标签: stress-testing

我找不到除了4个long之外的任何文档,它们是关于Gatling输出中的simulation.log文件的开始和结束时收到的字节.以下是日志中的示例行:

My scenario - Sync  7526052819726874465-2088    REQUEST     My Page 1404439715068   1404439715068   1404439716103   1404439716103   OK

所有这一切代表什么？我们是否应该在Gatling文档中的某处提供此信息？

谢谢

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我浏览了Gatling源代码,发现FileDataWriterSpec 输出到simulation.log进行了测试.根据此规范,我们有一个RequestMessage对象 ,它用作携带记录数据的对象.根据这个类:

case class RequestMessage(
    scenario: String,
    userId: String,
    groupHierarchy: List[String],
    name: String,
    requestStartDate: Long,
    requestEndDate: Long,
    responseStartDate: Long,
    responseEndDate: Long,
    status: Status,
    message: Option[String],
    extraInfo: List[Any]) extends DataWriterMessage {
  def responseTime = …

在这里我想问你，用python运行gunicorn uvicorn和从tiangolo默认运行有什么区别？

我尝试使用JMeter线程属性对这些进行压力测试：

从这些，我得到了结果::

从上面我尝试过：

1. 带有 tiangolo 基础的 Dockerfile
2. 使用 python:3.8-slim-buster 的 Dockerfile 并使用 gunicorn 命令运行它
3. 使用 python:3.8-slim-buster 的 Dockerfile 并使用 python 运行它

这是我的案例 1（Tiangolo 基础）的 Dockerfile：

FROM tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi:python3.8-slim
RUN apt-get update && apt-get install wget gcc -y
RUN mkdir -p /app
WORKDIR /app
COPY ./requirements.txt /app/requirements.txt
RUN python -m pip install --upgrade pip
RUN pip install --no-cache-dir -r /app/requirements.txt
COPY . /app

这是我的 Dockerfile 案例 2（带有 gunicorn 命令的 Python 基础）：

FROM python:3.8-slim-buster as builder
RUN apt-get update …

我正在使用REST服务从主机检索数据的移动设备上编写一些代码.Apache服务正在代理REST服务.在测试模式中,我希望能够模拟网络中断(就好像设备丢失了它的单元连接)来测试应用程序处理间歇性故障.我还需要通过慢速网络连接来验证它的行为.

我目前正在使用Traffic Shaper XP来减慢网络连接速度,但现在我需要一些东西来使Apache服务器发送连接随机和预定义的序列重置(设置和重复特定的测试场景).

如何在ac#单元测试中模拟/压力测试约100个用户访问给定的共享资源(例如数据库)？

我目前正在使用黄瓜为RoR REST API编写集成测试.

我还想对API进行压力测试,并想知道如何重新使用我的黄瓜方案来做到这一点.

我之前使用过JMeter和httperf进行压力测试,当然这两种工具都必须编写或记录我想要在压力测试中包含的测试.由于我已经在Cucumber中有我想测试的场景,所以我试图避免在压力测试工具的语法中重写大部分相同的场景.

任何人都可以推荐一种方法,我可以使用我的cuke测试吗？理想情况下,我想模拟数百个并发用户的API.

我们在Windows 7上运行的.net客户端嵌入了sql server express.这些运行断开连接,每隔一段时间就会拨入中央服务器并转储其信息并下拉相关的新信息.我们希望对整个分布式系统进行压力测试,并试图考虑一种经济有效的方法来实现这一目标.我们的一个开发人员有想法使用亚马逊云并启动1000个客户端,但他们只支持Windows服务器O/S,看起来如果你不得不多次重新运行测试可能会遇到一些钱.

我们考虑在一台机器上模拟1000个客户端,假装有1000个客户端并异步调用所有调用,但如果你在一台机器上运行,你的一些天花板将是RAM和一台机器的处理器而不是更大的系统,所以我不确定它会给我们的图片"真实".

所有调用都发生在客户端和服务器之间的WCF.

任何人都有这方面的经验,如果是这样,你是如何解决的？

谢谢,

超级蒂米

在工作中,我们正处于服务器迁移的中间,我们希望在开始迁移数据之前对新服务器进行压力测试.

我想知道是否有人对脚本有任何想法会给处理器和/或内存带来很大的负担？

它是在Red Hat 5 OS和Apache 2.2.1上运行的Linux服务器.

它不必将其推向物理极限,它只是用作与我们旧服务器进行比较的基准,因此我们可以看到新设置相对于当前/旧配置有多大改进.

理想情况下,它将是一个shell或php脚本,因为php将安装和我们开发的内容.

背景

我有一个Django应用程序,它在低负载下工作并且响应很好,但在高负载(如100个用户/秒)时,它消耗100%的CPU,然后由于缺乏CPU速度减慢.

问题:

• 对应用程序进行概要分析为我提供了时间.
• 这个时间在高负荷时增加.
• 消耗的时间可能是由于复杂的计算或等待CPU.

那么,如何找到一段代码所消耗的CPU周期呢？

由于降低CPU消耗会增加响应时间.

• 我可能编写了非常高效的代码,需要增加更多的CPU能力

要么

• 我可能有一些愚蠢的代码占用CPU并导致速度减慢？

更新

• 我使用Jmeter来配置我的网络应用程序,它给了我2个请求/秒的吞吐量.[100位用户]
• 我在100个请求上获得36秒的平均时间,在1个请求上获得1.25秒的平均时间.

更多信息

• 配置Nginx + Uwsgi有4名工人
• 没有使用数据库,使用REST API的响应
• 在第1次点击时,REST API的响应被缓存,因此没有什么区别.
• 使用ujson了JSON解析.

很想知道:

• Python-Django被许多大型网站用于许多大型网站,然后必须有一些高端的Debug/Memory-CPU分析工具.
• 我发现的所有内容都是执行性能分析的休闲代码片段.

我正在运行JMeter,我想要计算所有失败的请求,这些请求要么超时,要么只是失败了.我看到一些听众表明存在失败,但没有人看到有一个字段显示失败请求的总数与成功的请求.有谁知道如何轻松获取这些数据而不必手动计算每个失败？

我有一个Gatling测试应该做以下事情:

1. 创建用户一次
2. 根据特定的负载模型检索用户的数据.实际负载测试.
3. 完成后删除用户

问题:如何用Gatling模仿这个？如果我链接调用如下:

val scn = scenario("Test scenario").exec(_create-user_).exec(_retrive-user_).exec(_delete-user_)
setUp(scn).protocols(httpConf))

然后创建和删除用户将成为测试的一部分.