1 系統吞吐量的簡單介紹
一個系統的吞度量（承壓能力）與request對CPU的消耗、外部接口、IO等等緊密關聯。
單個reqeust 對CPU消耗越高，外部系統接口、IO影響速度越慢，系統吞吐能力越低，反之越高。
系統吞吐量幾個重要參數：TPS、并發數、響應時間
- TPS：每秒鐘處理的事務數量
- 并發量： 系統同時處理請求數(事務數)
- 響應時間： 一般取平均響應時間
TPS= 并發量/平均響應時間
這里因為說的事務如果是單一接口請求，我們也可以認為TPS即為QPS。
下面舉例說明：
比如3000個用戶(并發量)同時訪問待測試接口，在用戶端統計，3000個用戶平均得到響應的時間為1188.538ms。所以TPS=3000/1.188538s= 2524.11 q/s。
我們就可以這樣描述本次測試，在3000個并發量的情況下，TPS為2524.11，平均響應事件為1188.538ms
Tps：在實際測試中表現為：
一個系統吞吐量通常由TPS、并發數兩個因素決定，每套系統這兩個值都有一個相對極限值，在應用場景訪問壓力下，只要某一項達 到系統最高值，系統的吞吐量就上不去了，如果壓力繼續增大，系統的吞吐量反而會下降，原因是系統超負荷工作，上下文切換、內存等等其它消耗導致系統性能下降。
實際表現為tps即先上升后下降，我們需要找到性能拐點。并得到限制瓶頸。
2 測試方法
參考文獻（詳細輸出說明）：
http://www.zmynmublwnt.cn/article/220606.html
2.1 客戶端測試工具
我們采用apacheBench 工具進行測試。
ubuntu安裝ab：
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sudo apt-get install apache2-utils |
linux默認登錄端口只能打開1024個文件，因為在linux一切皆文件，所以ab并發數受到整個打開文件數的限制，需要使用ulimit -n 10000(打開文件數)進行修改后才能支持較大的并發。本人測試修改到15000。
2.1.1 GET方法
ab -n 100 -c 100 https://www.baidu.com/index.html
-n:請求 總數
-c:并發用戶數.
-url：待測api。
當測試發起請求數量較少，完成較快，無中間過程顯示。在請求數量很多時會分行顯示當前完成數量。
2.1.2 POST方法
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ab -n 10 -c 1 -T 'application/x-www-form-urlencoded' -H "Authorization:Bearer 2393d8db9b9d7f4b9d1570cc8776bca69b421b62" -p ./post http://172.28.28.17:3017/oauth2/token |
- -H:可以設置響應header
- -T: Post http header類型 默認為text/plain
- -P:Post body內容， ab要求寫在文件中，-p后跟文件目錄，文件內容如name=hello&password=1234
2.1.3 測試結果解讀
來份ab的測試輸出：
ab -n 10 -c 2 上圖結果為總請求10 并發為2的結果
我們主要關注的輸出信息為：
- Concurrency Level: 10 //并發級別，也就是并發數，請求中－c參數指定的數量
- Time taken for tests: 1.093 seconds //本次測試總共花費的時間
- Complete requests: 100 //本次測試總共發起的請求數量
- Failed requests: 0 //失敗的請求數量。因網絡原因或服務器性能原因，發起的請求并不一定全部成功，通過該數值和Complete requests相除可以計算請求的失敗率，作為測試結果的重要參考。
- Total transferred: 103314 bytes //總共傳輸的數據量，指的是ab從被測服務器接收到的總數據量，包括index.html的文本內容和請求頭信息。
- Requests per second: 91.50 [#/sec] (mean) //平均(mean)每秒完成的請求數：QPS，這是一個平均值，等于Complete requests/Time taken for tests=100/1.093=91.50
- Time per request: 109.287 [ms] (mean) //從用戶角度看，完成一個請求所需要的時間（因用戶數量不止一個，服務器完成10個請求，平均每個用戶才接收到一個完整的返回，所以該值是下一項數值的10倍。）
- Time per request: 10.929 [ms] (mean, across all concurrent requests)// 服務器完成一個請求的時間。
- Transfer rate: 92.32 [Kbytes/sec] received //網絡傳輸速度。對于大文件的請求測試，這個值很容易成為系統瓶頸所在。要確定該值是不是瓶頸，需要了解客戶端和被測服務器之間的網絡情況，包括網絡帶寬和網卡速度等信息。
其中我們最為關注的為Requests per second: 即tps。我們將它最為服務器性能最為重要的指標。
2.2服務器端檢測方法
可以通過 iftop命令和nethogs -d 對服務器網絡情況進行檢測。
可以通過iptables命令監控服務器端口流量。
可以通過 top | grep “node” 對內存和cpu進行判斷。
對云上測試 可以使用云主機后臺，但后臺參數是分鐘級后的平均值。
感覺好像這樣測優點蠢
3 實際測試
使用apacheBench 可以使用編寫shell腳本進行多次測試。可以將待測api 放入api數組并修改循環數量，實現一次測試多個api并生成關鍵參數xls文件。現在看來還是原來太天真才會有這種想法。
3.1 shell腳本
使用說明：a 是請求總數 ，b是并發用戶數一一對應,即a[0]對應b[0],傳入參數第一個是待測api服務器地址，第二個是api所需參數。api設置在api數組中。添加多個api 或同意api多組測試請修改循環計數。
