架構師訓練營 week7 作業

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发布于: 2020 年 11 月 08 日

1. 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？﻿
系統響應時間：系統發出請求到得到回覆所花的時間
吞吐量：單位時間內系統能夠處理的請求數量
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性能壓測的時候，隨著併發數的增加，響應時間如下的變化：
最佳運行點之前，資源充足，可以快速處理需求，響應時間低
最大負載點之前，資源逐漸不足，後面的請求需要等待前面的請求完成才能處理，響應時間開始增加
超過最大負載到崩潰前，資源嚴重不足，CPU高載，大量請求等待，響應時間極速增加
超過系統崩潰點，無法處理任何請求
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性能壓測的時候，隨著併發數的增加，吞吐量如下的變化:
最佳運行點之前，併發數低，處理速度快，單位時間內處理的請求多
最大負載點之前，系統處理速度逐漸變慢，但單位時間內能處理的數量持續增加，在到最大負載點之前，吞吐量會到最大值
超過最大負載到崩潰前，資源嚴重不足，單位時間吞吐量會下降
超過系統崩潰點，當機，無吞吐量
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2. 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。source code
require 'typhoeus'
class LoadTest
  def initialize(url, test_count, concurrent, percentile=0.95)
    @url = url
    @test_count = test_count.to_i
    @concurrent = concurrent.to_i
    @percentile = percentile
  end
  def run
    total_responses = @test_count.times.map { parallel_request }
    parsing_response_time(total_responses.flatten)
    [@avg_response_time, @percentile_response_time]
  end
  private
  def parallel_request
    hydra = Typhoeus::Hydra.new
    requests = @concurrent.times.map do
      request = Typhoeus::Request.new(@url, followlocation: true)
      hydra.queue(request)
      request
    end
    hydra.run
    requests.map { |request| request.response }
  end
  def parsing_response_time(responses)
    response_times = responses.map(&:total_time)
    calculate_avg_response_time(response_times)
    calculate_percentile(response_times)
  end
  def calculate_avg_response_time(response_times)
    @avg_response_time = response_times.sum / (@test_count * @concurrent)
  end
  def calculate_percentile(values)
    values_sorted = values.sort
    k = (@percentile*(values_sorted.length-1)+1).floor - 1
    f = (@percentile*(values_sorted.length-1)+1).modulo(1)
    @percentile_response_time = values_sorted[k] + (f * (values_sorted[k+1] - values_sorted[k]))
  end
end
execute load_test.rb
url = 'www.baidu.com'
test_count = 100
concurrent = 10
percentile = 0.95
result = LoadTest.new(url, test_count, concurrent, percentile).run
avg_response_time = result[0]
percentile_response_time = result[1]
puts "avg_response_time: #{avg_response_time}"
puts "percentile_response_time: #{percentile_response_time}"
result
﻿
平均响应时间: 0.45257322499999997秒
95% 响应时间: 0.7132899秒
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