系统写好了，能不能顺利上线？一般来说我们需要做一些压力测试来判断。比如系统预计每天一百万的接口访问量，并且访问时段主要集中在早八点到晚八点，那么平均下来 RPS 大约是 22 次左右，不过用户的访问量通常不会很平均，假设峰值流量是平均流量的 3 到 5 倍的话，那么我们可以推断出项目要想顺利上线，RPS 至少应该达到 66+ 次，110+ 次更好。由此可见上线前用压力测试工具测试 RPS 是一个很重要的环节。
高性能网站架构方案（二）——优化网站响应时间 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 优化网站响应时间是保证网站受用户关注的要点，主要方案有： 1、减少HTTP请求 当需要加载图片、css、js等内容时，尽量减少加载的次数。可以合并加载，另外当改动量很少时，尽量将内容进行缓存。 图片的缓存可以设定更新时间，定时去服务器查看是否有需要更新的内容。通常可以定时在1周甚至更久的时间。 CSS、JS的缓存，通常可以通过文件名的方式来判断是否需要重新加载。当网页确定需要加载某些js和c
-t 100 http://www.isTester.com/zhichang/177.html
前语：http协议是互联网中最常使用的应用层协议，它的绝大多数实现是基于TCP协议的。 一 问题描述 某天，在对一个提供http接口的后台服务进行压力测试过程中，我们设定了几百qps（每秒请求数）开始测试几分钟后，请求一端（我们后续简称为：客户端）的压力结果统计日志中开始连续出现大量的报错信息： 图1-压力测试请求中出现大量报错 在压力测试前，根据之前的经验，同类服务的单机性能一般能够达到几千QPS，然而此时测试设定的压力值还不足200qps，这与预期存在1个数量级以上的性能差距，难道是被测服务存在
游戏服务器压力测试总结 从游戏内测开始到现在做了所有服务器压力相关的测试.现在进行总结.暂时还不方便说游戏架构，所以不上图了。 一.首先明确需要测试压力的内容: 1.游戏服务器硬件 a.硬盘I/o b.内存 c.CPU 2.网络压力 a.长连接 a1.最大连接数 a2.流量(内网、外网、进、出) b.长连接短周期(类似Http的TCP应用，这个比较特殊的一个需求，专门针对LoginAgent) b1.每秒建立的连接数 b2.实际处理能力 3.数据库 a.每秒事务数 b.每秒锁等待数 c.平均延时(ms) d.CPU暂用 4.多线程的最优线程数 a.数据库执行的多线程 b.多连接处理 二.Windows Server环境测试方式 1.服务器性能监测 使用Server自带的性能监测器设置各个进程的监测参数。Window的这个自动工具做的相当强大。大家自己摸一摸基本就会用了。每个参数都由详细的说明。 2.案例设计注意 a.对于数据库的性能测试上，现在由于所有的游戏服务器构架在DB前面都有一个实现DB缓冲功能的进程，以减少数据库频繁的读写操作。所以其实数据库的读是一个轻量级的数量；而数据库的写操作是一个周期性能过程。案例设计一定要能够驱动这种周期性能过程。比如我们游戏的战斗，导致游戏玩家数据的改变，或驱动所有在线玩家数据的周期性存储。 b.选择具有代表性，并且最频繁的游戏操作。用于进行最高用户在线的各种性能指标采集。 我们选择的是:战斗、移动、聊天 c.聊天性能测试 广播聊天是最为考验游戏信息发送能力的功能。通过进行全局广播的压力测试。我们可以获取服务器进程发送信息到客户端的最高承载量。进而可以对我们的各种广播功能进行一个预估和频率限制。 d.同屏玩家的移动测试 移动+广播。这两种信息，基本是网络游戏流量的70-80%左右。同屏玩家数量，将会增加各种数据的广播需求，非常影响游戏性能。所以同屏的移动测试也是广播测试的一个必要环节。需要根据实际结果进行适当的优化。 e.大量玩家同时登录测试 玩家登录时，有大量的信息需要进行分配和初始化；同时也有大量的数据需要下传客户端。服务器需要进行大量的TCP连接建立。所以是一个比较关键的过程。