关于作者前滴滴出行技术专家，现任OPPO文档数据库mongodb负责人，负责oppo千万级峰值TPS/十万亿级数据量文档数据库mongodb内核研发及运维工作，一直专注于分布式缓存、高性能服务端、数据库、中间件等相关研发。后续持续分享《MongoDB内核源码设计、性能优化、最佳运维实践》，Github账号地址:https://github.com/y123456yz背景 mongodb内核代码中提
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2023-11-06 23:42:16
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情景以及定位慢处：
数据从30万到240万，原来查询post,现在查询GalleryPostposts,原来：
慢原来显示：
posts = Post.objects(tags__all=tags).order_by('-id').limit(per_page)
_user_ids = list(map(lambda _post: _pos
Redis、Memcache和MongoDB的区别
MemcachedMemcached的优点： Memcached可以利用多核优势，单实例吞吐量极高，可以达到几十万QPS（取决于key、value的字节大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在4-6w左右）。适用于最大程度扛量。持直接配置为session handle。 支持直接配置为session handle。更高
性能测试性能测试是通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。按照不同的目标，可以分为负载测试、压力测试、容量测试、稳定性测试。平时工作中如果不是专业的测试机构，开发人员或者运维人员做的基本上都属于压测。压力测试是通过确定一个系统的瓶颈或者不能接受的性能点，来获得系统能提供的最大服务级别的测试。性能指标QPS目前在业界告诉别人我系统的性能指标，比较容易说的
# MySQL QPS 压测的指南
在现代应用程序中，对数据库性能的需求越来越高，尤其是在高并发场景下。MySQL QPS（每秒查询数）是数据库性能的重要指标之一，通过压力测试可以帮助我们了解系统在高负载情况下的表现，并提前发现潜在的瓶颈。
## 什么是 QPS？
QPS（Queries Per Second）表示数据库每秒钟处理的查询请求数量。它能够帮助我们评估数据库的处理能力和整体性能。
https://github.com/metroluffy/blog/issues/31github.com
更新：补一条爝神的评论，依赖io资源上timeout，然后做熔断qps就可以上去。背景是基于Egg开发的一个node Web应用，在压测中qps没到理想情况，在Daruk交流群请教以后，在此做些记录。8c16g机器，8个worker进程，请求通过spring clo
要想通过自定义java请求来压测ZooKeeper，那么我们就需要做两件事情，第一我们需要知道java如何操作ZooKeeper，第二就是怎么能将我们写的jar包让jmeter识别，首先我们先来干第一件事。一、java操作ZooKeeper以下的代码是网上百度找到的，经过了一点点修改（对于测试其它的可以找其它的测试代码）package com.comtop.ZookApi;
im
一、TPS上不去的原因 1、网络带宽在压力测试中，有时候要模拟大量的用户请求，如果单位时间内传递的数据包过大，超过了带宽的传输能力，那么就会造成网络资源竞争，间接导致服务端接收到的请求数达不到服务端的处理能力上限。2、连接池可用的连接数太少，造成请求等待。连接池一般分为服务器连接池（比如 Tomcat）和数据库连接池（或者理解为最大允许连接数也行）。3、垃圾回收机制从常见的应用服务器来说，比如 T
一、mongo安装及压测ycsb安装mongodb下载官网 https://www.mongodb.com/mongo下载完对应tar包后，通过tar -xvf命令解压至/usr/local下mv tar包名称 mongodb
cd /mongodb
mkdir /data/db
mkdir /data/log
vi mongodb.conf
#新建配置文件，配置如下
dbpath=/usr/
再次系统的整理一下深入一下性能测试一，查看结果树二，聚合报告Label：就是请求名称Samples：总线程数，值 = 线程数 * 循环次数Average：单个请求的平均响应时间，单位是毫秒，值 = 总运行时间 / 发送到服务器的总请求数，
比如运行一次，时间4毫秒，就是4/1 = 4Median、90%line、95%line、99%line分别代表50%的用户响应时间、90%的用户响应时间、95
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2023-07-29 10:21:10
