Q:  最近公司测试一个接口,数据库采用Mongo    并发策略:并发400个用户,每3秒加载5个用户,持续运行30分钟    数据量:8000条左右 压测结果发现:    TPS始终在5左右    而CPU高达99%,内存使用情况也高达1.7G    网卡流量145K 请问这种情况,是哪里的性能出现问题? A:你这个CPU和内存监控的得是web服务器 就是部署程序的机器.    1.尝试查看出现这类情况时候数据库process,看看是否是当时进程到达了所设置的进程数上限.如果是则调整数据库进

转https://www.cnblogs.com/imyalost/p/8309468.html 先来解释下什么叫TPS: TPS(Transaction Per Second):每秒事务数,指服务器在单位时间内(秒)可以处理的事务数量,一般以request/second为单位. 关于性能测试的其他一些常见术语,可参考之前的博客:性能测试:常见术语浅析 下面就说说压测中为什么TPS上不去的原因: 1.网络带宽 在压力测试中,有时候要模拟大量的用户请求,如果单位时间内传递的数据包过大,超过了带宽的

本文是<Performance Test Together>(简称PTT)系列专题分享的第6期,该专题将从性能压测的设计.实现.执行.监控.问题定位和分析.应用场景等多个纬度对性能压测的全过程进行拆解,以帮助大家构建完整的性能压测的理论体系,并提供有例可依的实战. 该系列专题分享由阿里巴巴 PTS 团队出品,欢迎在文末处加入性能压测交流群,参与该系列的线上分享. 本文主要介绍如何正确的使用SLA来确定备容的目标,同时提高压测效率.主要分为理论和实践两个部分. SLA无处不在 在云计算时代,越来

压测机器: 100台docker redis集群:16个分片 在开始压测的半个小时中,一直很稳定,ops稳定在20w左右.但是接下来突然ops断崖式下跌,ops降到了3w以下.然后持续一段时间,直至变为0. 问题排查: 1. 检查docker docker都很健康,cpu占用率,内存占用率都正常,不到30%.网络状况也很好. 2. 检查mq mq也正常,响应时间没有被可以拉长 3. 检查redis集群 redis集群中,发现所有分片内存基本上被打满 由于内存被打满,导致redis会强制进行键驱逐

性能问题:老年代一直处于占满状态,为什么没有发生内存溢出 以HotSpot VM的分代式GC为例,普通对象分配都是在young gen进行的,具体是从在位于young gen中的eden space中分配的TLAB里分配的. 就算old gen已经接近占满其最大capacity,由于新对象的分配都在young gen而如果young GC总是能回收足够空间来避免进一步有对象需要晋升到old gen的话,那就可以一直运行下去而不OOME. 另外一种情况就是其实程序已经进入了不断full GC来试图

WeTest 导读 用epoll编写一个高并发网络程序是很常见的任务,但在epoll中加入ssl层的支持则是一个不常见的场景.腾讯WeTest服务器压力测产品,在用户反馈中收到了不少支持https协议的请求.基于此,本文介绍了在基于epoll的高并发机器人框架中加入openssl,实现对https支持时的基本实现思路.   一.背景 2014年,谷歌在其官方博客中发布公告称,为了打造更安全的互联网环境,谷歌搜索引擎将尝试把"是否使用安全加密"(HTTPS)作为搜索排名算法中的一个参考因

原文来自:https://www.cnblogs.com/fkkk/p/11957566.html QPS(每秒查询率)=并发数/平均响应时间 TPS(每秒处理事务数)=请求数/时间(秒) TPS的过程包括:客户端请求服务端.服务端内部处理.服务端返回客户端.也就是说一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出回应的过程. QPS与TPS不同之处: 1)对于一个页面的一次访问,会形成一个TPS:但一次页面请求,可能产生多次对服务器的请求,服务器对这些请求,就会计入QPS中. 2)如果是对

================= 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

批量insert http://blog.csdn.net/xiaoxian8023/article/details/20155429 Mysql jdbc 批处理数据,需要给jdbc连接加上rewriteBatchedStatements=true.默认jdbc是不会开启批处理. 例如:jdbc:mysql://10.250.4.98:3306/dbname rewriteBatchedStatements=true Java UpdateBatchSample: 官网forums 39,26

背景 在美团的价值观中,以“客户为中心”被放在一个非常重要的位置,所以我们对服务出现故障越来越不能容忍.特别是目前公司业务正在高速增长阶段,每一次故障对公司来说都是一笔非常不小的损失.而整个IT基础设施非常复杂,包括网络.服务器.操作系统以及应用层面都可能出现问题.在这种背景下,我们必须对服务进行一次全方位的“体检”,从而来保障美团多个业务服务的稳定性,提供优质的用户服务体验.真正通过以下技术手段,来帮助大家吃的更好,生活更好: 验证峰值流量下服务的稳定性和伸缩性. 验证新上线功能的稳定性. 进

设计思路:通过jmeter5.1压测获取cpu,Mem,Network的压测指标数据利用pandas+openpyxl进行数据可视化: 涉及添加jar包:下载地址:https://files.cnblogs.com/files/SunshineKimi/Permon_jars.zip lib 添加插件 permon2.2jar 和 cmn-jmeter0.4.jarlib/ext 添加插件 permon2.1.jar CPU: MemInfo: Network: csv数据获取以及观察: lin

1 需求分析 1.1 分析压测对象 1)什么是ClickHouse 和Elasticsearch ClickHouse 是一个真正的列式数据库管理系统(DBMS).在 ClickHouse 中,数据始终是按列存储的,包括矢量(向量或列块)执行的过程.只要有可能,操作都是基于矢量进行分派的,而不是单个的值,这被称为«矢量化查询执行»,它有利于降低实际的数据处理开销. Elasticsearch是一个开源的分布式.RESTful 风格的搜索和数据分析引擎,它的底层是开源库Apache Lucene.

