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  • webrtc服务器压测报告

    2020-03-30 17:12:01
    开源webrtc服务器压测报告,包括kurento、Janus、Jitsi、licode、MediaSoup等
  • 服务器压测

    2020-12-31 10:00:38
    怎么做服务器压力测试?一、阿里云推出了一款测压服务:阿里云性能测试PTS二、http_load 一般来说我们需要一下压力测试来判断。比如该项目上线后预计每天一百万的接口访问量,并且访问时段主要集中在早八点到晚八...

    一般来说我们需要做一下压力测试来判断。比如该项目上线后预计每天一百万的接口访问量,并且访问时段主要集中在早八点到晚八点,那么平均下来 RPS 大约是 22 次左右,不过用户的访问量通常不会很平均,假设峰值流量是平均流量的 3 到 5 倍的话,那么我们可以推断出项目要想顺利上线,RPS 至少应该达到 66+ 次,110+ 次更好。

    一、阿里云推出了一款测压服务:阿里云性能测试PTS

    阿里云的性能测试PTS无需安装软件;脚本场景监控简单化,省时、省力;分布式并发压测,施压能力无上限;快速大规模集群扩容、支持几十万用户及百万级TPS性能压测;可模拟海量用户的真实业务场景,全方位验证业务站点的性能、容量和稳定性。

    PTS 广泛应用于各种压力测试和性能测试场景,包括但不限于以下场景:
    具体参考: https://iil.ink/alipts1

    二、http_load

    程序非常小,解压后也不到100K
    http_load以并行复用的方式运行,用以测试web服务器的吞吐量与负载。
    但是它不同于大多数压力测试工具,它可以以一个单一的进程运行,一般不会把客户机搞死。
    还可以测试HTTPS类的网站请求。
    下载地址:http_load-12mar2006.tar.gz

    安装很简单

    	#tar zxvf http_load-12mar2006.tar.gz
    	#cd http_load-12mar2006
    	#make && make install
    

    基本用法:
    http_load -p 并发访问进程数 -s 访问时间 需要访问的URL文件
    *
    参数其实可以自由组合,参数之间的选择并没有什么限制。

    比如你写成http_load -parallel 5 -seconds 300 urllist.txt也是可以的。

    我们把参数给大家简单说明一下。

    -parallel 简写-p :含义是并发的用户进程数。
    -fetches 简写-f :含义是总计的访问次数

    -rate 简写-p :含义是每秒的访问频率
    -seconds 简写-s :含义是总计的访问时间

    准备URL文件:urllist.txt,文件格式是每行一个URL,URL最好超过50-100个测试效果比较好。

    文件格式如下:

    https://iil.ink/m6c5a
    https://iil.ink/qiyeji2zhe
    https://iil.ink/rds85zhe
    https://iil.ink/txljsl
    https://iil.ink/gamedun
    https://iil.ink/duanxinsms
    https://iil.ink/alicdn
    

    例如:
    http_load -p 30 -s 60 urllist.txt
    参数了解了,我们来看运行一条命令来看看它的返回结果如下:

    结果分析:

    1. 294 fetches, 30 max parallel, 3.83835e+06 bytes, in 60.0026 seconds
      说明在上面的测试中运行了294个请求,最大的并发进程数是30,总计传输的数据是3.83835e+06bytes,运行的时间是60.0026秒
    2. 13055.6 mean bytes/connection
      说明每一连接平均传输的数据量3.83835e+06/294=13055.6
    3. 4.89979 fetches/sec, 63969.7 bytes/sec
      说明每秒的响应请求为4.89979,每秒传递的数据为63969.7 bytes/sec
    4. msecs/connect: 312.009 mean, 1319.57 max, 209.994 min
      说明每连接的平均响应时间是312.009 msecs,最大的响应时间1319.57 msecs,最小的响应时间209.994 msecs
    5. msecs/first-response: 1191.01 mean, 10212.4 max, 220.78 min
    6. HTTP response codes:
    7. 200 – 127

