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项目压测优化实践思路（上）

2024/5/13 16:06:07

项目性能优化性能问题分析01-性能优化的目标是什么？用户体验...

项目性能优化性能问题分析01-性能优化的目标是什么？用户体验 = 产品设计(非技术) + 系统性能 ≈ 系统性能 = 快？应用性能是产品用户体验的基石，性能优化的目标是优化用户体验。当我们谈及性能，*直观能想到的一个词是“快”，哪到底怎么才是快呢？如何又为慢！02-什么样的体验叫快呢？3S定理：Strangeloop在对众多的网站做性能分析之后得出了一个著名的3s定律“页面加载速度超过3s，57%的访客会离开”。SEO排名：速度在Google、百度等搜索引擎的PR评分中也占有一定的比例，会影响到网站的SEO排名。03-怎么让系统快起来呢？性能优化04-应用性能调优是个大工程后端：RT、TPS、并发数 。TPS和RT的影响因素：数据库读写、RPC、网络IO、逻辑计算复杂度、JVMWeb端：首屏时间、白屏时间、可交互时间、完全加载时间...移动端：端到端响应时间、Crash率、内存使用率、FPS...首屏时间是指从用户打开网页开始到浏览器第*屏渲染完成的时间，是*直接的用户感知体验指标，也是性能领域公认的最重要的核心指标。首屏时间 = DNS时间 + 建立连接时间 + 后端响应时间 + 网络传输时间 + 首屏页面渲染时间FPS是体现页面顺畅程度的一个重要指标。端到端响应时间是衡量一个API性能的关键指标，比纯后端响应时间更全面，它会受到DNS、网络带宽、网络链路、HTTP Payload等多个因素的影响。端到端响应时间 = DNS解析时间 + 网络传输时间 + 后端响应时间。05-影响性能的关键要素产品设计：产品逻辑、功能交互、动态效果、页面元素12306购票案例查询按钮的设计基础网络：网络 = 连接介质 + 计算终端连接介质：电缆、双绞线、光纤、微波、载波或通信卫星。计算终端：PC、手机、可穿戴设备、家具家电...基础网络设施，互联网，局域网(LAN)、城域网(MAN)、广域网(WAN)代码质量&架构架构不合理研发功底和经验不足没有性能意识：只实现了业务功能不注意代码性能，新功能上线后整体性能下降，或当业务上量后系统出现连锁反应，导致性能问题叠加，直接影响用户体验。移动端环境硬件及云服务架构不合理：业务发展超越架构支撑能力而导致系统负荷过载，进而导致出现系统奔溃、响应超时等现象。另外不合理的架构如：单点、无cache、应用混部署、没有考虑分布式、集群化等也都会影响性能。研发功底和经验不足：开发的App、Server效率和性能较低、不稳定也是常见的事情。没有性能意识：只实现了业务功能不注意代码性能，新功能上线后整体性能下降，或当业务上量后系统出现连锁反应，导致性能问题叠加，直接影响用户体验。多数的性能问题发生在数据库上。由慢SQL、过多查询等原因造成的数据库瓶颈，没有做读写分离、分库分表等。压力测试主机环境阿里云：5台4C8G机器，4台压力机2C4G服务器环境：1台压力机，1台应用服务主机，1台数据库与缓存服务器，1CICD服务器hero01：CICD服务器4C8G：Nginx、JMeter、CICD内网ip：172.17.187.81（I/O优化）25Mbps峰值hero02：数据库与缓存服务器4C8G：MySQL、Redis、MQ、ES内网ip：172.17.187.78（I/O优化）25Mbps峰值hero03：应用服务器01-4C8G：Application内网ip：172.17.187.79（I/O优化）25Mbps峰值hero04：监控服务器02-4C8G：Grafana、Prometheus、InfluxDB内网ip：172.17.187.80（I/O优化）25Mbps峰值网络中的Mbps和MBps，及两者的换算关系Mbps = Megabit per second (Mbit/s or Mb/s)MBps = Megabyte per second1 Mbps = 0.125 MB/s25Mbps = 3.125 MB/s什么是压力测试？什么是压测？压力测试（英语：Stress testing）是针对特定系统或是组件，为要确认其稳定性而特意进行的严格测试。会让系统在超过正常使用条件下运作，然后再确认其结果。压力测试是对系统不断施加压力，来预估系统服务能力的一种测试。为什么对系统压测呢？有没有必要。压不压测要看场景！一般而言，只有在系统基础功能测试验证完成、系统趋于稳定的情况下，才会进行压力测试。目的是什么？当负载逐渐增加时，观察系统各项性能指标的变化情况是否有异常发现系统的性能短板，进行针对性的性能优化判断系统在高并发情况下是否会报错，进程是否会挂掉测试在系统某个方面达到瓶颈时，粗略估计系统性能上限压测性能指标有哪些？以上主要的四种性能指标【响应时间、并发用户数、吞吐量、资源使用率】它们之间存在一定的相关性，共同反映出性能的不同方面。在这个图中，定义了三条曲线、三个区域、两个点以及三个状态描述。三条曲线：吞吐量的曲线（紫色）利用率（绿色）响应时间曲线（深蓝色）三个区域：轻负载区（Light Load）重负载区（Heavy Load）塌陷区（Buckle Zone）两个点：*优并发用户数（The Optimum Number of Concurrent Users）*大并发用户数（The Maximum Number of Concurrent Users）三个状态描述：资源饱和（Resource Saturated）吞吐下降（Throughput Falling）用户受影响（End Users Effected）常用压测工具：Apache JMeter : 可视化的测试工具Apache的ab压力测试nGrinter 韩国研发PAS 阿里测试工具MeterSphere ：国内持续测试的开源平台等等JMeter压测环境架构图：压测目标总的来说有4条：负载上升各项指标是否正常发现性能短板高并发下系统是否稳定预估系统*大负载能力案例：SpringBoot项目不做任何配置，TPS上限是多少？