这个测试案例是一个比较特殊，但是运营是肯定会碰到的案例。 f.由于线程池处理事务，随着事务的时耗，存在一个最优线程数的问题。过多的线程反而会降低服务器效率 3.细节问题 a.进行测试需要仔细思考客户端性能影响服务器最后表现的可能性。比如 a1.模拟客户端的性能无法有效处理服务器返回信息,可能就导致服务器发送的信息缓存在服务器系统缓存，从而表现出服务器内存不断增加。表现为服务器发送能力不足，其实可能根本就是客户端的性能问题 a2.客户端性能问题，导致发起的请求数过少，从而导致单位时间内服务器处理的请求过少。表现为服务器性能不足，其实根本就是客户端的请求能力不足。 b.网络带宽导致最后表现不足 b1.确认服务器的各个网卡，以及相互的带宽。不然可能因为相互带宽，导致服务器对于客户端请求的处理延时。表现为服务器卡机 b2.客户端模拟多个玩家，比如1000个玩家。而客户端的网卡或者客户端与服务器之间的中转服务器带宽过小，导致服务器数据发送不出，内存不断增加。表现为服务器发送能力不足，其实是中间带宽问题。 c.debug i/o导致服务器性能下降 c1.进行性能测试，一定要取消debug用的同步的i/o.比如我们服务器的debuginternalLog.同步i/o是非常影响性能的，特别在压力测试下可能导致每秒上千上万甚至几十万次的执行。一处的文件写入操作就可以导致几十万次的处理能力变成几千次的处理能力。 c2.客户端避免进行阻塞操作导致模拟多用户性能下降，导致服务器表现性能下降 d.流量需要区分内网网 内、外网流量在游戏正式运行时是完全分开的。价格也是完全不同的。一个千M的外网是一个无法想象的运营成本，而kmbps/s现在已经是一个可以接受的代价。游戏进程需要进行不同网卡的配置和绑定。确定内外网流量。
产品经理鉴于运营反馈并对程序的websocket长连接保持怀疑的态度，让我对websocket服务器进行压力测试，我内心是拒绝的。
本文讲述了一位腾讯高级开发工程师在服务器性能测试方面的经历和思考，通过具体的项目优化案例，展示了服务器性能测试的重要性，以及腾讯WeTest服务器性能测试解决方案的具体实现。
作者介绍：Robben，腾讯高级开发工程师。工作多年，长期从事后台的开发、架构设计、优化等方面的相关工作。
上几期我们谈了，多维度架构中的网络损耗和超时时间，今天我们谈谈另一个在多维度架构中非常重要的技术点「会话数」。会话数的英文是 Session，请不要与HTTP服务中的SESSION混淆。
以下内容为入门级介绍，意在对老技术作较全的总结而不是较深的研究。主要参考《构建高性能Web站点》一书。
测试环境：服务器是2核2G带宽3M的云服务器，客户端是也是服务端（同一个云服务器），在同一个云服务器上既测试服务器，又运行客户端
本文介绍压测是什么，解释压测的专属名词，教大家如何压测。介绍市面上的常见压测工具(ab、locust、Jmeter、go实现的压测工具、云压测)，对比这些压测工具，教大家如何选择一款适合自己的压测工具，本文还有两个压测实战项目：
Apache Bench(ab)主要用来为HTTP服务提供性能压力测试，以下总结了ab在日常使用中用到的压测方法。
dubbo作为一个远程调用框架，虽与同类型的框架，不知道谁优谁劣，但是就公司层面使用来说，还是很棒的。这里简单的写一下怎么使用和调试技巧，就算是作个使用总结吧，供快速使用和问题解决！ dubbo是基于spring做配置使用的，虽也提供其他方法，但是比较麻烦，所以使用spring还是有好处的吧。 先来一个整体架构图，这对于了解其是如何工作的是很有必要的。（比如我当初就误以为dubbo会做一个服务转发，好尴尬） 📷 下面是一个更完整架构图，可以更清晰的看到软件是如何工作的： 📷 （以下是官方说明，我觉得很有必要
在压力测试中，有时候要模拟大量的用户请求，如果单位时间内传递的数据包过大，超过了带宽的传输能力，那么就会造成网络资源竞争，间接导致服务端接收到的请求数达不到服务端的处理能力上限。
