mpstat是MultiProcessor Statistics的缩写,是实时系统监控工具.其报告与CPU的一些统计信息,这些信息存放在/proc/stat文件中.在多CPUs系统里,其不但能查看所有CPU的平均状况信息,而且能够查看特定CPU的信息.下面只介绍mpstat与CPU相关的参数,mpstat的语法如下: Usage: mpstat [ options... ] [ <interval> [ <count> ] ] Options are: [ -P { <cpu

Selenium自动化测试,接口自动化测试开发,性能测试从入门到精通Selenium接口性能自动化测试基础部分:分层自动化思想Slenium介绍Selenium1.0/2.0/3.0Slenium RC, WebDriver, IDE, GridPython+selenium环境版本选择安装selenium浏览器驱动设置Python基础输入.输出.数组.字典,分支.循环引包机制函数.类.方法异常处理WebDriver API元素定位20个例子演示WebDriver各种场景的操作.自动化测试模型线

Linux性能测试工具 在测试中,我们不仅需要查看系统日志信息,而且还要使用大量的性能监测工具来关注某些地方,如内存.CPU等.在Linux系统中,所有的运行参数保存在虚拟目录/proc中,换句话说,我们使用的性能监控工具取到的数据值实际上就是源自于这个目录,下面就让我们了解一下这些常用的性能监控工具. 工具 功能描述 uptime 系统平均负载率 dmesg 硬件/系统信息 top 进程进行状态 iostat CPU和磁盘平均使用率 vmstat 系统运行状态 sar 实时收集系统使用状态  

Linux 系统出现问题时,我们不仅需要查看系统日志信息,而且还要使用大量的性能监测工 具来判断究竟是哪一部分(内存.CPU.硬盘……)出了问题.在 Linux 系统中,所有的运行 参数保存在虚拟目录/proc 中,换句话说,我们使用的性能监控工具取到的数据值实际上就 是源自于这个目录,当涉及到系统高估时,我们就可以修改/proc 目录中的相关参数了,当 然有些是不能乱改的.下面就让我们了解一下这些常用的性能监控工具.  工具           功能描述   uptime  ----    

做性能测试的必备知识系列,可以看下面链接的文章哦 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1806772.html stress 介绍 Linux 系统压力测试工具,这里通过异常进程模拟平均负载升高的场景 来看看 stress 命令行参数的讲解 参数 含义 -?.--help 帮助文档 --version.-v 版本号 -q 退出 -n 显示已完成指令的情况 -t N.--timeout N 运行 N 秒后停止 --backoff N 等待 N 微秒后开始

性能测试必备的 Linux 命令系列,可以看下面链接的文章哦 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1819490.html 介绍 输出 CPU 相关信息 mpstat 主要能看什么性能指标 每个 CPU 的不同类型 CPU 使用率.不同软中断类型次数统计.总中断次数 上述所有 CPU 的平均数据 语法格式 mpstat [ -A ] [ -n ] [ -u ] [ -V ] [ -I { keyword [,...] | ALL } ] [ -N {

测试方法 为了对Ignite做一个基本了解,做了一个性能测试,测试方法也比较简单主要是针对client模式,因为这种方法和使用redis的方式特别像.测试方法很简单主要是下面几点: 不作参数优化,默认配置进行测试 在一台linux服务器上部署Ignite服务端,然后自己的笔记本作客户端 按1,10,20,50,100,200线程进行测试 测试环境说明 服务器: [09:36:56] ver. 1.7.0#20160801-sha1:383273e3 [09:36:56] OS: Linux 2.

介绍 今天给大家介绍一款开源的性能测试工具 wrk,简单易用,没有Load Runner那么复杂,他和 apache benchmark(ab)同属于性能测试工具,但是比 ab 功能更加强大,并且可以支持lua脚本来创建复杂的测试场景. wrk 的一个很好的特性就是能用很少的线程压出很大的并发量, 原因是它使用了一些操作系统特定的高性能 I/O 机制, 比如 select, epoll, kqueue 等. 其实它是复用了 redis 的 ae 异步事件驱动框架. 确切的说 ae 事件驱动框架并

.NET Core 超强性能测试组件BenchmarkDotNet 支持Full .NET Framework, .NET Core (RTM), Mono. BenchmarkDotNet支持 C#, F#, 和Visual Basic,可以跨平台运行. 而且支持各种报表导出,相当的方便. GitHub: https://github.com/PerfDotNet/BenchmarkDotNet 下面我们来实际使用及体验. 本篇主要讲解在.NET Core 应用中使用 BenchmarkDot

C#中实现并发的几种方法的性能测试 0x00 起因 去年写的一个程序因为需要在局域网发送消息支持一些命令和简单数据的传输,所以写了一个C/S的通信模块.当时的做法很简单,服务端等待链接,有用户接入后开启一个线程,在线程中运行一个while循环接收数据,接收到数据就处理.用户退出(收到QUIT命令)后线程结束.程序一直运行正常(当然还要处理“TCP粘包”.消息格式封装等问题,在此不作讨论),不过随着使用的人越来越多,而且考虑到线程开销比较大,如果有100个用户链接那么服务端就要多创建100个线程,

