过程笔记和总结 尝试一.locust 测试百万Tcp并发 另一种方式是使用jmeter 基础环境 服务端 虚拟机:Centos7.2 jdk 1.8 客户端 虚拟机: Centos7.2 python : 3.7.3 Anaconda3 locust : 0.14.5 基础知识: tcp协议:三次握手进行连接,四次挥手断开,稳定长连接,比Http更占用资源,比udp协议更稳定,保证数据不丢失,但速度比较慢. 每个tcp连接大概占用4kb内存,且断开连接后默认两分钟之后才会释放资源 linux打开

Python join() 方法用于将序列中的元素以指定的字符连接生成一个新的字符串.其中,序列中的元素应是字符串类型. 学习join()方法主要是为了配合随机数的使用,生产某个指定位数的随机数,在tcp压测的时候发送数据也可以采用次方法随机产生自定长度的数据内容 join()方法语法:   例子: str='-'l=['2016','5','9']t=('2016','5','9')print(str.join(l))print(str.join(t))print('!'.join('pyth

本次测试是在win7下docker环境中进行压测,共创建一个nginx容器.一个php-fpm容器和一个swoole容器,客户端请求nginx服务器,nginx接收用户访问请求并转发给php-fpm,php-fpm接收数据并发送数据给swoole服务器 软硬件: OS :boot2docker Linux cpu: i5-6500 单核 内存:1G PHP Vsersion:7.2.9 swoole:4.1.2 nginx:1.12 均使用docker环境下进行ab压测并发100,1万次请求,结

pip3 install string&&scapy 1 #!/usr/bin env python 2 #-*-coding:utf-8-*- 3 import socket,random,string 4 import time,sys 5 from scapy.all import * 6 from concurrent import futures 7 class Dos: 8 def __init__(self,t_ype,sip,dip,port,pps,dos_time):

#!/usr/bin/env python # *-* coding:utf-8 *-* import threading import requests import time # headers = {'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9', 'Accept-Encoding': '', 'X-Forwarded-For': '192.168.66.155,192.168.66.155', 'Host': 'manage.zgg.com', 'Accept':

由于Beetle.DT是一个分布式压力测试工具,所以在使用上并不像普通工具那样安装运行这么简单:由于工具涉及到测试管理中心,节点和管理端等工具: 所以必须要进行相应的部署才能运行.接下来详解一下如果安装Beetle.DT并进行简单的HTTP,SQL和TCP相关压力测试. 运行环境要求 现有版本的Beetle.DT只能运行在windows+.net 4.5的基础上(暂只支持Console模试运行)在功能完善后会进行win service服务和.net core版的扩展开发.工具运行主要部署两大应用

TCP压测 场景:模拟硬件设备上报数据(登录,心跳,GPS定位数据/光感数据/电量数据),对这个功能进行压测 啰嗦一句:TCP压测很简单,只要调通了一个TCP,后续的逻辑判断就用逻辑控制器和正则处理就行. 1.调通一个TCP取样器(参考地址:Jmeter之TCP取样器) 2.用“事务控制器”管理整个功能 3.使用“正则”提取响应数据 4.使用“if控制器”判断响应数据是否正确,并执行下个请求 5.使用“用户参数”,管理IP,端口,数据 6.添加“工作台”:非测试元件->HTTP代理服务器 7.添

wrk 及扩展支持 tcp 字节流协议压测 高性能.方便使用的 HTTP(s) 的流量压测工具,结合了多个开源项目开发而成: redis 的 ae 事件框架 luajit openssl http-parser 减少造轮子.复用他人的成功项目,赞:我们定制化也走这条路线,代码见此. 要支持 tcp 字节流协议压测,只需要增加一个函数 stream_response,实现见此 -- data 的结果为 {"error_code":0,"error_msg":"

网上开源的压力测试工具超级的多,但是总有一些功能不是很符合自己预期的,于是自己动手搭建了一个简单的http load的压测环境 1.首先从最简单的http环境着手,当你在浏览器上输入了http://www.google.com并且按下回车的时候其实已经发生了很多事情. 1.你的PC会去查找本地DNS缓存,查看是否存在www.google.com的IP,一般来说第一次访问是没有的. 2.于是,你的PC在本地DNS没有查找的IP的情况下,只能去求助于DNS server了(DNS server可以通

python压测工具Locust Locust介绍 Locust作为基于Python语言的性能测试框架. 其优点在于他的并发量可以实现单机10倍于LoadRunner和Jmeter工具.他的工作原理为协程并发,也就是gevent库. Locust的缺点也显而易见,他没有友好的性能监控页面,没有任何关联,参数化,检查点之类的定义.当然基于python这些都不是问题,如果简单的使用,用来做压测是最合适不过了 Locust安装 1.安装了python,并加入了环境变量:pip intsall locu

