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  • SQL Server压测工具对比

    2019-04-29 10:56:45
    工具名 主要特点 图形化展示 安装平台 数据库/OS测试 可测试数据库类型 复杂度 参考链接 SQLQueryStress 针对单条SQL进行...

    工具名

    主要特点

    图形化展示

    安装平台

    数据库/OS测试

    可测试数据库类型

    复杂度

    参考链接

    SQLQueryStress 针对单条SQL进行简单的压力测试。测试结果包含执行时间、执行次数、逻辑读、CPU等一些简单信息 不可以 Windows 数据库 SQL Server 简单 http://www.cnblogs.com/lyhabc/p/3187922.html

    https://www.mssqltips.com/sqlservertip/2730/sql-query-stress-tool/
    SQLStress 可手动调整的负载参数更多,如增删改查语句的比例、连接用户数、每次插入的行数、每秒产生的事务数等,输出为连接信息、等待事件等(可直接在数据库中查到)主要用于找出数据库服务器的基础架构问题, 也可帮助做服务器硬件选型、性能测试与调优 不可以 Windows 数据库 SQL Server 简单 http://www.sqlstress.com/

    http://wenku.baidu.com/link?url=PctaEskmoNMyVSaATLkAuZRJXnsgN_RcBeblgq0wv-9YsoAbl96MQfd0vPYgf_R-fiUL3W0weFKPQdbJz7FM3lPyeMbqDZnzcS9i1mMpGFu
    SQLIOSim与SQLIOSim Parse SQLIOSim 模拟SQLServer的行为来测试IO性能,包括SQL Server 的读、 写、 检查点、 备份、 排序和预读活动等。默认随SQL Server 2008同时安装,SQLIOSim 将替代 SQLIOStress 工具(也称为SQL70IOStress)。

    SQLIOSim Parse读取SQLIOSim输出的XML格式结果文件,并将其转换成简单易读的表格。
    不可以 Windows 数据库 SQL Server 一般 SQLIOSim下载地址:http://download.microsoft.com/download/6/5/2/65286f65-bff2-42b8-b0c9-87f117855069/sqliosimX64.exe

    SQLIOSim Parse下载地址:http://sqliosimparser.codeplex.com/releases/view/34854

    https://support.microsoft.com/zh-cn/help/231619/how-to-use-the-sqliosim-utility-to-simulate-sql-server-activity-on-a-d
    SQLIO(已废弃)与SqlioAnalyzer SQLIO是Microsoft官方的硬盘压力测试工具,主要通过模拟随机或顺序读写的方式来测试磁盘IO的性能。尽管此工具并不是针对SQL Server工作模式来设计的,但是仍然可以用来诊断与SQL Server相关的一些I/O类型的性能,可以测量磁盘的IOPs、吞吐量 (MB/s)和延迟时间。

    SqlioAnalyzer用于可视化和导出SQLIO测试结果
    可以 Windows OS 无特定,测试存储系统能力的工具 一般 http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=20163

    http://www.meauxsoft.com/SqlioAnalyzer.html
    DiskSpd SQLIO实用工具已经过时,因为已知的一些BUG使得对于性能调优来说不靠谱。SQL Server开发者决定用DiskSpd替代它。

    Diskspd非常强大,所以各种测试参数的组合也显得复杂。不过对于非专业用户,使用其默认设置就可以对磁盘进行测试。对于高级用户来说,可以手动指定存储块大小、缓存、突发I/O及测试线程等参数
    不可以 Windows OS 无特定,测试存储系统能力的工具 复杂 https://gallery.technet.microsoft.com/diskspd-a-robust-storage-6cd2f223

    http://blog.51cto.com/ultrasql/1684582
    https://www.helplib.com/iPhone/article_12272
    HammerDB HammerDB是一个免费、开源的工具,允许你针对SQL Server、Oracle、MySQL和PostgreSQL等运行TPC-C和TPC-H基准测试。你可以使用HammerDB来针对一个数据库生成脚本并导入测试。HammerDB也允许你配置一个测试运行的长度,定义暖机阶段,对于每个运行的虚拟用户的数量

    HammerDB也不是运行每一个基准测试。它不运行TPC-E基准,例如,SQL Server更热衷于当前更具发展的OLTP基准TPC-E。如果你用HammerDB运行一个TPC-C基准,你应该理解它不能直接与供应商提供的TPC-C基准结果相比较。但是,它是免费的、快速的、易用的。
    可以 Linux和Windows 数据库 Oracle, SQL Server, DB2, MySQL, MariaDB, PostgreSQL, Redis等 复杂 https://blog.csdn.net/Space_zero/article/details/78924604

    https://blog.csdn.net/u012439646/article/details/78348159

    https://www.hammerdb.com/document.html

    如何做SQL Server性能测试?

    http://blog.51cto.com/ultrasql/1903823

           对于DBA来讲,我们通常都会做新服务器的性能测试。一般从TPC的基准测试入手,使用HammerDB做整体性能评估(前身是HammerOra),跟厂商数据对比。再使用DiskSpd针对性的测试磁盘IO性能指标(前身是SQLIO),再到SQLIOSIM测试存储的完整性,再到ostress并发压力测试,对于数据库服务器迁移,我们还会收集和回放Profiler Trace,并收集期间关键性能计数器做对比。

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  • 1、首先对页面进行压测对比,前提条件如下: 同时启动100虚拟用户,约请求4000次,vu设置为立即全部启动,访问http://192.168.0.32/index.do页面。 需要对比如下数据: 每秒事物数(TPS) 平均事物响应时间(ms...

