LR 负载均衡器管理，分布式负载生成器

最新推荐文章于 2025-11-27 11:20:05 发布
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对场景进行设计后，需要对负载生成器进行管理和配置。Load Generators是运行脚本的负载引擎，相当于加压机，主要功能是生成虚拟用户进行负载，在默认情况下使用本地的负载生成器来运行脚本。

但是没生成一个虚拟用户，需要花费负载生成器大约2M-3M的内存空间。通常运行controller的主机很少用作负载生成器。负载生成的工作多由其他装有LR Agent 的PC机来担任。如果负载生成器内存的使用率大于了70%，负载生成器就会变成系统的瓶颈，导致性能测试成绩下降。这种问题需要添加负载生成器来解决。所以在一台电脑上无法模拟大量的虚拟用户，这个时候需要调用多个Load Generators 来完成大规模的性能负载。

可以通过在其他电脑上安装LoadRunner的方式来进行分布式负载生成。

1、在第二台电脑上安装好LR后，在Advanced Settings 中 进入Agent Configuration进行代理设置，允许Enable Terminal Services

2、在第一台电脑上打开Load Generators ，Add一个新的Load Generator，输入第二台电脑的IP等相关信息。

LoadRunner负载均衡与IP欺骗
Free355的博客
07-02 1037
1、根据报错提示，找到\HP\LoadRunner\dat目录下的mdrv.dat 配置文件，查找[lr_socks]，加一句ExtCmdLineConc=-UsingWinInet Yes。“增加新IP”选择第一项，“使用保存的文件增加IP”选择第二项，“释放已经设置的IP”选择第三项。-如果现场没有验证负载均衡功能的需求，建议直接把请求url中的IP做成参数化，随机访问……这里输入服务器的IP 地址，IP 向导将检查服务器的路由表是否需要更新，这里也可以不输。1、在事务前增加ip字符变量，通过。
Load Generator11负载生成器的管理和设置
麦芽的博客
05-24 1062
负载生成器，英文名 Load Generator，是运行脚本的负载引擎，也就是执行Vuser脚本运行Vuser模拟真实用户操作的机器。
LR负载均衡
毛毛雪的博客
09-08 1177
要求：电脑A   电脑B  需分别装有loadrunner,现A要连接B进行负载均衡 步骤： 1.电脑B-loadrunner目录下打开Agent Configuration 2.选中Enable Teminal Services,允许远程连接 3.电脑A启动controller-导入脚本后，点击负载生成器按钮 4.点击ADD按钮，添加电脑B的IP进行连接
loadrunner 负载均衡
weixin_30922589的博客
09-20 388
据经验，每生成一个虚拟用户，需要花费负载生成器大约 2M-3M 的内存空间。通常运行 controller的主机很少用作负载生成器。负载生成器的工作多由其他装有 LR Agent的PC 机来担任。如果负载生成器内存的使用率大于了 70%，负载生成器就会变成系统的瓶颈，导致性能测试成绩下降。这种问题需要添加负载生成器来解决。一台 512M内存的 PC 机大约可以生成 80 个左右的负载，而一台 25...
LoadRunner负载均衡技术
12-03 584
在测试过程中，测试机也就是负载发生器也可能成为瓶颈。那么为什么测试机也可能成为瓶颈呢？原因是由于负载不均匀造成的。例如，在测试过程中使用4台测试机作为负载发生器，虚拟用户为1000个，这时如果负载分配不均匀，可能出现这种现象，就是1000个虚拟用户从4台中的2台测试机中产生，这样就导致有2台机器特别忙，而另外2台机器就特别闲，这样这2台特别忙的机器，其本身就可能成为瓶颈了。 为了尽可能减少或者避免...
