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压测工具 wrk2
10.188.139.234:9200/tms_dispatch_pick_2023q3_new/_search" --script=query02.lua-t 线程-c 连接数-d 启动多长时间-R 启动多少qps压测 --latency 延时压测分布情况--http --script 指定脚本more query.luawrk.method="POST"wrk.body='{"from":0,"size":10,
29710编辑于 2024-09-06 - 来自专栏用户3288143的专栏
【测试】Jmeter数据库压测
新建数据库连接池 请求 写 记得变量名 查看结果树 汇总报告 0异常 创造异常场景（线程10000，连接池最大1） 汇总报告异常 数据库连接数-运维数据库优化 修改连接数，重启mysql
59350发布于 2020-07-07 - 来自专栏大数据生态
Elasticsearch压测之Esrally压测标准
压测工具部署：Elasticsearch压测工具esrally部署指南 - 云+社区 本文另有延伸：大数据生态关于压力测试的内容 - 云+社区 背景 在大数据时代的今天，业务量越来越大，每天动辄都会产生上百 track: 即赛道的意思，这里指压测用到的样本数据和压测策略，使用 esrally list tracks 列出。 ，可以通过 esrally list pipeline 查看，其中有一个 benchmark-only 的流程，就是将 es 的管理交给用户来操作，rally 只用来做压测，如果你想针对已有的 es 进行压测 ，则使用该模式； track-params：对默认的压测参数进行覆盖； user-tag：本次压测的 tag 标记； client-options：指定一些客户端连接选项，比如用户名和密码。 压测标准 在压测的过程中，需要了解到各个指标的含义。但是网络上没有完整的文档，所以这里做一个详细的总结。
4.5K2214编辑于 2022-05-16 - 来自专栏建帅技术分享
utest压测和grafana压测效果（腾讯优测）
一、压力测试平台-----优测 优测官网 二、10000vum免费试用 1.单接口压测 创建单接口任务： 执行任务及查看报告： 导出报告： pdf格式报告： 2.全链路压测 创建全链路计划 ： 执行全链路计划：每次会消耗vum 执行进度： 压测报告： 定时任务： 全链路pdf压测报告： 三、资源监控：grafana **免费的测试报告中，缺少了cpu和内存等资源的占用情况。 所以我这里想到的是grafana，利用grafana动态实时的资源可视化，结合优测，应该效果非常棒.** 四、总结 问题： 本来想结合业务登录接口去坐个压测，结果发现，优测不支持application
2.5K20编辑于 2022-08-24 - 来自专栏技术交流专栏
Windows磁盘性能压测（2）-Fio
测试工具相关 2. 4.1测试硬盘的随机读IOPS 4.2测试硬盘的随机写IOPS 4.3测试硬盘的随机混合读写IOPS 说明： 有关Windows磁盘性能压测 ，笔者还是强烈推荐使用微软自己开源的压测工具DiskSpd。 当然，如果要使用其他磁盘性能压测工具也是可以的，比如：IOMeter（老牌经典）、FIO（更适合Linux）等。 2.单路随机读写时延测试 注：通常Windows Server默认安装路径在C:\Program Files\fio下面 bs=4k iodepth
12.6K61发布于 2021-06-17 - 来自专栏devops_k8s
Redis压测
redis-benchmark [option] [option value] redis 性能测试工具可选参数如下所示： 序号 选项 描述 默认值 1 -h 指定服务器主机名 127.0.0.1 2 指定服务器端口 6379 3 -s 指定服务器 socket 4 -c 指定并发连接数 50 5 -n 指定请求数 10000 6 -d 以字节的形式指定 SET/GET 值的数据大小 2 Redis 是一个内存数据库，同时提供一些可选的持久化功能。 将单实例 Redis 和多线程数据库对比是不公平的。 影响 Redis 性能的因素 有几个因素直接决定 Redis 的性能。它们能够改变基准测试的结果， 所以我们必须注意到它们。 避免将 RDB 或 AOF 文件放到 NAS 或 NFS 共享或其他依赖网络的存储设备上面（比如 Amazon EC2 上 的 EBS）。
