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资源概述:1,性能问题分析;2,压力测试&调优 内容导语: 01-性能优化的终极目标是什么? 用户体验 = 产品设计(非技术) + 系统性能 ≈ 系统性能 = 快? 应用性能是产品用户体验的基石,性能优化的终极目标是优化用户体验。当我们谈及性能,最直观能想到的一个词是“快”,哪到底怎么才是快呢?如何又为慢! 02-什么样的体验叫快呢? 3S定理:Strangeloop在对众多的网站做性能分析之后得出了一个著名的3s定律“页面加载速度超过3s,57%的访客会离开”。 SEO排名:速度在Google、百度等搜索引擎的PR评分中也占有一定的比例,会影响到网站的SEO排名。 03-怎么让系统快起来呢? 性能优化 04-应用性能调优是个大工程 后端:RT、TPS、并发数、Throughput、Footprint、Latency TPS和RT的影响因素:数据库读写、RPC、网络IO、逻辑计算复杂度、JVM Web端:首屏时间、白屏时间、可交互时间、完全加载时间... 移动端:端到端响应时间、Crash率、内存使用率、FPS...
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项目性能优化
1. 性能问题分析
01-性能优化的终极目标是什么?
用户体验 = 产品设计(非技术) + 系统性能 ≈ 系统性能 = 快?
应用性能是产品用户体验的基石,性能优化的终极目标是优化用户体验。当我们谈及性能,最直观能想
到的一个词是“快”,哪到底怎么才是快呢?如何又为慢!
02-什么样的体验叫快呢?
3S定理:Strangeloop在对众多的网站做性能分析之后得出了一个著名的3s定律“页面加载速度超过
3s,57%的访客会离开”。
SEO排名:速度在Google、百度等搜索引擎的PR评分中也占有一定的比例,会影响到网站的SEO排
名。
03-怎么让系统快起来呢?
性能优化
04-应用性能调优是个大工程
后端:RT、TPS、并发数、Throughput、Footprint、Latency
TPS和RT的影响因素:数据库读写、RPC、网络IO、逻辑计算复杂度、JVM
Web端:首屏时间、白屏时间、可交互时间、完全加载时间...
移动端:端到端响应时间、Crash率、内存使用率、FPS...
首屏时间是指从用户打开网页开始到浏览器第一屏渲染完成的时间,是最直接的用户感知体验指
标,也是性能领域公认的最重要的核心指标。
首屏时间 = DNS时间 + 建立连接时间 + 后端响应时间 + 网络传输时间 + 首屏页面渲染时间
FPS是体现页面顺畅程度的一个重要指标。
端到端响应时间是衡量一个API性能的关键指标,比纯后端响应时间更全面,它会受到DNS、网络
带宽、网络链路、HTTP Payload等多个因素的影响。
端到端响应时间 = DNS解析时间 + 网络传输时间 + 后端响应时间。
05-影响性能的关键要素
产品设计:产品逻辑、功能交互、动态效果、页面元素
12306购票案例查询按钮的设计
基础网络:网络 = 连接介质 + 计算终端
连接介质:电缆、双绞线、光纤、微波、载波或通信卫星。
计算终端:PC、手机、可穿戴设备、家具家电...
