说明:图片截得比较大,浏览器放大倍数看即可(涉及到隐私,打了码,请见谅,如果有疑问,欢迎骚扰). 最近在压测过程中,出现获取不到redis连接池的问题 xshell连接redis服务器,查看连接数,发现比redis.properties文件中配置的连接数要大 redis-cli -p port -a name@password info | grep -e "connected_clients" 停止压测后,连接数依旧差不多,难道是连接池没有释放? 于是查了下tcp连接到底是不是都是我

从官方这边获悉,RocketMQ在4.9.1版本中对消息发送进行了大量的优化,性能提升十分显著,接下来请跟着我一起来欣赏大神们的杰作. 根据RocketMQ4.9.1的更新日志,我们从中提取到关于消息发送性能优化的Issues:2883,具体优化点如截图所示: 首先先尝试对上述优化点做一个简单的介绍: 对WaitNotifyObject的锁进行优化(item2) 移除HAService中的锁(item3) 移除GroupCommitService中的锁(item4) 消除HA中不必要的数组拷贝(

由于之前从数据库获取查询结果作为请求的入参(使用场景:测试一个接口并发处理数据的能力,并且每次请求传入的参数都要不同.),会一定程度上造成对数据库的压测,在没有完全搞清楚多线程之间参数的传递之前,我们可以先采用从本文获取参数的方法实现参数的传递. 下面就讲下具体怎么实现从文本获取参数做压力测试. 1.创建线程 2.添加HTTP默认请求值 3.配置元件-添加CSV Data Set Config,进行本文及参数的配置 需要注意: CSV数据源文件需要上传到Git,跟对应的请求放在一起 源文件可以使

1.redis 基本操作命令 Set 操作 Set 集合就是不允许重复的列表 无序集合 sadd(name,values) 给 name 对应的集合中添加 1 个或多个元素 import redis pool = redis.ConnectionPool(host=",decode_responses=True) re = redis.Redis(connection_pool=pool) re.sadd("Animal","cat") # 给 Anima

django的缓存系统中,cache_page 这个装饰器非常好用,只要添加一个装饰器就可以缓存views的响应内容,但是django没有提供过期这个views缓存数据的功能. @cache_page(60*10) def blog_post(request): ... 上面的代码是缓存这个请求响应体10分钟,如果有数据刚缓存2分钟,post中的内容已经更新了,我想要过期这个当前的缓存怎么做呢,sof上有个类似的问题 expire-a-view-cache-in-django, 的到赞同最多的那

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

近期项目查询数据库太慢,持久层也没有开启二级缓存,现希望采用Redis作为缓存.为了不改写原来代码,在此采用AOP+Redis实现. 目前由于项目需要,只需要做查询部分: 数据查询时每次都需要从数据库查询数据,数据库压力很大,查询速度慢,因此设置缓存层,查询数据时先从redis中查询,如果查询不到,则到数据库中查询,然后将数据库中查询的数据放到redis中一份,下次查询时就能直接从redis中查到,不需要查询数据库了. redis作为缓存的优势: 1.内存级别缓存,查询速度毋庸置疑. 2.高性能

◆版权声明:本文出自胖喵~的博客,转载必须注明出处.  转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/by-dream/p/5611555.html 我知道我迟早是要踏上了后台测试之路的,只是没想到来的这么突然.新接手了一个项目,在第一版发出后,产品需要做运营活动拉量,因为我担心突然的流量涌入是否会对后台造成压力呢?因此决定做一下压测: 下面就一步一步的介绍我从0到1的压测过程吧. 我下载的是 apache-jmeter-2.13,因为这个包下载下来通用linux和windows

在公司做压力测试也挺长时间了,每次测试前环境数据准备都需要话费较长时间,所以一直在考虑能不能将整个过程实现自动化进行,于是就抽空写了一个自动化脚本,当然这个脚本目前功能十分简陋,代码也不完善,很有很多需要改的地方,后续再优化.文中如有错误或者不妥之处,还望指教. 一.设计思路 1.初始化数据库(导入用户,清除数据等) 2.初始化缓存(使用了redis缓存优化系统) 3.执行压力测试 二.目录结构

