架构训练营第七周作业

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发布于: 2020 年 12 月 07 日
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作业一：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？
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解答：系统响应时间和吞吐量的变化，根据并发数对于硬件资源压力的不同，分为三个阶段。如下图：
图1
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图2
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性能测试阶段这个阶段里面，硬件资源还比较富余，也就是说并发还没有完全消耗所有的系统资源。这时候，吞吐量会随着并发数增加而增加，大致呈线性增长。对应图1的a点到b点。
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而响应时间则近似保持水平，每个请求都几乎能在最小时间内得到响应。对应图2的起始到b点
负载测试阶段到达这个阶段以后，硬件资源已经不能完全覆盖所有并发，开始有时间片切换。但是吞吐量还能继续上升，这是因为这个阶段，随着并发增加，可以逐渐把CPU的性能全部发挥出来。但是从图上看，已经从近似直线变成了曲线。对应图1中b点到c点
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由于有了时间片切换，有的并发需要等待上下文切换等，响应时间会开始边长。对应图2中b到c点
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压力测试阶段当并发继续增加，CPU时间片切换越来越多。而且这时有可能因为内存不足，需要使用swap或虚拟内存来置换内存，CPU会花很多额外的时间来处理。吞吐量开始从最高点下降，并且一般速度会随着并发增加，下降得很快。对应图1的c点到d点。
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响应时间则会大幅增加，因为置换内存等操作特别耗时。对应图2，从c点开始，响应时间大幅增加。当响应时间超过设置的超时时间，也就差不多到了系统崩溃点（d点）
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作业二：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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解答：运行结果运行代码截图如下：
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命令接受3个参数，URL，请求总次数，并发数；输出参数：平均响应时间，95% 响应时间。
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源码实现使用了go语言。httpGet实现如下：
func httpGet(url string) int {
	start := time.Now()
	resp, err := http.Get(url)
	if err != nil {
		// handle error
	}
	tc := time.Since(start)
	defer resp.Body.Close()
	return int(tc.Milliseconds())
}
用于实现并发和多次调用的方法如下：
func callRunners(url string, times, runners int) []int {
	res := make([]int, times)
	var reqChan = make(chan int)
	avgTimes := times / runners
	for i := 0; i < runners; i++ {
		go repeat(url, avgTimes, reqChan)
	}
	for i := range res {
		res[i] = <-reqChan
	}
	return res
}
func repeat(url string, times int, getter chan int) {
	for i := 0; i < times; i++ {
		getter <- httpGet(url)
	}
}
入口main方法：
func main() {
	if len(os.Args) != 4 {
		fmt.Fprintf(os.Stderr, "输入参数：url 总请求数 并发数\n", os.Args[0])
		os.Exit(1)
	}
	url := os.Args[1]
	var times, runners int
	var err error
	if times, err = strconv.Atoi(os.Args[2]); err != nil {
		fmt.Fprintf(os.Stderr, "总请求数必须为数字，输入值为：\n", os.Args[2])
		os.Exit(1)
	}
	if runners, err = strconv.Atoi(os.Args[3]); err != nil {
		fmt.Fprintf(os.Stderr, "并发数必须为数字，输入值为：\n", os.Args[3])
		os.Exit(1)
	}
	res := callRunners(url, times, runners)
	sort.Ints(res)
	total := 0
	for _, v := range res {
		total += v
	}
	fmt.Println("平均时间:", total/times)
	fmt.Println("95% 响应时间:", res[95])
}
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