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  • 压力测试and并发测试的区别

    万次阅读 2018-12-14 11:47:14
    压力测试 1、压力测试分两种场景:一种是单场景,压一个接口的;第二种是混合场景,个有关联的接口。压测时间,一般场景都运行10-15分钟。如果是疲劳测试,可以压一天或一周,根据实际情况来定。 2、压力测试是...

    压力测试

    1、压力测试分两种场景:一种是单场景,压一个接口的;第二种是混合场景,多个有关联的接口。压测时间,一般场景都运行10-15分钟。如果是疲劳测试,可以压一天或一周,根据实际情况来定。

    2、压力测试是模拟实际应用的软硬件环境及用户使用过程的系统负荷,长时间或超大负荷地运行测试软件,来测试被测系统的性能、可靠性、稳定性等。

         压测前要明确压测功能和压测指标,一般需要确定的几个问题:

               1)固定接口参数进行压测还是进行接口参数随机化压测?

               2)要求支持多少并发数?

               3)TPS(每秒钟处理事务数)目标多少?响应时间要达到多少?

               4)压服务器名称还是压服务器IP,一般都是压测指定的服务器

     

     

    并发测试

    1、并发测试:设并发数(可根据业务需求设置集合点),无需设置运行时间和循环次数。

    2、当测试多用户并发访问同一个应用、模块、数据时是否产生隐藏的并发问题,如内存泄漏、线程锁、资源争用问题。

          1)计算平均并发用户数:C=NL/T

          2)并发用户峰值数: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。

    假设有一个a系统,该系统有3000个用户,(可以看注册信息)平均每天大约有400个用户要访问该系统,(日志文件查看)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

    但是一般的做法是把每天访问系统用户数的10%作为平均的并发用户数。最大的并发用户数乘上一个值,2或者3.

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  • 在直播、电商、游戏等用户密集型互联网行业,访问并发数通常是非常大的,所以一般会采用产品逻辑优化,倒计时延后请求等方式来缓解瞬时的...那么企业该如何正确发起高并发,如何知道该架构能支持多大的高并发呢? ...

    在直播、电商、游戏等用户密集型互联网行业,访问并发数通常是非常大的,所以一般会采用产品逻辑优化,倒计时延后请求等方式来缓解瞬时的大并发,如银行系统繁忙提示使用其他支付方式,但这样并不能回避系统本身在压力下潜藏的性能问题。那么企业该如何正确发起高并发,如何知道该架构能支持多大的高并发呢?

     

    这里需要明确一些概念:并发用户、在线用户和注册用户以及彼此之间的换算方法(估算模型)。系统的最大并发用户数根据注册用户数来获得,换算方法一般是注册总人数的5%-20%之间;系统的并发数根据在线人数来获得,换算方法一般是在30%左右;在线用户数理解为正在使用系统的用户数,而注册用户数是系统注册的人数,这个人数静态的。   

    测试压力估算时采用如下原则:  

    1、 系统在线用户数取系统总用户数的20%;

    2、 系统在线用户并发数取在线用户数的30%;

    云智慧压测宝给某个直播用户做了一次性能压测服务,达到了将近10万并发用户的要求,如下图所示:

     

    压测宝目前已经能够满足大、中型互联网企业高并发压力测试需求,随着资源的不断增加,其压测能力还在迅速提升。

    云智慧压测宝特点概览

    除了全球分布式云端压测与应用性能管理产品透视宝深度融合进行问题诊断、支持大规模并发之外,压测宝还有很多特点:

    [1]天然适应移动互联网

    大多数互联网应用的业务过程都是通过调用自身或者第三方API来实现的,那么在业务上线之前,对API及其串接形成的业务过程进行压力测试是必不可少的。压测宝能够对后端服务的API请求及其调用过程进行定义及测试,通过对API调用过程的正确性、可用性及响应时间在大规模压力条件下以及分布式地域环境中的质量来评估后端服务保障到位与否。

