You need to enable JavaScript to run this app.
最新活动
产品
解决方案
定价
生态与合作
支持与服务
开发者
了解我们

使用消息传递在Gatling中进行并行压力测试

在Gatling中进行并行压力测试的常见方法是使用多个场景进行测试。但是,这种方法存在一个问题,即如何在场景之间共享数据(如用户登录凭据)和通信。

为了解决这个问题,可以使用消息传递机制来在场景之间进行通信。具体方法是使用Gatling的Session和Set-Up/Teardown功能来传递和存储消息。具体步骤如下:

  1. 定义要共享的数据
object SharedData {
    var authToken: String = _
}
  1. 在场景之间发送消息
class Scene1 extends Simulation {
    // Set up the scenario to initialize the token
    val setUp = scenario("set up").exec(setAuthToken)
    val scn1  = scenario("scenario 1").exec(sendMessage("hello from scenario 1"))

    // Define the simulation
    setUp.inject(atOnceUsers(1)).protocols(httpProtocol)
    setUp and scn1
}

class Scene2 extends Simulation {
    val scn2 = scenario("scenario 2").exec(sendMessage("hello from scenario 2"))

    // Define the simulation
    scn2.inject(atOnceUsers(1)).protocols(httpProtocol)
}

def setAuthToken = {
    exec(http("get auth token").post("/auth").formParam("user", "foo").formParam("password", "bar")
        .check(jsonPath("$.auth_token").saveAs("authToken"))
    ).exec { session =>
        // Store the token in the shared data object
        SharedData.authToken = session("authToken").as[String]
        session
    }
}

def sendMessage(message: String) = {
    // Set up the scenario to send the message
    exec { session =>
        // Get the token from the shared data object
        val authToken = SharedData.authToken

        // Send the message using the token
        http("send message").post("/send").formParam("token", authToken).formParam("message", message)

        session
    }
}

在这个示例中,每个场景都是一个独立的Simulation类。在第一个场景中,设置场景,获取验证令牌,并将其存储在SharedData对象中。然后,在第一个场景和第二个场景之间,我们可以使用该令牌来发送消息,并使用SharedData对象在场景之间共享数据。

注意,该示例仅用于演示目的。在实际应用中,您需要根据自己的需求修改代码。

本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见,您可以通过联系service@volcengine.com进行反馈,火山引擎收到您的反馈后将及时答复和处理。
展开更多
面向开发者的云福利中心,ECS 60元/年,域名1元起,助力开发者快速在云上构建可靠应用

社区干货

火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践

比如网络和容器会进行一定的虚拟化,存储的分层池化也会带来负载均衡的问题。繁多的分布式训练框架:火山引擎机器学习平台的用户很多,不同的任务有不同的分布式训练框架,包括数据并行的框架(TensorflowPS、Horovod... 这些都给存储带来了非常大的压力。 - 易用性:在使用一些框架的时候我们希望读写存储能够像读本地文件一样方便,这就需要存储接口友好 **,** 代码零修改,兼容 POSIX。同时能便捷传输,方便数据上云下云。有一些客户...

火山引擎大模型训练框架 veGiantModel 开源,性能最高提升 6.9 倍!

等超大模型横扫各种 NLP 测试后,人们发现参数量越大的模型,在算法方面表现越好,于是纷纷开始迅速向大模型方向发展,模型体积爆炸式增长。而大模型训练给现有的训练系统带来的主要挑战为显存压力,计算压力和通信压力... 同时支持数据并行、算子切分、流水线并行 3 种分布式并行策略,同时支持自动化和定制化的并行策略- 基于 ByteCCL 高性能异步通讯库,训练任务吞吐相比其他开源框架有 1.2x-3.5x 的提升- 提供了更友好、灵活...

基于国产化环境的金融级业务系统性能优化实践|社区征文

希望为同道中人提供参考,我分享的主题是基于国产化环境的金融级业务系统性能优化实践。# 一、项目背景项目是一个金融级的业务系统,架构是基于微服务设计理念的分布式架构,环境上支持国产化软硬件、操作系统以及... 中率和访存速率、NUMA节点内CPU核心尽可能访存节点内内存数据。l **磁盘层面**:提升磁盘IO吞吐率、读写密集型业务尽可能IO分流。l **网络层面**:提升网络IO速率、尽量减少不必要的网络数据传输。l **应用...

火山引擎 LAS Spark 升级:揭秘 Bucket 优化技术

数仓中的表可能会被多个计算引擎读取,目前字节内部同时支持 SparkSQL、Presto 两大 OLAP 引擎。为了让不同的计算引擎都能利用表的 Bucket 信息优化查询,需要对齐各个引擎的 Bucket 实现。下图展示了 Hive/Presto 写... Hive 在写 Bucket 表之前会将相同分桶的数据通过 reduce 操作写到一个文件中,而 Spark 原生 Bucket 优化并没有这一步,因此存在如下问题:**问题1 —— 过多小文件**:Spark 写出 Bucket 表的原生实现是,在 mapper ...

