转自 nginx 报错 upstream timed out (110: Connection timed out)解决方案 - 为程序员服务http://outofmemory.cn/code-snippet/3315/nginx-upstream-timeout-110-connection-timeout-solution 报这个错误之后,整个服务器就不响应了,但是nginx后面的webpy程序没有任何错误,后端的数据库也很正常,从网上查了很多资料,都是说要修改proxy_read_tim

环境介绍 服务器:centos6.5服务:nginx proxy 问题描述: 压测 开发同事 的开发环境项目没事,但是 线上机器 命中%50 ,大量502 php的某些页面打不开,页面提示gateway timeout,然后查找日志提示如下 2015/09/19 14:00:30 [error] 1811#0: *319 upstream timed out (110: Connection timed out) while reading response header from upstre

对系统的某个接口进行极限压测,随着并发量上升,nginx开始出现502 no live upstreams while connecting to upstream的报错,维持最大并发量一段时间,发现调用接口一直返回502,即nginx已经发现不了存活的后端了. 通过跟踪端口,发现nginx 跟后端创建了大量的连接.这很明显是没有使用http1.1长连接导致的.因此在upstream中添加keepalive配置. upstream yyy.xxx.web{ server 36.10.xx.107

================= 遇到问题 =================$ 直连压测 wrk -c10000 -t100 -d100m http://localhost:9981/order/list $ nginx代理压测 wrk -c10000 -t100 -d100m http://localhost:8864/order/list 压测外的请求无法响应 ================= 搜素方案 =================$ 修改linux参数配置(最大打开文件数与进程

原文地址:还在寻找.... 一个web系统,前端使用nginx做为反向代理,处理https,并将请求转发给后端的tomcat服务. 压力测试工具选择了jmeter. 首先简单介绍一下jmeter. 它是apache的一个开源项目,基于java swing开发的GUI界面. jmeter提供了许多高级的功能,但我们仅仅使用了jmeter最简单的功能.在简单的jmeter使用中,我们涉及到这么几个概念:测试计划,线程组,测试任务,和Listener.看下面的图: 在一个名为“测试”的测试计划下, 我

使用nginx反向代理压测web程序,100个用户并发时,每隔一段时间loadrunner工具中就会报错,报错信息如下: Continuing after Error -26610: HTTP Status-Code=502 (Bad Gateway) 通过nginx日志发现错误信息如下: failed (99: Cannot assign requested address) while connecting to upstream 本次问题解决方法如下: 执行命令修改如下2个内核参数   s

环境:阿里云 压测主机:阿里云ECS(非LB后的主机) 压测目标:阿里云k8s自己的某个服务 k8s配置在kube-system 按照之前的ingress-nginx 配置了一个内网的ingress-nginx,对监听的443和80进行代理 LB为内网IP的lb,共享性的,然后在service的kube-system的ingress里添加了lb的实例 压测经过LB的时候,总是出现超时3%左右的超时连接 最后优化nginx-controler还是不行 然后试着把 ingress-nginx的Clu

环境介绍 服务器:centos7.2 应用:tomcat集群 服务:nginx 代理 问题描述: 这段时间,听项目组项目经理和业务需求人员跟我反馈,线上业务人员在操作业务交易时,有时会出现nginx错误信息,一开始以为是客户人员自己误操作,因为频度不是很高半年多就反馈错一两次,只是今天刚好测试人员在操作时,也出现nginx错误信息,如下图: 还好我们测试环境也是模拟生产环境搭建集群部署,那如果测试环境出现同样问题,那说明确实存在问题,应该是配置问题,看到我们测试人员模拟出的问题,我看了后台日志:

1.前言 在使用jmeter做性能测试的时候,监控系统性能的时候,无论是使用插件还是报告生成,都没法实现实时监控.使用JMeter+Influxdb+Grafana可以实现实时监控. 本次环境搭建各软件版本说明: Grafana v6.2.5 InfluxDB 1.7.0 JMeter 5.2.1 2.Influxdb简介 InfluxDB是用Go语言编写的高性能.高可用的分布式时序数据存储数据库,无其他依赖,安装简单快速. 该数据库现在主要用于存储涉及大量的时间戳数据,如DevOps监控数据,

前段时间搞优化,最后瓶颈发现都在数据库单点上. 问DBA,给我的写入答案是在1W(机械硬盘)左右. 联想起前几天infoQ上一篇文章说他们最好的硬件写入速度在2W后也无法提高(SSD硬盘) 但这东西感觉从来没证实过,故一时兴起,弄台虚拟机压测起来.   想搞清下面的问题:   1,mysql支撑多少连接数? 2,写入瓶颈到底是多少? 3,求QPS   畅想:  足够的CPU, load>远小于核数*2 足够的内存, 基本只用到物理内存 瓶颈在硬盘,写入速度应该能到90-100M/S(机械硬盘,7

用过了很多压测工具,却一直没找到中意的那款.最近试了wrk感觉不错,写下这份使用指南给自己备忘用,如果能帮到你,那也很好. 安装 wrk支持大多数类UNIX系统,不支持windows.需要操作系统支持LuaJIT和OpenSSL,不过不用担心,大多数类Unix系统都支持.安装wrk非常简单,只要从github上下载wrk源码,在项目路径下执行make命令即可. git clone https://github.com/wg/wrk make make之后,会在项目路径下生成可执行文件wrk,随后