    code 502 – 166
    说明打开响应页面的类型。
    如果403的类型过多,那可能要注意是否系统遇到了瓶颈。

    特殊说明
    测试结果中主要的指标是 fetches/sec、msecs/connect 这个选项,即服务器每秒能够响应的查询次数。
    用这个指标来衡量性能。似乎比 apache的ab准确率要高一些,也更有说服力一些。
    Qpt-每秒响应用户数和response time,每连接响应用户时间。
    测试的结果主要也是看这两个值。
    当然仅有这两个指标并不能完成对性能的分析,我们还需要对服务器的cpu、men进行分析,才能得出结论。

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  • 文章目录前言服务器压测的实现方式实验设计场景模拟实验过程监控手段的实现代码编写多进程多线程协程协程+多进程实验结论实验数据多进程多线程协程协程+多进程结论原理分析后记 前言 为了满足某些压测需求,比如模拟...

    前言

    为了满足某些压测需求,比如模拟不同地区的人进行压测,就需要自己编写压测脚本,然而,如何在有限的计算资源的基础上实现最优性能的压测脚本实属不易,本文以python语言为例,分析几种常见的压测脚本的实现方式,并比较各自性能优劣。

    服务器压测的实现方式

    所谓压测,就是使用计算机模拟真实场景的用户对服务器的性能进行测试,测试服务器是否能抗住某一并发量。其中最重要的两个指标就是QPS和响应时间。因为数据请求是io密集型的操作,其实现方式主要有以下几种:

    1. 多进程(multiprocessing)
    2. 多线程(threading)
    3. 异步协程(asyncio)
    4. 异步协程+多进程

    实验设计

    场景模拟

    实验固定一个场景需求对http://busdatapractice.map.qq.com/api/common/city接口进行访问,监控其QPS,执行机的CPU使用率,执行机的内存的使用率。

    实验过程

    分别执行机器监控脚本与以下4中脚本,调整并发数量,执行压测60秒,记录数据并分析。

    监控手段的实现

    每0.5秒获取电脑cpu和内存的使用情况,最终求平均值

    import time
    import psutil
    
    
    def get_cpu_mem():
        # 获取物理内存使用
        mem = psutil.virtual_memory()
        # 获取cpu使用率
        cpu = psutil.cpu_percent(1)
        return cpu, mem
    
    
    def main(last_time):
        all_cpu = []
        all_mem = []
        start_time = time.time()
        while time.time() - start_time <= last_time:
            cpu, mem = get_cpu_mem()
            print('cpu使用率为%s%%|内存使用率为%s%%' % (cpu, mem[2]))
            all_cpu.append(cpu)
            all_mem.append(mem[2])
            time.sleep(0.5)
        return sum(all_cpu) / len(all_cpu), sum(all_mem) / len(all_mem)
    
    
    if __name__ == '__main__':
        cpu, mem = main(120)
        print(cpu, mem)
    
    
    

    代码编写

    这边进程数量干到100个就上不去了

    多进程

    from multiprocessing import Event, Process, Queue
    import time
    import requests
    
    press_time = 60  # 压测时间
    worker_num = 100  # 进程数量
    
    
    # 自定义一个进程池
    class Pool(object):
        def __init__(self):
            self._pool = []
            self._process = []
            self.queue = Queue()
            self.all_msg_from_process = []
    
        def add(self, worker_num):
            worker = Worker(worker_num, self.queue)
            self._pool.append(worker)
            self._process.append(Process(target=worker.run, args=()))
    
        def start(self):
            for p in self._process:
                p.start()
    
        def stop(self):
            for i in range(0, len(self._pool)):
                self._pool[i].event.set()
            for p in self._process:
                p.join()
            while not self.queue.empty():
                self.all_msg_from_process.append(self.queue.get())
    
