游戏行业解决方案

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    jmeter游戏服务器测试 更多内容
  • 解决方案工作台

    1、解决方案注册 2、方案架构设计 3、方案设计审核 4、测试需求创建 5、测试需求审核 6、测试用例设计 7、测试用例审核提交 8、测试用例审核 9、测试用例执行 10、测试报告提交审核 11、测试资源开通 12、测试报告审核 03 入门 弹性云 服务器 (Elastic Cloud Server

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  • 性能测试

    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

    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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  • 性能测试

    性能测试 测试方法 测试结果 父主题: 并行查询(PQ)

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  • 性能测试

    count(*) from sbtest1 where id/k in (... ...); 性能对比如下表所示: 表1 性能数据 测试方法 开启转换 关闭转换(不适用range_opt) 性能对比 带索引 0.09 2.48 提升26.5倍 父主题: IN谓词转子查询

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  • 设备接入

    路灯通过微信小程序接入到平台 基于BearPi-HM_Nano开发板和OpenHarmony3.0对接IoTDA 设备按网络信号情况选网 基于Jmeter工具进行MQTT性能测试

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  • API管理痛点

    中定义Mock返回数据,如果设计修改则需要手工修改Mock数据。 测试工程师根据设计文档在JMeter写好的测试用例,如果设计修改则需要重新同步用例的接口参数。 API后端服务的代码实现、软件包构建、环境部署、测试脚本修改运行等一系列流程,需要手工部署。 从研发场景出发,API开发流程的痛点问题可以总结为:

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  • 约束与限制

    源组。 JMeter测试任务只可以使用私有资源组。 节点使用建议 用于测试资源组的节点不要运行任何应用或做其他用途,可能会导致应用运行异常。 至少需要2台空节点,1台用于压测资源组的调试机(即调试执行机的节点),1台用于压测资源组的执行机(即在压测过程中能够提供自身性能数据的施压

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  • 测试资源配置建议

    源组。 JMeter测试任务只可以使用私有资源组。 节点使用建议 用于测试资源组的节点不要运行任何应用或做其他用途,可能会导致应用运行异常。 至少需要2台空节点,1台用于压测资源组的调试机(即调试执行机的节点),1台用于压测资源组的执行机(即在压测过程中能够提供自身性能数据的施压

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  • 应用场景

    应用场景 云游戏游戏作为游戏行业的热门发展方向,通过视频流化的方式面向玩家提供免下载,脱离手机性能的一种游戏服务方式,其本身包含了PC游戏的流化和移动游戏的流化。云手机服务器作为云端仿真手机可以发挥移动游戏指令同构的优势,在云端承载游戏应用。 图1 云游戏场景架构 架构说明:

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  • API管理痛点

    中定义Mock返回数据,如果设计修改则需要手工修改Mock数据。 测试工程师根据设计文档在JMeter写好的测试用例,如果设计修改则需要重新同步用例的接口参数。 API后端服务的代码实现、软件包构建、环境部署、测试脚本修改运行等一系列流程,需要手工部署。 从研发场景出发,API开发流程的痛点问题可以总结为:

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  • 环境资源准备

    要更高并发或带宽,建议使用私有资源组。 JMeter测试任务只可以使用私有资源组,JMeter测试任务最大支持200万并发。 创建私有资源组 首次创建测试资源,需父账号授权,自动创建委托使性能测试服务可以操作用户CCE。 需要使用性能测试服务的用户,需要CodeArts PerfTest

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  • 性能测试方法

    请求的P9999时延,是非常严格的时延指标,表示99.99%的请求执行时间小于该值,仅少量尾部请求超过该值。 测试步骤 注入测试数据 测试前,生成并注入数据库测试数据。基于测试模型三种类型的分布,对三种数据类型进行如下配置: hash类型 key:34位字符,使用字符串前缀+9位数字

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  • Linux云服务器网络性能测试方法

    Linux云服务器网络性能测试方法 手把手教你用netperf工具、iperf3工具,测试弹性云服务器间网络性能。主要包括“测试准备”、“TCP带宽测试”、“UDP PPS测试”和“时延测试”。 背景知识 被测机:被压力测试网络性能的弹性云服务器,可作为netperf测试中的cli

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  • 性能测试方法

    性能测试方法 本章基于GeminiDB Mongo副本集4.0版本,进行性能测试,具体包括测试环境,测试步骤,以及测试结果。 测试环境 区域:华北-北京四 可用区:可用区一 弹性云服务器(Elastic Cloud Server,简称E CS ):规格选择通用计算型s3.2xlarge

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  • 性能测试结果

    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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  • 性能测试方法

    性能测试方法 本章基于GeminiDB Cassandra,进行性能测试,具体包括测试环境,测试步骤,以及测试结果。 测试环境 区域:华北-北京四 可用区:可用区1+可用区2+可用区3(跨3个可用区部署) 弹性云服务器(Elastic Cloud Server,简称ECS):规格选择h3

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  • 性能测试方法

    性能测试方法 本章基于GeminiDB Influx实例,进行性能测试,具体包括测试环境,测试步骤,以及测试结果。 测试环境 区域:华北-北京四 可用区:可用区一 弹性云服务器(Elastic Cloud Server,简称ECS):规格选择内存优化型m6.2xlarge.8,8

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  • 性能测试方法

    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ECS):规格选择c6.4xlarge.2

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  • 性能测试结果

    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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  • 高可用部署

    访问ELB实例对应IP下iServer发布的地图服务,观察主备服务器性能,实现流量转发到不同的iServer 图9 高可用部署9 使用'ip addr'查看主服务器是否占用浮动IP,主服务器占用浮动ip 图10 高可用部署10 图11 高可用部署11 人工干预使主服务器异常,访问{浮动IP:8090}查看

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