从事过软件开发、软件测试、技术管理工作;目前专职于性能测试,擅长Jmeter、Loadrunner、Selenium、Jenkins等工具的应用和Docker及自动化构建,在性能测试、性能监控、性能分析方面有较多的实战经验。https://smooth.blog.csdn.net
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说到监控现在最火的是全链路监控(服务调用+HTTP调用+数据源访问+MQ链路的监控),但我认为这是狭义的全链路监控,广义的概念应该不仅仅指APM(Appliation Perfance Manager & Monitor),还包括Loggong(系统日志、业务日志、框架日志)、Mertic(指标或者度量)、Trancing(追踪:覆盖微服务,存储,中间件)。
经常有人提出Jmeter生成的html报告都是英文的看不懂,能不能给解释一下,一般提出这种问题的人要么是懒,要么是对性能测试不是很了解(隔行如隔山嘛,可以理解)。所以我专门整理了Jmeter报告的汉化模板,有兴趣的可以下载。当然不可能所有的内容都汉化,所以以下我会对各项指标再做一下说明。
Pinpoint是用于大规模分布式系统的APM工具。它是在Dapper(一个由Google构建的分布式系统跟踪基础架构)之后构建的,为开发人员提供有关复杂分布式系统行为的更多信息。 Pinpoint作为一款非常优秀的开源APM监控平台,和其他开源系统一样,最繁琐的应该是部署,但是如果你能通过Doc.
在如今开源的时代,我们就不要再闭门造车了,热烈的拥抱开源吧!本文针对性能测试、Web UI 测试、API 测试、数据库测试、接口测试、单元测试等方面,为大家整理了github或码云上优秀的自动化测试开源项目,希望能给大家带来一点帮助。
很早就想要一套属于自己的性能压测平台,原因是使用了阿里云的性能测试PTS,就挺羡慕能有一个这样的性能测试平台,但毕竟人家的东西我们高攀不起(要钱的),而且阿里云的性能测试平台是不支持多种协议的(比如我有一个项目要用websocket测试,结果人家就支持http压测)。
我们在局域网中使用Docker,最常遇到的一个困惑,就是有时候跨网段结果出现网络不通。原因是因为Docker默认生成的网关和我们的局域网网段有时候是冲突的,比如在172.16网段的机器上部署Docker,结果生成的docker0网桥是172.17网段,那么就和真实环境中使用该网段的机器冲突了(即ping不通172.17网段的机器)。
很多人不知道SqlServer还有Linux版的,微软官方于2016年就发布了SqlServer 2017 for Linux,使得SqlServer数据库可以运行在Linux内核的服务器上。
Docker有四种网络模式:Bridge、Host、Container、None,一般常用的是前面两种,默认的是第一种,不安全的是第二种,以下介绍一下四种网络模式,并重点介绍一下如何配置自己的跨主机通信网络。
大家用jmeter最常遇到的是请求参数中文乱码问题(至于返回值乱码问题由于处理简单也不影响测试,就不在这里说了),而对于这个问题,很多人不能从根本上去分析和理解,所以就无法从根本上去回避和解决,以下我就通过几种情况来分别说明
最近有一个微信聊天系统的项目需要性能测试,既然是测试微信聊天,肯定绕不开websocket接口的测试,首选工具是Jmeter,网上能搜到现成的方法,但是网上提供的jar包往往不是最新的,既然是用最新版本的Jmeter4.0,那么所依赖的插件jar包也应该追求新的。
上一篇文章《Dockerfile配置APM监控实现Java容器的性能监控》实现了在tomcat容器中部署APM监控,就着这个话题我们继续扩展一下如何自动化部署。关于自动化部署容器,最常用到的是Jenkins,公司也有相关环境。
Spotlight On Oracle这款监控工具可以用来监控Windows操作系统,监控的原理是通过WMI远程访问协议,有时候监控会出现连接报错,比如报"错误号53,找不到网络路径”,或者是报别的错误,只要我们遵循以下的分析思路就能找到问题的根源
通过Dockerfile可以用来构建容器镜像,我们一般也是通过这种方式来构建一个Tomcat应用服务容器,如果要实现对容器中的Tomcat服务(或是其他Java应用)进行APM(应用性能管理)监控,就需要我们在容器中放置javaagent并做相关配置,而在已生成的容器中修改配置不符合容器管理的规范,所以我们建议在发布镜像时就将javaagent植入,这样在生成容器时就可以通过环境变量参数来决定是否开启监控。
目前远程监控Linux的连接方式是SSH、SNMP、Telnet,最常见的方式是通过SSH,由于安全考虑,实际用户环境很多情况是需要通过SSH公共/私有密钥的方式连接Linux系统,而且还禁止root用户连接。
Rancher是一个开源的企业级全栈化容器部署及管理平台,目前我们使用的是稳定发布的版本V1.6(2017年发布),其中Rancher2.0也于2018年发布,Rancher 2.0是一个简化、加速企业Kubernetes(K8S)快速落地的产品,由于2.0版本变动太大,不便于我们入门应用,而且目前还没提供可靠并易于安装的容器版本,所以暂时不推荐。