        def get_all_avg_qps(self):
            sum = 0
            for i in self.all_msg_from_process:
                sum += i["avg_qps"]
            return sum
    
    
    class Worker(object):
        def __init__(self, worker_num, queue):
            self.worker_num = worker_num  # worker编号
            self.queue = queue  # 消息队列,用于进程间的通信
            self.request_num = 0  # 总的请求次数
            self.session = requests.Session()
            self.session.mount('http://',
                               requests.adapters.HTTPAdapter(pool_connections=1, pool_maxsize=20, max_retries=3))  # 设置长连接
            self.event = Event()  # 控制开关
            self.avg_qps = 0  # 计算该worker的平均qps
    
        def run(self):
            print("%d开始" % (self.worker_num))
            while not self.event.is_set():
                try:
                    resp = self.session.get("http://busdatapractice.map.qq.com/api/common/city")
                except:
                    print("error")
                self.request_num += 1
            self.avg_qps = self.request_num / press_time
            print("%d结束" % (self.worker_num))
            self.queue.put({"worker_num": self.worker_num, "avg_qps": self.avg_qps})
    
    
    def main():
        pool = Pool()  # 定义一个进程池
        for i in range(0, worker_num):
            print(i)
            pool.add(i)
        print("----start----")
        pool.start()
        time.sleep(press_time)
        print("睡眠完成")
        pool.stop()
        print("qps:", pool.get_all_avg_qps())
        print("-----end-----")
    
    
    if __name__ == '__main__':
        main()
    
    

    多线程

    import threading
    import time
    import requests
    
    press_time = 10  # 压测时间
    worker_num = 150  # 线程数量
    exitFlag = False
    
    
    class Worker(threading.Thread):
        def __init__(self, worker_num):
            threading.Thread.__init__(self)
            self.worker_num = worker_num
            self.request_num = 0  # 总的请求次数
            self.session = requests.Session()
            self.session.mount('http://',
                               requests.adapters.HTTPAdapter(pool_connections=1, pool_maxsize=20, max_retries=3))  # 设置长连接
            self.avg_qps = 0  # 计算该worker的平均qps
    
        def run(self):
            global exitFlag
            print("%d开始" % (self.worker_num))
            while not exitFlag:
                try:
                    resp = self.session.get("http://busdatapractice.map.qq.com/api/common/city")
                except:
                    print("error")
                self.request_num += 1
            self.avg_qps = self.request_num / press_time
            print("%d结束" % (self.worker_num))
    
    
    def main():
        pool = []
        for i in range(0, worker_num):
            print(i)
            worker = Worker(i)
            pool.append(worker)
        print("----start----")
        for worker in pool:
            worker.start()
        time.sleep(press_time)
        print("睡眠完成")
        global exitFlag
        exitFlag = True
        for worker in pool:
            worker.join()
        print("-----end-----")
        sum=0
        for worker in pool:
            sum+=worker.avg_qps
            print(worker.avg_qps)
        print(sum)
    
    
    if __name__ == '__main__':
        main()
    

    协程

    import asyncio
    import aiohttp
    import time
    
    press_time = 120  # 压测时间
    worker_num = 150  # 协程数量
    exitFlag = False
    
    
    class Worker(object):
        def __init__(self, worker_num):
            self.worker_num = worker_num
            self.request_num = 0  # 总的请求次数
            self.avg_qps = 0  # 计算该worker的平均qps
    
        async def run(self):
            global exitFlag
            print("%d开始" % (self.worker_num))
            session = aiohttp.ClientSession()
            while not exitFlag:
                try:
                    response = await session.get('http://busdatapractice.map.qq.com/api/common/city')
                    # result = await response.text()
                except:
                    print("error")
                self.request_num += 1
            await session.close()
            self.avg_qps = self.request_num / press_time
            print("%d结束" % (self.worker_num))
    
