分享一次失败的面试经历,以资后鉴。 有一次去面试,面试官问:如何定位系统性能瓶颈?当时没有深思,随口答道:看日志,找开发讨论。 面试完回来,反思这个问题,觉得自己当时回答的过于简单,应该并不是面试官希望听到的(特别是当时的面试官很看重理论知识 ),也许下面的这种回答思路更合适。 回答技巧 • “分段排除法“,或者按照以下顺序查找瓶颈。 服务器硬件瓶颈---〉网络瓶颈---〉服务器操作系统瓶颈(参数配置)---〉中间件瓶颈(参数配置,数据库,web服务器等)---〉应用瓶
perf 是Linux的一款性能分析工具,能够进行函数级和指令级的热点查找,可以用来分析程序中热点函数的CPU占用率,从而定位性能瓶颈。
本文介绍性能测试方案最后一部分性能分析与调优。性能测试结果分析与调优是性能测试中的一个重要部分,同时也是一个难点。不同的软件系统,不同的性能指标,结果分析方法都是不一样的。
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
产生性能瓶颈有多方面的原因,包括硬件(自身能力限制或BIOS设置不当)、操作系统(某些feature没打开)和软件。软件方面的性能瓶颈主要是由于编码不当导致,常见原因有以下几种:
运行时性能表现(runtime performance)指的是当你的页面在浏览器运行时的性能表现,而不是在下载页面的时候的表现。这篇指南将会告诉你怎么用Chrome DevTools Performance功能去分析运行时性能表现。在RAIL性能评估模型下,你可以在这篇指南中可以学到怎么去用这个performance功能去分析Response, Animation, 以及 Idle 这三个性能指标。
1)找出系统性能瓶颈(包括硬件瓶颈和软件瓶颈); 2)提供性能优化的方案(升级硬件?改进系统系统结构?); 3)达到合理的硬件和软件配置; 4)使系统资源使用达到最大的平衡。(一般情况下系统良好运行的时候恰恰各项资源达到了一个平衡体,任何一项资源的过渡使用都会造成平衡体系破坏,从而造成系统负载极高或者响应迟缓。比如CPU过渡使用会造成大量进程等待CPU资源,系统响应变慢,等待会造成进程数增加,进程增加又会造成内存使用增加,内存耗尽又会造成虚拟内存使用,使用虚拟内存又会造成磁盘IO增加和CPU开销增加)
性能测试中,稳定性测试是必不可少的,最主要目的是为了发现程序崩溃问题,关键在测试设计过程中依据代码逻辑分析直接或间接使用的参数,构造各种异常case;例:
最近对一个golang的server项目做了性能测试,针对发现的问题做了简单的总结,供大家参考
对于一般公司普通测试工程师来说,可能性能测试做的并不是很复杂,可能只是编写下脚本,做个压测,然后输出报告结果,瓶颈分析和调优的事都丢给开发去做。
Streamline是一款由ARM公司制作的终极性能测试利器,可以快速定位手游性能问题,甚至可以直接追溯代码。但Streamline需要自行搭建,确实让不少同行止步,无法体会产品的优势。所以,云测为大家整理了如何快速搭建Streamline,方便各位使用体验。
对于零基础转行或者打算找一份初级测试的工作同学来说,linux属于必学必会内容,而且面试必问。
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.cnblogs.com/poloyy/category/1814570.html
改善性能意味着用更少的资源做更多的事情。为了利用并发来提高系统性能,我们需要更有效的利用现有的处理器资源,这意味着我们期望使 CPU 尽可能出于忙碌状态(当然,并不是让 CPU 周期出于应付无用计算,而是让 CPU 做有用的事情而忙)。如果程序受限于当前的 CPU 计算能力,那么我们通过增加更多的处理器或者通过集群就能提高总的性能。总的来说,性能提高,需要且仅需要解决当前的受限资源,当前受限资源可能是: CPU: 如果当前 CPU 已经能够接近 100% 的利用率,并且代码业务逻辑无法再简化,那么说明该系统
