架构师训练营 - 第⑦周命题作业

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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？
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一开始，响应时间几乎保持不变或缓慢增加，吞吐量快速提升，这时系统的软硬件性能利用率逐渐提高；
随着并发压力继续增大，当系统的某项或多项指标达到安全临界点时，由于资源请求冲突增加，导致系统运行效率下降。响应时间快速增加，导致吞吐量下降；
压力继续增大会导致系统宕机不可用
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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。
package performance;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
/**
 * @description: 性能测试工具
 * @author: liu.w
 * @create: 2020-07-17 11:19
 **/
public class PerformanceTest {
    private static final String HTTP_WWW_BAIDU_COM_CN = "http://www.baidu.com.cn";
    public static void main(String[] args) {
        List<Long> data = runTask(10, 100);
        System.out.println("avg: " + data.stream().mapToLong(Long::intValue).average().getAsDouble());
        Collections.sort(data);
        int index = (int) (data.size() * 0.95) - 1;
        System.out.println("95%: " + data.get(index));
    }
    /**
     * @param threadCount 线程数
     * @param times 执行次数
     * @return
     */
    private static List<Long> runTask(int threadCount, int times) {
        ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(15);
        final List<Long> data = Collections.synchronizedList(new ArrayList<>());
        final CountDownLatch cdOrder = new CountDownLatch(1);
        final CountDownLatch cdAnswer = new CountDownLatch(threadCount);
        for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
            service.submit(() -> {
                try {
                    cdOrder.await();
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                System.out.println("线程" + Thread.currentThread().getName() + "开始执行");
                for (int j = 0; j < times; j++) {
                    long beginTime = System.currentTimeMillis();
                    try {
                        URL url = new URL(HTTP_WWW_BAIDU_COM_CN);
                        HttpURLConnection urlcon = (HttpURLConnection) url.openConnection();
                        urlcon.connect();         //获取连接
                        if (200 == urlcon.getResponseCode()) {
                            InputStream is = urlcon.getInputStream();
                            BufferedReader buffer = new BufferedReader(new InputStreamReader(is));
                            StringBuffer bs = new StringBuffer();
                            String l = null;
                            while ((l = buffer.readLine()) != null) {
                                bs.append(l).append("/n");
                            }
                            //System.out.println(bs.toString());
                            long t = System.currentTimeMillis() - beginTime;
                            data.add(t);
                            //System.out.println("总共执行时间为：" + t + "毫秒");
                        } else {
                            System.out.println("执行失败code=" + urlcon.getResponseCode());
                        }
                    } catch (IOException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
                cdAnswer.countDown();
                System.out.println("线程" + Thread.currentThread().getName() + "结束");
            });
        }
        cdOrder.countDown();
        try {
            cdAnswer.await();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        service.shutdown();
        System.out.println("总共执行成功次数: " + data.size());
        return data;
    }
}
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执行结果：
总共执行成功次数: 1000
avg: 38.039
95%: 40
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发布于: 2020 年 07 月 19 日阅读数: 37
牛牛

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