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2.压力测试+优化(Jmeter)


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概述

1.性能指标

从外部看,性能测试主要关注如下三个指标【量越大越好,时间越少越好】
    吞吐量:每秒钟系统能够处理的请求数、任务数。
    响应时间:服务处理一个请求或一个任务的耗时。
    错误率:一批请求中结果出错的请求所占比例。

响应时间RT(重要)

响应时间(Response Time:RT)
        响应时间指用户从客户端发起一个请求开始,到客户端接收到从服务器端返回的响
应结束,整个过程所耗费的时间。

错误率(重要)

错误率 一批请求中结果出错的请求所占比例。

HPS

HPS(Hits Per Second):
    每秒点击次数,单位是次/秒。

TPS吞吐量(重要)

TPS(Transaction per Second):
    系统每秒处理交易数,单位是笔/秒。

QPS(重要)

**QPS(Query per Second):系统每秒处理查询次数,单位是次/秒。**
        对于互联网业务中,如果某些业务有且仅有一个请求连接,那么TPS=QPS=HPS,一
般情况下用 TPS来衡量整个业务流程,用QPS来衡量接口查询次数,用HPS来表
示对服务器单击请求。
**无论TPS、QPS、HPS,此指标是衡量系统处理能力非常重要的指标,越大越好,根据经**
**验,一般情况下:**
        金融行业:1000TPS~5000OTPS,不包括互联网化的活动
        保险行业:100TPS~10000OTPS,不包括互联网化的活动
        制造行业:10TPS~5000TPS
        互联网电子商务:1000OTPS~1000000TPS
        互联网中型网站:1000TPS~50000TPS
        互联网小型网站:50OTPS~10000TPS

最大响应时间

最大响应时间(MaxResponse Time):
    指用户发出请求或者指令到系统做出反应(响应)
的最大时间。

最少响应时间

最少响应时间(Mininum ResponseTime):
    指用户发出请求或者指令到系统做出反应(响应)的最少时间。

90%响应时间

90%响应时间(90%Response Time)**是指所有用户的响应时间进行排序,第90%的响
应时间。

2.压测工具

Apache AB

加特林

JMeter

文档网址:https://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi

zip安装包:
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache//jmeter/binaries/apache-jmeter-5.3.zip

JMeter

1.使用步骤

1.1.添加线程组

线程属性值含义:
    线程数:200
    Ramp-Up时间:1【1秒启动200个线程】
    循环次数:100【每个线程发送100个请求,一共200*100 = 20000个请求】

1.2.添加取样器

取样器:
    表示测试何种请求,这里使用HTTP请求

1.右键线程组=》添加取样器=》HTTP请求=》

2.指定url,端口,参数,请求类型

1.3.添加监听器

察看结果树

查看每次请求是否成功

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-GbninLlh-1683351987723)(/1635426441427.png)]

汇总报告

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-o6klOlB6-1683351987724)(/1635426386057.png)]

聚合报告

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Xa8EFWp9-1683351987725)(/1635426431409.png)]

2.JMeterAddress Already in use 错误解决

windows帮助文档:
https://support.microsoft.com/zh-cn/help/196271/when-you-try-to-connect-from-tcp-ports-greater-than-5000-you-receive-t

windows本身提供的端口访问机制的问题。
Windows提供给 TCP/IP链接的端口为1024-5000,并且要四分钟来循环回收他们。就导致
我们在短时间内跑大量的请求时将端口占满了。

1.cmd中,用regedit命令打开注册表
2.在HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\Tcpip\Parameters下
    1.右击parameters,添加2个新的 DWORD,名字为MaxUserPort、TCPTimedWaitDelay
    2.然后双击MaxUserPort,输入数值数据为65534,基数选择十进制(如果是分布式运
行的话,控制机器和负载机器都需要这样操作哦)
    3.然后双击TCPTimedWaitDelay,输入数值数据为30,基数选择十进制(如果是分布式运
行的话,控制机器和负载机器都需要这样操作哦)
    4.修改配置完毕之后记得重启机器才会生效

3.优化

3.1.影响性能考虑点

1.影响性能考虑点包括:【这里可以从访问顺序来作为链路进行性能调优】
    
    数据库、应用程序、中间件( tomact、gateway、Nginx、)、网络(带宽)和操作系统等方面
    
2.首先考虑自己的应用属于CPU密集型还是Io密集型,根据jvisualvm查看应用健康情况
    CPU:计算、排序、过滤、整合【集群】
    IO:网络、磁盘、数据库、redis【内存+缓存+固态+提高网卡的传输效率】

3.监控执行时中间件CPU、内存使用量
docker stats:查看cpu占用、内存使用量、

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-5z8AStkD-1683351987726)(/1635429437505.png)]