[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,“

本文描述一个python实现的多进程压测工具,这个压测工具的特点如下: 多进程 在大多数情况下,压测一般适用于IO密集型场景(如访问接口并等待返回),在这种场景下多线程多进程的区分并不明显(详情请参见GIL相关).不过一旦出现词表参数加密.返回内容校验等事情的话,多进程对发送效率的提升还是很明显的. 可以指定发送QPS 可以指定发压的QPS,根据并行度和请求相应时间,可以估算出可发送QPS峰值.例如并行度是10,响应时间是100ms,那么QPS峰值应该是(1s/100ms * 10)=100,此

jmeter压力测试 前提场景的设置:单场景(单个接口进行压力测试一个请求)或混合场景(有业务流程的场景进行压力测试多个请求),压测时间一般在5--1515分组具体看需求. 数据准备:数据量少和数据量大的情况下,测试的结果是不一样的,在设计场景的时候是要考虑到这种情况的,要测试数据库中数据量大和数据量小的情况,如果是要测试数据量大的情况下,就要造数据了,造数据可以使用jmeter,操作数据库来造数据,也可以使用python连接数据库,批量的造数据. 查看压测结果:tps每秒钟处理的请求数,每个请

NetBenchmark是针对网络服务压测订制的开源组件,组件提供TCP,HTTP和Websocket的压力测试基础功能:为了更好的符合业务需求组件不提供UI配置信息源的方式(毕竟这种方式只能作有限制测试),而是由使用者来自己制定相应的逻辑代码来进行具体的业务测试.组件基于netstandard2.0,除了可以在.NET CORE上运行外还可以在.NET FX接下来介绍一下组的使用. 引用组件 https://www.nuget.org/packages/BeetleX.NetBenchmark

记一次压测问题定位:connection reset by peer,TCP三次握手后服务端发送RST_网络_c359719435的专栏-CSDN博客 https://blog.csdn.net/c359719435/article/details/80300433

简述 产品经理鉴于运营反馈并对程序的websocket长连接保持怀疑的态度,让我对websocket服务器进行压力测试,我内心是拒绝的. 开发思路 查阅websocket的相关资料,查到python的websocket有两个连接方式,长连接:WebSocketApp,短连接:create_connection. 使用 WebSocketApp 的话,我没办法获取websocket服务器端返回的数据,这个我还在研究,这里使用 create_connection 来进行压测. 连接: 1 ws =

都说hello world 很简单,应该能承受很大的请求压力,那么到底有多大?你知道吗?如果知道,那咱们就不继续了.如果不知道,我们来看一下! 1. 准备工作,快速建立一个基于springmvc的helloworld 1.1. 在pom.xml引入spring必须的包级日志组件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/PO

我是听朋友提起的"蝗虫"(Locust),然而她不想用python,我就拿来试一试~ http的 各种压测工具也已经太多了,所以主要是试试locust在当前比较流行的rpc协议上的效果 目的 -- 调研locust应用于grpc协议 服务 -- grpc的helloworld 一  环境准备 1 需要python环境,我使用的是python2.7 2 安装locust pip install locustio pip install pyzmq // 分布式运行多个起压locust时使

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由mariolu 发表于云+社区专栏 序言: ​ 笔者要在线上服务器load日志并且重放来测一些机器性能指标.模拟机器资源比较少,相对的被模拟的线上机器日志量大,假设线上单机qps有1w,那么5台机器组成的集群5w个qps.模拟机器压测客户端需要比5w个qps更快,才有比较意义. 第一章:HTTP初体验 ​ 正所谓"人生苦短,我用python",python自带了urllib2.urllib3以及第三方的request.支

前言: locust是完全基于python,是一个简单易用的分布式负载测试工具 Locust特性 使用Python编写模拟用户行为的代码,无需繁琐的配置 分布式可扩展,能够支持上百万用户 自带Web界面 不仅能测试web系统,也可以测试其它 Locust思想 在测试过程中,一群用户将访问你的网站.每个用户的行为由你编写的Python代码定义,同时可以从Web界面中实时观察到用户的行为. Locust完全是事件驱动的,因此在单台机器上能够支持几千并发用户访问.与其它许多基于事件的应用相比,Locu

概述 Hprose(High Performance Remote Object Service Engine),国人开发的一个远程方法调用的开源框架.它是一个先进的轻量级的跨语言跨平台面向对象的高性能远程动态通讯中间件,它支持众多语言,例如nodeJs, C++,.NET,Java,Delphi,Objective-C,ActionScript,JavaScript,ASP,PHP,Python, Ruby,Perl等. 什么是RPC? RPC(Remote Procedure Call Pr