在性能测试中最重要有两个指标,一个是资源指标,是指应用服务对服务器系统资源占用,包括服务器资源的cpu、内存、IO、宽带。系统指标是指应用服务或者应用系统具体的表现,如并发用户数、响应时间、事物成功率、超时时间。
日常的工作中,会收到一堆CPU使用率过高的告警邮件,遇到某台服务的CPU被占满了,这时候我们就要去查看是什么进程将服务器的CPU资源占用满了。通常我们会通过top或者htop来快速的查看占据CPU最高的那个进程,如下图:
内存分析需要使用的计数器:Memory类别和Physical Disk类别的计数器。内存分析的主要方法和步骤:
一般方式也是最基本的方法是按照一定的规则压并发,看日志。专业一点的说法可以说“分段排除法“,或者按照以下顺序查找瓶颈。
《Qemu-KVM网络性能优化实践》针对在虚拟化环境中使用Qemu-KVM带来的网络性能下降的问题,从多个方面进行了优化,包括:1.优化虚拟网卡到物理网卡的转发性能;2.减少虚拟机内部的队列调度开销;3.提升虚拟网卡和物理网卡的并发处理能力;4.优化虚拟机与物理机之间的数据传输过程。通过这些优化措施,Qemu-KVM的网络性能得到显著提升,达到了与物理机相当的水平。
bottlenecks是一个基于Python的性能瓶颈分析工具。其核心功能是可以识别Python程序中最慢的部分。bottlenecks的另一个重要功能是可以对Python代码的性能进行分析和优化。bottlenecks提供了一些工具,如命令行工具和Web界面,可以帮助程序员识别性能瓶颈,并生成性能报告,以便于更好地了解程序的性能瓶颈和执行过程。bottlenecks基于CPython的profiling模块,因此只支持CPython。
在实际的性能分析中,一个很常见的现象是,明明发生了性能瓶颈,但当你登录到服务器中想要排查的时候,却发现瓶颈已经消失了。或者说,性能问题总是时不时地发生,但却很难找出发生规律,也很难重现。
当网站上线后,流量增加或短暂功能故障,都会造成使用者体验相当不好,而这时该怎么快速找到性能的瓶颈呢?通常 CPU 达到 100% 时,有时候也很难复制及找出关键问题点。
Guider 是一款功能强大的全系统 Linux 性能分析器,旨在为开发人员、系统管理员和其他技术专业人员提供对 Linux 系统性能的深入洞察。它的目的是帮助用户识别和解决性能瓶颈,以便他们能够优化系统以实现最高效率。
在Linux系统中,进程间的同步和通信是一个复杂而关键的话题。为了维护系统资源的正确访问和分配,Linux提供了多种同步机制,其中锁机制是其中之一。然而,当多个进程试图同时访问同一资源时,可能会出现死锁或竞争条件。为了有效地诊断和解决这些问题,Linux提供了lslocks命令,该命令可以显示系统上的活动锁信息,帮助系统管理员和开发者深入了解系统资源的使用情况。
梳理系统的性能瓶颈点这件事应该不是一件简单的事情,需要针对不同设计的系统来进行单独分析。
火焰图(Flame Graph)看起来就像一团跳动的火焰,因此得名,它可以将 CPU 的使用情况可视化,使我们直观地了解到程序的性能瓶颈。我们通常要结合操作系统的性能分析工具(Profiling Tracer)使用火焰图,常见的操作系统的性能分析工具如下。
前段时间,墨天轮分享了直播《 SQL大赛冠军怀晓明:深入解析Oracle存储过程中的性能瓶颈点》,在这里我们共享一下PPT和视频,供大家参考学习。
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。
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。
系统调用是操作系统提供给用户程序的一种接口,可以访问底层的硬件和系统资源。eBPF可以用来跟踪系统调用,统计系统调用的调用次数、调用耗时等信息,并通过这些信息进行系统性能的优化。具体的优化过程如下:
大概去年这个时候,写过一篇文章:性能测试岗位常见面试题。当时是出于一个求职者的角度,对自己遇到的一些性能岗位面试问题进行了整理归纳。最近这一年,对性能测试有了更多的认知,也做了大半年性能团队的Leader,最近部门开放了性能测试工程师岗位,也面试了几位候选人。这篇文章,说说我对性能测试工程师的定位、需要的技能以及我面试候选人时会问的一些问题,仅供参考。。。
最近找我咨询性能测试问题的同学挺多,见识了不少案例,发现很多同学对性能测试依然存在很多理解的误区,即使是一些在测试岗位工作多年的资深工程师,依然存在这种情况。
很多人感冒发烧的时候,往往会模仿神农氏尝百草的路子:先尝尝抗病毒的药,再试试抗细菌的药,甭管家里有什么药挨个试,什么中药西药,瞎猫总会碰上死耗子,如此做法自然是不可取的,正确的做法应该是去医院验个血,确诊后再对症下药。
最近几年做了很多性能优化的事情,但是一直没有形成一套理论,也没有很好的形成一个好的排查问题的流程,每次做优化,大多是经验式的查找,最近看了一下这本书《linux system and performance monitoring》,写的太好了,仔细看了一遍,下面的是读书笔记和个人的一些体会。 1.性能优化 性能优化的过程就是打到系统的瓶颈,并且消除这处瓶颈的过程。对于操作系统来说,就是在4个子系统(CPU,Memory,IO,Network)之间达到平衡和取舍。 不同子系统之间会相互影响,某一个子系统过高的
性能测试的工作是基于系统功能已经完备或者已经趋于完备之上的,在功能还不够完备的情况下没有多大的意义。因为后期功能完善上会对系统的性能有影响,过早进入性能测试会出现测试结果不准确、浪费测试资源。因此,性能测试首先是基于功能测试的,必须了解其功能需求才能开展性能测试。
加壳工具是指注入一段功能代码到 APP 中,并可以将原始的二进制指令经过混淆、虚拟化等手段进行等价变换,实现满足 APP 多种安全需求。根据功能的不同可以分为:压缩壳、加密壳、虚拟机壳。
本文主要介绍何时开展性能测试,如何开展性能测试,性能测试的开展需要做哪些准备、接到一个新项目,性能测试开展思路等。
Nginx TCP backlog 配置,如果是同一个 listen 端口,设置一次就好;比如有多个 server, 每个 server 都是监听 80 端口,只需要给一个 80 端口设置 backlog 就好,一般我们会有一个 default server,在default server 的 80 端口上设置 backlog 的值就可以了;设置好了之后,可以通过 ss -lnt 查看。
一款线上产品如果没有经过性能测试,那它就好比是一颗定时炸弹,你不知道它什么时候会出现问题,你也不清楚它能承受的极限在哪儿。
在性能测试过程中,最重要的一部分就是性能瓶颈定位与调优。而引发性能瓶颈的原因是多种多样的,在之前的博客:常见的性能测试缺陷有进行介绍。这篇文章,来聊聊性能测试过程中的一些注意事项,以及常见的一些性能缺陷表现及如何进行定位分析并且调优。。。
性能剖析是指对应用程序或系统进行分析和测量,以确定其性能瓶颈和优化潜力的过程。它可以帮助开发人员识别和解决应用程序中的性能问题,提高应用程序的响应时间、吞吐量和资源利用率。
网络上有不少Kettle的文章,但实际上都大同小异,都是些非常基础的文章,实际上在使用过程中还有遇到不少的坑,这部分在网上资料比较少,这里主要讲一下我们在使用过程中遇到的各种问题,属于难得的实践经验。
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。
软件性能是与软件功能相对应的一种非常重要的非功能特性,表明了软件系统对时间及时性及资源经济性的要求。
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