高并发微服务架构设计作为一个 IT 从业人员，我们经常会碰到类似于下面的一些问题：单个项目巨大而沉重，难以维护。系统稳定性得不到更有效的保证。怎样才能持续地提升系统的性能。怎样才能快速地响应需求的变更，并且系统更新不会引起任何抖动。怎样才能更好地适应系统规模化的扩张。针对上面这些问题，我们无时无刻不在努力地进行各种各样的尝试和探索，寻求更好的解决方案，或者使用更先进的技术。目前来看，在互联网环境之
QPS是每秒钟处理的请求数。对于一个系统来说，这个值有一个上限，压测的一个目的是测出这个最大值，来评估我们系统的能力。并发数是一个时刻能系统中有多少在处理中的请求。对于一个系统来说，当然这个值也有一个上限，压测也可以测出最大并发数。平均耗时avg，即一个请求从被接收到，到处理完成所耗费的平均时间。上述三者有一个关系即：并发数=QPS * avg。 这个公式可以这么理解：假设qps=1000，avg
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2024-04-20 20:01:41
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前言：上篇博客中，我们快速搭建了一个Spring Cloud微服务的dome，那么这个博客就是在哪个dome的基础上开始讲解一下服务网关zuul的使用，zuul的作用我在我的前面博客中也有提到，这里就不多说。 上次和这次dome的代码已上传到github，需要自取：https://github.com/xuhao008/Spring-Cloud一、Zuul网关的基本知识首先网关顾名思义，就像我们生
1. 问题描述：客户新上的一个关键业务系统，在做上线前的压力测试时，应用的并发无法达到上线前的并发指标和响应时间指标要求。压测时TPS的曲线很不稳定，如下所示： 2. 分析过程：从上述知识点可以知道：ORACLE中LGWR进程只有一个，由于所有进程在commit前都
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2024-09-05 15:32:07
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第12章 并发程序的测试大致分为两类：安全性测试和活跃性测试12.1 正确性测试找出需要检查的不变性条件和后验条件。接下来将构建一组测试用例来测试一个有界缓存。程序清单12-1给出了BoundedBuffer的实现，其中使用Semaphore来实现缓存的有界属性和阻塞行为。 BoundedBuffer实现了一个固定长度的队列，其中定义了可阻塞的pu
Title: A Guide to Implementing Python Concurrent Load Testing
Introduction:
In this article, I will guide you on how to implement concurrent load testing using Python. As an experienced developer, I
原创
2024-01-10 06:23:43
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FreeSWITCH 使用线程模型来处理并发请求，每个连接都在单独的线程中进行处理。这不仅能提供最大强度的并发，更重要的是，即使某路电话发生问题，也只影响到它所在的线程，而不会影响到其它电话。FreeSWITCH 的核心非常短小精悍，这也是保持稳定的关键。所有其它功能都在外围的模块中。模块是可以动态加载（以及卸载）的，在实际应用中可以只加载用到的模块。外围模块通过核心提供的 Public API
压测
前面有写一篇——jmeter简单的压测案例，只能说是基础理论，跟实际应用还是有一点点差别。下面，从一个简单的实际应用中梳理思路。测试对象：某个项目的订单号查询接口压测目标：1分钟并发1000准备工作：1、先按照单个接口测试的模式写好要测试的接口，考虑到接口测试的完全覆盖，则包括查询成功和失败，也就是在脚本中一个线程组包含了两个接口的结果，分别是查询
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2024-06-17 20:02:36
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在原先的Horizon平台中，我们采用的是Netflix Zuul作为应用网关，并通过一系列增强的组件和配置来完成限流、降级、熔断的处理。在Spring Cloud Alibaba中，我们将采用Spring Cloud Gateway和Sentinel作为Zuul的代替品。在开始搭建工程之前，首先需要跑起来一个Sentinel的控制台，用来对Sentinel的各项参数进行调整，以及实时监控网关的性
概述本文对百度进行一次实战压测，验证一下理论知识，分析一下性能拐点操作 第一次实验：200 并发并发 200，不限迭代次数，同时在请求下面加 RPS 定时器。目的是在 200 线程下，将 RPS 逐步增加到 1000/S,并持续运行一段时间
在线程下面添加 TPS，HPS，响应时间三种监听器
启动 j
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2024-07-23 13:24:55
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## 如何实现“压测redis的并发”
### 概述
在实际开发过程中，对于redis服务进行并发压测是非常重要的一项工作。本文将向你介绍如何通过代码实现对redis的并发压测，帮助你更好地了解这一过程。
