免费测试服务器(永久免费的服务器)
免费ddos压力测试平台有哪些免费ddos压力测试平台
web流量安全方法？
1.web代码层面主要是防注（sqlinjection）防跨（xss），能用的措施就是现成的代码产品打好补丁，自己实现的代码做好安全审计。防患于未然可以上WAF2.服务框架层面主要是防止系统本身的漏洞和错误或遗漏的配置性漏洞。及时更新补丁，学习相应安全配置。防0day的话上ips3.流量压力测试层面主要是防cc，ddos等，做域名导向或者上CDN吧
IPFS是什么？
IPFS是一种点对点的分布式文件系统，致力于取代HTTP。
IPFS和HTTP之间的区别
安全性：HTTP属于中心化的，所有流量直接搭载在中心化的服务器上，承载的压力极大，容易造成系统崩溃，HTTP还容易遭受DDOS攻击；IPFS的存储方式是去中心化的分片的分布式存储，黑客无法攻击，文件不易丢失，安全有保障。
效率：HTTP依赖中心化服务网络，服务器容易被关闭，服务器上文件也容易被删除，服务器需要24小时开机；IPFS采用P2P网络拓扑，全网域的计算机都可以成为存储节点，就近分布式存储大大提高了网络效率。
成本：HTTP中心化服务器运行，需要较高的维护运行成本，中心化数据库一旦遭受DDOS攻击，或遭受不可抗力损害，所有数据将全部丢失；IPFS极大的降低服务器存储成本，也降低了服务器的带宽成本。
HTTP的客户网络访问绝大部分不是本地化的，有网络延迟，IPFS可以极大的加快网络访问速度，网络访问本地化，体验感会明显提升。
IPFS的使用场景：
作为一个挂载的全局文件系统，挂载在IPFS和IPNS下
作为一个挂载的个人同步文件夹，自动的进行版本管理，发布，以及备份任何的写入
作为一个加密的文件或者数据共享系统
作为所有软件的版本包管理者
作为虚拟机器的根文件系统
作为VM的启动文件系统(在管理程序下)
作为一个数据库：应用可以直接将数据写入MerkleDAG数据模型中，获取所有的版本，缓冲，以及IPFS提供的分配
作为一个linked（和加密的）通信平台
作为一个为大文件的完整性检查CDN（不使用SSL的情况下）
作为一个加密的CDN
在网页上，作为一个webCDN
作为一个links永远存在新的永恒的Web
:测试服务器和收费服务器有哪点不一样游戏内容有不同吗
我的测试服务器对玩家而言，游戏内容是完全相同的，并且完全免费。尽管它经常需要停机进行维护，这确实是个小烦恼，不过正式服务器也是如此，平衡性方面还算可以。
测试服务器与正式服务器存在一些差异。首先，测试服务器没有职业歧视，但对外挂持零容忍态度。例如，组队时，玩家不会以“弓格魔魔+++”为关键词，而是使用“水高60+++++++没高表来”等更为专业的术语。
在测试服务器上，魔币的价值相对较为稳定。这是因为没有玩家用人民币购买测试中的魔币，也没有刷钱外挂的存在。虽然挂钱的方式确实存在，但魔币的贬值并不严重。通常，法面（一种游戏内货币）的价格在1000-1200/组，而肉丝（另一种游戏内货币）的价格在1800-2000/组。
另一个有趣的现象是，测试服务器中有很多级别高但技能水平较低的角色。这是因为许多玩家选择使用高长练（一种快速升级的方法），以节省时间。我曾见过一个50+级的角色，其称号为“小草”，却还未完成第一次转职。
对于想尝试测试服务器的玩家来说，每次只能申请150点测试点。扣除点的方式与正式服务器相同，并且只有在测试点数小于10点时才可以继续申请。不过，需要提醒的是，测试服务器的登录难度较高，服务器状态经常两线飘红（即服务器负载较高），因此要做好心理准备，不要因为登录困难而心疼你的鼠标。
如何测试服务器的稳定性
服务器稳定性是最重要的，如果在稳定性方面不能够保证业务运行的需要，在高的性能也是无用的。
正规的服务器厂商都会对产品惊醒不同温度和湿度下的运行稳定性测试。重点要考虑的是冗余功能，如：数据冗余、网卡荣誉、电源冗余、风扇冗余等。
一些测试方法主要分以下几种：
压力测试：已知系统高峰期使用人数，验证各事务在最大并发数(通过高峰期人数换算)下事务响应时间能够达到客户要求。系统各性能指标在这种压力下是否还在正常数值之内。系统是否会因这样的压力导致不良反应(如：宕机、应用异常中止等)。
Ramp Up增量设计：如并发用户为75人，系统注册用户为1500人，以5%-7%作为并发用户参考值。一般以每15s加载5人的方式进行增压设计，该数值主要参考测试加压机性能，建议Run几次。以事务通过率与错误率衡量实际加载方式。
