week7. 课后作业

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发布于: 2020 年 07 月 19 日
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性能压测的时候，随着并发压力的增加，系统响应时间和吞吐量如何变化，为什么？
用你熟悉的编程语言写一个 web 性能压测工具，输入参数：URL，请求总次数，并发数。输出参数：平均响应时间，95% 响应时间。用这个测试工具以 10 并发、100 次请求压测 www.baidu.com。
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响应时间：指应用系统从发出请求开始到收到最后响应数据所需要的时间。响应时间是系统最重要的性能指标，直观的反映了系统的快慢。
吞吐量=(1000/响应时间ms) * 并发数。
并发数：系统能够同时处理请求的数目，反映了系统的负载特性。
吞吐量：单位时间内系统处理的请求的数量，体现系统的处理能力。TPS(每秒事务数)、QPS(每秒查询数)也是吞吐量的一个指标。
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随着并发压力的增加，系统响应时间变化
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在最佳运行区间，随着并发数的增加，系统的CPU、内存、带宽都能分配合理，响应时间基本不变。到系统最大负载点之前，系统的CPU、内存、带宽等方面的竞争增大，处理速度变慢，响应时间缓慢增长。过了系统最大负载点，并发数过高，导致系统的CPU、内存、带宽等方面的竞争急剧增大，请求消耗系统资源到了极限，请求都在抢占资源，无法被处理，等待时间增长，响应时间急剧增大。过了系统崩溃点继续增大并发数，系统崩溃，系统无法响应。
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随着并发压力的增加，吞吐量变化
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在性能测试阶段，随着并发数的增加，TPS迅速增加，系统的CPU、内存、带宽都能分配合理，吞吐量不断上升。到了负载阶段，系统的CPU、内存、带宽等方面的竞争增大，处理速度变慢，TPS增速减缓，吞吐量增速变缓。到了压力测试阶段，并发数过高，导致系统的CPU、内存、带宽等方面的竞争急剧增大，请求消耗系统资源到了极限，请求都在抢占资源，无法被处理，等待时间增长，TPS开始下降，吞吐量开始减少。过了压力测试阶段继续增大并发数，系统崩溃，无法提供服务，吞吐量降为0。
系统在b点的左边运行需要更多服务器资源，更安全，在右侧会更容易崩溃，更节省服务器资源。需要和服务器资源之间取得平衡。
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package com.demo.test;
import org.apache.http.HttpEntity;
import org.apache.http.client.config.RequestConfig;
import org.apache.http.client.methods.CloseableHttpResponse;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import org.apache.http.impl.client.CloseableHttpClient;
import org.apache.http.impl.client.HttpClientBuilder;
import java.io.IOException;
/**
 * @author niki-lauda
 * @create 2020-07-19 18:03
 */
public class HttpUtils {
    public static void doGet(String url) {
        CloseableHttpClient httpClient = HttpClientBuilder.create().build();
        RequestConfig requestConfig = RequestConfig.custom()
                .setConnectTimeout(15000)
                .setConnectionRequestTimeout(15000)
                .setSocketTimeout(15000)
                .build();
        HttpGet httpGet = new HttpGet(url);
        httpGet.setConfig(requestConfig);
        CloseableHttpResponse httpResponse = null;
        try {
            httpResponse = httpClient.execute(httpGet);
            HttpEntity entity = httpResponse.getEntity();
//            if(entity != null) {
//                    System.out.println("响应内容长度=" + entity.getContentLength());
//                    System.out.println("响应内容=" + EntityUtils.toString(entity, "UTF-8"));
//            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            try {
                if(httpResponse != null) {
                    httpResponse.close();
                }
                if(httpClient != null) {
                    httpClient.close();
                }
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}
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package com.demo.test;
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingDeque;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
 * @author niki-lauda
 * @create 2020-07-19 16:16
 */
public class RequestTimeTest {
    private static final int KEEP_ALIVE_TIME = 3;
    private CopyOnWriteArrayList<Long> executeTimeList;
    private CountDownLatch countDownLatch;
    public RequestTimeTest(CopyOnWriteArrayList<Long> executeTimeList, CountDownLatch countDownLatch) {
        this.executeTimeList = executeTimeList;
        this.countDownLatch = countDownLatch;
    }
    public void concurrentTest(String url, int totalTimes, int concurrentNum) {
        ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(concurrentNum, concurrentNum, KEEP_ALIVE_TIME, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingDeque<>());
        threadPoolExecutor.allowCoreThreadTimeOut(true);
        long start = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < totalTimes; i++) {
//            int finalI = i;
            threadPoolExecutor.execute(() -> {
                HttpUtils.doGet(url);
                executeTimeList.add(System.currentTimeMillis() - start);
//                System.out.println(finalI + " done");
                countDownLatch.countDown();
            });
        }
        while(countDownLatch.getCount() != 0) {
            try {
                Thread.sleep(2000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
//        System.out.println("executeTimeList=" + executeTimeList);
    }
    public double getAverageTime() {
        double averageTime = 0;
        for (Long executeTime : executeTimeList) {
            averageTime += executeTime / executeTimeList.size();
        }
        return averageTime;
    }
    public double getResponseTime(int percent) {
        return executeTimeList.get(executeTimeList.size() * percent / 100);
    }
    public static void main(String[] args) {
        String url = "https://xie.infoq.cn/";
        int totalTimes = 100;
        RequestTimeTest timeTest = new RequestTimeTest(new CopyOnWriteArrayList<>(), new CountDownLatch(totalTimes));
        timeTest.concurrentTest(url, totalTimes, 10);
        System.out.println(String.format("平均响应时间=%.2fms", timeTest.getAverageTime()));
        System.out.println(String.format("95%%响应时间=%.2fms", timeTest.getResponseTime(95)));
    }
}
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平均响应时间=1426.00ms
95%响应时间=2252.00ms
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发布于: 2020 年 07 月 19 日阅读数: 36
原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/ea180b68a84edca27c0177c9e】。文章转载请联系作者。
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做一个真诚、坦诚的行人，追求自由。 2018.07.30 加入
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