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  • 服务器压力测试工具 你可以使用任何基准测试工具来验证这个应用的性能,不过我们使用最最最优秀的Siege utility工具进行测试。 首先你需要一个linux系统 安装siege工具 代码如下: 切换到linux系统超级用户 root@ssk...

    服务器压力测试工具

    你可以使用任何基准测试工具来验证这个应用的性能,不过我们使用最最最优秀的Siege utility工具进行测试。

    首先你需要一个linux系统

    安装siege工具 代码如下:

    切换到linux系统超级用户
    root@ssk:~# apt-get install siege

    开始进行压力测试

    现在项目在window电脑上,那来查看一下window电脑上的ip:

    在这里插入图片描述

    测试“/”路由:

    siege对我们的应用在十秒内执行十个并发请求。
    在这里插入图片描述
    上图地址是我的本地服务器网站地址
    -c参数为并发数 也就是同时多少个用户向目标服务器发送请求
    -t 参数为连续测试时间不加秒数则是默认为分钟

    其他详细参数:
    -c,或–config 在屏幕上打印显示出当前的配置,配置是包括在他的配置文件HOME/.siegerc
    -f FILE, –file=FILE 指定用特定的urls文件运行siege ,默认为urls.txt,位于siege 安装目录下的etc/urls.txt
    -u URL,–url=URL 测试指定的一个URL,对它进行”siege “,此选项会忽略有关urls文件的设定
    -b 进行压力测试,不进行延时。
    -A, —user-agent=”text” 设置请求的User-Agent

    测试中过一会就会程序内出现报错:在这里插入图片描述

    siegerc设定档说明:

    verbose :要不要显示过程。
    display-id :显示过程的时候,要不要显示模拟user的id
    show-logfile :跑完之后要不要显示log资讯
    logging :要不要log到档案
    logfile :要log到档案的话,档名是什么
    protocol :HTTP通讯协定( HTTP/1.1或HTTP/1.0 两者择一)
    connection :keep-alive表示模拟成persistent connection(写close则反之)
    concurrent :模拟有几个user来冲
    time :跑多久之后停止( H=hours, M=minutes, S=seconds)
    reps :每一个concurrent冲几次。
    file :多个目的url情形下的url档案位置。
    url :单一url情形下的指定url
    delay :非benchmakr行况下,每个模拟user随机延迟0到这个数字(单位:秒)。
    timeout :socket connection timeout(单位:秒)。
    failures :socket失败次数(timeouts, connection failures)到达这个数字就停下来。
    internet :随机从urls.txt抓出url,否则从urls.txt循序。
    benchmark :跑benchmark模式的话,siege将不会在每个connection间delay,适合拿来做load testing.
    user-agent :送出的agent识别
    login :WWW-Authenticate login( login = jdfulmer:topsecret:Admin )(非form based)
    username,password :也是login用的(非form based)
    Login URL :每一个模拟user都必需经过的第一个login url( form based)
    proxy-host,proxy-port,proxy-login :使用proxy的话要填这个。(proxy-login: jeff:secret:corporate)
    follow-location :redirection support
    zero-data-ok :接不接受zero-length data
    chunked :HTTP/1.1需要chunked encoding

    输出名称 解释说明

    在这里插入图片描述
    Transactions: 访问次数
    Availability: 成功次数
    Elapsed time: 测试用时
    Data transferred: 测试传输数据量
    Response time: 平均响应时间
    Transaction rate: 每秒事务处理量
    Throughput: 吞吐率
    Concurrency: 并发用户数
    Successful transactions: 成功传输次数
    Failed transactions: 失败传输次数
    Longest transaction: 最长响应时间
    Shortest transaction: 最短响应时间

    总结:

    Siege对我们的应用在10秒内执行大约10个并发请求,当一两个请求时这还不是一个问题,但达到100个(甚至10个)用户时,这意味着整体变慢。

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  • 服务zhi器并发量分为:1.业务并发用户数;dao2.最大并发访问数;3.系统用户数;4.同时在线用户数; 说明服务器实际压力,能承受的最大并发访问数,既取决于业务并发用户数,还取决于用户的业务场景,这些可以通过对...

    并发的意思是指网站在同一时bai间访问的人du数,人数越大,瞬间带宽要求更高。服务zhi器并发量分为:1.业务并发用户数;dao2.最大并发访问数;3.系统用户数;4.同时在线用户数;
    说明服务器实际压力,能承受的最大并发访问数,既取决于业务并发用户数,还取决于用户的业务场景,这些可以通过对服务器日志的分析得到。
    一般只需要分析出典型业务(用户常用,最关注的业务操作)
    给出一个估算业务并发用户数的公式(测试人员一般只关心业务并发用户数)
    C=nL/T
    C^=C+3×(C的平方根)
    C是平均的业务并发用户数、n是login session的数量、L是login session的平均长度、T是指考察的时间段长度、C^是指业务并发用户数的峰值。
    假设OA系统有1000用户,每天400个用户发访问,每个登录到退出平均时间2小时,在1天时间内用户只在8小时内使用该系统。
    C=400×2/8=100
    C^=100+3×(100的平方根)=100+3×10=130
    另外,如果知道平均每个用户发出的请求数u,则系统吞吐量可以估算为u×C
    精确估算,还要考虑用户业务操作存在一定的时间集中性(比如上班后1小时内是OA系统高峰期),采用公式计算仍然会存在偏差。

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  • 服务器并发量估算

    千次阅读 2019-03-18 20:21:18
    最近需要对再次对服务器进行压力测试,这里整一下最近学习到的估算方案和估算方式。 1 并发值估算 1.1 经典公式 一般来说,利用以下经验公式进行估算系统的平均并发用户数和峰值数据 1)平均并发用户数为 C = nL/T...

