极客大学架构师训练营 0 期 week 07 作业

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发布于: 2020 年 07 月 22 日
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？
答：
随着并发压力的增加：
系统的响应时间，如图，在并发用户数为50并发(例)以内系统的响应时间基本不变，在50~100并发时(例)内响应时间略微增加；在100~500(例)即c点之后，系统响应时间急剧增大；自d点后系统呈现出即将失去响应的走势响应时间无限增加，系统不可用。
﻿
系统的TPS/QPS均匀增大，直到达到一个点“b”的时候，TPS/QPS增加的速率逐渐减小，并在点“c”的时候TPS/QPS达到峰值，过了点“c”以后TPS/QPS开始减少。点"d"时系统资源耗尽，系统处于不可用状态。
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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
代码：
#!/usr/bin/env python3
import os
import concurrent.futures
import requests
import time
import sys
import getopt
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# 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
# 命令行参数举例如下：
#
# test_runner.py -t 10 -n 100 -r www.baidu.com
﻿
def test(url, thread_nums=10,request_nums= 100):
    max_time = float('-inf');
    mean_time = 0;
    min_time = float('inf');
    time_95 = 0;
    time_90 = 0;
﻿
    cost_times = []
    total_costs = 0
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(thread_nums) as executor:
        future_to_url = {executor.submit(request_for_url, url) for i in range(request_nums)}
        for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_url):
            # print('##### request start #####')
            # print('############' + str(future.result()))
            cost_time = future.result()
            if cost_time > max_time:
                max_time = cost_time
            if cost_time < min_time:
                min_time = cost_time
            total_costs += cost_time
﻿
            cost_times.append(cost_time)
            # print('##### request ends costs #####' + str(future.result()))
    
    mean_time = total_costs / request_nums
    cost_times.sort()
    time_95 = cost_times[int(request_nums * 0.95)]
    time_90 = cost_times[int(request_nums * 0.9)]   
﻿
    print(f'max_time:{max_time}')
    print(f'mean_time:{mean_time}')
    print(f'min_time:{min_time}')
    print(f'time_95:{time_95}')
    print(f'time_90:{time_90}')
﻿
﻿
def request_for_url(url):
    # print('*************')
    start_time = time.time()
    # print('**** start ******' + str(time.time()))
    response = requests.get('https://www.baidu.com/')
    # print('*****  end ******' + str(time.time()))
    return time.time() - start_time
﻿
def main(argv):
    try:
        opts, _ = getopt.getopt(argv, "t: n: r:")
    except getopt.GetoptError as e:
        print(e)
        print('test_runner.py -t <parallel thread num> -n <request num> -r <request url>')
        sys.exit(2)
﻿
    t_val = None
    n_val = None
    r_val = None
﻿
    flag = True
    try:
        for opt, arg in opts:
            if opt == '-t':
                t_val = int(arg)
                if t_val < 1:
                    flag = False
            elif opt == '-n':
                n_val = int(arg)
                if n_val < 1:
                    flag = False
            elif opt == '-r':
                r_val = arg
    except Exception as e:
        print(e)
        print('test_runner.py -t <parallel thread num> -n <request num> -r <request url>')
        sys.exit(2)
﻿
    if not flag:
        print('test_runner.py -t <parallel thread num> -n <request num> -r <request url>')
        sys.exit(2)
﻿
    print('\n################################ RESULT BEGIN #####################################')
    # print('valid tcp port:')
    test(r_val, t_val, n_val)
    print('################################ RESULT   END #####################################\n')
﻿
﻿
if __name__ == "__main__":
    main(sys.argv[1:])
    # thread_nums = 10
    # test('www.baidu.com', thread_nums,request_nums)
﻿
﻿
测试结果：
################################ RESULT BEGIN #####################################
max_time:0.2521350383758545
mean_time:0.09389840841293334
min_time:0.05919384956359863
time_95:0.1565380096435547
time_90:0.13916993141174316
################################ RESULT   END #####################################
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