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那些不想做又必须做的事 做性能测试必须掌握的基本概念和套路(1/4)

来源:互联网  时间:2017/10/16 12:41:11
经常听到人说,做个性能优化,吞吐量越高越好;或者做个性能测试,目标TPS是50000。可实际拿到这个信息,能够做性能测试吗?这个目标足够清晰吗?事实上,在我看来,未定义清晰

性能优化的常见概念

吞吐量(TPS, QPS):简单来说就是每秒钟完成的事务数或者查询数。通常吞吐量大表明系统单位时间能处理的请求数越多,所以通常希望TPS越高越好

响应时间:即从请求发出去到收到系统返回的时间。响应时间一般不取平均值,而是要去掉不稳定的值之后再取均值,比如常用的90%响应时间,指的就是去掉了10%不稳定的响应时间之后,剩下90%的稳定的响应时间的均值。从聚类的观点看,其实就是去掉离群点。

错误率:即错误请求数与总请求数之比。随着压力增加,有可能出现处理请求处理不过来的情况,这时错误数会不断增加。

三者有极大的关联,任何孤立的数据都不能说明问题。典型的关系是,吞吐量增加时,响应延迟有可能增加,错误率也有可能增加。因此,单拿出一个10w的TPS并不能说明问题。

 

性能调优的思路

一般情况,调优需要有个前提条件,即无论是用线上的真实流水还是线下的压力测试让问题扩大化,明显化。

根据这些比较明显的现象去初判问题,收集证据去验证初判结果成立,然后分析现象产生的原因,并尝试解决问题。

 

1.性能摸底测试

对于新上的系统或者是有过较大代码改动的系统来说,做一次摸底测试还是很有必要的。一般来说,期望摸底的测试是一次对单机的压力测试。压力测试可以帮你大概搞清楚系统的极限TPS是多少,在压力上来时有没有暴露一些错误或者问题,系统大致的资源占用情况是什么,系统可能的性能瓶颈在哪。

如下是一次摸底测试的配置和结果。这是用12000并发用户对10台机器压测的结果,可以看出,TPS到7w多,平均响应时间为82ms,错误率在2.5%。

从图中还可以得到哪些信息?首先,TPS在后期迅速下落,实际上已经支撑不了如此大的并发量,即进入崩溃区,这里有几个可能,一是系统根本承受不了如此大的并发量,二是系统中间有问题导致TPS下跌。其次,随着时间增长,错误率显著增加,说明系统已经处理不了如此多的请求。结合前面两点以及相对平稳的平均响应时间,大致可以推断系统没法承受如此大的并发。另外,由于是10台机器,单台的TPS大概在7000多,今后的调优可以以此为依据。

对于应用的特点,也要在这时候分析出来,即应用可能占用的资源。比如是CPU密集型应用还是IO密集型应用(还可以细分为是磁盘密集还是网络 )


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