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「7DGroup」技术公众号作者, InfoQ签约作者,CSDN博客专家、测试领域优质创作者,华为云云享专家、2021年度华为云社区十佳博主,掘金2021年度人气作者No.12,极客时间《全链路压测实战30讲》专栏作者之一,极客时间《性能测试实战30讲》、《高楼的性能工程实战课》专栏编委。
【4月更文挑战第8天】MQTT 协议是目前最适合物联网场景数据平台搭建的通信协议。基于此,BenchMark 联网场景中的 MQTT 消息采集与传递,以及如何构建一个百万级,甚至千万级 MQTT 消息平台,可以为物联网业务的企业用户提供平台架构设计参考。
【4月更文挑战第6天】ChaoBlade 的实现原理
【4月更文挑战第1天】Locust是一个易于使用,分布式,用户负载测试工具。它用于负载测试web站点(或其他系统)并计算一个系统可以处理多少并发用户。
【4月更文挑战第3天】性能测试工作中,文件上传也是经常见的性能压测场景之一,那么 JMeter 文件上传下载脚本怎么做?
【4月更文挑战第2天】性能工具之JMeter模拟多IP地址访问
性能工具之 JMeter 使用 Python 脚本快速执行
编写 Gatling 脚本需要搭建脚本开发环境,下面演示使用 IDEA 开发环境搭建脚本开发环境。
其实很多类似 perf 的工具都能生成火焰图,像 systemtap/dtrace 之类的 并且这个思路,现在在 js 优化、代码优化等各方面都有具体的应用了 至于怎么理解? 简单点说,就是看谁又平又宽
【2月更文挑战第28天】JMeter Redis 数据集 vs CSV 数据集性能对比
JDBC 本质其实是官方(sun 公司)定义的一套操作所有关系型数据库的规则,即接口。各个数据库厂商去实现这套接口,提供数据库驱动 jar 包。我们可以使用这套接口(JDBC)编程,真正执行的代码是驱动 jar 包中的实现类。
在我们简要介绍了 HLS 协议的基础知识,接下来我们详细介绍一种使用 Jmeter 编写压测 HLS 协议脚本的方法。
【2月更文挑战第23天】性能工具之代码级性能测试工具ContiPerf
【2月更文挑战第27天】JMeter Redis 数据集 vs CSV 数据集性能对比
ab 全称为:apache bench,ab 为小型压力工具,对于在 Linux 中简单压测 HTTP 接口轻巧灵活。
【2月更文挑战第25天】性能工具之 Java 调试工具 JDB
今天写了一个调试工具的文章,就有人说起工具到底要会哪些。既然提到这儿了,那就多写几句吧。
【2月更文挑战第24天】如何基于 Swagger 使用 OpenAPI Generator生成 JMeter 脚本
【2月更文挑战第21天】前端分析工具之 Charles 录制 Android/IOS 手机的 https 应用
stress是一个在linux下的压力测试小工具。
【2月更文挑战第18天】性能场景之业务模型中二八原则的误区
Benchmark 评估服务器之前的网络带宽简单方法,大家做性能测试是否也是这样评估网络带宽?
【2月更文挑战第15天】性能基础之大型网站技术架构模式
【2月更文挑战第16天】性能基础之全链路压测知识整理
今天想说说稳定性场景设计。经常在一些场合被问到性能场景的设计问题,但是大部分都是和容量相关的。为什么稳定性问的人少呢?稳定性是不是说在容量场景做好了之后就水到渠成了呢?首先稳定性场景的设计应该说比容量场景设计要简单一点。毕竟容量如果测试结果非常好的话,稳定性场景只要有一时间变长的动作就可以了。但是不要小看这个时间变长的动作,它会让你要准备和思考的内容多出不少。下面来庖丁解牛地细化一下
【2月更文挑战第19天】性能场景之压测策略设计
Linux 三剑客 awk,sed和grep 在性能领域广泛用于性能建模、性能监控及性能分析等方面,也是各大互联网公司测试岗高频面试题,中高端测试人员必备技能之一。
【2月更文挑战第13天】浅析 HLS 流媒体协议
【2月更文挑战第14天】性能基础之大型网站架构演化(整理篇)
【5月更文挑战第9天】性能工具之Taurus进阶场景使用
【5月更文挑战第8天】性能工具之Taurus快速入门
【2月更文挑战第9天】性能监控之 Linux 命令 top、vmstat、iostat、free、iftop 基础
【2月更文挑战第10天】Linux 基础之 TOP 命令详解
【2月更文挑战第8天】性能工具之15个常用的Linux文件系统命令
【2月更文挑战第12天】Linux 基础之 sar 工具详解
【5月更文挑战第1天】性能工具之 nGrinder 入门安装及使用
【2月更文挑战第5天】性能分析之解析 RESAR 性能分析七步法
【2月更文挑战第1天】性能监控之国产时序库TDengine TDinsight dashboard 指标解析
【2月更文挑战第2天】安全测试之推荐工具
【2月更文挑战第3天】如何设计大型项目技术运营服务架构
【2月更文挑战第30天】性能工具之 JMeter 使用 shell 脚本快速执行
我们把用户访问系统造成的数据传输定义为流量,那么在用户访问系统的过程中,我们可以把进入和流出的数据复制下来,进行保存,待后续使用,即离线模式,或者转发到一个新的服务器,立即使用,即在线模式。
Gatling 是一款基于 Scala 开发的高性能服务器性能测试工具,它主要用于对服务器进行负载等测试,并分析和测量服务器的各种性能指标。
【2月更文挑战第7天】安全测试工具之nmap使用指南
【2月更文挑战第4天】非功能关键知识总结
在使用 Kubernetes 部署应用后,一般会习惯与将应用的配置文件外置,用 ConfigMap 存储,然后挂载进入镜像内部。这样,只要修改 ConfigMap 里面的配置,再重启应用就能很方便就能够使应用重新加载新的配置,很方便。
Kubernetes 集群 Helm3 安装 ElasticSearch & Kibana 7集群
分布式系统的应用程序性能监视工具,专为微服务、云原生架构和基于容器(Docker、K8s、Mesos)架构而设计。 提供分布式追踪、服务网格遥测分析、度量聚合和可视化一体化解决方案。
Kubnernetes 集群部署 Zipkin+Kafka+ElasticSearch 实现链路追踪
实际生产环境中,为了稳定和高可用,运维团队一般不会把 MySQL 数据库部署在 Kubernetes 集群中,一般是用云厂商的数据库或者自己在高性能机器(如裸金属服务器)上搭建。 但是,对于测试开发环境,我们完全可以把 MySQL 部署到各自的 Kubernetes 集群中,非常有助于提升运维效率,而且还有助于Kubernetes 使用的经验积累。
Kuberbetes 能够很好地组织和编排容器,但它缺少一个更高层次的应用打包工具,而 Helm 就是解决这个问题的。