2K20编辑于 2022-05-09 - 来自专栏悦专栏
MongoDB 压测
在 MongoDB 上线之前，我们可能想知道它的极限是怎样的，这时，我们可以借助工具对 MongoDB 进行压测，这一节内容就来聊聊通过 YCSB 对 MongoDB 进行压测。 : recordcount：加载到数据库的记录数； operationcount：执行的操作数； workload：工作负载类型； readproportion：读取操作的比例； updateproportion 5 运行压测 加载压测数据： ./bin/ycsb load mongodb -P workloads/workloada 进行压测： . 99thPercentileLatency(us), 1317.0 [UPDATE], Return=OK, 24798 通过 “[OVERALL], Throughput(ops/sec)”，可看出我们压测的实例 当然，压测过程也需要关注 CPU、内存等，看是否已经到极限了。
2.3K10编辑于 2022-04-25 - 来自专栏Java项目实战
压测场景设计和压测方案制定
本章内容根据《分布式服务架构》整理 1.业务模型分析 2.压测执行 3.压测工具 4.小结 业务模型分析 对业务模型进行分析，选择日常请求量大且路径覆盖范围广的典型交易，建立测试业务模型，确定各接口请求量的对比 加压方式 1.瞬间加压：通过测试工具模拟大量并发请求 2.逐渐加压：一定周期内为抛物线的趋势 3.梯度加压：逐渐增加用户并发量 4.确定延时方式 压测执行 观察系统的资源占用情况 /系统层面：CPU， /消息队列的吞吐变化，响应时间，超时情况 /压测过程中记录压测记录 /分析是否满足既定压测目标 /指出系统存在的瓶颈点 压测工具：ab,jmeter,mysqlslap.sysbench,dd,LoadRunner ，Hprof 我记得我整理了ab,jmeter的文章，但ab在哪忘记了，贴一下jmeter的链接Jmeter系统入门教程（安装、组件使用、Demo展示、连接数据库、压测报告） 现在根据书上hprof 测试环境 常用应用层性能指标参考 1.通用标准 容量按照峰值的5倍冗余计算 分库分表后的容量一般可以存储30年的数据 第三方查询接口吞吐量为5000/s 单条数据库记录大概占1KB 2.MySQL 单端口读写：
5.4K21发布于 2020-02-19 - 来自专栏高可用
初探单机压测工具wrk2
背景说明 在之前的文章CLB是怎么均衡client流量的-长连接篇中，实验使用的是pts这款压测工具，实际压测前，有调研wrk2这个优秀的单机压测工具，但场景方面不是很匹配，就没有采用。 2. 什么是wrk2 wrk2是一个主要基于wrk的HTTP基准测试工具，与 apache bench（以下简称 ab）类似，都是单机上的压测工具，其使用多线程设计来进行请求的生成。 , 2m, 2h) 压测中常用的几个参数如下： -c 并发连接数 -d 压测时长 -R 模拟的qps -t 启用的线程数，根据设备CPU数量来 wrk2使用 我们用wrk来尝试完成上篇文章的任务，使用命令如下 wrk -t2 -c100 -d30s -R25000 http://10.0.100.38/ 输出结果如下，整体说明比较直观 图片 结论 从试用下来，发下wrk在单机压测时比较好使，但涉及到高并发模拟 、接口延迟较大时，会把本机资源耗尽，故采用了分布式的云压测工具。
2.1K20编辑于 2023-10-15 - 来自专栏灰子学技术
envoy压测
压测信息： envoy版本: 1.23.2-dev istio版本:1.15.2 envoy只打开了access log，没有配置任何VS和DR，去掉了jeager和stat-filter插件， pod层面做的压测，资源为 1c2g的sidecar配比，业务容器是1c2g，响应比较快，request的大小是多少，response就返回多少。 网络是k8s的内网，延迟很低，不超过1ms。 压测准备： 构建 test1---->test2的链路，在test1的pod里面进行压测，访问的接口是test1的，这里的接口内部实现了调用test2的逻辑，也就是说：流量是下面这个样子 --流量--》 压测工具使用的是hey，压测命令的例子如下： # . Status code distribution: [200] 20000 responses 参考： https://www.cnblogs.com/wintersun/p/12492096.html 压测结果
98010编辑于 2024-04-17 - 来自专栏devops_k8s
Redis压测
