Docker-Stress 项目使用教程
2024-08-10 02:51:16作者:咎竹峻Karen
项目介绍
Docker-Stress 是一个用于生成工作负载压力的 Docker 容器。该项目旨在帮助开发者和系统管理员通过模拟不同的系统压力条件来测试和评估系统的性能和稳定性。通过使用 Docker-Stress,用户可以轻松地在不同的环境中进行压力测试,包括 CPU、内存、I/O 和磁盘等。
项目快速启动
安装 Docker
在开始之前,请确保您的系统上已经安装了 Docker。您可以通过以下命令来检查 Docker 是否已经安装:
docker --version
下载并运行 Docker-Stress
您可以通过以下命令从 Docker 官方仓库下载并运行 Docker-Stress 容器:
docker run -ti --rm polinux/stress bash
进行压力测试
在容器内部,您可以使用 stress 命令来进行各种类型的压力测试。例如,以下命令将模拟 CPU、内存和 I/O 的压力:
stress --cpu 1 --io 1 --vm 1 --vm-bytes 128M --timeout 1s --verbose
应用案例和最佳实践
应用案例
- 系统性能评估:在部署新服务或更新现有服务之前,使用 Docker-Stress 进行压力测试,以确保系统在高负载下仍能稳定运行。
- 故障排查:当系统出现性能问题时,通过模拟高负载条件来识别潜在的瓶颈和故障点。
最佳实践
- 逐步增加负载:在进行压力测试时,建议逐步增加负载,以便更准确地识别系统的性能极限。
- 监控系统指标:结合使用监控工具(如 Prometheus 和 Grafana)来实时监控系统指标,以便更好地分析测试结果。
典型生态项目
Kubernetes 部署
Docker-Stress 也可以在 Kubernetes 集群中进行部署和使用。以下是一个简单的 Kubernetes 部署示例:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: stress-deployment
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: stress
template:
metadata:
labels:
app: stress
spec:
containers:
- name: stress
image: polinux/stress
command: ["stress"]
args: ["--cpu", "1", "--io", "1", "--vm", "1", "--vm-bytes", "128M", "--timeout", "1s", "--verbose"]
通过以下命令部署到 Kubernetes 集群:
kubectl apply -f stress-deployment.yml
Docker Compose 部署
您也可以使用 Docker Compose 来管理 Docker-Stress 容器。以下是一个简单的 Docker Compose 文件示例:
version: '3'
services:
stress:
image: polinux/stress
command: ["stress", "--cpu", "1", "--io", "1", "--vm", "1", "--vm-bytes", "128M", "--timeout", "1s", "--verbose"]
通过以下命令启动 Docker Compose 服务:
docker-compose up
通过以上步骤,您可以轻松地在不同的环境中使用 Docker-Stress 进行系统压力测试,从而确保系统的稳定性和性能。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
671
156
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217