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  • 通常会设计一个阶梯场景,使用阶梯线程组,每隔一段时间,自动增加固定的并发用户数。 然后,通过监听器或监控平台查看运行...然后,再取这个最大并发用户数区间,缩小固定递增步长,从而获得最大并发用户数。 ...

    通常会设计一个阶梯场景,使用阶梯线程组,每隔一段时间,自动增加固定量的并发用户数。

    然后,通过监听器或监控平台查看运行结果,分析运行结果判断是否达到了性能瓶颈,从而断定是否达到了最大并发用户数区。

    然后,再取这个最大并发用户数区间,缩小固定递增步长,从而获得最大并发用户数。

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  • jmeter做接口压测,如何从压测结果中确定最大并发数? 在网上又看过,说是逐渐增加线程数,看聚合报告里吞吐。 当吞吐不再往上增加时,这个时候的并发数即是最大并发数,这样对吗? 求各位指点迷津!!!...
  • 上一篇博文详细说明使用iperf工具进行系统最优发包频率的测试,本篇博文针对第二个点:系统最大并发数,进行详情说明。日志系统我们按照不同的并发数访问常用接口得出系统最大用户数与系统最大请求数,此指标我们...

    上一篇博文详细说明使用iperf工具进行系统最优发包频率的测试,本篇博文针对第二个点:系统最大并发数,进行详情说明。

    日志系统我们按照不同的并发数访问常用接口得出系统最大用户数与系统最大请求数,此指标我们使用JMeter性能测试工具来实现。

    一.确定业务场景。

    确定并发操作的业务场景,将核心接口整理出来为后续加压测试进行数据准备。

    二.确定最大并发数测试方法。

    根据学习查询,确定两种测试方法,方法如下:

    1)方法一:按照不断加压直至吞吐量不再增加时得出最大并发用户数。

    2)方法二:计算最大用户并发数,强调同时操作,也可以理解为同时发送请求,针对这个问题使用RPS定时器测试每秒最大请求数;在平衡状态下,最大并发用户数=RPS*响应时间。

    注:

    a.最大并发用户数:同一时间在系统上的用户数量,这些用户可能分布在不同的功能模块或页面上。

    b.最大并发请求数:同一时间在系统上的用户同时向服务器做出的请求数量,这些请求也可能分布在不同的功能呢模块或页面上。

    三.方法一测试步骤。

    按照不同模块进行加压测试,例如:并发总数为42个,初始线程加载无延迟,初始加载线程1个,运行1s后再次加载线程10个,加载时间为0s,全部线程加载完毕后持续运行40s,每过1s停止10个线程。持续总时间为:加载线程的时间4s+持续运行的时间40s+线程停止的时间4s=48s。

    通过不同并发总数进行加压,找到吞吐量不再增加的临界值,此值约为最大并发用户数。

    四.方法二测试步骤。

    该种方法有两种测试方式:

    1)使用jp@gc - Throughput Shaping Timer(吞吐量成形计时器,调节rps的定时器)。

    例如:

    a.设置线程组中线程数为50,ramp-up时间为1s,永远循环;请求下添加rps定时间,rps由1/s增加到3000/s;获取线程组运行时间与定时器时间最小值。

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    b.查看HPS运行后的结果,发现HPS数值平均在2100,即RPS=2100。

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    c.查看TPS运行后的结果,发现TPS平均在300/s(系统整体处理能力取决于处理能力最低模块的TPS值)。

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    d.查看RT运行后的结果,发现事务响应时间在70ms以内。

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    e.查看聚合报告无异常数据,单个 Request 的平均响应时间为17ms。

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    结论:稳定情况下,最大rps约为2100/s,平均响应时间为17ms,最大并发用户数 =2100*0.017=36。

    2)使用jp@gc – Stepping Thread Group阶梯加压线程组。

    例如:

    并发总数为50个,初始线程加载无延迟,初始加载线程1个,运行2s后再次加载线程10个,加载时间为1s,全部线程加载完毕后持续运行40s。持续总时间为:加载线程的时间13s+持续运行的时间40s=53s。

    查看HPS运行后的结果,发现HPS数值平均在2100。

    531eb3431cfa7d9d82b3eeb82110241d.png

    查看TPS运行后的结果,发现TPS平均在300/s(系统整体处理能力取决于处理能力最低模块的TPS值)。

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    查看RT运行后的结果,发现事务响应时间在100ms以内。

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    查看聚合报告无异常数据, 单个 Request 的平均响应时间为22ms。

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    结论:稳定情况下,最大rps约为2100/s,平均响应时间为22ms,最大并发用户数=2100*0.022=46。

    3) 结合1)和2)实例结果得出主页面模块最大并发用户数=41个/s,最大并发请求数=2100请求/s。

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  • Jmeter简单实现测试接口并发

    千次阅读 2019-11-01 09:36:33
    Jmeter测试接口并发 1、创建线程组,可以更改线程组名称 2、添加仅一次控制器,用来控制登录(登录只需要一次) 3、右键仅一次控制器,创建http请求(改名为login),用于登录请求,并配置相关请求信息和参数 ...

