每次刷新时都会创建一个新的段。增加刷新间隔将有助于减少段数并降低搜索的IO成本。而且一旦发生刷新并且数据改变，缓存将无效。...Elasticsearch可以在主分片或副本分片上执行搜索。拥有的副本越多，搜索中涉及的节点就越多。 ? 性能和副本数量之间的关系 从上图可以看出，搜索吞吐量几乎与副本数量成线性关系。...用户可以根据自己的输入查询或文档结构生成测试，而无需具有Gatling或Scala知识。 按顺序运行多个测试，无需人工干预。它可以检查状态并在每次测试之前/之后更改Elasticsearch设置。
段页式存储结构不同部分之间的关系如下图所示，其中Data Block与物理存储结构中数据文件的物理数据库一一对应。...# 区的分配YashanDB数据库向对象分配数据区的方式由表空间的区管理方式和当前申请空间的对象大小决定，表空间的区管理分为： 自动分配：表空间每次根据当前对象大小动态分配包含不同数量数据块的数据区。...# 段空间管理段空间管理提供一种通过三层空闲度列表管理段上空闲空间的方式，将数据页面的空闲空间划分成多个空闲度描述在空闲度列表上，插入数据时根据数据长度在空闲列表上查找符合条件的数据块。...持久化表空间：持久化表空间存储非临时对象的数据段，这些段存储在数据文件中。...用户在创建分布表时，需要指定其所在的表空间集，或使用默认的表空间集。表数据将依据Chunk分布到不同的节点组中。
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...(nbUsers) over(duration)：在指定时间内，设置一定数量逐步注入的虚拟用户； setUp(scn.inject(rampUsers(50) over(30 seconds)).protocols...注意 - 我们仍然需要在场景等级中注入虚拟用户。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。如果注入持续的时间没有达到请求限制的设定，那么所有虚拟用户执行完毕 后，simulation会被终止。...(duration)：将当前的吞吐量保持一定的时间；
登录到 Azure 机器学习工作室 选择“创建工作区” 提供以下信息来配置新工作区： 字段 说明 工作区名称 输入用于标识工作区的唯一名称。 名称在整个资源组中必须唯一。...四、创建数据集并将其加载为数据资产 在配置试验之前，请以 Azure 机器学习数据资产的形式将数据文件上传到工作区。 在本教程中，可以将数据资产看作是 AutoML 作业的数据集。...你可以在此数据存储中上传数据文件，使其可用于你的工作区。 在“上传”下拉菜单中，选择“上传文件”。 选择本地计算机上的 bankmarketing_train.csv 文件。...| 带分隔符 | | 分隔符 | 一个或多个字符，用于指定纯文本或其他数据流中不同的独立区域之间的边界。 | 逗号 | | 编码 | 指定字符架构表中用于读取数据集的位。...| 训练作业时间(小时)：1 指标分数阈值：无 | | 并发 | 每次迭代执行的并行迭代的最大数目 | 最大并发迭代数：5 | 选择“保存”。 选择“下一步” 。
三、创建并加载数据集 在配置试验之前，请以 Azure 机器学习数据集的形式将数据文件上传到工作区。 这可以确保数据格式适合在试验中使用。...这是要将数据文件上传到的存储位置。 在“上传”下拉菜单中，选择“上传文件”。 在本地计算机上选择“bike-no.csv”文件。 这是作为必备组件下载的文件。...| 带分隔符 | | 分隔符 | 一个或多个字符，用于指定纯文本或其他数据流中不同的独立区域之间的边界。 | 逗号 | | 编码 | 指定字符架构表中用于读取数据集的位。...| 训练作业时间(小时)：3 指标分数阈值：无 | | 并发 | 每次迭代执行的并行迭代的最大数目 | 最大并发迭代数：6 | 选择“保存”。 选择“下一步” 。...运行以后，每个迭代还需要 2-3 分钟。 在生产环境中，此过程需要一段时间，因此不妨干点其他的事。 在等待过程中，我们建议在“模型”选项卡上开始浏览已完成测试的算法。