最近闲着没事做,就重新研究了一下基于python语言的Locust性能测试框架 发现在压测的过程中,虽然设置了100并发,但是通过实际监控,完全看不到100并发压测的效果 通过代码AOP日志监控接口的耗时情况如下:基本在0-2ms,采用读取redis缓存数据 但是通过Locust的统计的结果是平均耗时: 测试出来的结果完全和实际情况不一样

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

自Takin社区版1.0发布两个多月以来,有很多测试同学陆续在各自的工作中运用了起来,其中包括金融.电商.物流.出行服务等行业.这个过程中我们收到了很多同学的反馈建议,同时也了解到很多同学在落地全链路压测过程中遇到了很多难点,比如: 链路调用关系复杂,梳理耗时容易遗漏: 安装部署比较麻烦,需要配置很多信息: 生产全链路压测风险较高,能否在测试环境落地? -- 上述问题都是全链路压测落地过程中不可避免的挑战,经过我们产品和研发小哥哥的不懈努力后,全新的Takin2.0终于来啦!这一次,我们的目标是

前言 因为工作需要,久违的从自己的有道云笔记中去寻找压测相关的内容,翻开之后发现还不错,温故一遍后顺便整理出来分享给大家. 题外话,工作8年多,有道云笔记不知不觉都6G多了,扫一眼下来尽是云烟过往,竟然还能发现Struts的东西,令人甚为感怀,挺好奇你们的云笔记长什么样子. 话说,我如果一直这么记下去,有朝一日能成为IT界的司马迁不哈哈? 为何JMeter 犹记得当年工作之初,压测根本不成为话题,当时的框架也相对复杂,和现在的SpringBoot用法简直云泥之别,在那种环境下,除了大公司,压测自

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

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.

第一章 需求分析 计划在Team的开源项目里加入Redis实现缓存处理,因为业务功能已经实现了一部分,通过写Redis工具类,然后引用,改动量较大,而且不可以实现解耦合,所以想到了Spring框架的AOP(面向切面编程). 开源项目:https://github.com/u014427391/jeeplatform 欢迎star(收藏) 第二章 SpringBoot简介 Spring框架作为JavaEE框架领域的一款重要的开源框架,在企业应用开发中有着很重要的作用,同时Spring框架及其子框架

在接口开发完以后,开发人员应该学会对自己的接口先进行压测一下,虽然压测的结果并不一定准确,也不能完全反映真实情况,但是如果有问题的话多少是可以看出的,而且也可以及早做优化,做到心里有底.否则,等测试进行压测后发现问题再优化时可能会有些仓促,因为测试一遍是先验证功能,后验证性能.开发人员自己做接口压测的时候,可以选择Apache ab工具,或者Apache JMeter.建议,如果简单的话用ab,复杂的话还是用JMeter吧!真的很强大!!! 1.下载并安装 http://jmeter.apach

选型依据 数据库的选型主要考虑一下几个方面: 数据库本身是否收费 数据库后期维护成本 是否支持水平及垂直扩展,及扩展的容易程度 业务数据本身特性 使用此数据库的开发成本 由于此数据库主要用来存储缓存在redis中的用户发送的消息,对用户发送的消息进行持久化,主要用作以后的分析与查找,本身业务价值不大.redis数据的存储方式为 key-value.本来通过对常用的关系型数据库与非关系型数据库进行对比分析,选择适合本业务需求的最佳数据库. 关系型数据库 对关系型数据库的分析主要分析SqlServe

上一博客学习了SpringBoot集成Redis,今天这篇博客学习下Mybatis操作中使用Redis做缓存.这里其实主要学习几个注解:@CachePut.@Cacheable.@CacheEvict.@CacheConfig. 一.基础知识 @Cacheable @Cacheable 的作用 主要针对方法配置,能够根据方法的请求参数对其结果进行缓存 参数 解释 example value 缓存的名称,在 spring 配置文件中定义,必须指定至少一个 例如:@Cacheable(value=”

原文地址:还在寻找.... 一个web系统,前端使用nginx做为反向代理,处理https,并将请求转发给后端的tomcat服务. 压力测试工具选择了jmeter. 首先简单介绍一下jmeter. 它是apache的一个开源项目,基于java swing开发的GUI界面. jmeter提供了许多高级的功能,但我们仅仅使用了jmeter最简单的功能.在简单的jmeter使用中,我们涉及到这么几个概念:测试计划,线程组,测试任务,和Listener.看下面的图: 在一个名为“测试”的测试计划下, 我