创作不易,如果您觉得这篇文章对你有帮助,不妨给我点个赞,这将是我继续分享优质内容的动力。
文章https://cloud.tencent.com/developer/article/1753788 已经简述了Jmeter Suite的操作过程,为了更为详细地介绍操作过程,尽可能做到看文章就会用工具,特此写了一篇详细说明。
最近忙着给YOUZAN的数据库服务器升级系统版本,从centos6 升级到centos7。centos/redhat 7 默认将文件系统设置为xfs。咨询了很多DBA朋友,他们已经升级到7 并且使用xfs很久。于是我们也随大流打算使用xfs文件系统。
中间件dble测试成员,主要负责dble的日常测试工作,热衷于探索发现,学习新技术。
BenchmarkSQL 是一个支持众多关系型数据库的基准测试工具,通过使用 BenchmarkSQL 对数据库进行 TPC-C 标准测试,即模拟多种事务处理:新订单、支付操作、订单状态查询、发货、库存状态查询等,从而获得最终的压测值。相较于 Sysbench 的单一,它更能贴切的模拟出真实的应用场景,因此越来越多的客户在对数据库进行压测时,更多的选择使用 BenchmarkSQL 。
星辰算力平台基于深入优化云原生统一接入和多云调度,加固容器运行态隔离,挖掘技术增量价值,平台承载了腾讯内部的CPU和异构算力服务,是腾讯内部大规模离线作业、资源统一调度平台。 背景 在大规模 Kubernetes 集群中,集群瞬息万变,每时每刻可能都有相关用户、集群组件、运维人员对集群进行操作。根据大规模集群的注意事项,Kubernetes v1.26 单个集群支持的最大节点数为 5000。更具体地说,Kubernetes 旨在适应满足以下所有标准的配置: 每个节点的 Pod 数量不超过 110 节点数不超
磁盘压测工具理论上都有损坏文件系统的可能,如果盘里有数据,压测前一定先做快照,压测完毕后回滚快照还原回去,确保不因压测磁盘丢数据。
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。
Written by 王磊(bluestn). Summary SRS支持将直播录制为VoD文件,在压测时,如果流路数很多,会出现CPU消耗很多的问题。 原因是写入较小视频包时,SRS使用了write,由于没有缓冲能力,导致频繁的系统调用和磁盘繁忙。 优化方案,可以选择fwrite(v5.0.133+),或者老版本用内存盘方案,可将DVR性能提升一倍以上。 Environments SRS服务器配置如下: • CPU:INTEL Xeon 4110 双路16和32线程 • 内存:32G • 网卡:10Gb
利用 mysql_random_load 工具连接MySQL写入数据时,性能非常非常低。
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。
今天抽时间在整理一个关于MySQL和Oracle共同面临的问题,但是它们有着不同的解决方案,就是经典的partial write问题,我也看到网上有很多DBA在纠结,在争论,相比而言,Oracle这边更沉默一些。我认真看了他们的讨论,但是到目前为止没有看到一个把两方面都照顾到的解读,而且这个问题可以继续扩展开来,从存储层面也可以有一些解读,所以我决定做这个事情。至于文章最近应该会从社群中看到,对于内容,我还是抱着谨慎的态度,想让几位朋友审阅之后再说会比较好。如果你对此有一定的基础,对此有浓厚的兴趣,也
默认情况下,容器是没有资源限制的,它会尽可能地使用宿主机能够分配给它的资源。Docker提供了一种控制分配多少量的内存、CPU或阻塞I/O给一个容器的方式,即通过在docker run或docker create命令时设置运行时配置的标志。
可运行状态进程:可以理解为系统内正在占用CPU或正在等待CPU的进程,也就是处于R状态的进程
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。
相信大家都知道固态硬盘(SSD)的优势在于速度比传统的机械硬盘(HDD)要快,所以现在线上服务器里越来越多看到固态硬盘的出现。不过作为一个对性能数字斤斤计较的开发,我想更精确地弄明白搭载SSD的服务器在IO性能上比搭载HDD的究竟快多少,顺序IO情况下快多少,随机IO情况下又能快多少?终于在最近抽空搞了一次性能测试对比。
前面一篇文章Grafana + Prometheus监控篇之Windows监控Linux服务器资源 ,我已经讲过了在windows系统上如何使用Grafana监控Linux服务器资源。这边讲的是如何使用Grafana展示Locust性能测试数据。
本篇内容涉及Docker的内存与CPU限制,可以用于在实际开发中为指定容器设置限制最大使用的资源量,预计阅读时间为5分钟。
(Perf -- Linux下的系统性能调优工具,第 1 部分)[http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-perf1/]
Gatling基于Scala开发的压测工具,我们可以通过录制自动生成脚本,也可以自己编写脚本.