    [2]支持Percentile分析

    Percentile是统计学术语,如果将一组数据从小到大排序,并计算相应的累计百分位,则某一百分位所对应数据的值就称为这一百分位的百分位数,可表示为:一组n个观测值数值大小排列,如处于p%位置的值称第p百分位数。

     

    实际上在Load Runner中就采用了这样的统计方法,因为在大数据量条件下,数据的筛选对分析的准确性尤为重要,压测宝也使用了这种方法来对事务或者请求进行详细的响应时间分析,如图所示,分析事务响应时间时系统默认提供了99%、95%、90%、80%选项,用户也可以自己定义百分位值。

    [3]支持多协议类型的框架

    压测宝默认支持的协议类型为HTTP/HTTPS,能够满足主流互联网用户的基本需求,但是某些金融和游戏类用户采用了特殊的Socket协议类型,此时如果需要支持的话,就需要在现有框架之上进行扩展,目前提供的框架机制如下图所示:

     

    压测宝在整体框架设计上,包括整体的压测点资源调度、数据回传记统计分析、展现的逻辑使用的是同一套方案,只是在Agent数据采集与发送的时候用不同plugin来兼容不同socket协议,因为每家客户都会有自己的Socket协议封装,这种方式确保了系统的整体可扩展性。

    [4]测试数据支持顺序和随机

    执行测试任务时,为测试脚本准备的大量模拟数据,这些数据与脚本中的变量关联,能够在某个时段内产生尽量真实的测试结果。在压测宝中可以方便得通过导入excel文件来创建测试数据,如下图所示:

     

    在压测任务中指定脚本时可以为该脚本绑定测试数据,同时可以指定测试数据的加载模式,包括顺序与随机。当测试数据条目数量大于并发用户时选择顺序加载,确保用户不重复,对某些不允许用户重复登录或者提交的场景很有效果。

     

    [5]支持接口正确性判断

    除了需要对接口的响应时间和可用性进行判断之外,还需要对事务或者接口的正确率进行验证,这里的正确率是指一段时间内,事务正确次数占事务总次数的百分比,即事务正确次数/事务总次数。

    l 事务正确:事务的所有请求都正确才为正确。

    l 请求正确:API接口断言正确则请求正确。 

    在大量并发的情况下,有时候系统会出现“脏数据、错误数据”的情况——虽然接口可用,但是其返回结果并不是预期的值,所以在压测的时候有必要对接口返回结果进行检测,如下图所示,通过压测宝脚本配置,可以很方便地进行断言匹配设定与脚本验证:

     

     

    [6]按区域进行性能分析

    分布式云端压测的一个特点是基于云端服务器在一段时间内发起大量并发,同时也体现了分布式用户对系统的真实访问情况,通过按区域分析,能够帮助用户了解不同区域发起的用户量以及每个区域的访问性能情况。

     

    云智慧压测服务模式

    因为压测与后端性能分析分析的复杂性,推荐客户使用云智慧的压测服务,通过“一站式”性能压测服务,帮助企业评估应用性能容量,发现全链路性能瓶颈,从而保障产品交付满足企业灵活多变的业务需求。

    云智慧的压测服务包括:

    1、 性能检测:通过系统处理能力(TPS)、响应时间、并发用户支持、稳定时间等性能指标判断性能极限;

    2、 性能诊断:针对压测请求,对后端代码、服务器、 数据库和主机性能进行分析诊断,定位性能瓶颈;

    3、 优化建议:针对应用架构、环境部署、代码开发及实施策略提供优化建议;

    4、 容量规划:基于压测数据和预测模型与业务发展趋势,提供容量规划建议。

    云智慧建立了完整的压测服务体系,由性能测试专家组成服务团队,依托压力测试与性能管理平台为用户提供标准化压测服务,实现产品迭代全生命周期的性能持续改进:

    1、 需求沟通:进行需求调研和需求确认并完成《压测需求表》;

    2、 方案制定:确定压测场景和压测目标,沟通确认《压测方案说明书》;

    3、 部署实施:根据压测方案准备压测场景与资源,定制压测任务并在指定时间实施压测;

    4、 分析报告:实时跟踪压测进程,并对压测结果进行分析,结合性能管理产品深入解析应用后端性能,完成《性能分析总结报告》并提出问题处理建议;

    云智慧的服务理念是与用户一起成长,在过几年里,云智慧监控宝、透视宝伴随着用户在不断进步,相信压测宝的产品和服务也能为更多的小伙伴提高效率节约成本,帮助大家加速发展! 