特惠活动

热门爆款云服务器

100%性能独享,更高内存性能更佳,学习测试、web前端、企业应用首选,每日花费低至0.55元
60.00/1212.00/年
立即购买

域名注册服务

cn/top/com等热门域名,首年低至1元,邮箱建站必选
1.00/首年起32.00/首年起
立即购买

DCDN国内流量包100G

同时抵扣CDN与DCDN两种流量消耗,加速分发更实惠
2.00/20.00/年
立即购买

使用消息传递在Gatling中进行并行压力测试 -优选内容

火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
比如网络和容器会进行一定的虚拟化,存储的分层池化也会带来负载均衡的问题。繁多的分布式训练框架:火山引擎机器学习平台的用户很多,不同的任务有不同的分布式训练框架,包括数据并行的框架(TensorflowPS、Horovod... 这些都给存储带来了非常大的压力。 - 易用性:在使用一些框架的时候我们希望读写存储能够像读本地文件一样方便,这就需要存储接口友好 **,** 代码零修改,兼容 POSIX。同时能便捷传输,方便数据上云下云。有一些客户...
火山引擎大模型训练框架 veGiantModel 开源,性能最高提升 6.9 倍!
等超大模型横扫各种 NLP 测试后,人们发现参数量越大的模型,在算法方面表现越好,于是纷纷开始迅速向大模型方向发展,模型体积爆炸式增长。而大模型训练给现有的训练系统带来的主要挑战为显存压力,计算压力和通信压力... 同时支持数据并行、算子切分、流水线并行 3 种分布式并行策略,同时支持自动化和定制化的并行策略- 基于 ByteCCL 高性能异步通讯库,训练任务吞吐相比其他开源框架有 1.2x-3.5x 的提升- 提供了更友好、灵活...
基于国产化环境的金融级业务系统性能优化实践|社区征文
希望为同道中人提供参考,我分享的主题是基于国产化环境的金融级业务系统性能优化实践。# 一、项目背景项目是一个金融级的业务系统,架构是基于微服务设计理念的分布式架构,环境上支持国产化软硬件、操作系统以及... 中率和访存速率、NUMA节点内CPU核心尽可能访存节点内内存数据。l **磁盘层面**:提升磁盘IO吞吐率、读写密集型业务尽可能IO分流。l **网络层面**:提升网络IO速率、尽量减少不必要的网络数据传输。l **应用...
火山引擎宋慎义:RTC技术核心挑战及发展趋势
信道策略三方面进行分别考虑。首先针对信道进行建模,根据信源分类和信道建模特征来整体调整信道策略。 信源 信源分类重要的是信源的分级,我们把信源用可靠性、实时性两个维度进行拆分。整体上需要传输信息可以分... 但其实传输协议的格式并不重要,因为所有传输协议最终实现的都是3个目的: 如何FEC实现更低延时? 如何调节重传,实现更高可靠性? 如何把信道分离,保证重要数据能够快速、优先传递,不重要数据可以丢弃或暂缓? 信道策...

使用消息传递在Gatling中进行并行压力测试 -相关内容

火山引擎大模型训练框架 veGiantModel 开源,性能最高提升 6.9 倍!

GPT-3 等超大模型横扫各种 NLP 测试后,人们发现参数量越大的模型,在算法方面表现越好,于是纷纷开始迅速向大模型方向发展,模型体积爆炸式增长。而大模型训练给现有的训练系统带来的主要挑战为显存压力,计算压力和通... **流水线并行** 3 种分布式并行策略,同时支持 **自动化** 和 **定制化** 的并行策略;* 基于 ByteCCL 高性能异步通讯库,训练任务吞吐相比其他开源框架有 **1.2x-3.5x** 的提升;* 提供了更友好、灵活的流水线...

数仓进阶篇@记一次BigData-OLAP分析引擎演进思考过程 | 社区征文

前些时候大部分工作集中在信创自主可控,现阶段已告一段落。信息化,数字化建设也是不可或缺的一环,遇到挑战,勇于迎对,不断的攻克技术难关是技术人的一种追求!数仓多维数据模型详细设计,欢迎一起加入交流探讨,希望能... 作用在分布式存储系统的文件之上,通常用于进行离线数据处理操作-MapReduce,支持多种不同的执行引擎-Hive on MapReduce、Hive on Tez、Hive on Spark.![image.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1f...

干货 | ClickHouse增强计划之“多表关联查询”

发现了ClickHouse依然存在了一定的限制。例如:* 缺少完整的upsert和delete操作* 多表关联查询能力弱* 集群规模较大时可用性下降(对字节尤其如此)* 没有资源隔离能力因此,我们决定将ClickHouse能力进... 减少左右表数据传输Join 算子通常是 OLAP 引擎中最耗时的算子。如果想优化 Join 算子,可以有两种思路,一方面可以提升 Join 算子的性能,例如更好的 Hash Table 实现和 Hash 算法,以及更好的并行。另一方面可以尽...