腾讯云高级工程师,腾讯云压测 OTeam 发起人,目前主要负责腾讯云可观测系统的开发与设计。
Gatling 基于 Scala 开发的压测工具,我们可以通过录制自动生成脚本,也可以自己编写脚本.
最近看到一句话是MySQL的TPS是4000,这句话是不严谨的,因为没有说服务器的配置。所以自己买了个服务器做了一个压测。希望自己对数据有一个概念。 注意:服务器不同结果不同,结果不具有普适性。
在上文性能基础之理解Linux系统平均负载和CPU使用率,我们详细介绍了 Linux 系统平均负载的相关概念,本文我们来做几个案例分析,以便于加深理解。
突然有一天,领导说:“小王,今天把996福报系统压一下,下班前把压测报告发我邮箱。”
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:
在上篇文章 每个后端都应该了解的OpenResty入门以及网关安全实战 中,我向大家介绍了 OpenResty 的入门使用是 WAF 防御实战,这篇文章将给大家继续介绍 OpenResty 入门之性能测试 篇。
在上篇文章 每个后端都应该了解的 OpenResty 入门以及网关安全实战 中,我向大家介绍了 OpenResty 的入门使用是 WAF 防御实战,这篇文章将给大家继续介绍 OpenResty 入门之性能测试 篇。
本篇我将为你介绍一个工具 - k6 ,它和 K8s 并没有什么直接的关系,它是一款开源的性能压测工具。
nmon:检测Linux的性能情况,被广泛用于linux系统上进行监控与分析工具。
最近一直在做性能压测相关的事情,有公众号的读者朋友咨询有赞的数据库服务器有没有开启huge page,我听说过huge page会对性能有所提升,本文就一探究竟。对过程没有兴趣的可以直接看结论。
TarsBenchmark(简称tb)旨在帮助开发和测试同学快速debug线上TARS服务,复现逻辑接口bug,支持灵活修改测试用例,同时也可以很轻松完成服务接口的压力测试,帮助开发同学清楚掌握TARS服务性能数据基准。具备如下特性:
今天来说说两款压测工具sysbench,swingbench,早些时候傻傻分不清楚,其实两个差别大了去了。 swingbench 先来说说swingbench,这款工具是Oracle英国的一个员工用Java开发的,没想到一下子成了压测Oracle的不二之选。当然Oracle还有不少这样的工具,比如DUL(Data UnLoader),是新西兰的一个员工用c开发,一个可以直接读取数据文件的工具,基本是ACS部门在提供高级服务所用。还有一款是SQLT也叫作SQLTXPLAIN,是Oracle Serv
启动 2 个线程,保持 5 个 http 连接打开的状态下,持续压测 10s 的基准测试
协议是⼀种约定,规定好⼀种信息的格式,如果发送⽅按照这种请求格式发送信息,那么接 收端就要按照这样的格式解析数据,这就是协议
这是 2021 年 12 月底发布的最新论文,主要比较了四种浏览器架构,同时指出近十年来浏览器中内存安全问题依然是主流。但是观察 Firefox 通过 Oxidation 项目(Rust)替换了 12% 的组件。自2015年以来,Firefox的内存安全漏洞数量出现了小幅但稳定的下降,其中,渲染器的内存安全漏洞明显下降。
压测过程中很重要的一点是观察cpu的各项指标,比如说cpu idel、user、cpu.load等,这些指标也间接反映了一个系统的抗压能力(容量)。 在linux内核中,每个进程都会被分配一个固定的时间片,默认是10ms,在这10ms中,该进程享有cpu的使用权,如果该进程用完了10ms,或者有其他优先级高的进程发出请求,系统会触发一个中断,内核重新接管cpu,内核分配cpu给其他进程。 cpu的使用时主要分为用户态、内核态,对于使用率来说主要分为用户态、系统态、空闲态。