LR负载生成器管理
zgnsjl的专栏
09-05 1476
当对场景进行设计后，接着需要对负载生成器进行管理和设置。Load generators是运行脚本的负载引擎，在默认情况下使用本地的负载生成器来运行脚本。但是模拟用户行为也需要消耗一定的系统资源，所以在一台电脑上无法模拟大量的虚拟用户，这个时候可以通过调用多个LoadGenerators来完成大规模的性能负载。 LoadGenerator的核心是MMDRV.exe进程，MMDRV.EXE负责运行脚
LR_中央控制器、负载生成器
ziyun的博客
04-20 996
一：中央控制器、负载生成器之间的关系 负载生产器可以部署在多台机器上，由中央控制器控制，完成多并发，访问被测系统，在返回给中央控制器 二：负载生成的安装 （1）在两台机器上安装，负载生成器，系统目录tools下,点击启动； （2）之后在控制器中设置 （3）如果添加两台负载生成器，各占50%的负载情况
15、统一负载生成器架构与分布式系统解析
ol789012345的博客
07-05 32
本文深入解析了统一负载生成器（UniLoG）的架构设计及其在分布式系统中的应用。内容涵盖了UniLoG组件的延迟优化、内在模型因素对负载生成的影响、多核平台的扩展策略，以及分布式负载生成系统的需求与实现要点。文章详细探讨了主从控制模型的优势，提出了关于适配器选择、时钟同步配置、可扩展性规划和安全保障的最佳实践建议。通过合理设计架构并综合运用多种扩展方法，UniLoG能够在网络性能评估、分布式服务测试等场景中高效、准确地生成所需负载流量。
28、集群工作负载管理与 Condor 分布式作业调度器
最新发布
u5v6w7的博客
11-27 15
本文深入探讨了集群环境下的工作负载管理，详细解析了工作负载管理软件的核心功能，包括排队、调度、监控、资源管理和核算。文章重点介绍了Condor这一专为计算密集型任务设计的分布式作业调度器，阐述其在异构、动态环境中高效利用计算资源的独特优势。通过ClassAds机制，Condor实现了作业与资源间的灵活匹配，并支持作业优先级、依赖关系、检查点迁移等高级特性，适用于专用集群与桌面网格等多种场景。
28、集群工作负载管理与Condor分布式作业调度器详解
e4f5g6h的博客
11-27 17
本文详细介绍了集群工作负载管理的核心概念与五大关键活动：排队、调度、监控、资源管理和会计核算，并深入解析了Condor分布式作业调度器的架构与特性。Condor以其独特的ClassAd匹配机制、支持异构平台、作业检查点与迁移、Flocking等高级功能，在科研与企业场景中实现高效资源利用。文章还探讨了其在实际应用中的优化策略、配置管理方法以及与云计算、容器技术和人工智能融合的未来发展趋势，为构建高效计算环境提供全面指导。
9、分布式嵌入式汽车系统动态负载均衡与自定义处理器数据路径自动生成
bean的博客
07-01 48
本文探讨了分布式嵌入式汽车系统的动态负载均衡与自定义处理器数据路径自动生成技术。针对汽车电子系统与移动设备融合的趋势，提出了一种支持任务迁移的中间件架构，并分析了其事件管理、设备注册、资源管理和负载均衡等关键组件。同时，介绍了一种基于C代码的自定义数据路径生成算法，以优化资源利用和提升系统性能。文章还讨论了两种技术的结合与协同发展，展望了未来改进方向，为相关领域的研究和应用提供了参考。
16、分布式UniLoG架构与IPv4负载生成适配器详解
ol789012345的博客
07-06 49
本文详细介绍了分布式UniLoG架构与IPv4负载生成适配器的设计与实现。该系统由负载生成器、负载代理和管理站组成，能够高效地生成和控制网络负载，以满足不同的实验和性能测试需求。重点解析了UniLoG.IPv4适配器在IPv4服务接口上的负载生成过程，包括其应用场景、功能模块设计以及性能与安全的考量。同时涵盖了时间同步机制、命令控制流程等关键技术点，并对系统的扩展性和未来优化方向进行了展望。
LR分布式测试
weixin_30549175的博客
05-22 184
据经验，每生成一个虚拟用户，需要花费负载生成器大约 2M-3M 的内存空间。通常运行 controller的主机很少用作负载生成器。负载生成器的工作多由其他装有 LR Agent的PC 机来担任。如果负载生成器内存的使用率大于了 70%，负载生成器就会变成系统的瓶颈，导致性能测试成绩下降。这种问题需要添加负载生成器来解决。一台 512M内存的 PC 机大约可以生成 80 个左右的负载，而...
