An open source load testing tool. Define user behaviour with Python code, and swarm your system with millions of simultaneous users. Tweet Follow @locustio Define user behaviour in code No need for clunky UIs or bloated XML. Just plain code. Distributed & Scalable Locust supports running load tests distributed over multiple machines, and can therefore be used to simulate millions of simultaneous u
AさんはRailsで書かれたある遅いコードの検証をしていました。 X-Runtimeヘッダを見ると $ curl -Is localhost:3000/hello | grep X-Runtime X-Runtime: 5.008580 5秒もかかってる。 しかしRailsのログを見ると Started HEAD "/hello" for 127.0.0.1 at Tue Apr 03 13:04:11 +0900 2012 Processing by HelloController#index as */* Rendered text template (0.0ms) Completed 200 OK in 10ms (Views: 9.7ms) こんな感じで10msで返していることになっている。なんだこれは? こういう状況で疑わしいことの一つとして、Rack等のMiddlewareのど
How much does your framework choice affect performance? The answer may surprise you. Authors’ Note: We’re using the word “framework” loosely to refer to platforms, micro-frameworks, and full-stack frameworks. We have our own personal favorites among these frameworks, but we’ve tried our best to give each a fair shot. Show me the winners! We know you’re curious (we were too!) so here is a chart of
takada-at 作の インターネット破壊 を Python + Gevent で書きなおした グリーン破壊 を公開しました。 なんで作りなおしたのか インターネット破壊は Ruby + rev 製なのですが、 Ruby のバージョンや gem まわりなどが Ruby に詳しくない人にとっては複雑で、セットアップに数時間かかることがありました。 また、インターネット破壊が使っている rev というライブラリはオワコンらしいです。 さらに、 Rev を使ってイベントドリブンの書き方をしているために複雑で、カスタマイズや デバッグが難しいという問題もありました。 結局、インターネット破壊が期待通りに動かなくて調査していた時に、調査するよりも Gevent で書きなおした方が早い!と思って書き直してしまいました。 パフォーマンス グリーン破壊は内部でコネクションプールを利用しており、 keep
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