    
    # 计时器
    async def count():
        start = time.time()
        while time.time() - start <= press_time:
            await asyncio.sleep(0.2)
        global exitFlag
        exitFlag = True
    
    
    # main entrance
    if __name__ == '__main__':
        pool = []
        tasks = []
        for i in range(0, worker_num):
            print(i)
            worker = Worker(i)
            tasks.append(worker.run())
            pool.append(worker)
        tasks.append(count())
        asyncio.get_event_loop().run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
        print("睡眠完成")
        sum = 0
        for worker in pool:
            sum += worker.avg_qps
            print(worker.avg_qps)
        print(sum)
    
    

    协程+多进程

    import asyncio
    import aiohttp
    import time
    from multiprocessing import Pool, Queue
    
    press_time = 60  # 压测时间
    worker_num = 80  # 协程数量
    worker2_num = 8  # 8核cpu,进程数
    exitFlag = False
    queue = Queue()
    
    
    class Worker(object):
        def __init__(self, worker_num):
            self.worker_num = worker_num
            self.request_num = 0  # 总的请求次数
            self.avg_qps = 0  # 计算该worker的平均qps
    
        async def run(self):
            global exitFlag
            print("%d开始" % (self.worker_num))
            session = aiohttp.ClientSession()
            while not exitFlag:
                try:
                    response = await session.get('http://busdatapractice.map.qq.com/api/common/city')
                    # result = await response.text()
                except:
                    print("error")
                self.request_num += 1
            await session.close()
            self.avg_qps = self.request_num / press_time
    
    
    # 计时器
    async def count():
        start = time.time()
        while time.time() - start <= press_time:
            await asyncio.sleep(0.2)
        global exitFlag
        exitFlag = True
    
    
    def main():
        pool = []
        tasks = []
        for i in range(0, worker_num):
            print(i)
            worker = Worker(i)
            tasks.append(worker.run())
            pool.append(worker)
        tasks.append(count())
        asyncio.get_event_loop().run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
        print("睡眠完成")
        sum = 0
        for worker in pool:
            sum += worker.avg_qps
        queue.put(sum)
    
    
    if __name__ == '__main__':
        po = Pool(worker2_num)
        for i in range(0, worker2_num):
            po.apply_async(main, ())
        po.close()
        po.join()
        qps = []
        while not queue.empty():
            qps.append(queue.get())
        print("qps", sum(qps))
    
    

    实验结论

    实验数据

    多进程

    进程数量qpscpu内存
    2042965%46%
    5059780%50%
    8081393%52%
    10070099%54%

    多线程

    线程数量qpscpu内存
    2024217%40%
    8025718%40%
    20036822%40%

    协程

    协程数量qpscpu内存
    2067415%40%
    80117021%40%
    150114026%40%

    协程+多进程

    进程数量协程数量qpscpu内存
    480246381%40%
    680240294%40%
    880228699%43%
    4100254181%39%
    4120240983%40%