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简介最近复习python相关知识和学习httprunner的源代码,从中学习了很多知识.想着把这些知识穿起来,做一个小的压测工具.poetry构建工具了解poetry构建工具,还是从httprunner最新版本了解到,使用poetry作为构建工具.poetry工具要比distutils、setuptools等工具使用简洁、功能强大.https://github.com/python-poetry/
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2023-08-22 16:44:07
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之前写过一篇固定QPS压测模式探索文章，个人认为这个模型相比固定线程数并发请求压测服务的模型更加贴近实际情况，比较适
原创
2022-01-14 11:03:30
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# 使用 Python 压测接口的 QPS 分析
在现代软件开发中，接口性能的测试和监控至关重要。通过压力测试，我们可以确定系统的承载能力并优化性能。本文将介绍如何使用 Python 对接口进行压测，重点关注每秒请求数（QPS）的计算。
## 什么是 QPS？
QPS（Queries Per Second），每秒查询数，通常用于衡量系统在一定时间内能够处理的请求数量。QPS 的高低直接影响用
# Python高QPS压测的科普
在现代互联网应用中，能够处理高并发请求是评估应用性能的重要指标之一。QPS（Queries Per Second）指每秒可以处理的请求数，是衡量系统性能的关键参数之一。本文将介绍如何使用Python进行高QPS压测，并提供相应代码示例。
## 什么是高QPS压测？
高QPS压测（高请求每秒压测）是一种通过模拟大量并发用户请求来测试系统性能的技术。其目的在于
# Python固定QPS压测
在进行接口性能测试时，通常需要模拟一定的并发请求量以验证系统的稳定性和性能。其中，QPS（Queries Per Second）是一个重要的指标，用于衡量系统每秒钟能够处理的请求量。在某些场景下，我们需要对系统进行固定QPS的压测，以验证系统在特定负载下的表现。
在本文中，我们将介绍如何使用Python对系统进行固定QPS的压测，并提供代码示例。首先，我们将通过
# Python压测QPS设置与实现
在现代软件开发中，性能测试是确保应用程序在高并发环境下能够稳定运行的重要环节。QPS（Queries Per Second）是衡量系统性能的重要指标之一，它表示系统每秒能够处理的请求数量。本文将介绍如何使用Python对应用程序进行压测，并设置QPS以评估其性能。
## 一、压测的必要性
高并发场景下，应用程序的响应时间可能会显著增加，尤其是在用户访问量
1、连接数，如果是专门用于压测的mongodb，连接数小于代码中设置的最大连接数 2、查看queued reads和queued writes是否有大量堆积的情况，下图二就是一个值得关注的异常信号 3、查看内存的使用，内存出现陡降，应该是有oom了
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2023-06-12 23:31:25
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1、Jmeter介绍 Jmeter是apache下的一个纯Java编写的开源压力测试软件，起初设计目的是为了测试Web应用程序，现在已经扩展到其他测试场景。由于其Java编写具有跨平台特性，可运行于Windows、Linux、MacOS等平台，官方网站：https://jmeter.apache.org/2、下载安装 1）安装Jmeter前需要安装配置好Java环境，最新版Jmeter（Apach
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2023-10-26 16:34:26
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主从复制主从链(拓扑结构、主负责写，从负责读)画了两张图来帮助理解 复制模式全量复制：Master 全部同步到 Slave部分复制：（只复制增量 主服务器有8个数据，从服务器有3个数据，只把那5个复制过来）Slave 数据丢失进行备份问题点同步故障复制数据延迟(不一致)读取过期数据(Slave 不能删除数据)从节点故障主节点故障配置不一致maxmemory 不一致:丢失数据优
待解决问题： monkey---自动化：error: device 'None' not found，先用bat脚本代替一、为什么需要一个测试脚本？Monkey说到底其实就是一段命令，只能在有限的范围内做一些随机事件的压力测试。可以很明显看到它的一些缺点：前期准备工作太多，需要把设备准备好、安装好待测Apk。无法做到无干预的循环。类似没人看着去测试一夜的情况。对一些在测试
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2023-10-19 17:19:53
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