Loadrunner--负载生成器
diaochuangqi7487的博客
10-18 350
对场景进行设计后，接着需要对负载生成器进行管理和设置。Load Generator是运行脚本的负载引擎，在默认情况下使用本地的负载生成器来运行脚本，但是模拟用户行为也需要消耗一定的系统资源，所以在一台电脑上无法模拟大量的虚拟用户，这个时候可以通过多个Load Generator来完成大规模的性能负载; 转载于:https://www.cnblogs.com/wxinyu/p/...
【机器学习】LR的分布式（并行化）实现——理论篇
渣渣
01-06 2087
逻辑回归（Logistic Regression，简称LR）是机器学习中十分常用的一种分类算法，在互联网领域得到了广泛的应用，无论是在广告系统中进行CTR预估，推荐系统中的预估转换率，反垃圾系统中的识别垃圾内容……都可以看到它的身影。LR以其简单的原理和应用的普适性受到了广大应用者的青睐。实际情况中，由于受到单机处理能力和效率的限制，在利用大规模样本数据进行训练的时候往往需要将求解LR问题的过程进...
LR11多台负载机配置
fanjint的博客
09-05 1264
转自：https://blog.youkuaiyun.com/u010534879/article/details/72821333 面对并发量比较大的性能需求，用单台机子进行加压由于本身硬件资源、网络资源等的限制已经不能满足该性能测试条件，这个时候就需要在场景中添加多台负载机来联机做性能测试。添加多台负载机的设置非常简单下面做一个简单梳理。   1、安装，在需要添加为负载机的计算机上安装loadrun...
LR-代理使用
ziyun的博客
04-18 2815
原理： 步骤1）录制设置  当客户端在浏览器中设置好Proxy服务器后,所有使用浏览器访问internet站点的请求都不会直接发给目的主机,而是首先发送至代理服务器,代理服务器接收到客户端的请求以后,由代理服务器向目的主机发出请求,并接收目的主机返回的数据,存放在代理服务器的硬盘,然后再由代理服务器将客户端请求的数据转发给客户端.相当于所有过80的数据都在我设置的2000的端口号上
LoadRunner loadrunner 实现分布式压测
别人的故事，是参考答案，而不是标准答案
03-09 1917
添加window机器的压力机器
LoadRunner之负载生成器与场景运行
dpl12的博客
01-28 2690
一、负载生成器(Load Generator) 1.1 为什么要学习负载生成器 提示：负载生成器俗称负载机 说明： 1). 性能测试就要面临模拟大量的虚拟用户并发请求，单台负载机就面临自身硬件性能瓶颈问题，需要扩展多台 负载机上运行达到减压不减虚拟用户的目的； 1.2 什么是负载机？ 说明：在LR中运行场景内脚本的机器被称为负载机 1.3 使用负载机 流程...
zookeeper是否具有一定的负载均衡功能
08-12
<think>我们被要求回答：ZooKeeper是否支持负载均衡功能？ 根据提供的引用，我们可以分析如下： 引用[1]提到：通过zookeeper来实现负载均衡是顺理成章的 —— 在zookeeper上注册多个相同功能的服务，消费方调用时，只需要通过zookeeper控制一下提供哪个服务即可（轮询、加权轮询、最小负载、IPHash...），这就实现了web层的负载均衡。 引用[2]提到：使用Zookeeper实现负载均衡原理，服务器端将启动的服务注册到zk注册中心上，采用临时节点。客户端从zk节点上获取最新服务节点信息，本地使用负载均衡算法，随机分配服务器。 引用[3]提到：在kafka中，zookeeper负责存储元数据信息，协调broker、producer、consumer之间的关系，当有新的角色加入时，更新zookeeper中的数据，其他角色得到通知并调整。 引用[4]提到：ZooKeeper是一个分布式应用程序协调服务，提供的功能包括配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。并提到它提供了分布式独享锁、选举、队列的接口。 因此，我们可以得出结论：ZooKeeper本身并不直接提供负载均衡功能，但它可以作为基础设施来帮助构建负载均衡系统。 具体来说： 1. ZooKeeper通过其强大的协调能力（如临时节点、监听机制）可以动态地维护可用的服务列表。 2. 客户端（或一个独立的负载均衡器）可以从ZooKeeper获取服务列表，并应用负载均衡算法（如轮询、随机等）来选择服务实例。 3. 当服务实例发生变化（新增或下线）时，ZooKeeper可以通知客户端更新服务列表，从而实现动态的负载均衡。 