    做完功能对比,那么继续性能方面的对比。

    1、首先对页面进行压测对比,前提条件如下:

    同时启动100虚拟用户,约请求4000次,vu设置为立即全部启动,访问http://192.168.0.32/index.do页面。

    需要对比如下数据:

    每秒事物数(TPS)

    平均事物响应时间(ms)

    总耗时(s)

    线程数启动时间(s)

    实际总访问次数

    最后结果如下表:

     

    奇怪的是:jmeter的每秒事物数一直上不来,原因未知,如有大神知道,请知道一二,当然我也会努力研究。

     

    2、再对接口进行压力测试对比,前提和需要对比的一些数据跟上面一样,接口为http://192.168.0.32:9000/activityapi/ticket-api/apply.action?activityNo=8d2b5145-9d26-4bf9-9dfb-1222aa41328d&phone=11111111088(虽然是本地url,但还是照例将接口改了下哈)

    最后结果如下表:

     

    依然奇怪的是jmeter的数据,延迟等待时间都修改为0,可是并发数上不去,这个问题亟需解决。

     

    目录:

    【压测工具对比系列-功能对比】

    【压测工具对比系列-性能对比】

    【压测工具对比系列-施压对比】

    转载于:https://www.cnblogs.com/mikasama/p/7084101.html

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  • 2、分布式压测仅需要在控制机上执行对应脚本即可,从机不需要拿到脚本 缺点: 1、使用XML来定义用户行为(难用!!!),且分布式测试查看日志较为麻烦,需要自己整理 2、环境部署较为麻烦(erl、perl、gnuplot、...

     

    一、tsung

    优点:

    1、它使用的是erlang中轻量级进程,因此模拟海量并发请求比较简单

    erlang里面用户并不控制线程,而是创建大量的轻量级线程,erlang里面称为进程(process),以下简称进程。每个进程都可代表一个主动对象,它有事件循环,各个进程间通过消息来通讯。一个进程向另一进程发送消息后,可以进入接收状态,这时候真正的线程会把执行权切换到其它进程,如果另一进程得到执行权,如果它回复了消息,再经过一些执行权的切换以后,原来发送消息的进程得到执行权,它就可以收到消息了,这个复杂的过程可能只需要一个线程就可以完成,程序的编写却是使用同步的方式,完全感觉不到底层的切换,你唯一需要的就是毫无顾忌地创建进程(别当真,创建几十万个就收手吧)。erlang底层通常只需要1个线程就可以完成这些复杂的工作。

    2、分布式压测仅需要在控制机上执行对应脚本即可,从机不需要拿到脚本

    缺点:

    1、使用XML来定义用户行为(难用!!!),且分布式测试查看日志较为麻烦,需要自己整理

    2、环境部署较为麻烦(erl、perl、gnuplot、tsung),主机必须能够通过域名免密登陆从机,且各个依赖版本必须相同。

    3、不再维护,且文档较少,因此遇到问题较难解决

    二、jmeter

    优点:

    1、可视化界面导致其操作简单,创建测试场景以及用户行为通过点击即可完成(同样是缺点)

    2、插件丰富,可以自定义安装各种插件来满足要求

    3、使用者较多,网上文档较多

    4、单机环境部署较为简单(java+jmeter)

    缺点:

    1、它使用的是线程,需要给每个用户创建一个线程,因此模拟海量并发请求较为困难

    2、模拟海量并发请求需要大量机器,导致部署环境以及排查问题比较困难

    3、从机也需要放置脚本,因此读取测试数据时需要注意每台机器的数据不能重复(比如读取用户名,需要使每台机器的测试数据不一致)

    三、locust

    优点:

    1、它使用的是协程,因此实现模拟海量并发请求比较简单

    2、可以使用python编写脚本,可以满足自定义需求

    3、使用者较多,网上文档较多

    4、环境部署较为简单(python3+locust)

    缺点:

    1、由于使用协程,每台机器必须运行与CPU核心数量相同的loucst进程(比如一台从机CPU是4核的,就需要执行4个locust进程)

    2、同样需要注意每个进程读取的测试数据不能重复(可以通过redis分布式锁解决,最简单最笨的方式就是每个线程读取不同的测试数据文件)

     

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  • 此次测试就阿帕奇的ab测试工具和gatling、jmeter,与loadrunner做了一些简单的对比,数据可能不是很准确,如有纰漏,还望指正。 1、首先是做了一个功能方面的对比对比录制、监控、报告、持续集成等,具体如下表:...

    此次测试就阿帕奇的ab测试工具和gatling、jmeter,与loadrunner做了一些简单的对比,数据可能不是很准确,如有纰漏,还望指正。

    1、首先是做了一个功能方面的对比,对比录制、监控、报告、持续集成等,具体如下表:

    功能\工具

    ab工具

    Gatling

    Jmeter

    Loadrunner

    安装是否简单

    程序体积

    庞大

    是否收费

    是否支持录制脚本

    Windows环境运行

    Linux环境运行

    脚本语言

    Scala

    Xml

    C

    是否支持GUI运行

    是否支持命令行运行

    是否支持控制压测次数

    是否支持控制压测时间

    理论支持最大vuser

    655350

    百万

    百万

    65000

    是否支持分布式压测

    Vuser增加速度

    是否支持数据库压测

    是否生产图形报告

    是否能监控服务器

    报告结果是否准确

    是否支持持续集成

     

    如此一来,就可以根据不同业务挑选测试工具。正如大神们常说的那样,没有最好的工具,只有最适合的工具。希望这个表格对于挑选测试工具能起到一定的作用。

     

    目录:

    【压测工具对比系列-功能对比】

    【压测工具对比系列-性能对比】

    【压测工具对比系列-施压对比】

    转载于:https://www.cnblogs.com/mikasama/p/7083904.html

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