    转载于:https://my.oschina.net/cloudwise/blog/737032

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  • 一、Nginx并发预估 预估算法:{(?G)*1024-system}/请求大小 (?G):表示内存大小1024:...16核32G服务器,可以抗住4万用于负载均衡的并发,最多可以抗住5-6万,跑满文件描述符。 二、压测工具AB 1.安装压...

    一、Nginx并发预估

    预估算法:{(?G)*1024-system}/请求大小

    (?G):表示内存大小
    1024:表示内存容量标准进制
    system:表示系统和服务占用的额外内存和需要预留的内存
    请求大小:表示静态(一般为KB)或动态(一般为MB)的请求大小

    16核32G服务器,可以抗住4万多用于负载均衡的并发,最多可以抗住5-6万,跑满文件描述符。

    二、压测工具AB

    1.安装压力测试工具ab

    [root@nginx-lua ~]# yum install httpd-tools -y

    2.了解压测工具使用方式

    [root@nginx-lua ~]# ab -n 200 -c 2 http://127.0.0.1/
    
    //-n总的请求次数
    //-c并发请求数
    //-k是否开启长连接

    3.参数详解

    [root@Nginx-lua conf.d]# ab -n2000 -c2  http://127.0.0.1/index.html
    ...
    Server Software:        nginx/1.12.2
    Server Hostname:        127.0.0.1
    Server Port:            80
    
    Document Path:          /index.html
    Document Length:        19 bytes
    
    Concurrency Level:      200
    # 总花费总时长
    Time taken for tests:   1.013 seconds
    # 总请求数
    Complete requests:      2000
    # 请求失败数
    Failed requests:        0
    Write errors:           0
    Total transferred:      510000 bytes
    HTML transferred:       38000 bytes
    # 每秒多少请求/s(总请求出/总共完成的时间)
    Requests per second:    9333.23 [#/sec] (mean)
    # 客户端访问服务端, 单个请求所需花费的时间
    Time per request:       101.315 [ms] (mean)
    # 服务端处理请求的时间
    Time per request:       0.507 [ms] (mean, across all concurrent requests)
    # 判断网络传输速率, 观察网络是否存在瓶颈
    Transfer rate:          491.58 [Kbytes/sec] received

    三、查看并发连接数和连接状态

    1、查看Web服务器(Nginx Apache)的并发请求数及其TCP连接状态

    netstat -n | awk '/^tcp/ {++S[$NF]} END {for(a in S) print a, S[a]}'
    netstat -n | awk '/^tcp/ {++state[$NF]} END {for(key in state) print key,"t",state[key]}'

    返回结果一般如下

    LAST_ACK 5 (正在等待处理的请求数)
    SYN_RECV 30
    ESTABLISHED 1597 (正常数据传输状态)
    FIN_WAIT1 51
    FIN_WAIT2 504
    TIME_WAIT 1057 (处理完毕,等待超时结束的请求数)

    其他参数说明

    CLOSED:无连接是活动的或正在进行
    LISTEN:服务器在等待进入呼叫
    SYN_RECV:一个连接请求已经到达,等待确认
    SYN_SENT:应用已经开始,打开一个连接
    ESTABLISHED:正常数据传输状态
    FIN_WAIT1:应用说它已经完成
    FIN_WAIT2:另一边已同意释放
    ITMED_WAIT:等待所有分组死掉
    CLOSING:两边同时尝试关闭
    TIME_WAIT:另一边已初始化一个释放
    LAST_ACK:等待所有分组死掉

    2、查看Nginx或apache的运行进程数

    ps -ef | grep nginx | wc -l
    ps -ef | grep httpd | wc -l

    3、查看Web服务器进程连接数

    netstat -antp | grep 80 | grep ESTABLISHED -c

    转载于:https://www.cnblogs.com/guarderming/p/10219659.html

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  • 应用场景 聊天室或即时消息推送系统等,因为很消息需要到产生时才推送给客户端,所以当...一般服务器默认限制1024个文件句柄,也就是最多支持1024个并发长连接,在root用户下编辑/etc/security/limits.conf文件,...