    结论

    在低qps需求中,使用协程的方式编写压测脚本是最优方案,能在不浪费cpu与内存资源的情况下轻松干到千级以上

    在较高qps需求中,使用协程+多进程的编写方式实现压测脚本最佳,既能合理使用cpu资源,又能将qps干到最大

    在更高的qps的需求下,只能用分布式压测工具了。

    原理分析

    1. 操作系统中,进程的创建与销毁是十分消耗系统资源的,进程的上下文切换会进行系统调用进入内核态,且步骤繁琐,有大量状态需要保存,所以多线程的数据中cpu占比与内存占比显著高于其他实验数据。
    2. 操作系统中,线程可以看作是轻量级的进程,线程是进程的一部分。线程的创建与销毁虽然也需要进行系统调用进入内核态,也需要进行cpu的调度以及上下文切换,但是开销比进程要小的多。
    • 为什么线程创那么多了,cpu还是上不去?因为这是单进程多线程应用,不能利用cpu的多核机制。
    • 为什么线程的qps这么菜?python中的多线程是假的多线程。任何Python线程执行前,必须先获得GIL锁,然后,每执行100条字节码,解释器就自动释放GIL锁,让别的线程有机会执行。这个GIL全局锁实际上把所有线程的执行代码都给上了锁,所以,多线程在Python中只能交替执行,即使100个线程跑在100核CPU上,也只能用到1个核。通常我们用的解释器是官方实现的CPython,要真正利用多核,除非重写一个不带GIL的解释器。(https://www.zhihu.com/question/23474039/answer/269526476)
    1. 所谓协程,也就是不走系统调用的线程,也可以叫做用户态线程,所以上下文切换的资源和时间比线程还要少的多,这也是为什么协程qps轻松干到上千的原因。

    2. 但是python因为GIL锁协程也是有缺点的就是不能充分利用cpu的多核,于是就有了多进程+协程的模式,进程的设置与核心数量刚好是最棒的。

    后记

    哈哈哈,突然心血来潮做了这个实验,仿佛又回到了大学做写作业,肝代码,做实验的时光,原理只是自己的理解,有什么不妥欢迎call我。

    展开全文
  • 目前移动端app大都还是采用的http或者https协议写的restful接口,一般的辅助...也不太灵活,没办法做到数据化,还有就是对于接口压测服务器性能压力测试无法满足,又得借助于其他压测工具(Jmeter loadrunner等),...

    目前移动端app大都还是采用的http或者https协议写的restful接口,一般的辅助类http劫持(fiddler,charles)和模拟发送(postman)工具都可以满足单次单个接口的测试需求,但这种依附工具的测试很难满足多接口调用逻辑验证问题,也不太灵活,没办法做到数据化,还有就是对于接口压测和服务器性能压力测试无法满足,又得借助于其他压测工具(Jmeter loadrunner等),设计一套基于http和https灵活定制的接口测试框架还是很有必要的。0.png

    一般app接口调用都要都要传入平台及参数,登陆成功后拿token,userId作为参数结合平台级参数和接口参数等去调用其他接口。所以这个设计就很简单了。

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    对于服务器压测和性能测试,也基于同一套框架,多线程模拟多用并发,用户账号密码可以从文件读入或者伪造自增账号,所有用户登录后,每个用户开一线程调用测试接口,高级一点的手段可以保持多线程同步,设置一个集合点,在集合点同时发送http请求;还可以采用用户模型让一个线程依次或者随机调用多个不同接口;最后一种也可以称之为接口monkey测试,对所有被测接口都分配一个权值,代表其可能被调用的频率,每个线程用户按照这些权值随机调用这些接口。

    以上三种情况分别模拟了不同角度的测试,可以测试出不同情况接口调用时间最大最小值,失败成功次数,线程执行所需时间最大最小值,流量情况等。

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    第一种情况已经实现,第二种可以最为第一种的超集,第三种情况刚想到,这周找时间做。

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  • 一、先对压缩包进行压缩 1. 先找到压缩包 2. 然后把压缩包放在opt文件夹里并解压 cp ServerAgent-2.1.1.zip /opt/ 解压成功 3. 绑定端口号,启动 注:启动startAgent.sh启动不起来,因此要开放Linux的对外访问的...

    先对压缩包进行压缩,解压

    1. 先找到压缩包

    2. 然后把压缩包放在opt文件夹里并解压

    cp ServerAgent-2.1.1.zip /opt/
    在这里插入图片描述
    解压成功
    在这里插入图片描述

    开放端口号

    3. 开放端口号,启动

    注:启动startAgent.sh启动不起来,因此要开放Linux的对外访问的端口号4444,并永久保存在防火墙中
    (1)开放端口号
    在这里插入图片描述
    (2)启动
    在这里插入图片描述

    配置

    4. 创建线程组,改线程数,改间隔时间

    创建

    5. 设置为linux环境下的配置

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    完成

    6.测试成功

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

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空空如也

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