想要模拟高并发用户访问的场景,用Jmeter5实现的话,单靠一台PC机,资源是不够的,包括单机的内存.使用端口数量等,所以最好是通过多台PC机组成几个集群来对服务器进行压测. 本文目录: 1.软硬件配置 2.配置系统环境变量 3.修改JMeter配置,开启代理机(Agent)功能 4.搭建控制机(Controller)环境 5.开启压测 1.软硬件配置 本文环境(控制机.代理机都一样): – Win7 64位 – JDK8 – 内存 8G Apache JMeter5.0 下载地址 JDK8 下

支付宝压力测试报告 时间:2016-03-23                                             测试人员:XXX 目录 支付宝压力测试报告 1 目录 1 一  测试内容 2 二  测试方法 2 三  测试目标 2 四  测试环境 2 五  系统部署 3 5.1 网络访问 3 六  性能测试结果与分析 3 6.1 LR集群压测(1) 3 6.2 LR集群压测(10) 6 6.3 LR集群压测(20) 9 6.4 LR集群压测(30) 12 6.5 LR集群压

我们今天主要分享的内容从三方面讲解. 集群压力机部署 shell脚本简介 shell脚本搞定压力机部署 集群压力机部署   linux.png 分布式压测背景介绍 在企业项目实战时,如果被压的服务器处理能力非常高,或者说被压服务是一个集群,那么这个时候,你使用一台压力机是压不到瓶颈的,反而自己的压力机先瓶颈了,那么这个时候压的数据没多少意义,所以压测过程中一定要保证压力机没有瓶颈,所以就有了分布式部署压力机. 分布式压测原理介绍 分布式压测的原理是通过一台控制机用来专门收集结果和控制压力机的,而

mysql压测 mysql自带就有一个叫mysqlslap的压力测试工具,通过模拟多个并发客户端访问MySQL来执行压力测试,并且能很好的对比多个存储引擎在相同环境下的并发压力性能差别.通过mysqlslap –help可以获得可用的选项,这里列一些主要的参数,更详细的说明参考官方手册.如果是系统自带或者使用rpm包安装的mysql,安装了MySQL-client端的包就有mysqlslap这个工具. 测试环境介绍: 虚拟机2台2Gmysql读写分离 使用语法如下: # mysqlslap [o

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目录 2 HDFS-集群压测 2.1 测试HDFS写性能 测试1 限制网络 1 向HDFS集群写10个128M的文件 测试结果分析 测试2 不限制网络 1 向HDFS集群写10个128M的文件 2 测试结果分析 2.2 测试HDFS读性能 2 HDFS-集群压测 在企业中非常关心每天从 Java 后台拉取过来的数据,需要多久能上传到集群?消费者关心多久能从 HDFS 上拉取需要的数据? 为了搞清楚 HDFS 的读写性能,生产环境上非常需要对集群进行压测. HDFS的读写性能主要受网络和磁盘影响比

对于jmeter的dubbo压测场景的master-slave结构: 即master的jmeter进行任务的下发和报告的生成,slave进行任务的执行 因为dubbo压测需要依赖很多三方jar包,那么需要把这些依赖放入master的lib/ext,还是slave的lib/ext下呢? 实测结果:放入master下,会导致dubbo压测结果全部都是fail:放入slave下,pass,可见,需要把依赖的jar包放入lib/ext下

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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,

前段时间有描述过性能的测试类型 配置负载 Big Bang: 负载同时产生 Ramp up: 开始时候产生一定负载,然后每隔一段时间增加一些负载直到达到目标负载,这是典型模式 Ramp-up (with step): 分段产生负载.比如总共需要1000用户的负载,但是我们需要观察系统在250, 500, 700负载下的表现,到达这些负载后需要跑一段时间再增加新负载 Ramp up (with step), ramp down (with step): 跟上面类似,只是最后负载回归到0 Delay

压测csv数据源(设置为utf-8格式),jmeter不需要第一行参数名 新建一个线程组,根据压测数据调整设置需要的循环次数(测试数据有9行,设置循环次数为9) 添加http头信息 Content-Type 为 application/json 添加并设置http请求 请求参数模板: { "userName":"${registerName}", "password":"${registerPwd}", "sourc

一.阿里云linux安装JDK 1.下载安装JDK jdk官网,选择linux版本,下载并保存. (一)yum安装 安装epel的yumyuan yum install epel-release -y 查看yum源里当前jdk有哪些版本 yum list | grep openjdk 执行安装命令: yum install java-1.8.0 -y 检查是否安装成功 java -version (二)rpm安装 官网下载rpm包 xshell上传到服务器 执行安装命令: rpm -ivh jd

环境说明:安装与控制机相同版本的jdk与jmeter 1.修改控制机中的jmeter.properties文件 将<remote_hosts=127.0.0.1>改为<remote_hosts=172.16.250.193>,其中172.16.250.193为负载机的IP,不设置端口为默认端口1099.每个Agent机之间用英文半角逗号隔开,修改保存. 2.进入jmeter的bin目录中启动jmeter.命令<./jmeter-server>.但是报错,如下图. 解决办

很多性能大牛说一台机器的压测其实不准确,于是搜索网上的分布式压测练习了一番 目录 1.环境准备 2.控制机和压测机配置 3.执行分布式压测 1.环境准备 1.1准备一台windows作为控制机(master)(ip:XX.XX.XX.130),2台linux作为负载机(slave)(ip:XX.XX.XX.128)(ip:XX.XX.XX.129) 1.2三台机器都配置同样版本的java和jmeter linux环境变量添加: export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_161

我们遇到jmeter被假死死了,这里有2个原因,一是jmeter原本是java写的,heap受硬件限制需要调优,二是单机无法分解超大并发比如100万+并发压测,因此,我们分二部走,首先我们需要进行jmeter分布式部署和调配,二是我们需要对每台执行机进行深度jmeter jvm调优,掠尽所有执行及的硬件和网络资源 首先我们来看如何进行jmeter分布式部署和配置 先杀个原理图 这个图说明的是要一台控制机,然后由这台控制机发压测脚本到每台远程执行机,然后由控制机收集执行机结果 1.配置控制机 其实