    应用场景
    聊天室或即时消息推送系统等,因为很多消息需要到产生时才推送给客户端,所以当没有消息产生时,就需要hold住客户端的连接,这样,当有大量的客户端时,要hold住大量的长连接。

     

    服务器配置
    此处我们按照10M并发连接为目标进行配置。

    一般服务器默认限制1024个文件句柄,也就是最多支持1024个并发长连接,在root用户下编辑/etc/security/limits.conf文件,修改:


    * soft nofile 1048576
    * hard nofile 1048576


    ·soft是一个警告值,而hard则是一个真正意义的阈值,超过就会报错。

    ·soft 指的是当前系统生效的设置值。hard 表明系统中所能设定的最大值

    ·nofile – 单进程打开文件的最大数目

    ·星号表示针对所有用户,若仅针对某个用户登录ID,请替换星号

    这样理论上10个进程可以达到10m个并发长连接,但是在测试时会发现,并发数最多只能到达28200左右,此时,需要修改默认的本地端口范围。

     

    linux系统端口范围为0-65536,系统提供了默认的端口范围:

    cat /proc/sys/net/ipv4/ip_local_port_range 
    32768 61000


    故当前端口使用范围为61000-32768约为28200个,将端口范围扩大,修改/etc/sysctl.conf,增加一行:

    net.ipv4.ip_local_port_range= 1024 65535

    保存,使之生效


    sysctl –p

    接着在测试端程序发出的连接数量大于某个值(大概为40万时)是,通过dmesg命令查看会得到大量警告信息:[warn]socket: Too many openfiles in system

    此时需要修改file-max,表示系统所有进程最多允许同时打开所有的文件句柄数,系统级硬限制。添加fs.file-max = 1048576到/etc/sysctl.conf中,sysctl -p保存并使之生效。

     

    在服务端连接达到一定数量时,通过查看dmesg命令查看,发现大量TCP: toomany of orphaned sockets错误,此时需要调整tcp socket参数,添加:

    net.ipv4.tcp_mem= 786432 2097152 3145728
    net.ipv4.tcp_rmem= 4096 4096 16777216
    net.ipv4.tcp_wmem= 4096 4096 16777216
    net.ipv4.tcp_max_orphans= 131072 

    net.ipv4.tcp_rmem用来配置读缓冲的大小,三个值,第一个是这个读缓冲的最小值,第三个是最大值,中间的是默认值。我们可以在程序中修改读缓冲的大小,但是不能超过最小与最大。为了使每个socket所使用的内存数最小,我这里设置默认值为4096。

    net.ipv4.tcp_wmem用来配置写缓冲的大小。

    读缓冲与写缓冲的大小,直接影响到socket在内核中内存的占用。

    而net.ipv4.tcp_mem则是配置tcp的内存大小,其单位是页,1页等于4096字节。三个值分别为low, pressure, high

    ·low:当TCP使用了低于该值的内存页面数时,TCP不会考虑释放内存。

    ·pressure:当TCP使用了超过该值的内存页面数量时,TCP试图稳定其内存使用,进入pressure模式,当内存消耗低于low值时则退出pressure状态。

    ·high:允许所有tcp sockets用于排队缓冲数据报的页面量,当内存占用超过此值,系统拒绝分配socket,后台日志输出“TCP: too many of orphaned sockets”。

     

    一般情况下这些值是在系统启动时根据系统内存数量计算得到的。 根据当前tcp_mem最大内存页面数是1864896,当内存为(1864896*4)/1024K=7284.75M时,系统将无法为新的socket连接分配内存,即TCP连接将被拒绝。实际测试环境中,据观察大概在99万个连接左右的时候(零头不算),进程被杀死,触发outof socket memory错误(dmesg命令查看获得)。每一个连接大致占用7.5K内存(下面给出计算方式),大致可算的此时内存占用情况(990000 * 7.5/ 1024K = 7251M)。这样和tcp_mem最大页面值数量比较吻合,因此此值也需要修改。