Nginx除了实现基本的Web Server功能之外还可以作为正向代理与反向代理。正向代理与反向代理的区别在于代理的对象不一样。正向代理的对象是客户端，反向代理的对象是服务端。做正向代理时，当客户端发起请求其访问目标应该是后端真实服务器；做反向代理时，客户端发起请求其目标应该是代理服务器本身，由代理服务器把后端真实服务器上的数据发给了客户端。反向代理通常是作为负载均衡来分发流量给后端的应用程序服务器，以此来提高性能。比如前端是一台Nginx作为负载均衡的分发器，后端是多台Apache搭建的Web Server，当访问流量很大时，就让Nginx分发请求给后端多台服务器，让它们分工响应。
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
中国广东省深圳市望海路半岛城邦三期 518067 +86 13113668890 <netkiller@msn.com>
在本地针对项目的登录接口做了一次简单的压力测试。200并发持续120s，观察吞吐量
本项目建立在《Linux高级开发基础》、《Java高级开发基础》、《web高级开发基础》学习的相关知识体系的基础上，以系统全面的应用所学知识为出发点，设计一个学生阶段的学习项目，让学生可以全面应用、巩固、提升阶段的学习内容，在项目实战的过程中将知识体系贯穿起来，融汇贯通，积累项目开发经验，并通过项目检验阶段的学习成果。
最近有新手做性能测试，不停地来问我问题，感觉他连很基本的概念都不清楚，就开始轰轰烈烈的干起来了，出了问题，就指望我手把手来解决。
最近有同事在用 ab 进行服务压测，到 QPS 瓶颈后怀疑是起压机的问题，来跟我借测试机，于是我就趁机分析了一波起压机可能成为压测瓶颈的可能，除了网络 I/O、机器性能外，还考虑到了网络协议的问题。
仔细上上图，我们可以发现两个信息： 该机器建立了238万个TCP连接； 此时内存使用量大约在48G左右。 看上去很赞吧？如果有人能够提供配置，并且在单台部署HAProxy的服务器上完成这样规模的调优，是不是更赞？本文将详细描述这个过程;) 本文是一系列关于HAProxy压力测试文章的最后一篇。如果有时间，建议读者能够先阅读本系列的其余两部分。这样能够更好的帮助我们了解本文所提及的内核级别调优需要的一些背景知识。 HAProxy压力测试（第一部分） HAProxy压力测试（第二部分） 为了达到前面提到的效
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。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1620792.html
Redis是一个高性能的内存键值数据库，广泛应用于各种高并发场景。在应用程序上线前，需要对Redis进行压力测试，以验证Redis的性能和稳定性。
目前移动端的使用场景中会用到大量的消息推送，push消息可以帮助运营人员更高效地实现运营目标（比如给用户推送营销活动或者提醒APP新功能）。
服务部署重新调整，原来业务业务是长连接，然后通过升级到通过vip负载 ，变成短连接，就担心出现大量time_wait 造成端口号沾满。然后和别人讨论起来。被别人拒绝 让确定业务具体属性，说不需要调整。
Web 服务器性能评估是评定服务器承载能力和效率的重要手段。主要关注几个关键指标：最大并发连接数、响应延迟、吞吐量。不同的评测方法可以帮助我们从多角度了解服务器性能，包括基准性能测试、压力测试、可靠性测试。系统检测通常采用系统本身提供的命令、系统记录文件、集成监控工具等方法进行。
当我需要进行性能优化时，说明我们服务器无法满足日益增长的业务。性能优化是一个比较大的课题，需要从以下几个方面进行探讨
本文介绍了如何利用ApacheBench工具对Web服务器进行压力测试。首先介绍了ApacheBench工具的主要功能和用法，然后通过实例详细讲解了如何利用该工具进行压力测试。最后，总结了测试结果的分析。