一直想做这个测试,原因很简单,很多人一直比较怀疑Azure的虚拟机性能,说相同的配置凭啥比阿里的虚拟机贵那么多,其实,我自己以前也怀疑过,但是接触Azure的几个月,确实发现Azure的虚拟机性能真的很强悍,在这里笔者举个例子说明,有个客户(这里就不透露名字了)在本地数据中心cpu使用率一直在60%以上,因为我们上云都是先平移,如果不够用我们再auto sacle,但是客户却很不放心,非要高配的机器,在我们的百般劝说之下好不容易才答应先平移(客户表示很委屈,为什么我要高配的机器你不给,哈哈,开个

200 ? "200px" : this.width)!important;} --> 介绍 mysqlslap是mysql自带的一个性能压测工具:mysqlslap用于和其它的一些性能压测工具一样可以自己造数据进行压测.mysqlslap的报告比较简单主要体现在执行的时间方面,没有sysbench那样的tps.qps等更详细的包括. 参数 --auto-generate-sql -a 自动生成MySQL测试语句 --auto-generate-sql-add-autoincre

郑昀 基于刘勤红和石雍志的实践报告 创建于2015/8/13 最后更新于2015/8/19 关键词:压测.TCPCopy.仿真测试.实时拷贝流量 本文档适用人员:技术人员 提纲: 为什么要做仿真测试 TCPCopy是如何工作的 实作:仿真测试的拓扑 实作:操作步骤 可能会遇到的问题 ip_conntrack 少量丢包 离线重放 不提取7层信息 观测的性能指标 0x00,为什么要做仿真测试 线下的传统压力测试,难以模拟真实流量,尤其难以模拟正常流量混杂着各色异常流量.所以,线下压得好好的系统,上线

压测方案 准备多个文件大小分别为 1k 10k 100k 300k 使用ab分别按 [50,2000](按50逐渐叠加)压测服务,每次请求10W次 硬件信息:CPU:Intel(R) Xeon(R) CPU 1.86GHz ×4 4G 统计脚本:grep "Requests per second:" 300k_* | awk -F':' '{print substr($1,6),$3}'|sort -n 1k 10k 压测的时候load维持在3左右,100k 300k的load飙升到5

此次压力测试是以一个http json的后台接口为例. 1. 创建相应的部件 2. 设置相应的参数 线程组主要用于设置一共要测试的线程数量(上图1000),每秒起的线程数(上图10),几秒内启动完单循环内要跑的线程(上例子中为10秒内启动1000个线程,即通常所说的100并发),一共测试多少个循环(上图永远). http请求主要用于设置 被测试服务器的 ip地址 端口 服务地址 请求体数据. http信息头管理器,主要用于设置http头字段信息,比如Content-Type. 聚合报告 主要用于

[本文出自天外归云的博客园] 前篇 前篇:Python Locust性能测试框架实践 本篇 承上——归纳过程 在前篇的基础上,我们可以利用Locust性能测试框架编写python脚本对指定网站或者接口进行压测,对于Locust的使用我们可以归纳为三步: 1. 编写python压力测试脚本: 2. 在命令行中启动Locust服务并指定压测脚本与hosts等信息: 3. 访问Locust本地网址设定并发量并进行压测. 启下——编写脚本 对于以上三步,我通过编写脚本来做一下进一步封装,实现化繁为简,“

下载及安装 官网下载JMeter3.0: 找到bin目录下的jmeter.bat启动: 压测Rest请求 1.添加线程组 路径:右键“测试计划”->添加“Threads(Users)”->线程组 说明: 每一个JMeter线程都会完整地执行测试计划,而且它们之间是完全独立运行的.这种多线程机制被用来模拟服务器应用的并发连接.参数Ramp-Up Period告诉JMeter达到最大线程数需要多长时间. 假设共有10个线程,Ramp-Up Period 为100秒, 那么JMeter 就会在100

jps.jstack.jmap.jhat.jstat.hprof 基于jmx可以开发web版本,方便压测的时候观测jvm以及线程的信息 ============================================= 压测可以明显观测到线程数.jvm虚拟机的使用情况以及程序的问题

一.(测试时间:20151220 - 下午14:00-17:00) windows环境 第一次测试,运行中发现在eclipse环境下.4w个连接耗尽了约1G的内存. 另外:服务本来可用的,压测客户端强制关闭,造成大量的session需要清理,这时候会造成拒绝服务现象,新连接无法建立.. session Close是锁住进行的? 二.(测试时间:20151223 - 晚上18:00-19:20) linux 64位虚拟机 - 开集群(每秒15个连接) 压测5W,小卡顿,但是能用,到5.9w,突然完

今天的年会已过,仍然是空手而归,不过俺坚信能让生活稳定永远都是努力.由于隔壁组负责年会的抢红包项目,因而趁此机会把通过工具模拟高并发的知识补了补,通过和身边大师的交流,总算是对压力测试有了个简要的了解,尤其是熟悉JMeter的使用(之前还想过自己写个多线程客户端,被大师说重复造轮子不可取). Apache JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具,是非常简洁有效的选择,页面使用swing构建.支持很多类型的测试,包括最常见的Web(Http/Https),FTP等,尽管是J