    最近需要对再次对服务器进行压力测试,这里整一下最近学习到的估算方案和估算方式。以下估算方式没有考虑类似于秒杀这种极端情况。

    1 并发值估算

    1.1 经典公式

    一般来说,利用以下经验公式进行估算系统的平均并发用户数和峰值数据
    1)平均并发用户数为 C = nL/T
    2)并发用户数峰值 C‘ = C + 3*根号C
    C是平均并发用户数,n是login session的数量,L是login session的平均长度,T是值考察的时间长度
    C’是并发用户数峰值

    如用外卖点餐APP套入这个公式计计算下并发用户数100W用户下并发用户数大致范围:
    假设外卖APP有100W个用户,而日活用户假设占12.5%即12.5W个日活用户,而每个日活用户打开APP到点餐平均时间大概为5分钟,而假设早上8点到晚上12点都会有用户使用该APP。则可以计算出一个值:

    平均并发用户数C=125000*5/16*60=651
    并发用户数峰值C`=651+3*根号 651=726
    

    上面即为经典公式计算出的并发用户数,但看起来和实际情况可能有差异。
    作为外卖APP大部分人都会在高峰期进行点餐,所以对于外卖APP这类应该单独进行考虑。
    我们采用2/8原则来估算并发用户数,即80%的用户数会在高峰期点餐,而高峰期设定为11-12,17-19点一共5个小时,在这种情况下估算并发用户数:

    平均并发用户数C=125000*5*0.8/5*60=1666
    并发用户数峰值C`=1666+3*根号 1666=1788
    

    1.2通用公式

    对绝大多数场景,可以用(用户总量/统计时间)*影响因子(一般为3)来进行估算并发量。

    比如,以乘坐地铁为例子,每天乘坐人数为5万人次,每天早高峰是7到9点,晚高峰是6到7点,根据8/2原则,80%的乘客会在高峰期间乘坐地铁,则每秒到达地铁检票口的人数为5000080%/(36060)=3.7,约4人/S,考虑到安检,入口关闭等因素,实际堆积在检票口的人数肯定比这个要大,假定每个人需要3秒才能进站,那实际并发应为4人/s3s=12,当然影响因子可以根据实际情况增大!

    所以物联网设备其实是可以考虑为通用设备。
    在比较极端的情况下考虑,100万个设备其中95%均为日活设备即95W,且假设其中80%的设备都会在3个小时内访问服务器(高峰期),

    则可以推算并发设备数。

    950000*0.8/(3*60*60)=70/s
    

    因物联网设备的不确定性较高,我们将影响因子设置为5

    .70*5=350 即活跃设备数在每秒为350个。
    
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  • 使用一个简单的工具http_load...在客户端,使用http_load命令来测试服务器并发的图片数量。 ./http_load -rate ${test_rate} -seconds 10 url_list.txt 通过迭代改变 test_rate的值。譬如从1开始,逐步增加。直到...

    使用一个简单的工具http_load,来进行压力测试即可。
    譬如对于某一幅尺寸固定的图片,在服务端拷贝多次。同时在客户端上放在一个url文件中。

    在客户端,使用http_load命令来测试服务器并发的图片数量。

    ./http_load -rate ${test_rate} -seconds 10 url_list.txt 

    通过迭代改变 test_rate的值。譬如从1开始,逐步增加。直到出现Connection timed out。
    这样,该尺寸图片的最大并发的数量,即可以测出。

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  • JMeter 之TCP服务器并发压力测试

    万次阅读 2015-07-21 10:57:12
    【描述】  apache jmeter是100%的java桌面应用程序,它被设计用来加载被测试软件功能特性、度量被测试软件的性能。 设计jmeter的初衷是测试web应用,后来又扩充了其它的功能。... jmeter可以模拟大量的服务器负载、
  • 37-多进程并发服务器并发测试

    千次阅读 2017-04-21 13:36:38
    因为我们没有大量的测试机器,所以只能在单机上模拟大量客户端去连接服务器。代码托管在 gitos 上,请使用下面的命令获取:git clone https://git.oschina.net/ivan_allen/unp.git如果你已经 clone 过这个代码了,请...
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    2020-09-14 16:42:04
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    千次阅读 2020-06-19 18:38:40
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  • Jmeter并发测试工具

    2019-03-26 14:02:34
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    2019-03-14 21:00:00
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空空如也

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