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  • 在做一个CocosCreator引擎的微信项目的时候,遇到了以下的问题: 这个问题出现在加载场景的时候,原因是场景引用了太多的预制体...在网络加载上有并发数最大值为10的限制。 资源包大小的话,可能还好解决,...

    在做一个CocosCreator引擎的微信项目的时候,遇到了以下的问题:

    这个问题出现在加载场景的时候,原因是场景引用了太多的预制体或者图片资源

     

    大家都知道,我们的微信小游戏需要把除了代码之外的其他资源(图片、音效、动画等)放到CDN上进行网络加载。

     

    微信在资源包上有50M的限制

     

    在网络加载上有并发数最大值为10的限制

    资源包大小的话,可能还好解决,直接把包限制在50M以内就好。

    但是如果项目没有做好网络加载的优化的话,就会出现以上“fail exceed max download connect count”的问题。

    这个并发的问题解决起来比较麻烦。

    1、做图片资源的图集处理。

    2、要做场景资源引用的解除。

    3、做资源的异步加载。

    这个三步是工作量比较大,所以在项目设计的时候,应该优先考虑好这方面的处理问题。

     

    参数文献:

    微信网络并发数限制

    微信包体大小限制

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  • 因为AWS 服务很多都具有自动扩容的功能,所以为了保护服务器的安全,防止某些ip恶意高并发访问服务器,需要对ip并发和速度进行限制。 但这特别要说明一点,关于公网ip,实际测试中,如果将某个ip并发设置为1,公网...

    因为AWS 服务很多都具有自动扩容的功能,所以为了保护服务器的安全,防止某些ip恶意高并发访问服务器,需要对ip并发和速度进行限制。

    但这特别要说明一点,关于公网ip,实际测试中,如果将某个ip并发设置为1,公网ip下的所以设备均被认为是同一个ip的并发,就会造成公网ip下只能有一个设备可以访问成功的现象,所以不能将并发设置过小。(实际测试现象可能就是一个公司可能只有一个公网ip,下面很多电脑同时访问nginx均为被认为同一个ip的并发)。 
    现在突然对这个有了深刻认识,某人游戏开挂整个网吧被封理解了。

    在网上查到nginx提供了limit_zone及limit_rate模块用于处理这种问题。 
    ngx_http_limit_conn_module模块文档: 
    http://nginx.org/en/docs/http/ngx_http_limit_conn_module.html 
    ngx_http_limit_req_module模块文档: 
    http://nginx.org/en/docs/http/ngx_http_limit_conn_module.html

    1 限制单IP并发访问数量
    2 限制单IP访问速度
    3 测试
    3.1 未配置nginx时测试
    3.2 配置参数
    3.3 配置后测试结果
    1 限制单IP并发访问数量
    我们采用nginx提供的的ngx_http_limit_conn_module模块实现该功能。

    ngx_http_limit_conn_module模块用于限制连接数量,特别是来自单个IP地址的连接数量。并非所有的连接都被计数。只有当服务器处理了请求并且已经读取了整个请求头时,连接才被计数。

    示例配置:

    http {
        limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=addr:10m;
        ...
        server {
            ...
            location /download/ {
                limit_conn addr 1;
            }
    }

     

    limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=addr:10m;


    为共享内存区域设置参数,该区域将保留各种键的状态。特别是,该状态包含当前的连接数。该key可以包含文本,变量,他们的组合。 
    语境用于http语法块

    $binary_remote_addr对于IPv4地址,变量的大小始终为4个字节,对于IPv6地址则为16个字节。存储状态在32位平台上始终占用32或64个字节,在64位平台上占用64个字节。一个兆字节的区域可以保持大约32000个32字节的状态或大约16000个64字节的状态。如果区域存储耗尽,服务器会将错误返回 给所有其他请求。10M可存储160000个状态

     limit_conn addr 1 


    设置给定键值的共享内存区域和最大允许连接数。超过此限制时,服务器将返回 错误以回复请求。 
    语境用于http, server, location这些语法块内