基础网络设施,互联网,局域网(LAN)、城域网(MAN)、广域网(WAN)
代码质量&架构
架构不合理
研发功底和经验不足
没有性能意识:只实现了业务功能不注意代码性能,新功能上线后整体性能下降,或当业务上
量后系统出现连锁反应,导致性能问题叠加,直接影响用户体验。
移动端环境
硬件及云服务
架构不合理:业务发展超越架构支撑能力而导致系统负荷过载,进而导致出现系统奔溃、响
应超时等现象。另外不合理的架构如:单点、无cache、应用混部署、没有考虑分布式、集群
化等也都会影响性能。
研发功底和经验不足:开发的App、Server效率和性能较低、不稳定也是常见的事情。
没有性能意识:只实现了业务功能不注意代码性能,新功能上线后整体性能下降,或当业务
上量后系统出现连锁反应,导致性能问题叠加,直接影响用户体验。
多数的性能问题发生在数据库上。由慢SQL、过多查询等原因造成的数据库瓶颈,没有做读
写分离、分库分表等。
2. 压力测试
2.1 主机环境
阿里云:5台4C8G机器,4台压力机2C4G
服务器环境:1台压力机,1台应用服务主机,1台数据库与缓存服务器,1CICD服务器
hero01:CICD服务器4C8G:Nginx、JMeter、CICD
内网ip:172.17.187.81(I/O优化)25Mbps峰值
hero02:数据库与缓存服务器4C8G:MySQL、Redis、MQ、ES
内网ip:172.17.187.78(I/O优化)25Mbps峰值
hero03:应用服务器01-4C8G:Application
内网ip:172.17.187.79(I/O优化)25Mbps峰值
hero04:监控服务器02-4C8G:Grafana、Prometheus、InfluxDB
内网ip:172.17.187.80(I/O优化)25Mbps峰值
网络中的Mbps和MBps,及两者的换算关系
Mbps = Megabit per second (Mbit/s or Mb/s)
MBps = Megabyte per second
1 Mbps = 0.125 MB/s
25Mbps = 3.125 MB/s
2.2 什么是压力测试?
什么是压测?
压力测试(英语:Stress testing)是针对特定系统或是组件,为要确认其稳定性而特意进行的严格测
试。会让系统在超过正常使用条件下运作,然后再确认其结果。
压力测试是对系统不断施加压力,来预估系统服务能力的一种测试。
为什么对系统压测呢?有没有必要。压不压测要看场景!
一般而言,只有在系统基础功能测试验证完成、系统趋于稳定的情况下,才会进行压力测试。
目的是什么?
1. 当负载逐渐增加时,观察系统各项性能指标的变化情况是否有异常
2. 发现系统的性能短板,进行针对性的性能优化
3. 判断系统在高并发情况下是否会报错,进程是否会挂掉
4. 测试在系统某个方面达到瓶颈时,粗略估计系统性能上限
5. 为课程后续内容做铺垫
6. ....
压测性能指标有哪些?
以上主要的四种性能指标【响应时间、并发用户数、吞吐量、资源使用率】它们之间存在一定的相关
性,共同反映出性能的不同方面。
在这个图中,定义了三条曲线、三个区域、两个点以及三个状态描述。
三条曲线:
吞吐量的曲线(紫色)
利用率(绿色)
响应时间曲线(深蓝色)
三个区域:
轻负载区(Light Load)
重负载区(Heavy Load)
塌陷区(Buckle Zone)
两个点:
最优并发用户数(The Optimum Number of Concurrent Users)
最大并发用户数(The Maximum Number of Concurrent Users)
三个状态描述:
资源饱和(Resource Saturated)
吞吐下降(Throughput Falling)
用户受影响(End Users Effected)
常用压测工具:
1. Apache JMeter : 可视化的测试工具
2. Apache的ab压力测试
3. nGrinter 韩国研发
4. PAS 阿里测试工具
5. MeterSphere :国内持续测试的开源平台
6. 等等
JMeter压测环境架构图:
压测目标总的来说有4条:
1. 负载上升各项指标是否正常
2. 发现性能短板
3. 高并发下系统是否稳定
4. 预估系统最大负载能力
2.3 案例:SpringBoot项目不做任何配置,TPS上限是多
少?
JMeter部署
https://jmeter.apache.org/
http://www.jmeter.com.cn/2747.html
Apache JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具。用于对软件做压力测试,它最初被设计
用于Web应用测试,但后来扩展到其他测试领域。 它可以用于测试静态和动态资源,例如静态文件、
Java 小服务程序、CGI 脚本、Java 对象、数据库、FTP 服务器, 等等。JMeter 可以用于对服务器、网
络或对象模拟巨大的负载,来自不同压力类别下测试它们的强度和分析整体性能。另外,JMeter能够对
应用程序做功能/回归测试,通过创建带有断言的脚本来验证你的程序返回了你期望的结果。为了最大限
度的灵活性,JMeter允许使用正则表达式创建断言。
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小小哭包
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