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压测工作

基于以上环境部署成功后,进行如下压测工作

1 修改MeterSphere的docker-compose-server.yaml文件

按照下图修改为连接Kafka地址

配置修改Kafka地址

2 如果采用k8s集群压测,需要提前准备好k8s集群,创建好SA和token,创建如下:

1、创建namespaces
kubectl create namespace metersphere

2、创建SA
kubectl create serviceaccount ms -n metersphere

3、创建namespace授权SA
kubectl create clusterrolebinding ms --clusterrole=admin --serviceaccount=metersphere:ms -n metersphere

4.查询SA token
kubectl describe sa/ms -n metersphere
kubectl describe secrets -n metersphere ms-token-xxxx

k8s对接界面配置如下,注意需要调整JMeter配置,经过测试,2500左右的VU,在无大量错误的情况下需要消耗2C4G左右资源:
配置k8s设置地址

3 最终压测效果如下,打了2.5万并发VU

配置vu值地址
配置vu1设置地址

4 此方案已经在客户现场进行了部署测试,验证了MS在不同大规模场景下可通过水平扩展的方式,弹性支持压测池的调度。