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容量预估/性能压测思考

发布时间:2015-06-29 00:00:03
1 背景 随着业务的快速成长,日访问量越来越高,除了对功能要求很高以外,对性能要求也越来越高。 在实际工作中,我们往往会被一些问题所困扰。 1)线上服务容量是多少?性能痛点在哪里? 可伸缩性(resilience)和可靠 ...

容量预估/性能压测思考

1 背景

       随着业务的快速成长,日访问量越来越高,除了对功能要求很高以外,对性能要求也越来越高。 在实际工作中,我们往往会被一些问题所困扰。

       1)线上服务容量是多少?性能痛点在哪里? 可伸缩性(resilience)和可靠性(reliability)怎样?预先知道了系统的容量,做到心中有数,才能为最终规划整个运行环境的配置提供有利的依据。

       2)新开发的功能是否满足性能指标? 重新修改的代码会不会带来性能问题? 对服务或工具的参数修改是否有效果(如jvm参数,mysql或solr配置等)? 如果在上线用前就能进行验证,那么不仅能极大降低部署时发生意外的概率,还能为性能优化提供指导。

2 现状

      为尝试解决上述问题,我们在多个项目上进行过性能测试,使用过的方法主要分成三类。

方案具体方式 优点缺点
人为模拟请求自己写代码或者使用简单的工具如httpload等去模拟用户请求进行测试 操作简单,能快速的得到cpu、mem、 load、 qps等极限值。缺少真实用户交互行为,缺乏真实性
copy线上流量使用tcpcopy工具实时copy线上流量到某台机器 操作简单,是真实线上请求,且对线上服务压力无影响需要准备一套跟线上机器配置、依赖一致的独立环境,同时如果是服用线上的环境的话,一些写操作的请求被copy会有问题
线上流量切换直接用线上的机器和环境,通过调整nginx配置参数,逐渐将要做压测的机器的权重增加,然后观察该机器各个指标性能 真实生产线流量,能把用户行为导向压测服务器,是最为真实的用户行为,能够把一些需要登陆,有用户交互行为的性能真实的反映出来因为是用生产系统真实流量来模拟压测,无法得出最大值,如果阀值设置有误,也存在一定的风险。此外该性能测试也不能经常进行

3 存在的不足

     尽管我们在性能测试上做过一些尝试,但还远远不够,存在以下不足。

3.1 性能测试指标和标准尚未完全确立

     不同服务测试指标应该不同,相应的标准也不同,例如接入层服务和后端服务指标是不同的。如果我们能为各个服务制定类似如下的标准,以后再进行性能测试就有了参考依据。 随着服务的发展,这些标准也会随之相应改动,要求会越来越严格。

判断指标

不通过的标准

超时概率

大于万分之一

错误概率

大于万分之一

平均响应时间

超过100ms

0.99响应时间

超过200ms

qpm(每分钟处理的请求量)

小于2w

qpm波动范围(标准差)

正负3

cpu使用率

平均每核超过75%

负载(load)

平均每核超过1.5

jvm内存使用率

大于80%

gc平均时间

超过1s

fullgc频率

频率高于半小时一次

...

... 

 


原标题:容量预估/性能压测思考

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