随笔分类 - 服务端性能测试
摘要：一、skywalking简介 官网：https://github.com/apache/skywalking 引用官网的架构： 二、部署OAP和UI 需使用的镜像 apache/skywalking-oap-server:8.6.0-es7 apache/skywalking-ui:8.6.0 创建
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摘要：一、选择kube-prometheus版本 Kube-Prometheus地址：https://github.com/prometheus-operator/kube-prometheus/ 克隆下来：git clone -b release-0.9 https://github.com/prome
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摘要：一、Arthas简介 Arthas是Alibaba开源的Java诊断工具，功能很强大，它是通过Agent方式来连接运行的Java进程、主要通过交互式来完成功能。 https://arthas.aliyun.com/doc/stack.html 首先贴出官方文档，自己使用也不多，主要用于一次线上问题排
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摘要：在前面的博客当我们讨论性能测试时，我们有聊过性能测试的目的和本质。性能测试过程中，监控分析和调优是最核心也是占比最大的一部分。 性能分析的目的是找出系统性能存在的瓶颈与风险，性能调优就是尽可能用更少的资源提供更好的服务。而其关键点，就是生成负载、监控相关指标。 性能测试前期的需求调研、开始前的准备工
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摘要：这篇博客，就介绍下连接池以及连接池中线程对象的原理，作用以及优点。 一、连接池 1、什么是连接池？我们为什么需要它？ 连接池允许多个客户端使用缓存起来的连接对象，这些对象可以连接数据库，它们是共享的、可被重复使用的。 打开/关闭数据库连接开销很大，连接池技术允许我们在连接池里维护连接对象，这样可以提
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摘要：影响软件应用性能的因素有很多，下面简单介绍下其中几种影响因素及分析方法。 ————参考书籍《软件性能测试过程详解与案例剖析》 有关于Windows和linux系统的性能计数器，大家可参考虫师的博客：http://www.cnblogs.com/fnng/archive/2012/10/30/2747
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摘要：说明：参考书籍：《软件性能测试过程详解与案例剖析》第二版——作者：段念 1、定义 对响应时间的评估、分析，结合应用的架构和实现细节找出问题，并最终确认问题得到解决的过程 2、影响软件性能的因素 网络环境、数据库服务器、应用服务器、业务逻辑的实现方式、系统采用的架构、代码的优化程度、使用者的使用方式等
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摘要：常见性能瓶颈解析及调优方案 在性能测试中，导致性能出现瓶颈的原因很多，但通过直观的监控图表现出来的样子，根据出现的频次，大概有如下几种： 下面对常见的几种性能瓶颈原因进行解析，并说说常见的一些调优方案： 1、TPS波动较大 原因解析：出现TPS波动较大问题的原因一般有网络波动、其他服务资源竞争以及垃
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摘要：让我们先回想下在你的工作经历中，是否遇到过下面的一些问题： 1、要做接口测试，找开发要接口文档，开发告诉你没有接口文档，要么自己去看代码，要么抓包； 2、来了新同事，领导要求你带带新人，由于历史原因，没有最新的PRD、没有流程规范等各种文档记录，你只能口头去告诉新人你们的流程规范、遇到什么问题该找谁
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摘要：一、制定目的 性能测试是一项严谨的需要各团队协同配合的工作，其中包括产品、开发、运维、网络、DBA、测试等角色。从零开始实施性能测试，而性能测试流程，是最重要的一步。 制定性能测试流程指南的目的，是从技术角度制定性能测试实施过程中关键技术规范，更好的对系统进行性能测试，帮助性能测试人员更好地从技术上
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摘要：一、测试背景 首先要阐述本次性能测试的背景，即被测系统类型，面向哪些用户，具备什么特点，为什么要进行性能测试，预期的一些指标等等。 比如：为了保证“双十一”大促期间，系统能稳定运行且保障业务的高可用，进行性能测试。 核心：评估系统性能、分析性能变化趋势、定位系统瓶颈风险、协助规划系统容量。 二、测试
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摘要：I/O I/O 其实是挺复杂的一个逻辑，但我们今天只说在做性能分析的时候，应该如何定位问题。 对性能优化比较有经验的人（或者说见过世面比较多的人）都会知道，当一个系统调到非常精致的程度时，基本上会卡在两个环节上，对计算密集型的应用来说，会卡在 CPU 上；对 I/O 密集型的应用来说，瓶颈会卡在 I
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摘要：我相信有一些人看到这篇文章的标题肯定有种不想看的感觉，因为这样的内容实在被写得太多太多了。操作系统分析嘛，无非就是 CPU 使用率、I/O 使用率、内存使用率、网络使用率等各种使用率的描述。 然而因为视角的不同，在性能测试和分析中，这始终是我们绕不过去的分析点。我们得知道什么时候才需要去分析操作系统
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摘要：在本模块中，我将把几个常用的监控部分给梳理一下。前面我们提到过，在性能监控图谱中，有操作系统、应用服务器、中间件、队列、缓存、数据库、网络、前端、负载均衡、Web 服务器、存储、代码等很多需要监控的点。显然这些监控点不能在一个专栏中全部覆盖并一一细化，我只能找最常用的几个，做些逻辑思路的说明，同时也
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摘要：转自高楼大神的性能监控 在性能测试中，我觉得监控是非常重要的环节。因为这是做性能分析的前提，走出这一步，才有后面的分析。 监控是性能分析承上启下的关键点。设计监控是我们性能测试工程师必须要做的事情。当然了，仅仅设计监控是不够的，还要看懂监控数据才能分析。我们将在后面的篇幅一一拆解。 我觉得性能测试工
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摘要：框架示意图： 部署influxDB 命令： wget https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.8.2.x86_64.rpm yum localinstall influxdb-1.8.2.x86_64.rpm 部署配置文件路径：/
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摘要：部署 1.分布式配置 Master机Jmeter安装目录下/bin/jmeter.properties remote_hosts修改为slave压力机的IP 如 remote_hosts=10.0.4.18:1099,10.0.4.49:1099,10.0.4.42:1099,10.0.4.21:1
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摘要：有人说，就是因为这样才应该直接用生产流量的方式来做嘛，这样就不用管业务模型了，直接就有生产的业务模型了。没错，只要你能通过生产流量扩大回放的方式实现压力部分，确实可以不用考虑业务场景了。 但这么做的前提也必须是你的生产流量来源是可以覆盖想要测试的业务场景的。 回放的逻辑借用大神的图来说明下： 如果你
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摘要：根据之前我们所说的，基准性能场景是为了测试出单业务的最大容量，以便在混合容量场景中判断哪个业务对整体容量最有影响。 今天的场景设计需要说明两个前提条件： 1、这些业务都是实时的业务，不涉及批处理、大数据等业务。 2、因为本篇着重讲场景的设计和具体项目的操作，所以不加系统资源的分析，避免信息混乱。 在
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摘要：在我的工作经历中，见过很多初级性能测试工程师不知道如何设置合理的参数化数据，以至于数据会出现这两种情况。 1. 数据不均衡 有些人直接用同一个数据执行混合场景测试，在这种情况下对服务器的压力和真实环境下的完全不一样。有时我们不得不造很多参数化数据，也有很多工程师不考虑数据库表中的数据直方图，就直接在
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