redis-benchmark [option] [option value] redis 性能测试工具可选参数如下所示： 序号 选项 描述 默认值 1 -h 指定服务器主机名 127.0.0.1 2 -p 指定服务器端口 6379 3 -s 指定服务器 socket 4 -c 指定并发连接数 50 5 -n 指定请求数 10000 6 -d 以字节的形式指定 SET/GET 值的数据大小 2 7 Redis 是一个内存数据库，同时提供一些可选的持久化功能。 将单实例 Redis 和多线程数据库对比是不公平的。 影响 Redis 性能的因素 有几个因素直接决定 Redis 的性能。它们能够改变基准测试的结果， 所以我们必须注意到它们。 避免将 RDB 或 AOF 文件放到 NAS 或 NFS 共享或其他依赖网络的存储设备上面（比如 Amazon EC2 上 的 EBS）。
2.3K70发布于 2021-06-21 - 来自专栏JAVA乐园
怎么做服务压测？压测关注什么？
背景 在业务新上线，或者业务做活动，压测成为必不可少的一步。 但是很多开发对如何做好服务压测并没有特别系统的了解，这篇文章的目的是为了解释清楚单机服务压测的目的、做法、误区，帮助大家更好地达成压测的目的 压测的目的是什么？ 我们并不总是对自己的服务这么自信，压测能够帮我们了解清楚在高压情况下的表现，发现隐藏的问题。 单机处理能力（QPS） 硬件影响了服务性，但处理能力跟硬件的关系有的时候并不是线性的，CPU从2核增加到4核，服务的能力并不一定会提高两倍。 容量规划的需要：什么系统，什么时候，需要多少服务器。 流量预估：通过历史数据（或者结合业务和时间）预估业务流量会有多大的系统调用量 容量评估：根据预估结果，计算服务需要分配多少机器 场景压测：针对重点业务场景，进行全局性的压测，根据压测结果再次调整。
2.1K30编辑于 2022-03-08 - 来自专栏CSIG质量部压测团队
Jmeter使用JDBC对数据库压测
背景说明 压测除了全链路压测外，有时候也需要对指定服务进行性能测试，这里以jmeter工具对数据库进行压测说明。 压测不同数据库需要安装不同的数据库驱动，这里以mysql为例进行压测。 步骤一：数据库驱动安装 1.进入mysql官网，根据不同mysql版本下载对应的数据库驱动mysql-connector-java，下载mysql-connector-java，对应版本参考下图： ? 2.进去后根据自己操作系统下载压缩包 ? 数据库JDBC驱动类名，选择对应数据库的数据驱动 Username 数据库登录用户名 Password 数据库登录密码 Connection Properties 建立连接时要设置的连接属性 注1:Database URL: jdbc:mysql://服务器地址:3306/数据库名（比如：jdbc:mysql://ip:3306/数据库名?
3.6K50发布于 2021-10-21 - 来自专栏LukaChen Blog
wrk 压测
一、背景 通过压测发现系统瓶颈，评估系统 QPS、吞吐量上限 二、工具选择 ab、wrk、Jmeter ab [root@VM-190-129-centos ~]# ab --help Usage: ab Numeric arguments may include a SI unit (1k, 1M, 1G) Time arguments may include a time unit (2s , 2m, 2h) 通过解读 ab 和 wrk 关键参数可知： 1.ab 不支持从文件或使用编码，动态修改 POST 或 url 信息； 2.通过 google 了解到 ab 不支持多线程。 以上两个特性 wrk 可以支持，而 Jmeter 需安装 GUI，没有 CLI 方便没有详细去了解，选择用 wrk 进行压测。 c1 -d1s -s post.lua --latency http://127.0.0.1:8080/index.php 使用 lua 脚本，实现 POST 请求动态参数组装 post.lua --压测命令
1.1K20编辑于 2023-10-22 - 来自专栏压测
JDBC-数据库压测基本配置
JDBC:Java Database Connection，java连接数据库接口。 2.操作步骤 （1）添加数据库驱动 在“测试计划”中添加Jar包（mysql/sqlserver/Oracle驱动JDBC Driver）,选中Test Plan——>在最下面的“Add directory （2）添加JDBC采样器 线程组下面创建JDBC采样器，选中线程组——>add——>Sampler——>JDBC Request 采样器配置： （3）JDBC Connection Configuration
