标签:网卡 变量 manual 服务 完成 cpu ref 不能 term
评估服务器资源及几个重要接口的并发性能。
由开发提供的5个重要接口:
业务场景 |
URL |
访问量(万) |
TPS |
请求比例(%) |
随手借点-首页产品接口 |
/suishoujiedian-webservice/loanProduct/v3/terminal/listAllLoanProduct.do |
93 |
73 |
19 |
贷款超市-产品配置 |
/cardniuoperation-webservice/product/listProductTree.action |
93 |
73 |
19 |
贷款超市-banner位 |
/cardniuoperation-webservice/bannerConfig/getShow.action |
33 |
26 |
6 |
贷款超市-统计上报 |
/cardniuoperation-webservice/loanStatService/addLoanStat.action |
188 |
149 |
37 |
贷款超市-活动配置 |
/cardniuoperation-webservice/loanGiftWebService/getLoanGiftItemByActivity.action |
86 |
68 |
19 |
其中,访问量来自于线上服务器的一天访问量总和,涉及到五个负载机。前四个接口有四个负载机,最后一个接口有两个负载机。
TPS采用二八原则(即80%的访问是在20%的时间内完成),随后计算出每秒的访问量。
通过线上监控的接口访问量以及网卡流量可知,一天中,系统用户活跃时间为24小时,根据二八原则(80%的请求是在20%的时间内完成的),可计算出TPS。如上图所示,得到每个接口要达到的TPS。按照各请求的占比设计脚本,然后执行压测,观察各接口响应时间以及服务器资源利用情况。
指标 |
阈值 |
备注 |
CPU |
<70% |
过高会导致系统服务不稳定 |
内存使用率 |
<70% |
同上 |
磁盘使用率 |
<70% |
同上 |
网络带宽 |
<70% |
过高会导致网络延迟,响应时间变长 |
负载机IP:10.203.51.135
测试机IP:10.230.51.137
数据库IP:10.202.17.50
使用Jmeter测试工具,用Java编写测试变量处理过程,如用户ID随机获取及加密,循环发送请求,并且按照请求的比例来模拟线上用户并发访问系统。
贷款超市-产品配置接口,userid由现网环境下导出100个。
贷款超市-统计上报接口,udid、userId由随机整数生成然后加密,loanBehavior范围为click, load_break, load_success, load_server_error, loanproduct_submit,loanproduct_refuse_contacts, loanproduct_refuse_location, home_click, load_product。
并发用户数 |
混合场景接口平均响应时间(ms) |
总TPS |
请求总数(10分钟) |
100 |
168 |
591 |
354655 |
150 |
256 |
583 |
349867 |
200 |
334 |
595 |
357477 |
下面列举出100用户并发下的性能指标,从下图可以看出TPS(等同于Throughput)远远大于根据现网访问量计算出的TPS,平均响应时间很低。
随手借点-首页产品接口返回数据较大,响应时间在751ms,其余接口响应时间在100ms以下,属于正常范围。
五个接口的测试环境下TPS均远大于线上TPS,性能良好。
CPU利用率在70%以下,正常(测试时间从14:39到14:49)。
从上面的结果来看,在单个服务器情况下,压测接口的TPS大于现网服务器TPS的总和,可以满足接口日常访问量三倍的需求。
标签:网卡 变量 manual 服务 完成 cpu ref 不能 term
原文地址:https://www.cnblogs.com/lynnetest/p/10084153.html