1.Trex--高性能压测的压测源码压测dream tools
2.压测工具Tcpcopy简单用法
3.Go 性能压测工具之wrk介绍与使用
4.[stl 源码分析] std::list::size 时间复杂度
5.Metersphere 源码启动并做性能测试（一）
6.jmeter压测结果分析有什么技巧?

Trex--高性能压测的dream tools

       在高性能转发设备的测试中，选择一款合适的开源高性能压测工具显得至关重要。传统工具如iperf、工具wrk、压测源码压测ab等在性能方面并不足够，开源尤其是工具并蒂线开花指标源码当设备基于dpdk实现时，它们的压测源码压测性能往往无法充分挖掘设备潜力。在这样的开源需求下，dpdk-pktgen成为了一个基本能满足性能要求的工具选项，然而，压测源码压测它在灵活性方面存在显著不足，开源无法在不修改源码的工具情况下调整如TCP标志等特性。

       这时，压测源码压测Cisco在年开源的开源trex脱颖而出，成为高性能压测的工具理想工具。trex不仅基于dpdk实现，确保了高性能，而且提供了高度自由的包编辑能力，满足了在不修改源码的情况下调整各种参数的需要。相较于dpdk-pktgen，trex更显优势。

       为理解trex，不妨先探讨scapy，一个强大的Python数据包操纵库。scapy允许按层次逐级构建数据包，以代码为例，可以轻松创建一个基于vxlan的ipv6 syn包。通过自定义层次，scapy支持构建任意所需的包，包括插入自定义协议，sns 小程序源码如自定义的TCP选项、代理协议或nsh等。

       trex通过Python SDK中的STLPktBuilder接口，与scapy无缝集成，使得构建复杂数据包成为可能。trex的数据面基于dpdk实现，通过json-rpc接口对外提供控制，支持CLI、PYTHON SDK和GUI三种方式，对于开发者而言，PYTHON SDK无疑是首选。基于此SDK，自动化构建性能测试工具，为每个版本提供全面的测试数据，无疑是一种高效且便捷的方法。

       整体架构方面，trex官网提供了详尽的帮助文档和实例，清晰展示了其工作原理和配置步骤。针对负载均衡（LB）测试，关注的关键指标包括CPS（每秒处理请求数）、BPS（每秒字节传输量）、PPS（每秒包传输量）以及特殊报文处理能力，如会话同步、NAT等。

       trex的无状态模式提供了一系列优势，包括自动化框架、流编排和报文变量设置等。通过例如stl_bi_dir_flows.py、burst_3st_loop_x_times.py和syn_attack_fix_cs_hw.py等脚本，java怎样引用源码可以实现高效且精确的测试流程，从而深入挖掘设备性能。

压测工具Tcpcopy简单用法

       本文介绍网易开源的流量重放工具TCPCopy，提供流量复制功能，常用于线上流量复制到测试环境，协助线下问题排查和测试环境压力测试。

       TCPCopy功能基于网络栈与TCP协议，分为两个主要部分：tcpcopy和intercept。在将线上流量复制到线下测试环境的场景中，tcpcopy部署于线上服务器，intercept则运行在辅助服务器上。测试服务器无需特殊配置，仅需启动测试程序并设置路由即可。

       部署流程如下：

       1. 确定配置环境，包括模拟线上服务器、测试服务器与辅助服务器。

       2. 在线上服务器上安装tcpcopy，完成源码编译与安装。

       3. 辅助服务器上安装intercept，确保所有依赖包正确安装，然后进行源码编译与安装。

       4. 启动辅助服务器上的intercept，并确保所有参数正确配置。

       5. 在线上服务器与测试服务器上分别启动简易HTTP服务器。

       6. 在辅助服务器上启动tcpcopy，并在测试服务器上设置路由，将流量转发至辅助服务器。

       7. 通过测试服务器向线上服务器发送请求，观察线上与测试服务器的源码编译构建lamp实时日志，验证流量复制效果。

       8. 注意在测试过程中，客户端IP应避免使用环境中的真实IP或常用IP地址，以免产生混淆。

       在阿里云等云环境下部署TCPCopy时，可能需调整安全策略以避免TCP SYN_RECV状态导致的干扰。使用云服务时，建议仅使用两台机器进行测试部署。

       更多性能测试优化与相关学习内容，请参见个人主页。

Go 性能压测工具之wrk介绍与使用

       在项目上线前进行压力测试至关重要，它能帮助我们评估系统性能，发现潜在问题，确保系统在高负载下稳定运行。压力测试通过模拟大量并发请求，分析系统性能瓶颈、稳定性和可靠性。进行优化，提升系统性能。

       压力测试包含多个术语，如吞吐量、响应时间、并发用户数等。了解这些术语有助于更准确地评估系统表现。

       安装Go语言的性能压测工具wrk，推荐使用Homebrew。只需在终端输入命令：

       brew install wrk

       对于源码安装，首先通过Git克隆仓库：

       git clone /wg/wrk.git

       进入目录后，执行编译命令生成可执行文件：

       make

       编译成功后，ddr4源码会生成wrk文件。为了在任意目录执行wrk，可将其加入系统PATH或将其路径添加至PATH环境变量中。具体操作请参考操作系统文档。

       测试wrk是否安装成功，只需运行：

       wrk --help

       此命令将输出wrk的使用说明和所有支持的参数。

       使用wrk命令进行基本测试时，例如：

       wrk -t5 -c -ds ），在较低版本的g++中，std::list通过逐个节点遍历来获取列表长度，这种操作无疑增加了时间复杂度。然而，对于更新的g++版本（如9），如_glibcxx_USE_CXX_ABI宏启用后，list的实现进行了优化。它不再依赖遍历，而是利用成员变量_M_size直接存储列表大小，从而将获取大小的时间复杂度提升到了[公式]，显著提高了性能。具体实现细节可在github上找到，如在/usr/include/c++/9/bits/目录下的代码。