    2 限制单IP访问速度
    ngx_http_limit_req_module模块(0.7.21)用于限制每一个请求的处理速率,特别是从一个单一的IP地址的请求的处理速率。

    示例配置:

    http {
        limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=1r/s;
        ...
        server {
            ...
            location /search/ {
                limit_req zone=one burst=5;
            }
    }


    平均每秒不超过1个请求,并且突发不超过5个请求。

     limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=10r/s;


    为共享内存区域设置参数,该区域将保留各种键的状态。特别是,存储当前的过多请求数。该key可以包含文本,变量,他们的组合。

     limit_req zone=one burst=5;


    设置共享内存区域和请求的最大突发大小。如果请求速率超过为某个区域配置的速率,则它们的处理会延迟,从而使请求按指定速率处理。过多的请求被延迟,直到它们的数量超过最大突发大小,在这种情况下请求被终止并出现错误。

    3 测试
    3.1 未配置nginx时测试
    首先 使用ab 工具模拟下并发访问API 
    并发数测试:

    ab -r -k -c 50 -n 100 http://172.28.28.4:3006/files/abtest

    请求速度测试: 

    ab -r -k -c 10 -n 100 http://172.28.28.4:3006/abtest 


    3.2 配置参数
    在http块下添加

    http {
        limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=addr:10m;#记录160000个请求 超过将返回失败 
        limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=30r/s;#单个请求小于30r/s
        server {
                   limit_conn addr 10;
                    limit_req zone=one burst=50;
            }
    }
      limit_conn addr 50;
      limit_req zone=one burst=150;


    3.3 配置后测试结果
    并发数测试 

    ab -r -k -c 20 -n 100 http://172.28.28.4:3006/abtest 


    并发数超过后出现了失败

    请求速度测试 

    ab -r -k -c 10 -n 100 http://172.28.28.4:3006/abtest 


    可以看出100个请求在3.3秒完成符合30r/s

    原文:https://blog.csdn.net/m0_37263637/article/details/80764896 
     

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  • #最大并发数 server.tomcat.max-threads=1000 #接受和处理的最大连接数 server.tomcat.max-connections=20000 #初始化时创建的线程数 server.tomcat.min-spare-threads=20 #可以放到处理队列中的请求数 server....

    http://mayanze.com/(这里有我写的粗浅网站,欢迎留言)

     

    #最大并发数
    server.tomcat.max-threads=1000        
    #接受和处理的最大连接数
    server.tomcat.max-connections=20000   
    #初始化时创建的线程数
    server.tomcat.min-spare-threads=20     
    #可以放到处理队列中的请求数
    server.tomcat.acceptCount=700

     

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  • 并发用户相关的概念还包括:“并发用户”、“系统用户”和“同时在线用户”,下面用一个实际的例子来说明它们之间的差别。  假设有一个OA系统,该系统有2000个使用用户——这就是说,可能使用该OA系统的...

