twemperf 是一个用来测试 memcached 服务器性能的工具。
测试实例：
$ mcperf --linger=0 --timeout=5 --conn-rate=1000 --call-rate=1000 --num-calls=10 --num-conns=1000 --sizes=u1,16
Total: connections 1000 requests 10000 responses 10000 test-duration 1.009 s
Connection rate: 991.1 conn/s (1.0 ms/conn <= 23 concurrent connections)
Connection time [ms]: avg 10.3 min 10.1 max 14.1 stddev 0.1
Connect time [ms]: avg 0.2 min 0.1 max 0.8 stddev 0.0
Request rate: 9910.5 req/s (0.1 ms/req)
Request size [B]: avg 35.9 min 28.0 max 44.0 stddev 4.8
Response rate: 9910.5 rsp/s (0.1 ms/rsp)
Response size [B]: avg 8.0 min 8.0 max 8.0 stddev 0.0
Response time [ms]: avg 0.2 min 0.1 max 13.4 stddev 0.00
Response time [ms]: p25 1.0 p50 1.0 p75 1.0
Response time [ms]: p95 1.0 p99 1.0 p999 1.0
Response type: stored 10000 not_stored 0 exists 0 not_found 0
Response type: num 0 deleted 0 end 0 value 0
Response type: error 0 client_error 0 server_error 0
Errors: total 0 client-timo 0 socket-timo 0 connrefused 0 connreset 0
Errors: fd-unavail 0 ftab-full 0 addrunavail 0 other 0
CPU time [s]: user 0.64 system 0.35 (user 63.6% system 35.1% total 98.7%)
Net I/O: bytes 428.7 KB rate 424.8 KB/s (3.5*10^6 bps)-
twemperf 是一个用来测试 memcached 服务器性能的工具。 测试实例： $ mcperf --linger=0 --timeout=5 --conn-rate=1000 --call-rate=1000 --num-calls=10 --num-conns=1000 --sizes=u1,16 Total: connections 1000 requests 10000 respo
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性能测试应该有两个方向： 单接口压力测试 生产环境模拟用户操作高压力测试 生产环境模拟测试，目前我们都是交给公司的 QA 团队专门完成的。这块我只能粗略列举一下： 获取 1000 用户以上生产用户的访问日志（统计学要求 1000 是最小集合） 计算指定时间内（例如 10 分钟），所有接口的触发频率 使用测试工具（loadrunner, jmeter 等）模拟用户请求接口 适当放大压力，就可以模拟
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目标 对ShardingSphere-JDBC，ShardingSphere-Proxy及MySQL进行性能对比。从业务角度考虑，在基本应用场景（单路由，主从+加密+分库分表，全路由）下，INSERT+UPDATE+DELETE通常用作一个完整的关联操作，用于性能评估，而SELECT关注分片优化可用作性能评估的另一个操作；而主从模式下，可将INSERT+SELECT+DELETE作为一组评估性能的
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go1.6.2 linux/amd64 Ubuntu 16.04 amd64 虚拟机 2 个处理器核心 2 GB 内存 并行测试 BenchmarkParallelHprose2-2 200000 9239 ns/op 789 B/op 25 allocs/op BenchmarkParallelHprose2Unix-2
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主要内容：测试命令格式,执行测试命令为了解 Redis 在不同配置环境下的性能表现，Redis 提供了一种行性能测试工具 redis-benchmark（也称压力测试工具），它通过同时执行多组命令实现对 Redis 的性能测试。 性能测试的作用是让我们了解 Redis 服务器的性能优劣。在实际的业务场景中，性能测试是必不可少的。在业务系统上线之前，我们都需要清楚地了解 Redis 服务器的性能，从而避免发生某些意外情况，比如数据量过
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Redis 性能测试是通过同时执行多个命令实现的。 语法 redis 性能测试的基本命令如下： redis-benchmark [option] [option value] 实例 测试存取大小为100字节的数据包的性能。 $ redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6379 -q -d 100 PING_INLINE: 85910.65 requests per se
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环境 推荐硬件环境 CPU: 32 Cores RAM: 128 GB NIC: 10Gb Ethernet 至少需要5台机器： Jenkins * 1: ${host-jenkins} Sysbench * 1: ${host-sysbench} ShardingSphere-Proxy * 1: ${host-proxy} MySQL Server * 2: ${host-mysql-1},
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测试方式 通过 apache benchmark 工具进行压力测试 测试环境 JDK信息： java version "1.8.0_25" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_25-b17) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.25-b02, mixed mode) 硬件信息 处理器：2.3
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任何软件都需要掌握其性能瓶颈，以及线上运行时的性能状态。Logstash 也不例外。 长久以来，Logstash 在这方面一直处于比较黑盒的状态。因为其内部队列使用的是标准的 stud 库，并非自己实现，在 Logstash 本身源代码里是找不出来什么问题的。我们只能按照其 pipeline 原理，总结出来一些模拟检测的手段。 在 Logstash-5.0.0 中，一大改进就是学习 Elastic