打破软件自动化测试的格局 自动化测试的误区 自动化测试仅仅被认为是替代人工，所以我们看到很多企业实施自动化测试仅仅是将现有的 Test Case 转换成自动化脚本。 这样做既没有提高测试整体水平，也没有改善测试结果。结果是通过手工能测试出来的问题自动化测试可以测试出来，手工测试不出来的问题自动化测试也没有测试出来。 因为测试的观念仍停留在已有 Test Case 阶段，而 Test Case 停留在业务流程测试的阶段。 最终自动化测试仅仅是按照测试用例走一边业务流程，完成业务流程的检验。 分层与部署带来的问
本文档是完成***压力测试的指导性文件。本文档给出了对测试需求、测试环境、测试过程及测试结果的总体要求, 这也是本测试项目中其他文档编写及结果评价的基础。
码字太难了，这些问题保存在我的word文档中，但是CSDN有特殊的模板格式，结果还是一行行粘贴过来的 大家看着这份文章上，多给点关注收藏呀~~~~~~
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。
之前使用github.com/olivere/elastic库遇到了一个TIME_WAIT堆积的问题，因为问题比较共性（引入新库、性能测试、TIME_WAIT原理），所以简单记录下，新同学可以关注下
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
来源：Dozer's Technology Blog 链接：https://www.dozer.cc/2014/12/netty-long-connection.html(点击文末阅读原文前往) 推送服务 还记得一年半前，做的一个项目需要用到 Android 推送服务。和 iOS 不同，Android 生态中没有统一的推送服务。Google 虽然有 Google Cloud Messaging ，但是连国外都没统一，更别说国内了，直接被墙。 所以之前在 Android 上做推送大部分只能靠轮询。而我们之前
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。
如果是老项目优化，可考虑是否存有历史测试方案，如果有可以参考，或许可以省事很多。
做压力测试也就是多少用户一起去操作，也就是设置多少并发，运行多久，一般是在线程组中设置，如下图所示
该压力测试工具使用了php的Swoole协程扩展，以及swoole的连接池，通过连接池来实现一次性请求的并发次数。仅供测试自己的网站，禁止非法使用，否则后果自负！
常见的互联网架构中，一般都能看到spring+mybatis+mysql+redis搭配的身影，在我所服务的公司亦是如此。一般来说，应用内部的接口都是直接调用的，所谓的面向接口编程，应用间的调用直接调或者通过类似dubbo之类的服务框架来执行，数据格式往往采用json，即统一也方便各数据间做转换和取值，缓存一般使用redis或memcached，存储一些对象或json格式的字符串。对外提供的接口，一般都需要进行压力测试，以便估算其性能，并为后续的调优提供指导方向，以下接口便是在压测过程中出现的各种“奇怪现象”，所谓奇怪，指的是从表象上看与我们正常的逻辑思路不符，但其本质还是我们对压力下程序的表现出来的特征不熟悉，用惯用的知识结构试图去解释，这根本是行不通的。下文是我在一次全面压测过程后对数据进行的分析汇总，其中的现象是很多压测常见的，里面的分析过程及改进措施我认为有很大的参考意义。具体内容如下：（部分接口为了安全我省略了其名称，但不影响我们的分析，另外形如1N3T之类的表示的是1台nginx，3台tomcat,具体的tps数值只是为了说明优化前后的比照，没有实际意义）
负载均衡的并发测试，主要目标是测试负载均衡系统支持的最大并发连接数量。本文将介绍测试中应用的部署，测试的工具以及测试的过程。
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