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echo "you maybe use this sh like:"$0" serverIP userParam"a=(1000 2000 4000 6000 7000)#待測請求總數b=(50 100 200 300 400)#并發用戶數runTime=$(date +%Y%m%d%H%M%S)if [ -z "$1"]then serverip="http://127.0.0.1"else serverip=$1fiif [ -z "$2"]then param="deviceid=XXX&bindingplatform=XXX&bindingid=XXX"else param=$2fifilename=${runTime}"-test.log"touch filename#api=('XXX'${param} 'XXX'${param} '/users/account')api=('XXX'${param})echo "********webserver test info*************"echo "testTime :"$(date) echo "LogName :"${filename}echo "serverIP :"${serverip}echo "userparam:"${param}echo "********webserver test info*************"#echo ${filename}for j in {0..0}#待測api個數 即api數組數do echo "API test:"${serverip}${api[j]} for i in {0..4}#待測api測試次數 5次也就是對應a b數組有個五個值 do ab -r -k -n ${a[i]} -c ${b[i]} -C ${param} ${serverip}${api[j]} | grep -e"Document Path:" -e "Complete requests:" -e "Concurrency Level:" -e"Failed requests:" -e"Time taken for tests:" -e "Requests per second:" -e "Time per request" -e"Total transferred: " >> ${filename} donedonesed -i 's/^.\{24\}//g' ${filename}# 按照時間生成txt文件 并按上面的參數進行提取。export LD_LIBRARY_PATH=./change ${filename} ${runTime}"report.xls"#chang 函數功能是將txt中關鍵數據變成xls文件。rm ${filename} |
3.2 C++提取程序：使用了libxl.h
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#include <iostream>#include <fstream>#include <string>#include "libxl.h"using namespace std;using namespace libxl;int main(int agrc, char *argc[]){ //cout << "helloworld" << endl; fstream f; ifstream ifile(argc[1]); string temp; int i = 0, j=1, k = 0; Book* book = xlCreateBook();//創建一個二進制格式的XLS（Execl97-03）的實例,在使用前必須先調用這個函數創建操作excel的對象 //book->setKey(......);//如果購買了該庫，則設置相應的key，若沒有購買，則不用這行 if (book)//是否創建實例成功 { Sheet* sheet = book->addSheet("Sheet1");//添加一個工作表 for(i=0;i<30;i++) { for(j=0;j<10;j++){ sheet->setCol(i, j, 20);//設置列寬，格式等 } } i=0; j=1; if (sheet) { sheet->writeStr(j, 0, "API"); sheet->writeStr(j, 1, "Concurrency Level"); sheet->writeStr(j, 2, "Time taken for tests"); sheet->writeStr(j, 3, "Complete requests"); sheet->writeStr(j, 4, "Failed requests"); sheet->writeStr(j, 5, "Total transferred"); sheet->writeStr(j, 6, "Requests per second"); sheet->writeStr(j, 7, "Time per reques(user)"); sheet->writeStr(j, 8, "Time per reques(server)"); j++; while (getline(ifile, temp)) { if (temp[0] == '/'){ f << temp << " "; sheet->writeStr(j, i, temp.c_str()); } else if (temp.find('[') != string::npos){ f << temp.substr(0, temp.find('[') - 1) << " "; sheet->writeStr(j, i, temp.substr(0, temp.find('[') - 1).c_str()); } else if (temp.find('b') != string::npos){ f << temp.substr(0, temp.find('b') - 1) << " "; sheet->writeStr(j, i, temp.substr(0, temp.find('b') - 1).c_str()); } else if (temp.find('s') != string::npos){ sheet->writeStr(j, i, temp.substr(0, temp.find('s') - 1).c_str()); f << temp.substr(0, temp.find('s') - 1) << " "; } else{ sheet->writeStr(j, i, temp.c_str()); f << temp << " "; } i++; if (i == 9){ f << " " << endl; i = 0; j++; } } ifile.close(); } if (book->save(argc[2]))//保存到example.xls { //..... } else { std::cout << book->errorMessage() << std::endl; } book->release();} return 0;} |
4 測試中遇到一些問題
在用云主機時要注意一下云主機帶寬的問題，小水管很可能成為瓶頸。
ab軟件中Total transferred 與端口流量有差距。端口流量大于Total transferred，猜測是有封包的因素。所以不能把Total transferred作為服務器消耗的流量來處理，用于計算云上某些按流量消耗的服務。
git：https://github.com/CollapsarLi/server_apachebench_shell.git
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持服務器之家。
原文鏈接：https://blog.csdn.net/m0_37263637/article/details/78558890