热门爆款云服务器

100%性能独享,更高内存性能更佳,学习测试、web前端、企业应用首选,每日花费低至0.55元
60.00/1212.00/年
立即购买

域名注册服务

cn/top/com等热门域名,首年低至1元,邮箱建站必选
1.00/首年起32.00/首年起
立即购买

DCDN国内流量包100G

同时抵扣CDN与DCDN两种流量消耗,加速分发更实惠
2.00/20.00/年
立即购买

基于ClickHouse的复杂查询实现与优化|社区征文

近期社区也进行了一些右表并行构建的优化,数据按照Join key进行Split来并行地构建多个Hash Table,但额外的代价是左右表都需要增加一次Split操作。**第三类,则是关于复杂查询(如多表 Join、嵌套多个子查询、windo... 我们也进行了功能和性能上的增强,例如支持一个Stage处理多个Join,这样便可以减少Stage的数目和一些不必要的传输,用一个Stage就可以完成整个Join的过程。InterpreterPlanSegment的执行会上报对应的状态信息,如出现执...

集简云6月更新合集:新增40款集成应用,更新14款应用,新增200多个可用动作

**应用使用示例** **腾讯乐享**+**OA系统:**当腾讯乐享有新的考试发布时,通过OA(钉钉、企业微信、飞书、云之家)发送消息提醒相关人员参加考试 04... 酷家乐是杭州群核信息技术有限公司,以分布式并行计算和多媒体数据挖掘为技术核心,推出的VR智能室内设计平台。 官网:https://www.kujiale.com/ **可用触发动作*** 当有新的客户订单...

SoCC 论文解读:字节跳动如何在大规模集群中进行统一资源调度

操作复杂,效率很低。同时,独立的资源池导致在离线业务之间混部成本很高,资源利用率提升的天花板也非常有限。为了应对这一问题,论文中提出了在离线统一调度器 [Gödel](github.com/kubewharf/godel-scheduler),旨在使用同一套调度器来统一调度和管理在离线业务,实现资源并池,从而在提升资源利用率和资源弹性的同时,优化业务成本和体验,降低运维压力。[Gödel 调度器](github.com/kubewharf/godel-scheduler)基于 Kubernetes 平台...

SoCC 论文解读:字节跳动如何在大规模集群中进行统一资源调度

将部分离线业务的资源拆借到在线业务的资源池中。虽然这种方法可以应对一时之需,但不同资源池之间的资源拆借流程长,操作复杂,效率很低。同时,独立的资源池导致在离线业务之间混部成本很高,资源利用率提升的天花板也非常有限。为了应对这一问题,论文中提出了在离线统一调度器 Gödel,旨在使用同一套调度器来统一调度和管理在离线业务,实现资源并池,从而在提升资源利用率和资源弹性的同时,优化业务成本和体验,降低运维压力。Gö...

火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践

比如网络和容器会进行一定的虚拟化,存储的分层池化也会带来负载均衡的问题。繁多的分布式训练框架:火山引擎机器学习平台的用户很多,不同的任务有不同的分布式训练框架,包括数据并行的框架(TensorflowPS、Horovo... 这些都给存储带来了非常大的压力。* **易用性**:在使用一些框架的时候我们希望读写存储能够像读本地文件一样方便,这就需要存储接口友好,代码零修改,兼容 POSIX。同时能便捷传输,方便数据上云下云。有一些客户对安...

干货 | 基于ClickHouse的复杂查询实现与优化

近期社区也进行了一些右表并行构建的优化,数据按照Join key进行Split来并行地构建多个Hash Table,但额外的代价是左右表都需要增加一次Split操作。**第三类,则是关于复杂查询(如多表 Join、嵌套多个子查询、wind... 我们也进行了功能和性能上的增强,例如支持一个Stage处理多个Join,这样便可以减少Stage的数目和一些不必要的传输,用一个Stage就可以完成整个Join的过程。InterpreterPlanSegment的执行会上报对应的状态信息,如出现执...

特惠活动

热门爆款云服务器

100%性能独享,更高内存性能更佳,学习测试、web前端、企业应用首选,每日花费低至0.55元
60.00/1212.00/年
立即购买

域名注册服务

cn/top/com等热门域名,首年低至1元,邮箱建站必选
1.00/首年起32.00/首年起
立即购买

DCDN国内流量包100G

同时抵扣CDN与DCDN两种流量消耗,加速分发更实惠
2.00/20.00/年
立即购买

产品体验

体验中心

云服务器特惠

云服务器
云服务器ECS新人特惠
立即抢购

白皮书

一图详解大模型
浓缩大模型架构,厘清生产和应用链路关系
立即获取

最新活动

爆款1核2G共享型服务器

首年60元,每月仅需5元,限量秒杀
立即抢购

火山引擎增长体验专区

丰富能力激励企业快速增长
查看详情

数据智能VeDI

易用的高性能大数据产品家族
了解详情

一键开启云上增长新空间

立即咨询