Ramp Up增量设计目标：寻找已增量方式加压系统性能瓶颈位置，抓住出现的性能拐点时机，一般常用参考Hits点击率与吞吐量、CPU、内存使用情况综合判断。模拟高峰期使用人数，如早晨的登录，下班后的退出，工资发送时的消息系统等。
另一种极限模拟方式，可视为在峰值压力情况下同时点击事务操作的系统极限操作指标。加压方式不变，在各脚本事务点中设置同集合点名称(如：lr_rendzvous("same");)在场景设计中，使用事务点集合策略。以同时达到集合点百分率为标准，同时释放所有正在Run的Vuser。
稳定性测试：已知系统高峰期使用人数、各事务操作频率等。设计综合测试场景，测试时将每个场景按照一定人数比率一起运行，模拟用户使用数年的情况。并监控在测试中，系统各性能指标在这种压力下是否能保持正常数值。事务响应时间是否会出现波动或随测试时间增涨而增加。系统是否会在测试期间内发生如宕机、应用中止等异常情况。
根据上述测试中，各事务条件下出现性能拐点的位置，已确定稳定性测试并发用户人数。仍然根据实际测试服务器(加压机、应用服务器、数据服务器三方性能)，估算最终并发用户人数。
场景设计思想：
从稳定性测试场景的设计意义，应分多种情况考虑：
针对同一个场景为例，以下以公文附件上传为例简要分析场景设计思想：
1)场景一：已压力测试环境下性能拐点的并发用户为设计测试场景，目的验证极限压力情况下测试服务器各性能指标。
2)场景二：根据压力测试环境中CPU、内存等指标选取服务器所能承受最大压力的50%来确定并发用户数。
测试方法：采用1)Ramp Up-Load all Vusers simultaneously
2)Duration-Run Indefinitely
3)在Sechedule-勾选Initalize all Vusers before Run
容错性测试：通过模拟一些非正常情况(如：服务器突然断电、网络时断时续、服务器硬盘空间不足等)，验证系统在发生这些情况时是否能够有自动处理机制以保障系统的正常运行或恢复运行措施。如有HA(自动容灾系统)，还可以专门针对这些自动保护系统进行另外的测试。验证其能否有效触发保护措施。
问题排除性测试：通过原有案例或经验判断，针对系统中曾经发生问题或怀疑存在隐患的模块进行验证测试。验证这些模块是否还会发生同样的性能问题。如：上传附件模块的内存泄露问题、地址本模块优化、开启Tivoli性能监控对OA系统性能的影响等等。
测评测试是用于获取系统的关键性能指标点，而进行的相关测试。主要是针对预先没有明确的预期测试结果，而是要通过测试获取在特定压力场景下的性能指标(如：事务响应时间、最大并发用户数等)。
评测事务交易时间：为获取某事务在特定压力下的响应时间而进行的测试活动。通过模拟已知客户高峰期的各压力值或预期所能承受的压力值，获取事务在这种压力下的响应时间。
评测事务最大并发用户数：为获取某事务在特定系统环境下所能承受的最大并发用户数而进行的测试活动。通过模拟真实环境或直接采用真实环境，评测在这种环境下事务所能承受的最大并发用户数。判定标准阈值需预先定义(如响应时间，CPU占用率，内存占用率，已出现点击率峰值，已出现吞吐量峰值等)。
评测系统最大并发用户数：为获取整个系统所能够承受的最大并发用户数而进行的的测试活动。通过预先分析项目各主要模块的使用比率和频率，定义各事务在综合场景中所占的比率，以比率方式分配各事务并发用户数。模拟真实环境或直接采用真实环境，评测在这种环境下系统所能承受的最大并发用户数。判定标准阀值预先定义(如响应时间，CPU占用率，内存占用率，已出现点击率峰值，已出现吞吐量峰值等)。取值标准以木桶法则为准(并发数最小的事务为整个系统的并发数)。
评测不同数据库数据量对性能的影响：针对不同数据库数据量的测试，将测试结果进行对比，分析发现数据库中各表的数据量对事务性能的影响。得以预先判断系统长时间运行后，或某些模块客户要求数据量较大时可能存在的隐患。
问题定位测试在通过以上测试或用户实际操作已经发现系统中的性能问题或怀疑已存在性能问题。需通过响应的测试场景重现问题或定义问题。如有可能，可以直接找出引起性能问题所在的代码或模块。
该类测试主要还是通过测试出问题的脚本场景，并可以增加发现和检测的工具，如开启Tivoli性能监控、开启HeapDump输出、Linux资源监控命令等。并在场景运行过程中辅以手工测试。