最后研究了JVM特定的调优技巧、数据库端的优化和架构方面的调整。以下是译文。 介绍 在这篇文章中，我们将讨论几个有助于提升Java应用程序性能的方法。...在运行模拟脚本之后，Gatling会生成一份非常有用的、可用于分析的HTML报告。 定义场景 在启动记录器之前，我们需要定义一个场景，表示用户在浏览Web应用时发生的事情。...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。”...JDBC批处理允许我们在单次数据库交互中发送多个SQL语句。 这样，无论是在驱动端还是在数据库端，性能都可能得到显著地提升。...只要底层的JDBC驱动程序支持，你就可以在客户端（驱动程序）或数据库端（语法树甚至执行计划）中缓存PreparedStatement。
在运行模拟脚本之后，Gatling会生成一份非常有用的、可用于分析的HTML报告。 定义场景 在启动记录器之前，我们需要定义一个场景，表示用户在浏览Web应用时发生的事情。...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。”...估计内存缓存所需的空间，例如，由应用程序（和第三方API）加载的内部缓存数据结构，比如从数据库缓存的数据、从文件中读取的数据等等。 4. 估计应用程序将创建的线程数。...JDBC批处理允许我们在单次数据库交互中发送多个SQL语句。 这样，无论是在驱动端还是在数据库端，性能都可能得到显著地提升。...只要底层的JDBC驱动程序支持，你就可以在客户端（驱动程序）或数据库端（语法树甚至执行计划）中缓存PreparedStatement。
dnode 包含零到多个逻辑的虚拟节点(vnode)，零或者至多一个逻辑的管理节点(mnode)。dnode 在系统中的唯一标识由实例的 End Point (EP)决定。...一个虚拟节点由所属的数据节点的EP，以及所属的 VGroup ID 在系统内唯一标识，由管理节点创建并管理。...为便于负载均衡、数据恢复、支持异构环境，TDengine 将一个数据节点根据其计算和存储资源切分为多个 vnode。这些 vnode 的管理是TDengine 自动完成的，对应用完全透明。...在每个数据文件里，一张表的数据是一块一块存储的。一张表可以有一到多个数据文件块。在一个文件块里，数据是列式存储的，占用的是一片连续的存储空间，这样大大提高读取速度。...同一存储等级可挂载多个硬盘，同一存储等级上的数据文件分布在该存储等级的所有硬盘上。 需要说明的是，数据在不同级别的存储介质上的移动，是由系统自动完成的，用户无需干预。
测试邦 揭示性能测试 性能测试工具集 LR:LoadRunner图形界面，更利于使用,要钱的要钱的 JMeter:基于Java，易于二次开发，免费的 gatling:基于scala，速度相比更快性能压力更大...，基于greenlet和gevent LR vs JMeter LR: 1.商业工具 2.基于C语言 3.检查点通过 web_reg_find 4.关联web_reg_save_param 5.参数化每次迭代...，每次更新，唯一，same line as ，date/time uniqnumber interator number ，vuser id 6，手动设置事务 7.支持ip spoofer 8.分布式时候...（借用了LR中的词汇），能够以某种比例在不同的业务上分布用户数量； 3、支持事务； 4、支持参数化和关联（还是借用LR中的词汇）； 5、能够获得和汇总请求响应时间等数据，能够提供响应时间汇总、事务.../请求处理成功率等数据报表； 02 Non-Critical Features: 1、能够以漂亮的图表展示出结果数据； 2、能够提供漂亮的用户界面（GUI）； 3、能够提供良好的录制功能和调试环境；
架构设计 存储 Hudi将数据集组织到一个basepath下的分区目录结构中，类似于传统的Hive表。数据集被分成多个分区，这些分区是包含该分区数据文件的目录。...每个分区都由相对于基本路径的partitionpath唯一标识。在每个分区中，记录分布到多个数据文件中。每个数据文件都由唯一的fileId和生成该文件的commit来标识。...在更新的情况下，多个数据文件可以共享在不同commit时写入的相同fileId。 每条记录都由记录键唯一标识，并映射到fileId。...在每次压缩迭代中，日志量最大的文件首先压缩，而小的日志文件最后压缩，因为重写parquet文件的成本不会分摊到文件更新的次数上。...几个月来，这一直在为优步的数据获取和表格建模提供动力。 随着Hudi继续推动延迟的边界，以更快地在HDFS中吸收，在我们向外扩展时，不可避免地会有一些识别瓶颈的迭代。