Apache JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具。用于对软件做压力测试，它最初被设计用于Web应用测试，但后来扩展到其他测试领域。?它可以用于测试静态和动态资源，例如静态文件、Java 小服务程序、CGI 脚本、Java 对象、数据库、FTP 服务器， 等等。JMeter 可以用于对服务器、网络或对象模拟巨大的负载，来自不同压力类别下测试它们的强度和分析整体性能。另外，JMeter能够对应用程序做功能/回归测试，通过创建带有断言的脚本来验证你的程序返回了你期望的结果。为了*大限度的灵活性，JMeter允许使用正则表达式创建断言。手把手带你创建压测案例目标：完成压测案例，评测SpringBoot项目的吞吐量（TPS）上限。步骤：创建测试计划配置线程组、http请求、断言、结果监听器执行测试查看测试结果，分析测试结果实现：1）新建测试计划2）配置线程组：线程属性说明：线程数：20， 线程数量，这里设置了20个线程ramp-up：表示在指定时间之内把这些线程全部启动起来。如果n=1,那就表示要在1s以内把50个线程全部启动起来。循环次数：2000，表示把 20 线程 循环2000次，也就是说让线程循环调用接口2000次3）配置HTTP接口：【代码】选择keepalive方式，表示使用了长连接。使用长连接可以防止频繁的建立连接，关闭连接消耗性能。一般浏览器都支持keepalive，如果这里不勾选，这样我们的压测的部分性能消耗会发生在建立，关闭连接上，导致我们的压测数据不准确。4）配置断言：JMeter断言常用有两种，一种是响应断言，一种是响应时间断言，如果响应内容不满足断言的配置，则认为这次的请求是失败的。响应断言：判断响应内容是否包含指定的字符信息，用于判断api接口返回内容是否正确。响应时间断言：判断响应时间，是否超过预期的时间，用于判断api接口返回时间是否超过预期。（1）断言添加方式：右击测试计划的http请求，选择添加-->断言-->加响应断言和断言持续时间。（2）配置响应断言：我们接口正常返回code值为20001，如果接口返回code值不是20001表示接口异常，为了测试，这里修改为接口返回code值不为20001则表示访问失败。（3）配置断言响应时间：设置请求接口时间超过10毫秒，则认为请求失败。（4）验证断言配置：发起http请求，由于返回内容code值不为20001，以及访问时间超过10毫秒，所以认为访问失败。5）配置结果监听：配置监听器：监听压测结果【聚合报告和汇总结果很类似，看一个就行】聚合报告：查询结果信息聚合汇总，例如样本、平均值、通吐量、*大值、最小值...察看结果树：记录每一次压测请求图像结果：分析了所有请求的平均值、中值、偏离值和通吐量之间的关系。汇总结果：汇总压测结果汇总图：将压测结果以图像形式展示压测结果1）聚合报告：样本（sample）: 发送请求的总样本数量响应时间【单位ms】：平均值（average）：平均的响应时间中位数（median）: 中位数的响应时间，50%请求的响应时间90%百分位（90% Line）: 90%的请求的响应时间，意思就是说90%的请求是<=1765ms返回，另外10%的请求是大于等于1765ms返回的。95%百分位（95% Line）: 95%的请求的响应时间，95%的请求都落在1920ms之内返回的99%百分位（99% Line）: 99%的请求的响应时间最小值(min)：请求返回的最小时间，其中一个用时*短的请求*大值(max)：请求返回的*大时间，其中一个用时最长的请求异常（error）: 出现错误的百分比，错误率=错误的请求的数量/请求的总数吞吐量（throughout）: 吞吐能力，在这里相当于TPSReceived KB/sec----每秒从服务器端接收到的响应数据量Sent KB/sec----每秒从客户端发送的请求的数量2）察看结果树：记录了样本中的每一次请求3）汇总图与图形结果图形结果：分析了所有请求的平均值、终止、偏离值和通吐量之间的关系横坐标：为请求数量，单位个数纵坐标：响应时间，单位ms4）汇总报告【类似于聚合报告】样本（sample）: 发送请求的总样本数量响应时间【单位ms】：平均值（average）：平均的响应时间最小值(min)：请求返回的最小时间，其中一个用时*少的请求*大值(max)：请求返回的*大时间，其中一个用时*大的请求标准偏差：度量响应时间分布的分散程度的标准，衡量响应时间值偏离平均响应时间的程度。标准偏差越小，偏离越少，反之亦然。异常（error）:?出现错误的百分比，错误率=错误的请求的数量/请求的总数吞吐量TPS（throughout）: 吞吐能力，这个才是我们需要的并发数每秒接收 KB/sec----每秒从服务器端接收到的数据量每秒发送KB/sec----每秒从客户端发送的请求的数量平均字节数END链接：https://juejin.cn/post/7324576692872183808本文经授权转载，转载文章所包含的文字来源于作者。如因内容或版权等问题，请联系进行删除点击下方“阅读原文”，寻找职业新风向~

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