网上有很多Ganglia部署的教程,每一个我都觉得繁琐,我的目的只是用来监控Hadoop测试集群,能即刻使用才是王道,于是我想到通过Rancher部署Ganglia应用服务(类似于我在上一篇文章中部署Jmeter容器集群的方式),以容器的方式一键部署,省去了中间繁琐的安装过程。
基于大量虚拟机的Jmeter集群有个缺点,就是不方便管理,比如需要重启Jmeter服务,还需要一个个的连接到虚拟机上进行操作,而且安装部署不方便(无法一键部署),也不方便将集群封装成整体应用对外提供服务。这些缺点通过Rancher部署的容器云平台就能够解决。
听云算是较早推出.Net Core应用性能监控的(2017年11月推出),和听云其他语言的监控工具一样,也是无需开发人员介入即可实现在无需修改代码、无需重新编译应用,就能深入代码级别的应用监控。
对于Gatling的优点网上也总结了很多,我也不多说,但是光从测试场景配置上来说,Gatling就不输Loadrunner......
平常测试过程中会用到不少测试工具,有些工具的使用频率还非常的高,以下做个简单的梳理,以供参考
一般我们监控Linux都是通过SSH或Telnet方式,有时候我们不方便通过这两种方式,比如遇到监控端口因为安全原因被封禁、以及SSH需要密钥登录,这都会让监控工具很难直接远程连接。而通过SNMP的方式监控就灵活多了,可以指定IP来接发数据包,监控项和端口也可以灵活配置。
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Loadrunner支持Java Vuser,而Jmeter本身就是基于Java开发的,所以两者都可以通过JMail组件实现邮件发送。本人使用的是mail-1.4.7.jar,可以通过下载获得
无意中在网上看到一篇文章《利用kettle中的JS来完成ETL数据校验》,挺受启发的,觉得用JS来实现ETL的自动化校验,是个不错的思路。但是这篇文章里给的JS脚本样例确实有待改进,一是让初学者看着不那么清晰,二是扩展性和维护性都较差。于是我做了二次改造,重新编写了脚本
Loadrunner通过Java Vuser和SSH进行Linux连接操作(可以进行Shell调用),利用Shell脚本来关闭和启动指定网卡服务,达到模拟系统故障连接。
既然Jmeter能同时在Windws和Linux下运行,那么我们还需要注意什么呢?有两点,一是路径关系及路径符号,二是字符集编码
通过Ant可以很方便的build执行Jmeter的jmx脚本,并且输出html报告,靠的就是Jmeter的xsl template模板,具体在build.xml是这样对jmeter-results-detail-report_21.xsl进行调用
今天花了点时间好好学习、整理一下这个命令的相关资料。因为这个命令确实比较重要,而且频繁用到。顺便再介绍一下另一个更强大的工具dstat
在性能测试过程中,建模实际上可分为两个过程,性能测试过程和模型构建过程,性能测试过程主要完成对系统进行性能测试,并搜集相应的测试结果,形成测试过程文档;模型构建主要是根据搜集到的性能测试需求和生产系统的相关信息完成性能模型的构建工作,并指导性能测试过程以及测试结果的生成。
在一次性能测试中需要监控NodeJs,就用了听云,由于测试环境的NodeJs是部署在Windows下的,按照听云上的探针安装说明进行安装,发现处处是坑,最后花了两小时才解决,现在细想听云上的安装说明一定是针对Linux的,而且探针的Setup.js脚本也是针对Linux的。
对于loadrunner而言,response time只反映了传输时间和系统处理事务的时间,而客户的浏览器从接收完所有字节开始到浏览器加载完所有元素、运行完所有js,呈现给用户的这段时间loadrunner是不统计的,这部分属于页面前端性能,需要通过前端工具辅助分析。
前不久写过一篇高效大批量制造MySQL数据的文章:《如何利用LoadRunner最高效的批量制造MySQL数据》,后来有人问我,怎么高效大批量制造Oracle数据。其实是一样的,也是用JDBC的批量插入(addBatch)方法,以下就提供一下我写的脚本,以供参考
Jmeter是一款开源工具,源代码是对外公开的,我们可以通过搭建Jmeter源码开发环境,实现编译我们自己的Jmeter版本,同时也能满足对Jmeter的扩展开发(毕竟开源的东西有这样那样的问题,进行扩展改造是有必要的)
大家对自动化的理解,首先是想到Web UI自动化,这就为什么我一说自动化,公司一般就会有很多人反对,因为自动化的成本实在太高了,其实自动化是分为三个层面的(UI层自动化、接口自动化、单元测试)
由于公司的开发团队偏向于使用Java技术,而且公司倡导学习开源技术,所以我选择用Java语言来进行Selenium WebDriver的自动化框架开发。由于本人没有Java开发经验,以前虽然学过QTP但从没有接触过Selenium,正好通过这个机会能学习一下自动化测试,同时也学习一下基本的Java开.
