Flink-Kafka性能压测全记录2.1 Producer相关参数    我们在producer涉及到性能的关键因素可能会存在如下几个:thread:我们测试时的单机线程数; bath-size:我们所处理的数据批次大小; ack:主从同步策略我们在生产消息时特别需要注意,是follower收到后返回还是只是leader收到后返回,这对于我们的吞吐量影响颇大; message-size:单条消息            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-03-19 01:38:26
                            
                                71阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            压测背景临近双十一大家都免不了要对自己的业务系统进行压测。公司一个核心业务预计双十一会迎来数倍日常流量的业务高峰,该系统强依赖于 Kafka,Kafka 本身是分布式的系统,扩容比较方便。但是为了保证核心业务的稳定性和高可用,需要在机房故障的场景下核心业务快速恢复服务,因此 Kafka 需要跨机房热备机制。一般情况的 Kafka 集群,都是在同一个 IDC 中的,跨 IDC 的热备在 Kafka            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-03-21 10:22:06
                            
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            1.压测方案1.1 压测目的本次性能测试在正式环境下单台服务器上Kafka处理MQ消息能力进行压力测试。测试包括对Kafka写入MQ消息和消费MQ消息进行压力测试,根据不同量级的消息处理结果,评估Kafka的处理性能是否满足项目需求(该项目期望Kafka能够处理上亿级别的MQ消息)。1.2 测试范围及方法1.2.1 测试范围概述测试使用Kafka自带的测试脚本,通过命令对Kafka发起写入MQ消息            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-06-03 10:33:17
                            
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            1 http_load:命令行输入man http_load 或者 http_load -h可以看到工具的使用方式:参数说明:
-parallel   简写-p :含义是并发的用户进程数。
-fetches   简写-f :含义是总计的访问次数
-rate        简写-r :含义是每秒的访问频率
-seconds  简写-s :含义是总计的访问时间
urls.txt :  是需要进行压力测            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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              Jmeter是一个性能测试工具,同loadrunner类似,他功能较多,我们常用的功能是用jmeter模拟多浏览器对网站做压力测试。  我们一般的网站,在进入业务功能前先需登录,然后才能访问业务功能。下面介绍如何用jmeter登录系统再对主业务做压力测试。  1. 运行jmeter  2. 左边树将出现测试计划、工作台两根节点。  3. 选择测试计划,按右键-》添加-》th            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录一、原理二、环境搭建2.1 环境准备2.2 slave机器配置2.3 master机器配置三、脚本及执行3.1 参数化问题3.2 GUI启动测试3.3 命令行启动测试总结 一、原理Jmeter分布式压测:Jemter分布式压测是选择其中一台作为调度机(master),其他机器作为执行机(slave);当然一台机器也可以既做调度机,也做执行机。 调度机执行脚本的时候,master将会jmx            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-05-03 13:41:21
                            
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            压测的目的压力测试是对系统不断施加压力,来获得系统最大服务能力的测试。 一般而言,只有在系统基础功能测试验证完成、系统趋于稳定的情况下,才会进行压力测试。当负载逐渐增加时,观察系统各项性能指标的变化情况是否有异常当负载逐渐增加时,观察系统各项性能指标的变化情况是否有异常(如:使用mysql存储的系统,高并发情况下,数据库读写速度慢,可以考虑增加数据库中间件,加缓存等;使用redis存储的系统,通常            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             文章目录一、简介二、参考三、创建Java Maven项目3.1、扩展自定义函数四、实践小例子4.1、MOM4.2、ActiveMQ简介4.3、 新建一个消费者maven工程4.4、新建一个扩展ActiveMQByJmeter maven工程 一、简介JMeter作为Apache的开源性能测试工具允许使用者对其进行二次开发扩展,比如用户可以扩展自定义的函数(函数是可以在测试脚本中插入到任何Samp            
                
         
            
            
            
