DevOps与阿里云容器服务(五)- 性能测试
前言
在前面几篇文章中我们更多的描述了从代码到发布的持续交付的过程,但是在很多复杂的系统上线前都得会进行性能测试,通过性能测试来进行容量规划,系统的瓶颈检测,可靠性检查,高负载的强度测试,从而更好的保证业务的持续交付流程。
还记得第一次听说性能测试这个词是在大学二年级,刚刚进入实验室,老师将一本Load Runner的书籍放在桌子上,告诉我用这个工具测试下学校课程网站的性能。相当长的时间内,对性能测试的理解就是用一个类似Load Runner的工具,然后通过工具得出一些指标,就可以交工了。但是实际上性能测试是一类测试的统称,而压力测试是最常见的性能测试的一种,性能测试(广义)还包括负载测试、并发测试、可靠性测试等等。
在本文中,今天主要讨论的是压力测试、负载测试与并发测试,对于大部分的应用来讲,这三种测试已经可

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完美搞定《DOCKER IN ACTION》第二章示例
起来!!!命令如下: 建立第一个web docker docker run --detach --name web nginx:latest 建立第二个web_test docker docker run --interactive --tty \ --link web:web \ --name web_test \ busybox:latest /bin/sh 建立第三个mailer docker docker run -d --name mailer dockerinaction/ch2_mailer 建立第四个agent docker docker run -it \ --name agent \ --link web:insideweb \ --link mailer:insidemailer \ dockerinaction/ch2_agent 图:
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利用Zipkin对Spring Cloud应用进行服务追踪分析
设想这么一种情况,如果你的微服务数量逐渐增大,服务间的依赖关系越来越复杂,怎么分析它们之间的调用关系及相互的影响? 服务追踪分析 一个由微服务构成的应用系统通过服务来划分问题域,通过REST请求服务API来连接服务来完成完整业务。对于入口的一个调用可能需要有多个后台服务协同完成,链路上任何一个调用超时或出错都可能造成前端请求的失败。服务的调用链也会越来越长,并形成一个树形的调用链。 随着服务的增多,对调用链的分析也会越来越负责。设想你在负责下面这个系统,其中每个小点都是一个微服务,他们之间的调用关系形成了复杂的网络。 有密集恐惧症的同学就忽略吧。 针对服务化应用全链路追踪的问题,Google发表了Dapper论文,介绍了他们如何进行服务追踪分析。其基本思路是在服务调用的请求和响应中加入ID,标明上下游请求的关系。利用这些信息,可以可视化地分
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