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:
工作中需要将原本部署在物理机或虚拟机上的一些基础服务搬到kubernetes中,在搬的过程中遇到了不少坑,笔者在此特别分享一下所遇到的问题及相应的解决方法~ 一、异常网络引起的问题 之前使用redis-operator在kubernetes中部署了一套Redis集群,可测试的同事使用redis-benchmark随便一压测,这个集群就会出问题。经过艰苦的问题查找过程,终于发现了问题,原来是两个虚拟机之间的网络存在异常。 经验教训,在测试前可用iperf3先测试下node节点之间,pod节点
部门成立专项组,对数智平台和站务系统做性能优化,其中目标之一为降低服务端硬件成本,即在32G内存、CPU银牌的配置下,能支撑1万+发客量。要达到此目标,需通过压力测试并配合监控系统,以QPS、RPS、接口响应时间、接口成功率、SQL耗时、JVM运行情况、CPU和内存运行情况等数据指标为依据,找出系统中存在的性能瓶颈。
Locust是一款开源的性能测试工具,可以帮助您模拟大量用户访问Web服务器,跟踪和报告每个用户的响应时间。它使用Python编程语言编写,允许使用Python脚本编写测试脚本。Locust可以轻松扩展,以支持任何自定义断言,响应转换,模拟,分布式执行或第三方服务整合等。
中午午休时,正好收到公司的培训邮件,由公司性能测试组的一名年轻的同事为我们带来压测相关的分享,这部分对俺这个以应用开发为主的程序员来说,感觉帮助很大。课上内容非常的通熟易懂,涉及了一般应用接口开发中主
最后3个值分别是过去1、5、15分钟内的平均负载,那么在生产环境中,当系统负载达到多少的时候需要我们特别注意呢?
通过对某业务用户登录接口进行并发测试,模拟用户真实场景,发现服务器存在的服务瓶颈,辅助提升产品稳定性。
源于一次线上 P0 故障,一个生产集群被误操作删除(不只是业务被删,是集群也被删了),集群规模较大,在集群恢复后 Pod 进行了重新、调度的过程,整个过程(从开始恢复集群到业务服务就绪)耗时略长,其中涉及到调度环节耗时的计算,由于当时监控服务也部署在集群中,导致故障时的调度器监控数据丢失,最后的最后,又回到了原点:故障驱动,自证清白。于是就有了 scheduler-stress-test 项目,就有了本篇关于此项目的介绍,希望可以帮助到有类似需求(调度器压测)的同志们。
随着业务的快速发展我们日常遇到的系统性能压力问题也逐渐出现,甚至在部分场合会遇到一些突发的营销活动,会导致系统性能突然暴涨,可能导致我们系统的瘫痪。最近几年随着电商的各种促销活动,有一个词也渐渐进入我们眼帘--“全链路压测”。
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。
在服务正式上线前,我们需要确保服务上线后的可用性和稳定性,因此对系统的处理能力和稳定性进行全面的测试是非常必要的。压力测试是其中重要的一环,本文将介绍如何使用 TarsBenchmark 对 TARS 服务进行压测。
我们在服务后台的一些APP上线之前,通常会做一些性能的评估,然后会评测一下。例如开发的项目大概可以服务多少用户,以及能够承担多大的并发量?
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云