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Jmeter并发测试_并发测试

进入后语言是英文的可以选择Options—Choose Language—Chinese(Simplified) 选择左侧TestPlan—添加—线程(用户)—线程组 线程组介绍: 线程数,即为并发请求数量...为0表示并发执行 ramp-Up时间,即为几秒内开启全部线程,可修改 循环次数为1表示所有线程只执行一次。...HTTP请求.jmx -l report.jtl -e -o C:\Test\result 参数说明: n:非GUI模式执行JMeter; t: 脚本文件(.jmx文件)的路径; l: 指定生成测试结果的保存文件...(.jtl格式),此文件必须不存在; e:测试结束后,生成测试报告; o:用于存放测试报告的路径; 先测试之后才会生成报告 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人

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    jmeter测试系统最大并发_jmeter并发测试

    操作流程: 1.先添加一个线程组 2.添加一个查看树 *多线程测试 指的是在短时间内多次重复请求 *多进程测试 指的是同一时间内多次重复请求 下面图文展示操作步骤: 一、添加线程组 先新建一个测试计划...如下图: 创建线程组: 在新建的测试计划上右键 如下图: 线程组参数详解: 1.线程数意思是 请求多少次 2.Ramp-Up Period (in seconds) :代表隔多长时间执行 0代表同时并发...(可以模拟进程并发) 3.循环次数: 输入之后会得到一个公式 ---循环次数*循环次数=最终执行多少次 创建http请求基础配置: (如果有多个请求 就不需要配置公共的域名或者协议方式了) 具体配置如下

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    PHP解决并发问题

    其实在正常的非并发的业务场景中,也有类似的情况出现,某个业务请求接口出现问题,响应时间极慢,将整个Web请求响应时间拉得很长,逐渐将Web服务器的可用连接数占满,其他正常的业务请求,无连接进程可用。...(同文章前面说的场景) 在上面的这个图中,就导致了并发用户B也“抢购成功”,多让一个人获得了商品。这种场景,在并发的情况下非常容易出现。...虽然上述的方案的确解决了线程安全的问题,但是,别忘记,我们的场景是“并发”。也就是说,会很多这样的修改请求,每个请求都需要等待“锁”,某些线程可能永远都没有机会抢到这个“锁”,这种请求就会死在那里。...那么新的问题来了,并发的场景下,因为请求很多,很可能一瞬间将队列内存“撑爆”,然后系统又陷入到了异常状态。...但如果并发,在我们对文件进行读写操作时,很有可能多个进程对进一文件进行操作,如果这时不对文件的访问进行相应的独占,就容易造成数据丢失 优化方案4:使用非阻塞的文件排他锁 <?

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    jmeter并发接口测试教程_jmeter并发测试

    jmeter并发测试实例,测试项目结构图如下: 1.新建测试计划,选中测试计划,右键,添加线程组 2.添加配置元件-用户定义的变量,用来放置ip和端口参数 3.添加配置元件-CSV 数据文件设置...,将测试数据存在csv文件中,配置路径和需要读取的参数 并发测试是模拟多个用户同一时间进行同一个操作,所以需要创建真实的用户数据,这里的真实不是指用户数据的真实性(比如手机号和身份证真实存在),而是指用户数据不能重复...在此案例中,我想测试对上传图片接口的500人并发测试,要实现该需求,首先我需要500个不同的token,因为token需要从登陆接口获得,而登陆接口的入参为手机号,和用户id,所以我需要500个手机号码和...默认为0 本案例中主要是测试上传照片的并发测试,所以登录接口中的集合点为禁用。...11.并发测试的目的是为了测试服务器对于压力的性能影响,所以还需要监控服务器的各项性能指标,一种方法是直接在服务器上查看,比如linux服务器,使用free -m指令等查看内存等数据。

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    PHP实现并发服务器

    一提到并发,就没有办法绕开I/O复用,再具体到特定的平台linux, 就没办法绕开epoll. epoll为啥高效的原理就不讲了,感兴趣的同学可以自行搜索研究一下。 php怎么玩epoll?...实际上PHP的很多扩展就是干这个事的,有一些优秀的C语言库,PHP想直接拿来用,就通过PHP扩展的方式接入到PHP。...撸完收工,用 ab 测一下并发,加 -k 参数复用连接,i5+8G,3W的并发没啥问题,当然我们这儿没有磁盘I/O,实际情况要从磁盘读取文件,读文件要通过linux的系统调用,而且有几次的文件拷贝操作,...花销比较大,常用的解决思路是sendfile,零拷贝直接从一个FD到另一个FD,效率比较高,缺点就是PHP没有现成的已经实现sendfile的扩展,得自己动手,开发成本有点。...ab测试PO图: ? 这就是PHP实现并发服务器的思路了,只要是用EPOLL解决的,思路都一样,都是三步曲,放到Reactor下监听FD事件。

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    压力测试tps是啥意思_并发压力测试

    文章目录 1 压力测试中的指标 1.1 TPS 1.2 QPS 1.3 平均处理时间(RT) 1.4 并发用户数(并发量) 1.5 换算关系 1.5 TPS和QPS的区别 2 压力测试方法 3 相关文档...1.4 并发用户数(并发量) 每秒对待测试接口发起请求的用户数量。...1.5 换算关系 QPS = 并发数/平均响应时间 并发量 = QPS * 平均响应时间 比如3000个用户(并发量)同时访问待测试接口,在用户端统计,3000个用户平均得到响应的时间为1188.538ms...2 压力测试方法 我们可以使用压测工具模拟多用户对系统进行压力测试。后面会有压测工具的介绍 而测试的方式是,以一定请求总量,保持不变,逐步增加并发量,观察QPS的变化及平均响应时间的变化。...比如10000的总请求数,然后测试100的并发量情况下的QPS值,然后200, 300, 400, 500等。