            码云kali视频的学习36.Kali压力测试工具压力测试通过确定一个系统的瓶颈或者不能接受的性能点,来获得系统能够提供的最大的服务级别的测试。通俗地讲,压力测试是为了测试应用程序的性能会变得不可接受。Kali下压力测试工具包含VoIP压力测试、Web压力测试、网络压力测试及无线压力测试。Voip压力测试工具包括iaxflood和invitefloodweb压力测试工具THC-SSL-DOS借助TH            
                
         
            
            
            
            写测试bin/kafka-producer-perf-test.sh --topic test_perf --num-records 1000000 --recor            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-02-02 09:57:58
                            
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            性能压测中需要掌握的基本命令
    在linux环境运行.jmx文件的命令:jmeter -n -t wenjianming.jmx -l shengchengwenjian.jtl说明:wenjianming.jmx:是通过gui环境保存的jmx文件(需要运行的文件名称)shengchengwenjian.jtl:是运行kmx文件生成的结果文件运行的jmx文            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            jmeter 压测问题————————java.net.BindException: Address already in use: connect原因:操作系统会为TCP/IP服务预留临时端口,Jmeter在跑并发测试的时候每开启一个线程(new socket操作)就会占用一个临时端口,若TCP/IP端口被占完了,而且没有及时释放(socket.close()操作不能立即释放绑定的端口,而是把端            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 使用 Java 压测并上报到 Kafka 的实现
## 引言
在现代分布式系统中,性能测试(压测)是保证系统稳定性的重要环节。而 Kafka 作为一个高吞吐量消息队列,常被用来接收和处理压测数据。本文将带你了解如何用 Java 实现压测并上报数据到 Kafka。我们将首先介绍整个流程,然后逐步展示各个部分的实现代码,最后通过类图和序列图对整体结构进行可视化。
## 流程概述
下面是实现的基            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Python压测Kafka脚本实现
## 简介
在开发过程中,我们经常需要对Kafka进行性能测试,以确保其在负载情况下的稳定性和可靠性。本文将介绍如何使用Python编写一个简单的脚本来压测Kafka。
## 流程概述
下面是实现“Python压测Kafka脚本”的流程概述:
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 导入所需的库 |
| 步骤2 |            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            在当今的数据架构中,`Kafka` 和 `MySQL` 的组合越来越常见,因其能够提供高效的数据流处理和稳定的存储。在这篇博文中,我将为大家分享关于如何实施 `Kafka MySQL` 压测的方法,以及在此过程中所需要考虑的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法和扩展阅读。
### 备份策略
在进行 `Kafka MySQL` 压测前,一个好的备份策略至关重要。以下是我设计的备份流            
                
         
            
            
            
            第一坑:启动压力机的时候,直接./jmeter-server,会报如下错误             错误原因:127.0.0.1是本机, 一个回路地址, 没有指定地址          正确的启动方式:启动命令加一个参数, IP地址写压力机对应的地址    &            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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              下面就一步一步的介绍我从0到1的压测过程吧。  我下载的是 apache-jmeter-2.13,因为这个包下载下来通用linux和windows的,所以我们现在windows下打开它。    直接点击bat,打开jmeter:  添加一个线程组:   添加完成之后,先设置这两项:      然后右击左边的线程组,添加一个http请求    添加完成之后            
                
         
            
            
            
             本文主要介绍如何在单节点上安装 Kafka 并测试 broker、producer 和 consumer 功能。下载进入下载页面:http://kafka.apache.org/downloads.html ,选择 Binary downloads下载 (Source download需要编译才能使用),这里我下载 kafka_2.11-0.8.2.1,其对应的 Scala 版本为 2            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            最近使用Jmeter对接口进行了压测,总结一下。本次压测是单机执行,并未涉及分布式执行。一、压测要用命令行执行,不要用GUI。因为GUI模式下客户端的资源消耗比较高。执行截图:命令:jmeter -n -t testplan.jmx -l result.jtltestplan.jmx是使用的测试计划。result.jtl是生成的结果文件,我们可以在测试结束后,在GUI模式下导入到聚合报告里,后面会            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            sysbench io压测sysbench --test=fileio --file-num=4 --file-block-size=16384 --file-total-size=20G --file-test-mode=rndrd --file-extra-flags=direct prepar ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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