架构师训练营：第七周作业

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发布于: 2020 年 07 月 22 日

一第一题

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？

已知，吞吐量=(1000/响应时间)X 并发数量。如上图：随着并发用户数量增加，系统的响应时间，和吞储量变化曲线分四个阶段

第一阶段：从开始 a 点到 b 点，此时随着并发数量的增加，系统的响应时间变化不大，吞吐量稳定上升，因为此阶段系统的资源利用率在上升，系统的资源能够同时处理响应的并发数量。
第二阶段：从 b 点到 c 点，此时随着并发数量的增加，系统的响应时间明显变长，而吞吐量受响应时间和并发数量的综合影响，增长趋势逐渐变缓。因为此时，系统的资源利用率已经接近满载状态，开始出现资源争夺的情况，所有响应时间明显边长了。
第三阶段：从 c 点到 d 点之间，此时随着并发数量的增加，系统的响应时间急剧变大，而吞吐量也呈现下降趋势。因为此时系统已经高负载处理请求，请求的数量远大于正常的负载量。请求处理的大部分时间在排队抢资源。所以响应时间急剧增加，吞吐量也有所下降。
第四阶段：d 点以后，系统已经不可用，不能正常响应请求。原因，高并发下，系统的各种资源都承受了巨大的请求压力。在这种压力下出现问题概率很大，代码漏洞导致内存耗尽、cpu 满载。硬件温度过高等。

二第二题

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。

分析：

1、需要一个发送 http 请求的工具类

2、并发发送请求，需要使用多线程编程技术

3、每个请求需要记录请求响应的时间

4、每个发送 http 请求的响应时间需要汇总做统计

实现思路：

1、发送 http 请求直接使用 java 的 URL 请求

2、并发发送请求，需要使用多线程编程技术，使用线程池管理多线程。

3、需要使用锁工具类准确的控制并发请求的数量。

4、线程池中线程发送 http 请求记录请求时间，主线程汇总各个请求的时间做统计

5、用到闭锁工具类，使主线程知道所有请求都已经发送完毕后获取请求时间做统计

代码如下：

import java.io.BufferedReader;import java.io.IOException;import java.io.InputStreamReader;import java.net.HttpURLConnection;import java.net.MalformedURLException;import java.net.URL;import java.util.ArrayList;import java.util.Comparator;import java.util.List;import java.util.Scanner;import java.util.concurrent.*;import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;import java.util.stream.Collectors;
/** *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。 */public class HttpTestUtil2 {    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {        String urlStr = "http://time.geekbang.org";        System.out.println("请输入参数请求url、请求总次数、并发请求数，例如：url=http://time.geekbang.org  totalCount=100 threadCount=10");        Scanner scanner = new Scanner(System.in);        String urlstr = null;        int totalCount = 0;        int threadCount = 0;        try {            urlstr = scanner.findInLine("url=\\S*").replace("url=","");            totalCount = Integer.parseInt(scanner.findInLine("totalCount=\\S*").replace("totalCount=",""));            threadCount = Integer.parseInt(scanner.findInLine("threadCount=\\S*").replace("threadCount=",""));        } catch (Exception e) {            System.err.println("错误，请求正确输入参数!");            return ;        }        if (totalCount < 0 || threadCount < 0) {            System.out.println("请输入正确数值");            return ;        }        URL url=null;        try {            url = new URL(urlstr);        } catch (MalformedURLException e) {            System.out.println("请输入正确url");            return ;        }
        test(totalCount,threadCount,url);    }        public static void test(int totalRequest, int concurrentThreads,URL url)throws InterruptedException {        //线程池队列        ArrayBlockingQueue blockingQueue= new ArrayBlockingQueue<Runnable>(totalRequest);        //线程池  固定线程数量为并发请求的数量        ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(concurrentThreads, concurrentThreads,                0, TimeUnit.SECONDS, blockingQueue, (task)-> new Thread(task));                //所有请求任务的List        List<HttpTask> tasks = new ArrayList<>();        //栅栏，控制每10个请求同时发送        CyclicBarrier cyclicBarrier = new CyclicBarrier(concurrentThreads);        //闭锁，用于使主线程知道所有请求都已经发送过        CountDownLatch countDownLatchEnd = new CountDownLatch(totalRequest);        for (int i = 0; i < totalRequest;i++) {            HttpTask httpTask = new HttpTask(url,countDownLatchEnd,cyclicBarrier);            threadPoolExecutor.submit(httpTask);            tasks.add(httpTask);        }        //等待所有请求都发送完        countDownLatchEnd.await();        //关闭线程池        threadPoolExecutor.shutdown();        //汇总每个请求任务中  请求到响应接收花的时间        List<Long> responseTimes=tasks.stream().map(HttpTask::getResponseTime).collect(Collectors.toList());        // 结果统计 控制台输出        printResult(url, totalRequest, concurrentThreads, responseTimes);
    }
    public static void printResult(URL url,int totalRequest,int concurrentThreads,List<Long> responseTimeList) {
        System.out.println("url:"+url+" 请求总数："+totalRequest+" 并发数量:"+concurrentThreads);        List<Long> successCount = responseTimeList.stream().filter(time -> time >= 0).collect(Collectors.toList());        successCount.sort(Comparator.comparingLong(time2 -> time2));        System.out.println(responseTimeList.size()+"次请求，每个请求时间如下："+responseTimeList);        AtomicLong sum = new AtomicLong();        successCount.forEach(time -> sum.addAndGet(time));        System.out.println("失败数量："+(responseTimeList.size()-successCount.size()));        if (successCount.size() > 0) {            System.out.println("平均响应时间："                    +sum.doubleValue()/successCount.size() +"毫秒 95%响应时间"+successCount.get((int) (successCount.size()*0.95))+"毫秒");        }
    }
    //线程池执行的子任务类 发送http请求并记录时间    public static class HttpTask implements Runnable{        //请求开始到响应的时间 构造初始化为-1默认为失败的请求        private Long responseTime;        private final URL url;        private final CyclicBarrier cyclicBarrier;        private final CountDownLatch downLatchEnd;        public HttpTask(URL url, CountDownLatch downLatchEnd,CyclicBarrier cyclicBarrier) {            this.url = url;            this.downLatchEnd = downLatchEnd;            this.cyclicBarrier = cyclicBarrier;            this.responseTime=-1L;        }
        public Long getResponseTime() {            return responseTime;        }        @Override        public void run() {            try {                getRequest();            } catch (InterruptedException | BrokenBarrierException e) {                e.printStackTrace();            }finally {                //子任务执行完毕 计数器减一                downLatchEnd.countDown();            }        }
        private void getRequest() throws BrokenBarrierException, InterruptedException {            //等待一组线程同时到达此位置后同时发送请求            cyclicBarrier.await();            HttpURLConnection urlConnection = null;            try {             	  //开始请求的时间                long time=System.currentTimeMillis();                urlConnection = (HttpURLConnection) url.openConnection();                urlConnection.setDoInput(true);                urlConnection.setInstanceFollowRedirects(true);                BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(urlConnection.getInputStream()));                String line = null;                while ((line = bufferedReader.readLine()) != null) {//                System.out.println(line);                }                //收到响应 记录时间 出现异常表示请求失败 时间为-1                responseTime=System.currentTimeMillis()-time;            } catch (IOException e) {                e.printStackTrace();            }finally {                if(urlConnection != null) {                    urlConnection.disconnect();                }            }
        }    }}