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    百万并发连接挑战:wrk的并发测试深度解析

    wrk通过-c参数能够模拟并发的网络请求,帮助我们评估服务器在极端负载下的表现。...如果你打算做C10K数万并发连接这个量级的测试,wrk是合适的(相比ab/jmeter等工具),然而,如果你想尝试进行数百万级别的并发测试时,官方wrk就无能为力了。...在接下来的内容中,我将探讨如何通过修改wrk源码解决上述问题,以期帮助读者更好地利用wrk进行极限并发测试。 wrk与并发测试挑战 在软件工程实践中,性能测试是确保应用性能达标的核心环节。...比如容量测试会评估系统的最大处理能力;压力测试会评估系统在负载下的行为;瓶颈测试会识别负载情况下可能影响性能的系统限制因素。...这样,我们就绕过了并发测试中TCP五元组的限制! 降低每连接消耗内存 要想使得wrk实现单机C10M级并发连接,还有1个问题需要克服:如何避免Out of memory问题?

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    并发服务器的测试结果

    一、测试环境         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 二、不同测试方向及结果 1.长连接测试...---- 2.超时连接测试         创建一个客户端,给服务器发送一次数据后,不再进行任何操作,查看服务器是否会正常的超时关闭连接。         代码如下: #include ".....        大文件传输测试,给服务器上传一个大文件,服务器将文件保存下来,观察处理结果,上传的文件,和服务器保存的文件一致         代码如下: #include ".....测试环境:         首先任何测试都是基于环境的,所以在这里继续强调环境:         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 测试手段: 测试结果: 得到的结果是:QPS:892 pages/s  每秒同时处理892个请求,每秒钟传递13w个字节,也就是13kb

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    并发性能测试经验分享(下)

    本文紧接上篇《并发性能测试经验分享(上)》 内存泄漏 虽然解决了core dump,但是另外一个问题又浮出了水面,就是并发测试时,会出现内存泄漏,大概一个小时500M的样子。...我通过valgrind测试nginx也发现了一些内存方面的错误,简单分享下valgrind测试nginx的经验: 1.nginx通常都是使用master fork子进程的方式运行,使用–trace-children...2.测试nginx + openssl时,在使用rand函数的地方会提示很多内存错误。...也就是说,如果nginx完全握手性能是20000 qps,那么使用valgrind测试,性能就只有400 qps左右。...由于AddressSanitizer对nginx的影响较小,所以大压力测试时也能达到上万的并发,内存泄漏的问题很容易就定位了。

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    没有预热,不叫并发,叫并发

    大家都知道,并发系统有三把斧子:缓存、熔断和限流。但还有一把斧子,经常被遗忘在角落里,郁郁不得志,那就是预热。 ? 现象举例 先说两个现象。这些现象,只能在并发的系统中出现。...一、DB重启后,瞬间死亡 一个并发环境下的DB,进程死亡后进行重启。由于业务处在高峰期间,上游的负载均衡策略发生了重分配。刚刚启动的DB瞬间接受了1/3的流量,然后load疯狂飙升,直至再无响应。...当服务重新加入集群时,却发生了大量耗时的请求,在请求量的情况下,甚至大批大批的失败。 引起的原因大概可以归结于: 1、服务启动后,jvm并未完全准备完毕,JIT未编译等。...当系统长期处于低水位的情况下,流量突然增加时,直接把系统拉升到水位可能瞬间把系统压垮。

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    海量用户-并发SAAS产品测试上线流程

    海量用户并发SAAS产品测试上线流程 SAAS产品测试上线流程-以Web插件产品为例子 1   概述 在互联网产品中,IT公司之间更加注重产品功能之间的协作,SAAS形态的产品扮演着越来越重要的作用。...优点如下: 发布行为的成本很低,直接利用网络发布 版本维护成本较低,可以全网统一维护 小而快迭代发布能够避免重大问题产生 直接透明化地面向客户能够保证数据的快速通达和反馈 缺点如下: 服务器并发容量要高...服务端接口测试 服务器端性能测试 端到端功能测试(集成测试) 平台兼容性测试 全网灰度测试 2   可测性架构 正如之前的文章里面提到过,一个适合做测试的系统,必然是一个架构上 可测性 比较好的系统。...有经验的测试人员会逐渐挑选出和接口测试等价的功能测试用例进行剔除,最后只留下少量的接口测试实在是无法完成的功能测试用例。...对于并发量,实际承受值和理论值可能有差距;用户访问由于地域问题,可能存在网络不通畅或者缓存问题而导致服务不能正常 灰度测试(发布)可以避免“非黑即白”这种绝对的发布境况,能够有效避免新版本上线后造成全网所有用户功能不能正常使用的情景

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    PHP并发和大流量解决方案整理

    一、并发的概念 在互联网时代,并发并发通常是指并发访问。也就是在某个时间点,有多少个访问同时到来。...(QPS是每秒HTTP请求数量,并发连接数是系统同时处理的请求数量) 2、峰值每秒请求数(QPS)= (总PV数*80%)/ (六小时秒数*20%)【代表80%的访问量都集中在20%的时间内】 3、压力测试...: 测试能承受的最大并发数 以及测试最大承受的QPS值 4、常用的性能测试工具【ab,wrk,httpload,Web Bench,Siege,Apache JMeter】 四、优化 1、当QPS小于50...数据库优化 (1) 数据库缓存 (2) 分库分表,分区 (3) 读写分离 (4) 负载均衡 5、web服务器优化 (1) nginx反向代理实现负载均衡 (2) lvs实现负载均衡 扩展内容大家可以参阅:PHP...如何解决网站大流量与并发的问题 以上就是本次介绍的全部相关知识点,更多补充内容可以联系小编。

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