习惯了录制脚本的初学者们,会觉得通过Java vuser来写脚本比较陌生,其实看完以下的Loadrunner常用Web函数对比,你就不会觉得Java Vuser有多么神秘了,而且通过Java写性能测试脚本的灵活性要远远高于C语言
Hbase的测试关键是要引用正确的Hbase jar包(还要保证版本的兼容,Hbase1.0开始就要求JDK1.7及以上,而Loadrunner11不支持JDK1.7,所以本文举例用的是Loadrunner12,另外要保证引用的Hbase Jar包也是与服务端的Hbase版本一致,否则也会出现兼容性...
由于在网上找不到Jmeter连接Hbase的源文件或是插件,所以本文只是通过Jmeter的BeanShell来调用和调试Hbase的远程连接操作,具体性能测试时,需要怎么应用(比如通过Java Request等方式),等具体开展测试时再进行灵活扩展和调整。
Loadrunner通过ssh连接调用hadoop的测试Jar包进行基准测试,似乎有点讨巧,而且好像实际意义也不是特别大,但是通过这个方法的展示,能够看到Loadrunner的生命力有多大,而且在linux系统测试和开源技术的测试中,也是能够有用武之地,所以本文算是来个抛砖引玉吧。
本文以Loadrunner的Java_Vuser脚本为例,来做一次HDFS的文件操作测试,由于LoadRunner 11只支持JDK1.6,所以Hadoop选择的Jar包也只能用Hadoop2.6.0,但是这不影响连接高版本的hadoop-HDFS(本次测试就实现了连接操作hadoop2.7下HDFS)。
本文以Loadrunner的Java_Vuser脚本为例,来做一个简化版的自动化测试框架(以excel作为数据驱动),实现批量更新Oracle业务数据库的目的,通过本文例子我们还可以实现将Loadrunner由性能测试工具,转换成一个接口自动化测试工具
Loadrunner使用JavaVuser操作Redis需要jedis-2.1.0.jar
批量制造数据的方法有很多种,也有许多专业的工具,但是都算不上高效,针对MySQL的批量插入数据,目前认为最高效的方式是通过执行JAVA代码(通过设置事务为非自动提交,以executeBatch批处理提交大量插入事务)来实现,但是JAVA的灵活参数化和大用户量分布式并发执行,绝对没有LoadRunner方便。
Loadrunner使用JavaVuser连接mongoDB需要mongo-java-driver-2.13.3.jar
mysql的innodb_flush_method这个参数控制着innodb数据文件及redo log的打开、刷写模式,对于这个参数,文档上是这样描述的:
软件测试工程师发展路线(这里只说的是纯技术路线,不包括测试管理路线)分为技术路线中级域、技术路线高级域、技术路线专家域。
本文针对一次Carte+kettle+mysql的性能测试,做个简单的问题定位分析记录:
公司需要研究Mycat的高可用性,应要求专门做了个测试方案的整理
主要是对Java虚拟机(JVM)的远程监视,如jdk自带的工具jvisualvm就可监视内存(JVM)、垃圾收集(GC)和线程统计,针对不同的JVM厂商,如Sun JVM、IBM JVM和Oracle JRockit JVM,监控的指标有所区别,但大体都一样。以下罗列了常见的JVM监控指标