    Jmeter测试接口高并发

    1、创建线程组,可以更改线程组名称
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    2、添加仅一次控制器,用来控制登录(登录只需要一次)
    在这里插入图片描述
    3、右键仅一次控制器,创建http请求(改名为login),用于登录请求,并配置相关请求信息和参数
    在这里插入图片描述
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    4、右键login请求,创建查看结果树
    在这里插入图片描述
    登录成功后返回的信息
    在这里插入图片描述
    5、右键login请求,创建正则表达式提取器,提取登录请求成功返回的token,用于其他接口的调用
    在这里插入图片描述
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    引用名称:token 后面验证码校验接口要用到的变量名称
    正则表达式:.* {.* “token”:"(.+?)".* }.* 即为读取token返回值内容
    模版 : 模板是使用正则表达式提取到的第几个值。因为可能有多个值匹配,所以要使用模板。从1开始匹配,依次类推。这里只有一个,所以填写11即可
    匹配数字:0 代表随机取值,1 代表全部取值。默认1。
    缺省值表示参数没有取到值的话,默认给它的值。一般不填

    6、右键线程组名,创建简单控制器用于其他接口的请求
    在这里插入图片描述
    7、右键简单控制器创建http请求,请求登录后的其他接口
    在这里插入图片描述
    配置请求接口请求信息,添加接口需要的参数
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    8、右键http请求添加http请求头控制器,并设置相关参数信息
    在这里插入图片描述
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    9、添加查看结果树,接口调用成功返回信息
    在这里插入图片描述
    10、在线程组可以改变线程的数量、循环的次数,实现多线程并发请求

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  • 并发接口设计

    2021-07-09 19:33:51
    不会吧,不会吧,不会还有人在高并发场景下做成单体应用吧,假如某个接口并发量特别大,在不做限流的情况下是不是会把整个系统拖垮,其他功能也用不了,一个接口并发高导致服务器cpu或内存起飞,最终导致整个系统死...

    场景:每秒10000-40000并发,最高将近50000并发量

    一、硬件加持简单粗暴,单机视情况加内存,cpu等等,考虑加服务器做集群,或增加集群节点

    二、架构选择
    不会吧,不会吧,不会还有人在高并发场景下做成单体应用吧,假如某个接口并发量特别大,在不做限流的情况下是不是会把整个系统拖垮,其他功能也用不了,一个接口并发高导致服务器cpu或内存起飞,最终导致整个系统死掉。所以分布式架构是必须的,做成微服务,最坏结果也就是某个功能用不了,不影响其他功能。
    我遇到过的实际场景,某业务接口并发量很高,不限流的情况下,服务器根本撑不住,cpu跑飞,导致系统一些简单功能也无法正常使用,所以必须分离,分离,分离,做成分布式微服务

    三、代码优化
    1、web容器选择目前tomcat使用最广泛,不过tomcat在高并发场景下性能并不是很好,使用undertow替代tomcat,并发性能稍微要好点,实际应用情况根据场景来使用,上线前压测是必须的。

    2、线程池隔离
    线程池执行任务的流程如下:创建核心线程数去处理任务,核心线程满了之后,任务进入队列等待核心线程释放,当队列也满了,则创建新的线程,直到达到最大线程数,最后通过放弃执行任务的策略来处理后面的任务。
    (1)某些下游服务处理请求时间过长,创建多个静态线程池,针对不同的下游服务的请求只调用各自的线程池中的线程进行处理。不会因其他下游服务消费请求耗时长导致不能正常清分数据给其他服务。实现资源隔离。
    (2)各个线程只做各自的事,互不干扰,可以避免线程阻塞,提升吞吐量

    3、异步,并发编程
    说白了就是多线程,一些可以异步处理的业务,可通过异步编程来实现接口响应速度
    异步可以使用java8的CompletableFuture来实现,另外有并发编程框架可以选择,如disruptor,性能真的好。

    4、请求合并
    对于一些不关心返回结果的场景,可以采用请求合并的思想,先快速接住请求,放入一个队列,后台开线程去消费,这种做法可以很大程度上提高吞吐量,不过这种种做法可能在服务停掉的时候丢一部分数据,针对这种情况,可以采用如下方案:

    采用RocksDb嵌入式存储引擎:
    RocksDB就是FaceBook开放的一种嵌入式、持久化存储、KV型且非常适用于fast storage的存储引擎。
    RocksDB的典型场景(低延时访问):
    1、需要存储用户的查阅历史记录和网站用户的应用
    2、需要快速访问数据的垃圾检测应用
    3、需要实时scan数据集的图搜索query
    4、需要实时请求Hadoop的应用
    5、支持大量写和删除操作的消息队列
    具体信息百度上有

    思路就是高并发场景下,接到的请求迅速存入RocksDb落盘,直接响应客户端,提升吞吐量。后台开线程从RocksDb取数据消费,这样既能很大程度上提升服务吞吐量,又能保证数据不丢失,不过需要注意的是后台消费速度必须跟得上存储速度,否则会有数据积压导致硬盘存满。

    五、负载均衡
    既然做了分布式集群,负载均衡就是必须的了

    六、限流
    限流很重要,可以在网关统一限流,配置限流策略,保证服务不雪崩。不过有的场景不能限流,必须吃下所有数据,我遇到的就是这种,很苦恼

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空空如也

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