说明: 本文是基于虚拟机演示的,资源有限 skywalking中拓扑图 kubectl get po -A -owide 测试执行:单场景 查询礼品 jmeter -n -t gift.jmx -l res.jtl -e -o res/ 通过下图可以看到,tps>50 压测结果 兑换礼品 见下方性能问题2 查询订单 见下方性能问题1 测试执行:混合场景 12线程 测试执行:稳定性场景 说明:下图大概00:25后tps上升,是因为我把服务器上无关的服务停了 性能问题1:查询订单慢sql 压测执行

一.JMeter 如何通过自定义Sample来压测RPC服务 RPC(Remote Procedure Call)俗称远程过程调用,是常用的一种高效的服务调用方式,也是性能压测时经常遇到的一种服务调用形式.常见的RPC有GRPC.Thrift.Dubbo等.这里以GRPC为例介绍在JMeter中如何添加自定义的Sample来压测GRPC服务,JMeter中提供的Sample如下图所示,从中可以看到并没有我们需要压测GRPC的Sampler. 本文作者:张永清, 转载请注明: https://ww

原文持续更新完善:https://www.cnblogs.com/uncleyong/p/15475614.html 前言:当前的热门主流技术是哪些?测开为啥那么火?90%以上的测试对测开认识不准确 docker.k8s.skywalking.efk(elk,elfk).prometheus.全链路.微服务.性能调优等. 正确认识测开:为啥部分高薪测开也要求自动化.性能.安全?https://www.cnblogs.com/uncleyong/p/11995605.html 本实战项目用到的技术

如需转载,必须注明原文地址,请尊重作者劳动成果. http://www.cnblogs.com/lyongerr/p/5048464.html 本文介绍了webbenck安装,但是最后使用的是ab工具进行压测,安装apache以后,就自带了ab工具. 1 webbench工具安装 1.1 简介 Webbench是知名的网站压力测试工具,它是由Lionbridge公司(http://www.lionbridge.com)开发.Webbench能测试处在相同硬件上,不同服务的性能以及不同硬件上同一个

常用的HTTP服务压测工具介绍 在项目正式上线之前,我们通常需要通过压测来评估当前系统能够支撑的请求量.排查可能存在的隐藏bug,同时了解了程序的实际处理能力能够帮我们更好的匹配项目的实际需求,节约资源成本. HTTP服务压力测试工具 在项目正式上线之前,我们通常需要通过压测来评估当前系统能够支撑的请求量.排查可能存在的隐藏bug,同时了解了程序的实际处理能力能够帮我们更好的匹配项目的实际需求,节约资源成本. 压测相关术语 响应时间(RT) :指系统对请求作出响应的时间. 吞吐量(Through

1         安装Dapr开发调试环境 1.1         Dapr 完整安装模式不支持开发调试 在上一篇随笔<Blazor+Dapr+K8s微服务之服务调用>中,我们通过为每个微服务运行dapr run -.dotnet run命令,以自宿主的方式在本地开发环境成功运行了服务调用的例子. 但是,这种运行方式是不支持调试的,我们无法在程序中进行断点.这就很不实用了! 搜索一番,找到这么一篇文章:Simple approach to run and debug multiple .NE

说明: 本文是基于虚拟机环境配置设计的 性能测试需求 总tps≥100 每个业务的rt<500ms 持续稳定跑50万业务量 单场景 目的:找到单场景的性能问题,为容量场景提供参考,如果低于容量场景中此接口的目标tps,那肯定要先优化 核心业务接口:查询礼品.兑换礼品.查询订单 数据库存量数据设计 礼品:10000 库存:10000 订单:100000 参数化数据设计 查询礼品:10000 查询订单:10000 开启慢查询及设置阈值 vim my.cnf 开启慢查询 slow_query_log=

第1章 初识微服务微服务的入门,我们从传统的单体架构入手,看看在什么样的环境和需求下一步步走到微服务的,然后再具体了解一下什么才是微服务,让大家对微服务的概念有深入的理解.然后我们一起画一个微服务的架构图,再从架构上去分析微服务架构的优势和不足. ...1-1 微服务-导学 试看1-2 软件架构的进化 试看1-3 什么是微服务1-4 画出微服务架构图1-5 微服务架构的优势和不足 第2章 微服务带来的问题及解决方案分析通过传统服务与微服务对比的方式去学习,如果使用微服务架构会遇到什么问题,这些问

0x00 背景 K8S内运行Spring Cloud微服务,根据定制容器架构要求log文件不落地,log全部输出到std管道,由基于docker的filebeat去管道采集,然后发往Kafka或者ES集群. 0x01 多行匹配和yaml文件 在filebeat启动的yaml文件内,指定相应的名称空间并配置java堆栈的多行解析规则,如下yaml文件输出端是kafka,如需要输出到es集群,可更改对应配置 apiVersion: v1 kind: Namespace metadata: name:

一.简介 abp vNext新框架的热度一直都很高,于是最近上手将vNext的微服务Demo做了一番研究.我的体验是,vNext的微服务架构确实比较成熟,但是十分难以上手,对于没有微服务开发经验的.net人员来说几乎是看不懂的,所以研究一番后再这里做一些简单的分析便于新手能够快速理解并使用. 二.难点 在开始分析前先介绍下该框架中的难点,没有微服务开发经验的可能要对以下难点进行研究. 难点分析 难点一:identity server4身份验证框架,该框架是根据.net core identity

简单介绍 HttpReports 是 .Net Core 下的一个Web项目, 适用于WebAPI,Ocelot网关应用,MVC项目,非常适合针对微服务应用使用,通过中间件的形式集成到您的项目中,可以让开发人员快速的搭建出一个 数据统计,分析,图表,监控 一体化的 Web站点. 主要模块 主要包含HttpReports 中间件 和 HttpReports.Web 的MVC项目; HttpReports: https://github.com/SpringLeee/HttpReports Http

前言介绍 HttpReports 是针对.Net Core 开发的轻量级APM系统,基于MIT开源协议, 使用HttpReports可以快速搭建.Net Core环境下统计,分析,图表,监控,分布式追踪一体化的站点, 适应.Net Core WebAPI,MVC,Web项目, 通过引用Nuget构建Dashboard面板,上手简单,适合在微服务架构中使用. Github地址:https://github.com/SpringLeee/HttpReports 在线预览: https://moa.h

1.1         Dapr环境配置 1.1.1        在开发机安装Docker Desktop并启用Kubernetes 安装过程略,安装好后效果如下:(左下角两个绿色指示Docker和K8s正在运行) 1.1.2        在开发机安装Dapr Cli 安装命令: powershell -Command "iwr -useb https://raw.githubusercontent.com/dapr/cli/master/install/install.ps1 | iex&

     前面文章已经演示过,将我们的示例微服务程序DaprTest1部署到k8s上并运行.当时用的k8s是Docker for desktop 自带的k8s,只要在Docker for desktop中启用就可以了.但是我发现,启用了k8s后,Docker for desktop会消耗大量的系统资源,导致系统变得很慢.据说windows 上的WSL 2 性能不错,这次我尝试在WSL Linux上安装K8s并部署我们的微服务,看看还会不会出现系统资源消耗过大的情况.      关于网络:我用的是

序 可能大部分读者都在想,为什么在这以 dubbo.spring cloud 为代表的微服务时代,我要还要整理这种已经"过时"高可用集群架构? 本人工作上大部分团队都是7-15人编制的开发团队,对应的公司项目也大都是中小型项目,最大的项目 PV/UV 也就只有 10w/2w .在这样的场景下,中小型公司一般都是创业起步没多久,大部分都需要本着"开源节流"."以最小的成本把产出最大化".微服务架构相比于高可用集群架构,个人理解,对于技术团队的成员编

一   机器部署 1.1  机器组成 1台nameserver 1台broker  异步刷盘 2台producer 2台consumer   1.2  硬件配置 CPU  两颗x86_64cpu,每颗cpu12核,共24核 内存 48G 网卡 千兆网卡 磁盘 除broker机器的磁盘是RAID10,共1.1T,其他都是普通磁盘约500G   1.3  部署结构 橙色箭头为数据流向,黑色连接线为网络连接     1.4  内核参数 broker是一个存储型的系统,针对磁盘读写有自己的刷盘策略,大量

原创文章,转载请注明出处:http://jameswxx.iteye.com/blog/2093785 一   机器部署 1.1  机器组成 1台nameserver 1台broker  异步刷盘 2台producer 2台consumer   1.2  硬件配置 CPU  两颗x86_64cpu,每颗cpu12核,共24核 内存 48G 网卡 千兆网卡 磁盘 除broker机器的磁盘是RAID10,共1.1T,其他都是普通磁盘约500G   1.3  部署结构 橙色箭头为数据流向,黑色连接线为

1         状态管理服务器端接口 1.1         添加Dapr.AspNetCore包 在DaprTest1.Server项目中添加Dapr.AspNetCore包,该包实现了ASP.NET Core与Dapr的集成,例如自动依赖注入DaprClient对象,将状态管理功能直接集成到 ASP.NET Core 模型绑定功能中等. 修改DaprTest1.Server项目的Startup.cs文件,将Dapr对象依赖注入到ASP.NET Core. public void Conf

我们要实现的是:在blazorweb服务中发布一个事件,并传递事件参数,然后在serviceapi1服务中订阅该事件,接收到blazorweb服务中发布的事件和参数. 1         在blazorweb服务中发布一个事件 在DaprTest1.Server项目的WeatherForecastController.cs文件中增加事件发布API: [HttpPost(nameof(PublishTestEvent))] public async Task PublishTestEvent(Te

文章转载自:https://elasticstack.blog.csdn.net/article/details/118145104 需要学习的是httpjson请求的写法 使用 Filebeat 的 HTTP JSON input 来对微服务的数据进行采集.我们知道 Beats 的架构是属于一种轻量级的部署.可以直接运用于客户端,或者需要采集的服务器中. 创建 Filebeat 配置文件 filebeat.yml filebeat.inputs: # Fetch your public IP