在物理上，不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可使得数据的生产者或消费者不必关心数据存于何处； （3）Partition...在这里主题只是一个逻辑上的抽象概念，而在实际数据文件的存储中，Kafka中的消息存储在物理上是以一个或多个分区（Partition）构成，每个分区对应本地磁盘上的一个文件夹，每个文件夹内包含了日志索引文件...Kafka分区和副本的物理分布图.png 2.2Kafka中日志索引和数据文件的存储结构 在Kafka中，每个Log对象又可以划分为多个LogSegment文件，每个LogSegment文件包括一个日志数据文件和两个索引文件...2.偏移量索引文件 如果消息的消费者每次fetch都需要从1G大小（默认值）的日志数据文件中来查找对应偏移量的消息，那么效率一定非常低，在定位到分段后还需要顺序比对才能找到。...从上面dump出来的偏移量索引内容可以看出，索引条目用于将偏移量映射成为消息在日志数据文件中的实际物理位置，每个索引条目由offset和position组成，每个索引条目可以唯一确定在各个分区数据文件的一条消息
这个方法的缺点是如果环境中没有设置环境变量会报错，不过这也不是什么大问题，毕竟在docker内部。 接下来就很简单了，将这个值作为方法的参数进行传递，然后把脚本送到指定的位置。..."/gatling/bin/gatling.sh < command.txt"] 其中移除gatling内系统自带脚本的目的是为了让用户脚本一定排在第一位。...动态挂载 上面的实现方案还是有一个问题，即没有办法灵活控制gatling，只能够每次生成一个实例在挂载到k8s上，非常麻烦。而且如果不小心生成了两个实例，那就是双倍的流量，可能会造成一些问题。...我在思考有没有一种方式，能够将一个gatling程序传到k8s集群中，只需要通过网络端口向其上传配置文件、发送命令就可以调用指定的压力测试脚本。...不过有没有必要作出这个项目也是一个问题，毕竟gatling中仍然存在一些问题没有弄清楚，比如atOnceUser和constantUser等测试方式之间的选择等。
基于 AKKA Actor 模型实现，请求由事件驱动，在系统资源消耗上低于其他压测框架（如内存、连接池等），使得单台施压机可以模拟更多的用户。...此外，Gatling 提供了一套简单高效的 DSL（领域特定语言）方便我们编排业务场景，同时也具备流量控制、压力控制的能力并提供了良好的压测报告，所以有赞选择在 Gatling 基础上扩展分布式能力，开发了自己的全链路压测引擎...由于目前注册中心只支持 ETCD3，插件在 Dubbo 集群上使用缺乏灵活性，所以我们又实现了客户端层面的负载均衡，如此便可抛开特定的注册中心来测试 Dubbo 集群水位。该特性目前正在内测中。...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。...execute 方法必须以异步方式执行 Dubbo 请求，这样前一个 Dubbo 请求执行后但还未等响应返回时虚拟用户就可以通过 AKKA Message 立即发起下一个请求，如此一个虚拟用户可以在很短的时间内构造大量请求
性能测试曲线对比参数性能测试中的压力曲线图是用来直观展示系统在不同负载条件下的表现的一种图形化表示方法。它通常会显示随着时间的变化，虚拟用户数量、响应时间、吞吐量等关键指标之间的关系。...虚拟用户数 vs 时间:这种图表展示了测试过程中虚拟用户（VUs）的数量随时间变化的情况。对于阶梯式增加模型，你会看到一个逐渐上升的线条；如果是尖峰负载，则会出现明显的峰值。...第一个拐点到第二个拐点之间：最大并发用户数，在重压力区和弃忍区两个区域交界处的并发用户数平均响应时间会越来越高，而平均响应时间会直接影响到用户的使用体验。吞吐量和利用率曲线相较平稳。...，并且如果负载一直持续，将最终会导致有些用户无法忍受而放弃；当系统负载大于最大并发用户数时，将注定会导致某些用户无法忍受超长的响应时间而放弃。...所以性能测试的数据尽量保持在 CPU 利用率足够高，整个系统的吞吐负载可控。性能测试的重要性主要体现在以下几个方面？
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