在使用urllib或者urllib2时,有可能会等半天资源都下载不下来,可以通过设置socket的超时时间,来控制下载内容时的等待时间. 如下python代码 import socket timeout = 20 socket.setdefaulttimeout(timeout) 这样默认20秒之后就会超时. 参考 http://outofmemory.cn/code-snippet/1862/python-setting-socket-chaoshi-time

#!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 #@author: 东哥加油 #@file: sthread.py #@time: 2018/9/17 17:07 import threading import time import pymysql exitFlag = 0 def get_conn48(): conn = None try: conn = pymysql.connect( host="192.168.1.3", port=3308,

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 =

[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

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

报错详情: java.net.SocketException: Socket closed at java.net.SocketInputStream.socketRead0(Native Method) at java.net.SocketInputStream.socketRead(SocketInputStream.java:116) at java.net.SocketInputStream.read(SocketInputStream.java:171) at java.net.Soc

报错详情: 引起 java.net.SocketException: Socket closed 错误的原因通常是 未设置连接的超时时间. 解决方法: 该问题可以尝试通过以下方法解决. 如果在 HTTP Request Sampler 的 Basic 里勾选了 Use KeepAlive,那么建议在 Advanced 页签下: 1.Implementation 选为 HttpClient4 2.Timeouts 中的 Connect 设置一个10~60秒的值,表示连接的空闲超时时间,避免由于没收

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

环境准备 linux centOS(工作环境) python3.4及以上 pip3 JDK8 git1.9及以上 gradle2.13级以上 准备过程中的坑 这些环境准备没什么太大问题,都是wget下来安装就行,唯一有一个python3安装的坑. 由于本人安装的是python3.6.1,pip3和setupTools都是集成在python安装包里的,比python2时代方便许多,当一切都井井有条后,pip3 install esrally,报出如下错误 Could not fetch URL h

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

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

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

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

一.前言 http_load是一款测试web服务器性能的开源工具,从下面的网址可以下载到最新版本的http_load: http://www.acme.com/software/http_load/ (页面实在太简陋……) 十分令人欣慰的是,这个软件一直在保持着更新(不像webbench,已经是十年的老古董了.webbench的源码分析请参考:http://www.cnblogs.com/xuning/p/3888699.html ),并且更新频率还蛮高的样子.我在下载了2014年8月2号的版本

一.我与webbench二三事 Webbench是一个在linux下使用的非常简单的网站压测工具.它使用fork()模拟多个客户端同时访问我们设定的URL,测试网站在压力下工作的性能.Webbench使用C语言编写,下面是其下载链接: http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html 说到这里,我赶脚非常有必要给这个网站局部一个截图,如下图: 第一次看到这张图片,着实吃了一精!居然是2004年最后一次更新,我和我的小伙伴们都惊呆了.不过既然现在大家还都

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

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