《性能测试》专题

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

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

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

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

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

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},

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

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

注意：记得关闭限流功能 测试环境 测试工具：wrk，安装教程 服务器：CentOS7（虚拟机，宿主机：macbookpro），内存：2G，CPU:1，核数：2核 运行环境：Java8、Mysql-5.7、Nacos-1.1.3 网关启动参数： -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintHeapAtGC -Xloggc:gc-zuul.log \

测试使用 Storm-Kafka 流计算框架各流程中处理的延时和吞吐。 测试步骤 （1）在各步骤中的数据中添加 LONG[],数组长度为处理环节数。 （2）在开始任务前，记录当前系统时间 t1。 （2）在写入数据前，记录当前系统时间。 （3）在最后一个Bolt 中，将数据写入 MongoDB。 （4）从 MongoDB 查询时间属性，统计各环节的平均处理时间。 (5) 没隔 10000万条数据，使

数据量 线程数 连接数 测试时间 4000(集合)*10000(文档数) 4 22、59 40分钟 4000(集合)*10000(文档数) 8 26分钟 4000(集合)*10000(文档数) 16 (20、20、20、66、41)(118、70、43、18、1) 20分钟 2. 数据插入测试 数据量 线程数 测试时间 1(集合)*1000万(文档数) 10（进程数）*2（线程数） 10分钟 参考

单元测试 单元测试例子放到自己开发的模块下。 如果依赖了第三方服务端（例如Zookeeper），请手动加入 profile。参考 registry-zookeeper 模块代码。 如果依赖了其它模块要集成测试，请放到 test/test-intergrated 模块中。 如果还依赖了第三方服务端（例如Zookeeper），请放到 test-intergrated-3rd 模块中。 性能测试 关闭了

我正在使用设置为log level=INFO的wildfly21。在部署的代码中有许多记录器。调试语句。 例如 调试语句没有正确记录到文件中，因为日志记录级别设置为INFO。 我的问题是关于logger的性能成本。调试。 在代码中保留调试语句是否有任何性能代价。或者是文件I/O中的实际成本，因此，在需要时将调试语句留作故障排除之用并无害处。

过早优化，往往引来各种麻烦。 一项技术究竟能否实用，有两项基本指标十分关键：一是功能的完备；一是性能的达标。 本章将试图对已有区块链技术进行一些评测。所有结果将尽可能保证客观准确，但不保证评测方法是否科学、评测结果是否具备足够参考性。

我们在Spring批处理块分区架构的基础上编写了一个批处理基础框架。（主从并行处理模型）[1]