例如:minorGC每次都能干净释放eden,表示很健康

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-uhITCl4C-1683351987727)(/1635430395359.png)]

3.2.jvm内存模型

1.主要优化堆
    避免发生fullGC

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-gjOC9iSV-1683351987727)(/1635428602937.png)]

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-PVmTCk6F-1683351987728)(/1635428629073.png)]

创建对象:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-DlvbxFiW-1683351987728)(/1635428752533.png)]

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-yVnwuOkX-1683351987729)(/1635429056878.png)]

jconsole和jvisualvm

jdk小工具,通过命令行启动可以监控本地和远程应用【远程应用需要配置】

1.cmd输入【推荐使用这个】
jvisualvm
2.安装插件Visual GC(用于监控垃圾回收)
    如果不能安装插件(点击检查最新版本异常):
    1)进入该链接:https://visualvm.github.io/pluginscenters.html
    2)java -version    查看版本1.8.0_171
    3)找到对应版本复制链接:https://visualvm.github.io/uc/8u131/updates.xml.gz
    4)点开设置,编辑插件中心,粘贴URL
    5)安装插件Visual GC

visual GC:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-KnGzgqEw-1683351987729)(/1635430067370.png)]

3.3.优化步骤(重点)

1.使用jmeter压测nginx、网关、直接访问服务、通过链路访问服务

2.测nginx时使用docker stats查看CPU占用+内存使用量,调整CPU性能

3.测网关时,打开jvisualvm查看内存、CPU使用量,调整CPU、内存
    增加jvm内存:-Xmx512m4.记录下压测指标填在下表中
    1)先优化各中间件
    2)使用更好的协议
    3)买更好的网卡+网线+带宽
    
5.压测说明:
    1)首页渲染(全量数据获取)  localhost:10000
      选中高级,从HTML文件获取所有内含的资源、并行下载数量
      
6.指标:
    1)中间件越多,性能损失越大,损失在网络交互
    2)命中率不低于95%3)锁等待次数越低、时间越短越好
    4)业务:
        DB(MYSQL优化,加索引 parent_cid pms_category表)                    
            在navicat中管理索引,右键添加
        模板渲染速度(thymeleaf开启缓存)  spring.thymeleaf.cache=true
        静态资源(把静态资源放到nginx里面) 
        日志级别改成error(打印日志会耗时) 
            logging:
                level:
                    com.atguigu.gulimall: error
    5)堆内存优化    -Xmx1024m-Xms1024m-Xmn512m【测试gulimall全量资源时,同时打开jvisualvm查看内存GC情况】

NGINX动静分离:
    静态资源也会由客户端发起请求,并且请求是gulimall.com/static/**,这个请求会重新经过Nginx
        1、所有项目的静态资源都应该放在Nginx里面
        2、规则:/static/***所有请求都由Nginx直接返回
          1)在nginx新建文件夹:/mydata/nginx/html/static,将product的static下的index文件夹拷过来
                之前的静态资源请求:gulimall.com/index/img/section_second_list_right_img.png
          2)修改项目内部静态资源的请求路径:ctrl+R
          src="index/ =》 src="/static/index/
          href=" =》 href="/static/
          <script src=" => <script src="/static/
          <img src=" => <img src="/static/
          url('/  =>  
        3、修改nginx配置,gulimall.conf,监听gulimall.com:80/static,返回root
            location /static {
                root   /usr/share/nginx/html;
            }
    
三级分类数据获取【超级慢】
    1)、优化业务逻辑:
        1、一次性查询出来
        
        小技巧:
            将以下语句快速抽取为一个方法,选中右键:refacto=》extract=》Method
            baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", level1.getCatId()));    

全量数据获取:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-JYGdcR9M-1683351987730)(/1635433495777.png)]

nginx动静分离

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ctFBLDxR-1683351987731)(/1635434764388.png)]

1.未动静分离,指的是静态资源全都存储在Tomcat中,所有静态资源都要从Tomcat获取,
会访问 nginx->gateway->Tomcat获取静态资源,从而导致占用Tomcat很多线程来处理静态资源

2.动静分离,表示将资源与web服务器分离,可存放在nginx中,静态资源直接从nginx中返回
/static/**所有请求都由nginx直接返回

步骤:
    1)cd /mydata/nginx/html
    mkdir static
    
    2)将product项目内static文件夹下的index文件夹,拖到/mydata/nginx/html/static此目录下
    
    3)修改index.html中静态资源的请求路径
    src="index/ =》 src="/static/index/
    href=" =》 href="/static/
    <script src=" => <script src="/static/
    <img src=" => <img src="/static/
    url('/  =>  