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压测http://www.baidu.com的结果

tips：百度对本人的网络不友好，丢包严重，100 请求 3 分钟内都出不来结果。所以试了一次 10 请求的。

请输入参数请求url、请求总次数、并发请求数，例如：url=http://www.baidu.com  totalCount=100 threadCount=10url=http://www.baidu.com  totalCount=10 threadCount=10url:http://www.baidu.com 请求总数：10 并发数量:1010次请求，每个请求时间如下：[1908, 1918, 1928, 1931, 1933, 1984, 1984, 2178, 2929, 2999]失败数量：0 平均响应时间：2169.2毫秒 95%响应时间2999毫秒

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压测http://time.geekbang.org的结果

请输入参数请求url、请求总次数、并发请求数，例如：url=http://time.geekbang.org  totalCount=100 threadCount=10url=http://time.geekbang.org  totalCount=100 threadCount=10url:http://time.geekbang.org 请求总数：100 并发数量:10100次请求，每个请求时间如下：[130, 153, 131, 145, 141, 149, 145, 130, 147, 146, 115, 117, 102, 118, 119, 120, 120, 147, 104, 102, 111, 109, 114, 116, 119, 121, 129, 128, 115, 121, 106, 60, 111, 122, 101, 121, 120, 103, 120, 107, 119, 100, 116, 117, 106, 120, 103, 100, 124, 54, 113, 111, 123, 123, 111, 112, 124, 128, 117, 97, 122, 106, 104, 103, 116, 120, 120, 103, 107, 120, 115, 119, 53, 110, 124, 113, 127, 111, 127, 62, 119, 119, 109, 112, 130, 108, 109, 125, 118, 131, 101, 115, 116, 115, 99, 100, 121, 122, 118, 102]失败数量：0平均响应时间：115.24毫秒 95%响应时间146毫秒

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计算一下吞吐量：

吞吐量=(1000/平均响应时间）*并发数量

带入数值后极客邦的 10 并发请求吞吐量约为：86/sec

多次测试结果不一样，猜测可能是反向代理或者缓存的作用。

发布于: 2020 年 07 月 22 日阅读数: 66

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