Metersphere 源码启动并做性能测试（一）

       最近发现了一个开源测试平台——Metersphere，其在GitHub上广受好评。平台以Java语言编写，功能丰富，包括测试管理、接口测试、UI测试和性能测试。因此，我决定在本地尝试启动并进行性能测试。

       Metersphere的架构主要包括前端Vue和后端SpringBoot，数据库使用MySQL，缓存则依赖Redis。为了本地启动MS项目，首先需准备环境，参考其官方文档进行操作。在启动项目时，可能会遇到找不到特定类的错误，通常这是由于依赖问题导致的。解决这类问题，最常见的方式是注释掉相关的依赖和引用。如果遇到启动时出现依赖bean的问题，这可能是因为找不到对应的bean注入或调用方法时找不到对应的类。这种问题通常需要开发人员通过排查找到问题根源并解决，百度等资源是查找解决方案的有效途径。

       启动项目后，会观察到后台服务运行正常，接下来启动前端服务。执行`npm run serve`命令，如果项目已打包，这一步骤通常能成功启动前端。遇到前端加载失败的问题，可能需要重新打包项目，确保所有资源文件都能正常加载。

       接下来，进行性能测试的准备。Metersphere的性能测试流程包括发起压力测试、Node-controller拉起Jmeter执行测试、数据从Kafka流中获取并计算后存入MySQL数据库。在启动性能测试过程中，首先拉取Node-controller项目，需修改Jmeter路径，并确保本地环境支持Docker，因为Node-controller依赖Docker容器进行性能测试。Data-Streaming服务则负责解析Kafka数据并进行计算，需要确保Kafka服务已启动。

       启动Metersphere的backend和frontend后，配置压测资源池，添加本地Node-controller服务的地址和端口。性能测试分为通过JMX和引用接口自动化场景两种方式，可以模拟真实的网络请求。配置压力参数后，保存并执行性能测试，查看报告以了解测试结果。Metersphere的报告功能较为全面，值得深入研究。

       本地启动并执行性能测试的流程大致如上所述。在遇到问题时，查阅官方文档和利用百度等资源是解决问题的关键。Metersphere的官方文档提供了详尽的信息，对新用户来说是宝贵的学习资源。若仍有问题，可以考虑加入社区群寻求帮助。

jmeter压测结果分析有什么技巧?

       JMeter是一个广泛应用于压力测试的开源工具，因其灵活性和强大的功能受到测试人员和开发者的青睐。然而，在实际应用中，特别是面对高并发场景时，JMeter可能会遇到性能瓶颈，导致压测结果不理想。本文旨在深入探讨JMeter的性能问题及其解决策略。

       在JMeter的性能测试框架中，结果收集器扮演着至关重要的角色。它负责收集所有请求的结果，无论是在单机模式还是分布式（master-slave）模式下，结果收集器都是数据采集的核心。在单机模式下，通过Result Collector监听器完成数据采集；而在分布式模式下，则通过配置jmeter.property文件来实现，以实现主从节点间的高效数据传输。

       对于单机模式下的性能瓶颈，关键在于频繁的读写操作导致的IO瓶颈。由于每个线程的每一次请求后都会触发结果收集器的sample Occurred方法，这可能导致大量的文件读写操作，从而影响性能。因此，在实际应用中，建议控制并发量不超过，并尽量关闭日志采集和HTML报告生成，以提升报告的置信度。

       分布式模式通过引入master-slave架构来解决单机模式下的性能瓶颈。在分布式模式下，监听器变为Remote Sample ListenerImpl，它通过用户配置在jmeter.property文件中的指定方法收集数据。其中，AsynchSampleSender组件在源代码中实现了异步处理请求数据，避免了阻塞发包流程，相较于单机模式有显著的性能提升。

       然而，分布式模式同样存在性能瓶颈，主要体现在队列大小的设置和单一锁机制的使用上。队列大小的不当设置可能导致入列速度过快而阻塞整个发压流程，或过大导致内存溢出；单一锁机制在并发操作时可能因无法及时获取锁而影响性能，进而影响发压效率。

       综上所述，JMeter是一个功能强大且灵活的性能测试工具，适用于小规模压测。在大规模压测场景下，推荐使用JMeter的master-slave架构进行分布式压测，但需谨慎设置结果收集器和队列大小，并进行预先演练评估出上限QPS，以避免性能瓶颈。此外，master-slave通信方式的优化也至关重要，需要做好连接数的评估，以防止master节点成为性能瓶颈。

       优测压力测试平台提供了一个在线云原生的全链路压测解决方案，它能够轻松实现百万级并发的即时压测，兼容JMeter脚本，极大地简化了压测流程，降低了工具搭建成本。

接口压测实践-压力测试常见参数解释说明

       在进行接口性能测试时，应关注一些常见参数以优化测试效果。

       为了实现高性能的并发测试，可使用Apipost客户端进行一键压测。请注意，不要设置过高的并发量或循环次数，以免服务或路由器过载导致崩溃。

       底层实现采用自研压测引擎，支持高达一万以上并发请求，源代码已开源在github上，地址为github.com/Apipost-Team...

       在计算压测结果时，需考虑多种外界因素，如本机句柄数限制、DNS解析速度、网络质量、服务端连接数限制等。例如，使用过高的并发数（如1万），可能超过本机句柄数限制（通常为），导致部分请求因句柄受限而失败。

       建议在测试时从低并发数（如、、、等）开始，观察失败率是否低于1%。增加并发数时，应确保每秒请求数量能持续增加，这是健康使用的标志。请注意减少外界因素影响，以获得更准确的压测结果。