60400发布于 2019-12-23 - 来自专栏windealli
常用压测工具
后台开发经常需要对服务进行压力测试，下面介绍常用的压测工具。 webbench webbench 是常用的网站压力测试工具，webbench用C语言编写，代码仅有区区几百行。 -2|--http11 Use HTTP/1.1 protocol. --get Use GET request method. 最后两行是压测结构， 有测试的请求速度，成功的请求量、失败的请求量。 实现原理 通过调用fork()创建子进程，模拟多个客户端。
4.4K50发布于 2018-09-27 - 来自专栏johnnyxsu技术交流分享
网站压测工具
在日常售后工作中，常常需要对一些网站进行简单的压测，以判断网站的可用性。 此时通过压测源站就能够发现源站性能异常。 本文提供两种简单的网站压测脚本，能够快速的针对源站进行HTTP或HTTPS请求的压测。 HTTPStressTesting.git 下载后会有两个脚本文件： simple_stresstesting.sh 该脚本为一个简单的脚本测试工具，效率相对来说比较高 stresstesting.sh 该脚本为较为复杂的网站压测工具 simple_stresstesting.sh运行指南 image.png 运行该脚本后面跟多个变量，第一个变量需要输入压测请求的次数，后面的变量需要填写网站的url以及proxy等代理请求。 image.png 压测结束后会展示返回的状态码等统计信息。
7K970发布于 2019-07-08 - 来自专栏云原生技术呱呱
性能压测总结
一 性能压测必须知道几件事1 性能是系统或组件在给定约束中实现的指定功能的程度，诸如速度、正确性、内存使用2 对系统性能的描述应该是多方面的，如：执行效率、稳定性、兼容行、可靠性、可扩展性容量等；其中， ；二 UT压测golang-sdk、java-sdk都提供了很好的工具三 组件压测1 压测工具http: abgrpc: ghz go get github.com/bojand/ghz2 压测环境对象 ，系统可观测性，监控打点）1 压测链路确定，指定输入+输出2 系统环境准备链路上组件资源+依赖3 设计压测用例复杂度+压力大小（请求数、请求大小）4 记录压测数据5 分析压测结论比如关注就是系统的qps 、带宽用例组件1组件2组件3QPS入带宽xxx4C16G*24C8G*24C8G*22.5k/s160MB/s6 总结性能基线7 根据性能基线估算成本五 压测持续化压测流程工具化，压测报告自动化，压测用例集成到 CI六 压测价值1 性能优化的依据2 组件、系统性能能力的量化参考，进一步得出性能基线，对外交付的sla依据3 成本参考，性价比
1.6K70编辑于 2022-07-14 - 来自专栏精益码农
JMeter压测笔记
【前文从理论角度对比了lock锁(Monitor)与读写锁(ReadWriteLockSlim)的差异和使用场景，尝试用Jmeter对lock、ReadWriteLockSlim压测】 启动Jmeter 请求次数= 线程数 * 循环次数 Duration：整个压测的时长 添加采样器 此次我们主要测试 [多读少写]的场景，故我们添加http请求采样器。 Listener>[****], 这里添加几个有效常见的侦听器：View Results Tree、Summary Report、Aggregate Report、Aggregate Graph 压测过程 在一个线程组内的线程是依次执行的，我们建立两个线程组分别测试 (读写比1:1) 压测时长：4分钟 每秒尝试启动300线程不断循环 http://localhost:5000/rwlock? 这个压测中没有争用，_dict.TryGetValue 是o(1)的复杂度，速度很块，多个线程在某时刻命中这个方法的概率极小，整个api代码块耗时几纳秒，压测结果12ms，绝大部分都是在网络上， 貌似要写代码测试了
2.2K30发布于 2021-10-14 - 来自专栏院长运维开发
ab压测工具
KeepAlive功能 -d 不显示"percentage served within XX [ms] table"的消息(为以前的版本提供支持) -S 不显示中值和标准背离值,且均值和中值为标准背离值的1到2倍时
2.1K20发布于 2021-02-19
腾讯云开发者
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