### 流程
下面是实现“压测redis的并发”的流程表格：
```mermaid
gantt
title 压测redis的并发流程
section 流程
了解需求
原创
2024-03-11 03:46:36
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某个学校选课系统在前期压测的时候发现压测一直不通过，实际要求在一万五到两万的并发数量，实际压测时候压测并发在500之后造成大量的连接失败和超时的现象，并发越大失败的越多。 应用人员检查选课服务器运行状态发现CPU和内存均在较低的范围，完全不到瓶颈，后端应用程序也未发现明显故障，在排查一段时间后发现还是无法解决该问题，后网络接入一起排
一、前言 前面文章已经介绍Apache JMeter的基本概率和如果使用，但作为一个开发人员，自己写的代码都应该要好好的COD EREVIEW,好好的自测吧。但是有些场景比如高并发、负载和性能测试的时候，不借助工具是不好进行测试的。Jmter工具设计之初是用于做性能测试的，它在实现对各种接口的调用方面已经做的比较成熟，因此，本次直接使用Jmeter工具来完成对Http接口的测试,因此也建议大家使
为什么要做分布式压测呢？在实际工作中， Jmeter 可能需要虚拟上千个并发用户，而每台电脑实际能虚拟的线程数是有限的java.net.BindException: Address already in use: connect上面 Jmeter 的这个报错信息，就是具体的表现（一般一台电脑能构建的虚拟用户是2000个左右）当然也能通过修改注册表暂时性的解决这个问题【可以参考我的这篇】：Jmete
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2024-10-26 06:46:22
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mysql性能压测 mysql centos安装mysql安装、连接问题mysql自带压测工具 mysqlslap 测试ab性能压测工具jmeter mysql centos安装解压安装包 国内镜像下载：http://mirrors.ustc.edu.cn/mysql-ftp/Downloads/MySQL-8.0/ 用ftp上传 解压：tar -xvf mysql-8.0.19-linux-g
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2024-06-02 17:46:49
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工具名称 Apache JMeter 一，下载地址 http://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi 本人共享下载地址 链接：https://pan.baidu.com/s/1vPAXpu2KJc3oi6ELqq6KgQ 提取码：mj0l 要安装Jdk 8 及 ...
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2021-07-30 15:02:00
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近期在用JMeter进行负载测试的 时候，发现使用单台机器模拟测试超过比如500个进程的并发就有些力不从心或者说不能如实的反应实际情况，在执行的过程中，JMeter自身会自动关闭， 要解决这个问题，则可以使用分布式测试，运行多台机器运行所谓的 Agent 来分担 JMeter自身的压力（这个和LODARUNNER是一样的道理），并借此来获取更大的并发用户数,则需要进行相关的配置参数和文件权限进行一
# Python百万并发压测
在现代计算机应用程序中，高并发性能是一个重要的指标。特别是网络应用程序，例如Web服务器和Web应用程序，需要能够同时处理大量的并发请求。Python是一种流行的编程语言，因此对于Python开发者来说，了解如何进行百万并发压测是很有价值的。
## 并发 vs 并行
在深入讨论百万并发压测之前，我们需要先了解并发和并行的区别。
并发是指一个系统可以同时处理多个
原创
2024-02-02 03:21:36
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# MySQL 并发数压测：性能测试与优化指南
在现代应用程序中，数据库性能对于整体应用的响应速度和用户体验至关重要。随着用户数量的增加，数据库的并发访问需求也随之增长。本文将介绍MySQL的并发数压测，提供代码示例，并通过状态图和饼状图展示相关数据。
## 理解并发数
并发数指的是在同一时刻，能够访问数据库的客户端连接数。过多的并发连接可能导致数据库性能下降，出现响应时间延迟甚至崩溃。因此
原创
2024-08-13 10:11:18
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# 单机MySQL并发压测
在开发和运维过程中，我们经常需要对数据库进行性能测试，以验证数据库在高负载下的稳定性和性能。本文将介绍如何使用压测工具对单机MySQL进行并发压测，并通过代码示例进行演示。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装以下工具和环境：
1. MySQL数据库：确保已经安装并启动了MySQL数据库。
2. 压测工具：我们将使用`sysbench`来进行压测。可以使用以
原创
2024-01-29 10:26:07
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