摘要:全链路压测是应对电商大促容量规划最有效的手段,如何有效进行容量规划是其中的架构关键问题.京东在全链路压测方面做过多年尝试,本文转载京东商城基础平台技术专家文章,介绍其最新的自动化压测 ForceBot 体系. ForceBot愿景 1.诞生背景 伴随着京东业务的不断扩张,研发体系的系统也随之增加,各核心系统环环相扣,尤其是强依赖系统,上下游关系等紧密结合,其中一个系统出现瓶颈问题,会影响整个系统链路的处理性能,直接影响用户购物体验. 往年的 618.双 11 大促备战至少提前 3 个月时间

目录 Sysbench 基准压测 my.cnf 一.Sysench测试前准备 1.1.压测环境 二.进行OLTP_update测试 2.1.安装压测工具sysbench 2.2.执行压测 三.执行结果 3.1 sysbench 执行结果 3.2 查看脚本执行记录 3.3 最后一次压测MySQL各种状态 3.4 统计三次循环压测结果并画图 3.5 测试结果 四.关于测试后的分析和建议 Sysbench 基准压测 my.cnf 一.Sysench测试前准备 1.1.压测环境 配置 信息 主机 Del

最近项目中的消息服务做了运营商的改动,导致这个服务做了重新开发 压测脚本如下: 开启200线程压测: tps只有200-300之间,平均耗时在700ms左右 开启500线程压测 500并发压测,发现平均耗时到了1100ms,感觉肯定存在问题,这时候tps才400多 通过打印线程的dump日志:截取部分 2019-01-17 18:05:18Full thread dump Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (24.60-b09 mixed mode): "Att

背景介绍 JSF(京东服务框架,类似dubbo)默认配置了可伸缩的最大到200的工作线程池,每一个向外提供的服务都在其中运行(这里我们是服务端),这些服务内部调用外部依赖时(这里我们是客户端)一般是同步调用,不单独限制调用并发量,因为同步调用时会阻塞原服务线程,因此实际上所有外部调用共享了JSF的200工作线程池. Hystrix框架为了隔离依赖相互影响,默认使用了线程隔离机制,为每个依赖提供一个小的线程池,如果该线程池已满新的调用将被立即拒绝,默认不排队加快失败返回.这与JSF原来的机制非常不

本文转载自:微信公众号-数列科技<二十问全链路压测干货汇总(上)> 最近几年全链路压测无疑成为了一个热门话题,在各个技术峰会上都可以看到它的身影. 一些大型的互联网公司,比如阿里巴巴.京东.滴滴等,都已将全链路压测应用到了生产环境. 笔者曾有幸深度参与到阿里巴巴全链路压测体系的建设,以及与阿里内部其他技术团队.物流.社交电商.品牌企业等CTO或者CIO技术交流之后, 关于如何保障企业数字化过程中的性能稳定方面,有了一个共识:全链路压测是建立IT性能管理体系的抓手和必选项. 1.什么样的公司需要

前言 首先回应下@wen-wen 所贴的压测报告,我也把我和客户压测碰到的问题,和压测结果贴出来,这个结果是由客户提供的.不会有任何的舞弊手脚问题 问题一:Task.Run慎用 首先在最新的社区版本已经把Task.run全部去掉了(包括了kestrel RPC调用服务),当你的程序有比较耗时的业务处理的时候,Task可以提升性能,但是不耗时的时候,也许就不能提高性能,反而成为瓶颈,因为当一批Task.run未执行完,新一批的请求又来了,就会阻塞造成cpu的升高,所以之前在netty 的Serve

一. socket closed 问题原因:在JMeter下,发送http 请求时,一般都是默认选择了use keepAlive,这个是连接协议,JMeter坑就在这里,默认勾选了这个(如果不勾选的话,也不会保存),但其配置JMeter.properties中的时间设置默认却是注销的,也是是说,不会等待,一旦连接空闲,则立马断开了,导致我们压测中出现了事务失败的情形. 解决:修改httpclient4.idletimeout=<time in ms> 设置成自己觉得合理的时间,一般可设置成10

概述 本文我们将介绍如何使用JMeter+InfluxDB+Grafana打造压测可视化实时监控. 引言 我们很多时候在使用JMeter做性能测试,我们很难及时察看压测过程中应用的性能状况,总是需要等到测试完成后去看Report,如果是长时间压测,比如压测1~2天,那就更烦人了. 压测的时候,我们实时通过监听器 GenerateSummaryResults汇总输出,可以看到如下内容 GenerateSummaryResults汇总展示了压测中需要关注的大量信息,其中包括:Avg (Average

失败事务报错信息如下, Socket closed Non HTTP response code: org.apache.http.NoHttpResponseException (the target server failed to respond) 问题原因:在JMeter下,发送http 请求时,一般都是默认选择了use keepAlive(这个是什么?看后面资料),这个是连接协议,JMeter坑就在这里,默认勾选了这个(如果不勾选的话,也不会出现问题),但其配置JMeter.prope