所以，ZooKeeper在负载均衡系统中扮演的是服务发现和健康监测的角色，而具体的负载均衡算法和请求分发则由客户端或中间层实现。 回答结构： 1. 直接回答问题：ZooKeeper本身不直接提供负载均衡功能，但它是构建负载均衡系统的重要组件。 2. 解释ZooKeeper在负载均衡中的作用：服务注册与发现、健康监测、动态更新。 3. 举例说明如何利用ZooKeeper实现负载均衡（参考引用[1]和[2]）。 4. 引用相关引用作为支持。 注意：用户的问题中要求参考站内引用，并且我们已经有了四个引用，所以回答中要适当引用这些引用。 另外，根据指令，我们需要生成相关问题。</think>### ZooKeeper是否支持负载均衡功能？ ZooKeeper**本身不直接提供负载均衡功能**，但它是实现分布式系统负载均衡的核心基础设施。以下是详细分析： #### 1. **ZooKeeper的核心定位** - ZooKeeper是分布式协调服务（引用[4]），主要提供： - 配置维护（如服务地址列表） - 分布式同步（如锁机制） - 服务注册与发现 - 节点状态监控 - 其核心能力是维护分布式系统的**元数据一致性**（引用[3]），而非直接分发请求。 #### 2. **负载均衡的实现原理** ZooKeeper通过以下机制**间接支持负载均衡**： - **服务注册与发现**（引用[1][2]）： - 服务提供者（如多个相同功能的服务器）在ZooKeeper上注册临时节点（如`/services/serviceA/server1`）。 - 客户端从ZooKeeper获取实时服务列表。 - **动态负载策略**： - 客户端基于服务列表，**本地执行负载均衡算法**（轮询、加权轮询、IP哈希等）（引用[1]）。 - 例如：客户端从ZooKeeper获取3个可用服务地址，然后通过本地算法选择其一。 - **实时状态更新**： - 当服务节点变化（新增/下线），ZooKeeper通过Watcher机制通知客户端更新服务列表（引用[3]）。 - 确保负载均衡始终基于最新可用服务。 #### 3. **典型应用场景** - **Kafka的协调器**（引用[3]）： - ZooKeeper存储Broker元数据，生产者/消费者据此动态发现Broker并分配分区（一种负载均衡）。 - **微服务负载均衡**（引用[1][2]）： ```mermaid graph LR A[客户端] --> B[从ZK获取服务列表] B --> C[本地负载均衡算法] C --> D[请求分发到Server1] C --> E[请求分发到Server2] ``` - **动态扩容**： 新服务注册到ZooKeeper后，客户端自动将其纳入负载均衡池（引用[3]）。 #### 4. **与专用负载均衡器的区别** | **能力** | ZooKeeper | Nginx/Haproxy | |------------------|-------------------------------|-------------------------| | 请求分发 | ❌ 需客户端实现算法 | ✅ 直接分发请求 | | 服务发现 | ✅ 核心功能 | ❌ 需结合其他工具 | | 动态节点感知 | ✅ 实时通知 | ❌ 需手动配置或插件 | | 健康检查 | ✅ 通过临时节点自动维护 | ✅ 内置 | #### 5. **总结** - ✅ **支持**：作为分布式系统的"中枢神经"，ZooKeeper提供负载均衡所需的**基础设施**（服务注册、发现、状态同步）。 - ❌ **非直接功能**：负载均衡算法需由客户端或中间件（如Spring Cloud Ribbon）实现（引用[1][2]）。 - ⚠️ **最佳实践**：通常结合客户端SDK（如Apache Curator）实现负载均衡逻辑，例如： ```java // 伪代码：使用ZooKeeper客户端实现轮询负载均衡 List<String> servers = zk.getChildren("/services/web"); String targetServer = servers.get(roundRobinIndex % servers.size()); sendRequest(targetServer); ``` > 引用说明： > - 引用[1][2]说明ZooKeeper通过服务注册和客户端负载算法实现负载均衡[^1][^2] > - 引用[3]强调ZooKeeper的动态协调能力对负载均衡的支持[^3] > - 引用[4]指出ZooKeeper的定位是分布式协调服务[^4]
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