爬坡时间（秒） 虚拟用户数从起始并发数线性递增到最大并发数的时长。 说明： 建议爬坡时间小于持续时间。爬坡时间与持续时间相同且并发量较大的情况下，采样到的最大并发可能会略小于设置的最大并发数。 压测时长(分钟) 压测执行的时间。 摸高期望指标 响应时间：最大值为60000ms。 成功率：最小值为0。

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爬坡时间（秒） 虚拟用户数从起始并发数线性递增到最大并发数的时长。 说明： 建议爬坡时间小于持续时间。爬坡时间与持续时间相同且并发量较大的情况下，采样到的最大并发可能会略小于设置的最大并发数。 压测时长(分钟) 压测执行的时间。 摸高期望指标 响应时间：最大值为60000ms。 成功率：最小值为0。

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性能测试 使用sysbench模型测试。 准备1000w数据。 sysbench /usr/share/sysbench/oltp_read_only.lua --tables=1 --report-interval=10 --table-size=10000000 --mysql-user=root

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给业务带来的性能挑战，成为企业发展的重中之重。 性能测试服务提供千万级集群超大规模并发能力，涵盖超高并发瞬时发起、梯度加压、动态压力调整等能力，满足亿级日活应用的压测要求，支持自定义插件能力实现私有协议和函数的对接，满足各类协议与复杂场景的性能压测，企业可以灵活按需进行高并发测试，提前发现性能问题，保障产品上市质量。

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RES11-02 压力负载测试 通过施加超出系统容量的业务压力，验证云服务的过载保护、业务隔离和优雅降级等能力。为全面验证系统整体的容量规划和业务依赖，云服务应用通常采用全链路压测进行测试。 风险等级 高 关键策略 模拟大量接口消息进行压力测试。 模拟各种业务场景进行压力测试。 持续自动测试。

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in set, 1 warning (0.00 sec) ​ 基于TPCH 10 scale的数据，针对上述的查询示例Q1、Q2、Q3。开启与关闭LIMIT OFFSET下推功能的性能对比如下。 图1 性能对比 父主题： LIMIT OFFSET下推

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求使用性能测试服务提供的常用实践。 表1 常用最佳实践 实践 描述 城市政务一网通办系统性能测试 类似“一网通办”等跟国计民生相关的系统，由于突然的访问量暴增导致系统响应慢，为避免流量高峰期使用出现系统崩溃，性能测试服务通过模拟相关实际场景，快速构造压力模型，发现不同压力模型下服务的性能瓶颈，避免宕机。

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系统性能极限，一般用来测试系统性能容量或调优。 压力测试：是检查系统处于超负载压力下的性能表现，可以考察系统的流控机制和极限场景下的性能。 长时间稳定性测试：该测试需要在负载压力下进行，是考察性能表现稳定性的重要手段，经常结合压力测试开展。 配置测试：通过对被测系统软硬件配置的调

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以上情况均对一网通办的系统有较高的性能要求。 方案架构 针对当前现状，为避免流量高峰期使用出现系统崩溃，而给生活带来不便，性能测试服务通过模拟相关实际场景，快速构造压力模型，发现不同压力模型下服务的性能瓶颈，避免宕机。 一网通办系统场景压测模板提供以下几种实际场景模拟。 场景一：日常早高峰访问

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性能测试 性能测试是一种软件测试形式，通过性能测试工具模拟正常、峰值及异常负载等状态下对系统的各项性能指标进行测试的活动，它关注运行系统在特定负载下的性能，可帮助你评估系统负载在各种方案中的功能，涉及系统在负载下的响应时间、吞吐量、资源利用率和稳定性，以帮助确保系统性能满足基线要

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性能测试服务是否支持Windows Server 2016标准版64位？ 对于性能测试服务当前只能支持Linux系统部署性能测试服务，暂不支持Windows系统部署性能测试服务。 对于被测应用，只要保证网络连通，便可进行压力测试。 父主题： 通用问题

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RES13-06 压力负载测试 通过压力测试，可衡量系统的弹性扩容能力是否能满足业务要求。 风险等级 高 关键策略 参见“RES11-02 压力负载测试”章节。 父主题： RES13 过载保护

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8大特色压测模型简介 性能测试服务沉淀了30年高并发测试工程方案与实践，提供了浪涌（突发流量）、智能摸高（系统性能摸底）、震荡（模拟高低峰）、TPS模式（压力自定义）等8大模式，快速构建真实场景，助力产品压测场景覆盖率提升50%，满足客户全场景的压测诉求。 父主题： 测试用例说明

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性能测试方法 本章介绍GeminiDB Redis性能测试的方法，具体包括测试环境，测试工具，测试指标，测试模型，以及测试步骤。 测试环境 区域：华北-北京四 可用区：可用区1 弹性云服务器 （Elastic Cloud Server，简称E CS ）：规格选择c6.4xlarge.2

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性能测试结果 基于上述样本，预先注入1TB+数据并进行压力测试，测试结果如下： 数据压缩率： 写入1.1TB数据(约38亿条)，压缩后数据占用约为155GB，数据压缩比约为13.8%； 性能表现： 维持业务总QPS达到约160w，此时读请求总流量约为1.5Gb/s，实例CPU利用率在60%-70%。

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imit-12h-frequency.gz --use-case， --seed，--scale，--timestamp-start 的值与1中生成写入数据时设置的值保持一致。 --timestamp-end：数据生成结束后一秒。 --queries：生成的查询数。 --quer

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性能测试方法 测试目的 广告RTA业务对广告主的技术要求较高，对于广告主来说，一方面需要满足媒体侧的快速响应要求，另一方面还要求数据存储成本可控。近年来，越来越多的RTA业务使用云数据库GeminiDB Redis作为KV特征库，性能与成本双赢。 本章节基于真实RTA业务做压力测试，评估GeminiDB

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什么是性能测试 随着分布式架构和微服务技术的普及，应用的复杂程度越来越高，在架构解耦和性能提升的同时，也带来了生产环境性能问题定位难度高、修复周期长等挑战，因此，提前进行性能测试逐渐成为了应用上线前的必选环节。 性能测试（CodeArts PerfTest）是一项为基于HTTP/

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任务）使用。纳管后，性能测试服务会创建一个 VPC终端节点 ，用于上传测试数据到性能测试服务。性能测试服务通过CCE拉起常驻的调试负载，负载拉起一个容器（即性能测试服务容器），用于调试。 首次使用性能测试服务测试资源，需要用户对性能测试服务进行授权，允许性能测试服务操作CCE和VPC终端节点。

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。 容器与节点IP 选择容器IP与节点IP是否保存一致。 DNS策略 选择集群DNS或节点DNS。 单击“确定”。 单击“重置”可恢复默认值。 新增集群 在创建私有资源组时，会选择一个节点集群。如果业务需要多个集群或者不同区域的集群共同运行压测任务，可以新增集群并配置压力占比将压测任务动态分配到不同集群上。

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性能测试结果 本章介绍GeminiDB Redis性能测试结果，根据上述测试方法操作，展示在各种数据模型、测试场景、Workload模型组合下的性能指标。当前性能白皮书仅呈现中小规格并发能力下的数据库性能数据，如需更高的并发能力，可水平或垂直升级数据库规格。 总数据量小于内存场景下的测试数据请参见表1。

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