​关于直播的技术文章不少,成体系的不多.我们将用七篇文章,更系统化地介绍当下大热的视频直播各环节的关键技术,帮助视频直播创业者们更全面.深入地了解视频直播技术,更好地技术选型. 本系列文章大纲如下: (一)采集 (二)处理 (三)编码和封装 (四)推流和传输 (五)延迟优化 (六)现代播放器原理 (七)SDK 性能测试模型 本篇是<视频直播技术详解>系列的最后一篇直播云 SDK 性能测试模型,SDK 的性能对最终 App 的影响非常大.SDK 版本迭代快速,每次发布前都要进行系统的测试,测试要

# PostgreSql性能测试 ## 1. 环境+ 版本:9.4.9+ 系统:OS X 10.11.5+ CPU:Core i5 2.7G+ 内存:16G+ 硬盘:256G SSD ## 2. 测试情况 ### 2.1 测试表结构 ```sql/* Navicat Premium Data Transfer Source Server : postgresql Source Server Type : PostgreSQL Source Server Version : 90409 Sourc

并发用户 并发一般分为两种情况.一种是严格意义上的并发,即所有的用户在同一时刻做同一件事情或者操作.这种操作一般指做同一类型的业务,比如在信用卡审批业务中,一定数目的用户在同一时刻对已经完成的审批业务进行提交.还有一种特例,即所有用户进行完全一样的操作,例如在信用卡审批业务中,所有的用户可以一起申请业务,或者修改同一条记录.另外一种并发是广义范围的并发.这种并发与前一种并发的区别是,尽管多个用户对系统发出了请求或者进行了操作,但是这些请求或者操作可以是相同的,也可以是不同的.对整个系统而言,仍然

针对目前接手的web前端的性能,一时间不知道从什么地方入手,然后经过查找资料,发现其实还是蛮简单的. 前端性能测试对象: HTML.CSS.JS.AJAX等前端技术开发的Web页面 影响用户浏览网页速度的因素: 服务端数据返回.网络传输.页面渲染等 前端性能测试目的: 计算出包含页面渲染.网络传输以及服务器端解析等综合因素在内的加载时间等指标,对该页面性能进行评估分析,找出影响性能的主要因素和瓶颈,并在此结果的基础上,给出一定的优化建议和解决方案,从而提升用户体验 页面结构分析工具: YSlow

续接--基于webdriver的jmeter性能测试-Eclipse+Selenium+JUnit生成jar包 在进行测试前先将用于支持selenium录制脚本运行所需的类包jar文件放到jmeter安装路径下的lib文件夹中,如下图所示: selenium录制脚本运行所需的类包jar文件可通过官网下载或者下载本人已整理好的lib. 配置完lib后将eclipse编辑成功后导出的jar文件拷贝到lib文件夹下的Junit子文件夹中,双击jmeter安装路径中bin文件夹下的jmeter.bat文

简介: Lambda Probe(以前称为Tomcat Probe)是一款实时监控和管理的Apache Tomcat实例的基本工具. Lambda Probe 是基于 Web + AJAX 的强大的免费开源工具,可以用来实时管理一个单独的host.LambdaProbe拥有几乎所有Tomcat Manager的功能,可以说是一个增强版本的 Tomcat Manager.除此之外,Tomcat Probe 还拥有很多让开发者和系统管理者更方便的性能.从而使得Tomcat对开发者和管理者更加透明.包

今天有网友火晋地同学进了CYQ.Data官方群了,他正在折腾了一个各大ORM性能测试的比较的软件,如下图 折腾的种类也不少: 感觉这软件折腾的不错~~~值的期待~~~ 另外,他指出CYQ.Data 在他的软件里表现不佳~~~~ 所以我要了他的测试实例看看是怎么写的测试代码: 测试的过程,大体是开了N个线程,循环N次执行这样的函数. 找到表现不佳的原因,并解决: 中间纷纷绕绕的讲了一些各大ORM测试的实例编写不同问题,不过有一句,倒引起了我的注意,说平均400毫秒左右. 于是我本地测试了一下,结果

测试环境 两台笔记本网线直连,通过测速工具(jperf)测试,确定两台电脑之间的数据传输速度可以达到1Gbps,即千兆网卡的最大速度.两台电脑硬件配置如下: client服务器,CPU:Intel i5-3230 2.6GHz    内存:8G server服务器,CPU:Intel i5-3210 2.5GHz  内存:4G ENode使用的通信层(有兴趣的可以下载ECommon的源代码,运行代码中的Remoting的Sample),支持Oneway, Async, Sync三种通信模式. O

我使用三台SQL Server 2012 搭建分布式数据库,将一年的1.4亿条数据大致均匀存储在这三台Server中,每台Server 存储4个月的数据,Physical Server的配置基本相同,内存16G,双核 CPU 3.6GHz. 1,创建分区视图,Linked Server的Alias是db2 和 db3,Catalog 是 tdw(test data warehouse). CREATE TABLE [dbo].[Commits] ( ,) NOT FOR REPLICATION

An open source load testing tool. 一个开源性能测试工具. define user behaviour with python code, and swarm your system with millions of simultaneous users. 使用Python代码来定义用户行为.用它可以模拟百万计的并发用户访问你的系统. 如果你常关注我的博客,大概会注意到我有三.四年没有写过关于性能测试的文章了,其实,今年也没更新几篇像样的博客,反而是我最忙的一年,