问题描述: 在不考虑系统负载.CPU.内存等情况下,netstat监控大量ESTABLISHED连接与Time_Wait连接. # netstat -n | awk '/^tcp/ {++y[$NF]} END {for(w in y) print w, y[w]}' CLOSE_WAIT ESTABLISHED TIME_WAIT 监控Apache与tomcat之间的链接端口 #netstat -n | grep 8009 | wc -l 7198 问题1:怎么解决大量Time_Wait 通过

前段时间搞优化,最后瓶颈发现都在数据库单点上. 问DBA,给我的写入答案是在1W(机械硬盘)左右. 联想起前几天infoQ上一篇文章说他们最好的硬件写入速度在2W后也无法提高(SSD硬盘) 但这东西感觉从来没证实过,故一时兴起,弄台虚拟机压测起来.   想搞清下面的问题:   1,mysql支撑多少连接数? 2,写入瓶颈到底是多少? 3,求QPS   畅想:  足够的CPU, load>远小于核数*2 足够的内存, 基本只用到物理内存 瓶颈在硬盘,写入速度应该能到90-100M/S(机械硬盘,7

问题描述:web api项目接口压测.前期并发100,500没出现问题,平均耗时也在几百毫秒.当并发1000时候,停留等待许久,看现象是jemeter卡住,没返回,时间过了许久,才正常. 解决过程: 查看服务器应用程序日志,查看项目全局捕获日志,查看服务器cpu,内存,网络.一切正常 查看客户端和服务端之间的Tcp连接:netstat -ano | find /c "***.***.***.***",连接一直处于通信状态一直没有释放.卡住剩余的连接数和没释放的连接数相同.好像有点端倪了

监控JMeter压力机的性能

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

背景 小米容器云平台,在构建云厂商集群时,需要通过HAProxy将云厂商LB流量从宿主机转到容器中,但对于HAProxy的性能没有把握.参考网上的一篇HAProxy压测文章,文章中提到HAProxy establish状态连接可以达到 400w,所以以此为目标,进行压测. 参考文章:文章地址 关键点 TCP计数器ListenOverflows大量增加 查看方法 cat /proc/net/netstat | awk '/TcpExt/ { print $21,$22 }' 原因 系统调用list

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

一.单台服务器最高只能跑2W多一点问题描述 一直使用benchmark测试单台EMQ都没有超过3W链接数 一个独立的外网IP只能提供最多6W的端口号,但每个TCP需要分配一个指定的端口号.所以理论上讲一台EMQ的服务器最多能跑6W链接数. 关于一直报”shutdown,eaddrnotavail”是因为测试的客户机端口号分配不足,并不是服务端无法分配端口号. 单台EMQ测试1).使用客户机数据5台 2).最大链接数在76565 3).异常情况是应用程序挂掉 erlang.log.4日志 ====

背景:公司为了满足大并发的情况,需要测试组配合,就需要分布式压测,这里我把我踩过坑都记录下来: 环境:Linux + jmeter-v.5.1.1;使用3台2核4G的压力机: Q1: Server failed to start: java.rmi.server.ExportException: Listen failed on port: 0; nested exception is: java.io.FileNotFoundException: rmi_keystore.jks A1:解决思

一.Nginx并发预估 预估算法:{(?G)*1024-system}/请求大小 (?G):表示内存大小1024:表示内存容量标准进制system:表示系统和服务占用的额外内存和需要预留的内存请求大小:表示静态(一般为KB)或动态(一般为MB)的请求大小 16核32G服务器,可以抗住4万多用于负载均衡的并发,最多可以抗住5-6万,跑满文件描述符. 二.压测工具AB 1.安装压力测试工具ab [root@nginx-lua ~]# yum install httpd-tools -y 2.了解压测

文章目录 前言 一:Tomcat安装部署 1.1:Tomcat简介 1.2:Tomcat核心组件 1.3:Tomcat处理请求的过程 1.3.1:请求过程基本解释 1.3.2:请求过程详细解释 1.4:Tomcat部署步骤 1.4.1:下载并安装jdk 1.4.2:安装并启动Tomcat 1.4.3:缩短Tomcat启动时间 1.4.4:Tomcat目录结构 二:虚拟主机配置 2.1:虚拟主机概述 2.2:举例:通过两个域名访问到不同的项目内容 2.2.1:步骤 2.2.2:创建erbao和sa

1.前言 在使用jmeter做性能测试的时候,监控系统性能的时候,无论是使用插件还是报告生成,都没法实现实时监控.使用JMeter+Influxdb+Grafana可以实现实时监控. 本次环境搭建各软件版本说明: Grafana v6.2.5 InfluxDB 1.7.0 JMeter 5.2.1 2.Influxdb简介 InfluxDB是用Go语言编写的高性能.高可用的分布式时序数据存储数据库,无其他依赖,安装简单快速. 该数据库现在主要用于存储涉及大量的时间戳数据,如DevOps监控数据,

简介 ab命令会创建多个并发访问线程,模拟多个访问者同时对某一URL地址进行访问.它的测试目标是基于URL的. # 1.ab每次只能测试一个URL,适合做重复压力测试 # 2.参数很多,可以支持添加cookie,启用keeplive # 3.可以将测试结果导入文件 # 4.设置显示信息的详细程度 综合来说,适合单个URL的测试,可以支持更多方式去测试,比如使用cookie模仿用户提交表单来测试数据库,但ab是单线程的,不适合测性能高的服务器 安装ab 需要安装httpd-tools yum -y

首先要了解jmeter分布式压测的基础概念:master为统计结果的服务器,slave为各台压力机,如下图所示 一.结论 针对master 1.修改jmeter.properties的client.rmi.localport=61099(值可以是自定义的,默认为0时会随机分配端口)2.防火墙打开端口61099-61101(范围也可以设大一点,目前源码我只发现了其使用了61010和61011,即配置的client.rmi.localport加1和加2)3.修改jmeter.properties的s

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

一直想做这个测试,原因很简单,很多人一直比较怀疑Azure的虚拟机性能,说相同的配置凭啥比阿里的虚拟机贵那么多,其实,我自己以前也怀疑过,但是接触Azure的几个月,确实发现Azure的虚拟机性能真的很强悍,在这里笔者举个例子说明,有个客户(这里就不透露名字了)在本地数据中心cpu使用率一直在60%以上,因为我们上云都是先平移,如果不够用我们再auto sacle,但是客户却很不放心,非要高配的机器,在我们的百般劝说之下好不容易才答应先平移(客户表示很委屈,为什么我要高配的机器你不给,哈哈,开个

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

压测方案 准备多个文件大小分别为 1k 10k 100k 300k 使用ab分别按 [50,2000](按50逐渐叠加)压测服务,每次请求10W次 硬件信息:CPU:Intel(R) Xeon(R) CPU 1.86GHz ×4 4G 统计脚本:grep "Requests per second:" 300k_* | awk -F':' '{print substr($1,6),$3}'|sort -n 1k 10k 压测的时候load维持在3左右,100k 300k的load飙升到5

此次压力测试是以一个http json的后台接口为例. 1. 创建相应的部件 2. 设置相应的参数 线程组主要用于设置一共要测试的线程数量(上图1000),每秒起的线程数(上图10),几秒内启动完单循环内要跑的线程(上例子中为10秒内启动1000个线程,即通常所说的100并发),一共测试多少个循环(上图永远). http请求主要用于设置 被测试服务器的 ip地址 端口 服务地址 请求体数据. http信息头管理器,主要用于设置http头字段信息,比如Content-Type. 聚合报告 主要用于

[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,“