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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,
29610编辑于 2024-09-06 - 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。 readproportion=1 updateproportion=0 scanproportion=0 insertproportion=0 requestdistribution=zipfian 关于 YCSB 的压测文件的每个参数的解释如下 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 案例一 性能信息分析 机器配置 1.png 2.png 3.png # 测试100个并发连接 # 一个并发连接有100000个请求 [root@node-a ~]# redis-benchmark 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 交易系统的四个接口，下单，下单查询，退款和退款查询，各个接口的比例依次为60%，37%，1%，2%。 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， 打开的文件句柄，线程切换，和打开的Socket数量 /接口的吞吐量，响应时间，超时情况等 /数据库的慢 SQL，SQL行读，锁等待，死锁，缓冲区命中，索引命中等 /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，
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
97810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 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 - 来自专栏老张的求知思考世界
聊聊传统压测和全链路压测的区别
传统压测和全链路压测的区别 相比于传统的压测方式，全链路压测在性能测试领域，有其独到的特殊性： 压测类型 传统压测 全链路压测 压测工具 Jmeter、Locust、Loadrunner 压测集群、流量引擎 要完成一次完整的压测，需要经历下述多个环节才可以完成： 业务研发部门提出压测需求，压测团队和业务方沟通后确认是否执行； 业务部门提供压测范围、链路接口、数据并且准备相关的铺底数据和参数化数据； 压测团队和运维 DBA沟通，准备相关的压测环境，开通防火墙及临时访问权限； 压测团队调试脚本，有问题需要业务研发协助定位解决； 开展压测，通过nmon、JDK自带工具获得压测数据，然后导出进行图表绘制，进行性能问题初步分析 全链路压测落地过程中的挑战 虽然全链路压测解决了传统压测过程中的种种痛点，可以为线上性能评估提供更多详实的参考建议。 一次偶然的机会，我了解到了开源全链路压测平台Takin。 开源全链路压测产品:Takin 最开始了解到Takin，还是因为全链路压测相关的事情。
1.9K10发布于 2021-09-24 - 来自专栏蛋未明的专栏
PHP压测优化
概述 一个产品的编码完成，并不能代表产品能够给用户体验，其中还必须包含测试、压测分析等，而往往我们的产品上线前却忽略掉压测分析。既然压测分析很重要那么我们应该如何进行呢？ 压测分析 压测前需要注意以下几点： 1、压测前必须要保证去除登录逻辑，并能够进入正常的数据请求； 2、压测将接口分析以便同一类接口，可以避免修改逻辑一起压测； 3、压测数据表格设计，尽量能够设计分析出系统的极限处理能力 这部分需要注意的一点是必须要等被压测服务器的负载降低时才能进行下一次压测，避免压测未达到最佳性能。 压测数据分析 1、压测数据分析 如果前期压测数据都已经完成后，再将压测表格数据做成一个折线图（绘制折线图的方法，可以使用execl）。 2、xhprof性能分析 从上面的数据分析后，对于100并发前的性能就无需进行查看，而对100并非后的xhprof结果进行分析，细致的查看每个函数的处理时间以及请求次数。
2K30发布于 2018-06-07 - 来自专栏FECoding
HTTP 压测工具 wrk2 安利指南
所以最近也在尝试了解一些压测方面的知识。对于压测工具，业界常用的有 jmeter、loadrunner、tcpcopy、apache bench、wrk(2) 等。 作为压测小白，结合项目实际情况（无需硬件监控、测试请求较简单），在这里选择了上手使用 wrk2。本文记录了使用过程中的一些心得体会。 Socket/request timeout 对 url http://127.0.0.1:8080/index.html 进行开启 12 个线程，打开 400 个 HTTP 连接，持续 30s 的压测 ，可表示如下： wrk -t12 -c400 -d30s http://127.0.0.1:8080/index.html 压测结束后产出的报告内容也还比较详细，都是一些压测方比较关心的数据，比如延迟分布 结合脚本，wrk 能够完成相当程度的复杂压测需求。很多 wrk 的教程对此处并没有详细说明，但个人认为这里才是 wrk 的精华所在。如果想熟练上手使用，应当对自定义脚本的使用有所了解。
3.3K20发布于 2019-04-25
腾讯云开发者
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