动静分离前下例请求会访问nginx=》gateway=》product=》static...
http://gulimall.com/index/img/img_09.png
分离后使用下例请求直接访问nginx中的静态资源
http://gulimall.com/static/index/img/img_09.png

    4)修改gulimall.conf配置(监听gulimall.com/static请求,使用root作为根路径查找静态资源):
    location /static/ {
        root /usr/share/nginx/html;
    }
    
    解析:/static/index/img/img_09.png会找到挂载目录/usr/share/nginx/html
    /usr/share/nginx/html/static/index/img/img_09.png

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-aBnqpMhR-1683351987731)(/1635435409426.png)]

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ljmbl6JZ-1683351987732)(/1635437211407.png)]

模拟线上崩溃

拿200个线程循环压测+静态资源获取+并行下载
测试首页 gulimall.com     80
崩溃:
    1.堆内存溢出,线程池报错
    2.gulimall-product下线无法请求503

加大内存,开启以上所有的优化步骤

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-jn0WPwbo-1683351987733)(/1635438011851.png)]

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-fwIfVDr2-1683351987733)(/1635437878798.png)]

内存即将溢出:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-rk0YMFyX-1683351987734)(/1635438088176.png)]

堆溢出,线程池报错:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Oc9XCjwV-1683351987734)(/1635438101304.png)]

实例下线:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-iNwJ7WoN-1683351987735)(/1635438178657.png)]

优化三级分类

/**
 * 查询三级分类并封装成Map返回
 */@OverridepublicMap<String,List<Catalog2VO>>getCatalogJson(){// 1.查询所有分类,按照parentCid分组Map<Long,List<CategoryEntity>> categoryMap = baseMapper.selectList(null).stream().collect(Collectors.groupingBy(key -> key.getParentCid()));// 2.获取1级分类List<CategoryEntity> level1Categorys = categoryMap.get(0L);// 3.封装数据Map<String,List<Catalog2VO>> map = level1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(key -> key.getCatId().toString(), l1Category ->{// 3.查询2级分类,并封装成List<Catalog2VO>List<Catalog2VO> catalog2VOS = categoryMap.get(l1Category.getCatId()).stream().map(l2Category ->{// 4.查询3级分类,并封装成List<Catalog3VO>List<Catalog2VO.Catalog3Vo> catalog3Vos = categoryMap.get(l2Category.getCatId()).stream().map(l3Category ->{// 封装3级分类VOCatalog2VO.Catalog3Vo catalog3Vo =newCatalog2VO.Catalog3Vo(l2Category.getCatId().toString(), l3Category.getCatId().toString(), l3Category.getName());return catalog3Vo;}).collect(Collectors.toList());// 封装2级分类VO返回Catalog2VO catalog2VO =newCatalog2VO(l1Category.getCatId().toString(), catalog3Vos, l2Category.getCatId().toString(), l2Category.getName());return catalog2VO;}).collect(Collectors.toList());return catalog2VOS;}));return map;}

3.x.压测指标

吞吐量括号内表示瓶颈,(db)表示瓶颈在db
压测内容压测线程数吞吐量/s90%响应时间99%响应时间Nginx5087882200Gateway localhost:88503271935简单服务 localhost:10000/hello5056242073首页渲染 localhost:10000/index.html50850(db,thymeleaf)442729首页渲染(开缓存)50214380710首页渲染(thymeleaf开缓存+优化数据库+日志级别:error)50480159253三级分类数据获取 localhost:10000/index/catalog.json502(db)2631127335三级分类数据获取(加索引)505959710176三级分类数据获取(优化业务逻辑(一次性查询)+加索引+堆内存)506511501849三级分类数据获取(优化业务逻辑(一次性查询)+加索引+堆内存+redis缓存)50390155296三级分类数据获取(优化业务逻辑(一次性查询)+加索引+堆内存+redis缓存+分布式锁)50313212355首页渲染(全量数据获取) localhost:10000/index.html【废弃】5013(静态资源)49166954首页渲染(全量数据获取+动静分离)gulimall.com508.2851413435首页渲染(全量数据获取+动静分离+堆优化)gulimall.com508831113411Nginx+Gateway50Gateway+简单服务 localhost:88/hello50118080142全链路(nginx+gateway+简单服务) gulimall.com/hello50532126226

     | 8                 | 8311        | 13411       |

| Nginx+Gateway | 50 | | | |
| Gateway+简单服务 localhost:88/hello | 50 | 1180 | 80 | 142 |
| 全链路(nginx+gateway+简单服务) gulimall.com/hello | 50 | 532 | 126 | 226 |


本文转载自: https://blog.csdn.net/qq_44833327/article/details/130525379
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