    与并发用户数相关的概念还包括:“并发用户数”、“系统用户数”和“同时在线用户数”,下面用一个实际的例子来说明它们之间的差别。
             假设有一个OA系统,该系统有2000个使用用户——这就是说,可能使用该OA系统的用户总数是2000名,这个概念就是“系统用户数”,该系统有一个“在线统计”功能(系统用一个全局变量记数所有已登录的用户),从在线统计功能中可以得到,最高峰时有500人在线(这个500就是一般所说的“同时在线人数”),那么,系统的并发用户数是多少呢?
            根据我们对业务并发用户数的定义,这500就是整个系统使用时最大的业务并发用户数。当然,500这个数值只是表明在最高峰时刻有500个用户登录了系统,并不表示实际服务器承受的压力。因为服务器承受的压力还与具体的用户访问模式相关。例如,在这500个“同时使用系统”的用户中,考察某一个时间点,在这个时间上,假设其中40%的用户在较有兴致地看系统公告(注意:“看”这个动作是不会对服务端产生任何负担的),20%的用户在填写复杂的表格(对用户填写的表格来说,只有在“提交”的时刻才会向服务端发送请求,填写过程是不对服务端构成压力的),20%部分用户在发呆(也就是什么也没有做),剩下的20%用户在不停地从一个页面跳转到另一个页面——在这种场景下,可以说,只有20%的用户真正对服务器构成了压力。因此,从上面的例子中可以看出,服务器实际承受的压力不只取决于业务并发用户数,还取决于用户的业务场景。
           在实际的性能测试工作中,测试人员一般比较关心的是业务并发用户数,也就是从业务角度关注究竟应该设置多少个并发数比较合理,因此,在后面的讨论中,也是主要针对业务并发用户数进行讨论,而且,为了方便,直接将业务并发用户数称为并发用户数。
           (1) 计算平均的并发用户数: C = nL/T
           (2) 并发用户数峰值: C’ ≈ C+3根号C
            公式(1)中,C是平均的并发用户数;n是login session的数量;L是login session的平均长度;T指考察的时间段长度。
            公式(2)则给出了并发用户数峰值的计算方式中,其中,C’指并发用户数的峰值,C就是公式(1)中得到的平均的并发用户数。该公式的得出是假设用户的login session产生符合泊松分布而估算得到的。
    实例:
             假设有一个OA系统,该系统有3000个用户,平均每天大约有400个用户要访问该系统,对一个典型用户来说,一天之内用户从登录到退出该系统的平均时间为4小时,在一天的时间内,用户只在8小时内使用该系统。
    则根据公式(1)和公式(2),可以得到:
                   C = 400*4/8 = 200
                   C’≈200+3*根号200 = 242
               F=VU * R / T
    其中F为吞吐量,VU表示虚拟用户个数,R表示每个虚拟用户发出的请求数,T表示性能测试所用的时间
    R = T / TS
    TS为用户思考时间
    计算思考时间的一般步骤:
    A、 首先计算出系统的并发用户数
    C=nL / T      F=R×C
    B、 统计出系统平均的吞吐量
    F=VU * R / T R×C = VU * R / T
    C、 统计出平均每个用户发出的请求数量
    R=u*C*T/VU
    D、根据公式计算出思考时间
    TS=T/R
    缺陷检测有效性百分比DDE=TDFT/(TDFC+TDFT)×100%
    其中:TDFT=测试过程中发现的全部缺陷(即由测试组发现的),TDFC=客户发现的全部缺陷(在版本交付后一个标准点开始测量,如,半年以后)

    缺陷排除有效性百分比DRE=(TDCT/TDFT)×100%
    其中:TDCT=测试中改正的全部缺陷,TDFT=测试过程中发现的全部缺陷

    测试用例设计效率百分比TDE=(TDFT/NTC)×100%
    其中:TDFT=测试过程中发现的全部缺陷,NTC=运行的测试用例数

    以下公式较适用于白盒测试
    功能覆盖率= 至少被执行一次的测试功能点数/ 测试功能点总数 (功能点)
    需求覆盖率= 被验证到的需求数量 /总的需求数量 (需求)
    覆盖率= 至少被执行一次的测试用例数/ 应执行的测试用例总数 (测试用例)
    语句覆盖率= 至少被执行一次的语句数量/ 有效的程序代码行数
    判定覆盖率= 判定结果被评价的次数 / 判定结果总数
    条件覆盖率= 条件操作数值至少被评价一次的数量 / 条件操作数值的总数
    判定条件覆盖率= 条件操作数值或判定结果至少被评价一次的数量/(条件操作数值总数+判定结果总数)
    上下文判定覆盖率= 上下文内已执行的判定分支数和/(上下文数*上下文内的判定分支总数)
    基于状态的上下文入口覆盖率= 累加每个状态内执行到的方法数/(状态数*类内方法总数)
    分支条件组合覆盖率= 被评测到的分支条件组合数/分支条件组合数
    路径覆盖率= 至少被执行一次的路径数/程序总路径数

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