    另外net.ipv4.tcp_max_orphans这个值也要设置一下,这个值表示系统所能处理不属于任何进程的 socket数量,当我们需要快速建立大量连接时,就需要关注下这个值了。当不属于任何进程的socket的数量大于这个值时,dmesg就会看 到”too many of orphaned sockets”。

     

    综上,服务端需要配置的内容做个汇总:

    /etc/sysctl.conf 添加:

    fs.file-max= 10485760
    net.ipv4.ip_local_port_range= 1024 65535
    net.ipv4.tcp_mem= 786432 2097152 3145728
    net.ipv4.tcp_rmem= 4096 4096 16777216
    net.ipv4.tcp_wmem= 4096 4096 16777216
    net.ipv4.tcp_max_orphans= 131072 
     

    /etc/security/limits.conf 修改:

    * soft nofile 1048576
    * hardnofile 1048576
     

    线上测试
    使用ucloud云主机进行测试,服务器配置:

    启动压测前系统资源情况:


    使用https://github.com/yedf/handy 库自带的测试程序,进行单机并发长连接测试,该库在linux系统上使用epoll,在MacOSX上使用kqueue。

     

    选取一台主机S作为服务器,运行服务器

    10m/10m-svr100 300 10 301 #启动10个子进程,每个进程分别监听100-300的端口。


    选取另一台主机C作为客户端,运行客户端,(S为服务器的内网ip)

    #启动10个客户端子进程,连接到S的100-300端口,发起10m个连接,在500秒内创建所有的连接,每600秒发送一个心跳,心跳数据为64字节,多进程的管理端口为301。

    10m/10m-cli<S> 100 300 10000000 500 10 600 64 301


    在服务器端使用watch ss –s  发现tcp连接数持续上升,最终稳定在4m左右


    消耗资源:

    系统占用了20G左右的内存,但cpu占用极少

       

    客户端报错:

    0m-cli:handy/logging.cc:164: void handy::Logger::logv(int, const char*, int, constchar*, const char*, ...): Assertion `0' failed.
    2017/05/03-15:54:58.4048281a46 FATAL handy/poller.cc:35 epoll_ctl add failed 28 No space left on device
    2017/05/03-15:54:58.4048121a40 FATAL handy/poller.cc:35 epoll_ctl add failed 28 No space left on device
    2017/05/03-15:54:58.4048251a45 FATAL handy/poller.cc:35 epoll_ctl add failed 28 No space left on device

    此错误一般是磁盘满导致,但是在这里是客户端在进行epoll_ctl时,内存已满导致注册epoll事件失败,所以客户端此时停止继续创建连接,可见此时的瓶颈出现在压测的客户端,如果客户端内存够用,理论上服务端10m个并发长连接应该可以实现。

     

    说明:

    单进程最大文件数量限制:ulimit -n 最多能把这个数字修改到1048575,因此单个进程最多能够打开百万个文件,千万并发连接需要千万个文件描述符,于是我们使用多进程来做到千万文件的支持。

     

    多进程之间的负载均衡:nginx使用多进程来增加自己的吞吐量,原先采用共享锁的方式来平衡负载,对核数较多的服务器,较多的进程并没有达到性能的线性提升。最新的linux内核引入了SO_REUSEPORT选项,该选项可以自动平衡监听同一端口的多进程,是内核级的解决方案。handy采用该方案,优于nginx的旧有方式(最新的nginx也支持SO_REUSEPORT)。

     

    测试中客户端本地端口不够:让服务器监听了200个端口,这样客户端连接服务器的每个端口只有50k个连接,然后加大默认的本地端口范围就可以满足要求(见前面的服务器系统参数)。

     

    测试中如果一次性创建千万个连接,则绝大部分的连接创建都会失败,因此让客户端每100ms创建2000个连接,提高连接创建的成功率。

     

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