JedisPoolConfig的合理预估配置

本文介绍了JedisPool的配置方法及其对应用性能的影响。通过调整最大实例总数、空闲实例数等参数,实现了资源的有效利用。使用JMeter进行压力测试,评估不同配置下Redis连接池的表现。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

第一步,设置JedisPoolConfig的初次配置

JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig();
//设置最大实例总数
jedisPoolConfig.setMaxTotal(500);
//控制一个pool最多有多少个状态为idle(空闲的)的jedis实例。
jedisPoolConfig.setMaxIdle(100);
jedisPoolConfig.setMinIdle(100);
//表示当borrow(引入)一个jedis实例时,最大的等待时间,如果超过等待时间,则直接抛出JedisConnectionException;
jedisPoolConfig.setMaxWaitMillis(3 * 1000);
// 在borrow一个jedis实例时,是否提前进行alidate操作;如果为true,则得到的jedis实例均是可用的;
jedisPoolConfig.setTestOnBorrow(true);
// 在还会给pool时,是否提前进行validate操作
jedisPoolConfig.setTestOnReturn(true);
jedisPoolConfig.setTestWhileIdle(true);
jedisPoolConfig.setMinEvictableIdleTimeMillis(500);
jedisPoolConfig.setSoftMinEvictableIdleTimeMillis(1000);
jedisPoolConfig.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(1000);
jedisPoolConfig.setNumTestsPerEvictionRun(100);
return new JedisPool(jedisPoolConfig, HOST, PORT, 5000, null, 0);

第二步,本地一个tomcat容器的web项目应用,新建url链接,内部业务实现:新建Jedis,调用JedisPool,运行此tomcat。
第三步,运用jmeter压测工具,200个线程访问此url。
结果是:单单压测该链接,多次试验,应用qps平均在87q/s,此时redis库实时客户端链接在13个左右,远远没有达到jedisPoolConfig配置的最大连接数MaxTotal 500个及最小空闲数MinIdle 100个。
同向对比,目前线上单个应用qps在400q/s左右,所有redis库连接池可以配在65个左右(虽然这样做不是很正确,但至少可以这样预估),介于线上业务较复杂,所以把redis库连接池最大连接数MaxTotal暂调到150。

JedisPoolConfig的合理预估配置

JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig();
//设置最大实例总数
jedisPoolConfig.setMaxTotal(150);
//控制一个pool最多有多少个状态为idle(空闲的)的jedis实例。
jedisPoolConfig.setMaxIdle(30);
jedisPoolConfig.setMinIdle(10);
//表示当borrow(引入)一个jedis实例时,最大的等待时间,如果超过等待时间,则直接抛出JedisConnectionException;
jedisPoolConfig.setMaxWaitMillis(3 * 1000);
// 在borrow一个jedis实例时,是否提前进行alidate操作;如果为true,则得到的jedis实例均是可用的;
jedisPoolConfig.setTestOnBorrow(true);
// 在还会给pool时,是否提前进行validate操作
jedisPoolConfig.setTestOnReturn(true);
jedisPoolConfig.setTestWhileIdle(true);
jedisPoolConfig.setMinEvictableIdleTimeMillis(500);
jedisPoolConfig.setSoftMinEvictableIdleTimeMillis(1000);
jedisPoolConfig.setTimeBetweenEvictionRunsMillis(1000);
jedisPoolConfig.setNumTestsPerEvictionRun(100);
return new JedisPool(jedisPoolConfig, HOST, PORT, 5000, null, 0);
<think>嗯,用户之前问了JMeter线程组的调度器配置有什么用,现在又接着问线程组该怎么配置合理。看来用户可能正在学习使用JMeter进行性能测试,特别是线程组的配置部分。我需要先回顾之前的回答,确保这次的内容不重复,同时补充更具体的配置建议。 首先,用户可能对线程组的基本参数不太清楚,比如线程数、Ramp-Up时间、循环次数等。需要解释这些参数的意义和如何合理设置它们。之前的回答提到了调度器配置,这里需要扩展到整个线程组的配置,包括如何结合调度器来优化测试计划。 用户可能的应用场景是什么?可能是做压力测试、负载测试,或者是稳定性测试。不同的测试目标需要不同的配置策略。比如压力测试需要高并发,而稳定性测试需要长时间运行。需要针对不同的场景给出不同的配置建议。 还要注意用户可能的误区,比如设置过高的线程数导致JMeter本身资源耗尽,或者Ramp-Up时间设置不合理导致测试结果不准确。这时候需要提醒用户根据被测系统的实际情况逐步调整参数,而不是一开始就设置极端值。 另外,用户可能对如何监控和调整测试过程中的参数不太了解,需要建议结合监听器和分布式测试的方法。同时,需要强调配置前的准备工作,比如测试环境、被测系统的基准数据等,这些都会影响线程组的配置合理性。 最后,用户可能希望得到一些具体的示例配置,比如模拟用户登录的场景,或者电商秒杀的高并发场景,给出具体的参数设置,这样用户更容易理解和应用。需要确保语言通俗易懂,结构清晰,分点列出关键参数和配置建议,避免使用过于专业的术语,但又要准确无误。</think>JMeter线程组配置是性能测试设计的核心,合理配置需要根据测试目标、被测系统特性和资源条件进行综合决策。以下是关键参数的配置逻辑和实战建议: --- ### **一、基础参数配置** 1. **线程数(Number of Threads)** - **定义**:模拟的并发用户数量 - **合理值计算**: $$ 初始值 = \frac{系统预估最大TPS}{单用户平均TPS} \times 安全系数(1.2-1.5) $$ *示例*:若系统目标处理能力为1000 TPS,单用户平均产生5 TPS,则初始线程数设置为: $$ \frac{1000}{5} \times 1.2 = 240 $$ 2. **Ramp-Up时间(秒)** - **作用**:控制线程启动节奏,避免瞬时压力过大 - **推荐公式**: $$ Ramp-Up时间 \geq \frac{线程数}{系统每秒可处理请求数} $$ *示例*:200线程,系统每秒处理50请求 → Ramp-Up ≥ 4秒 3. **循环次数(Loop Count)** - **常规测试**:设置固定次数(如10-100次) - **持续负载**:勾选`Infinite`并配合调度器控制总时长 --- ### **二、场景化配置策略** #### 1. **基准测试(Baseline)** - *目标*:定位系统基础性能 - *配置*: ```properties 线程数 = 1-10 Ramp-Up = 1秒 循环次数 = 10-50 ``` #### 2. **负载测试(Load Testing)** - *目标*:验证系统在正常/峰值压力下的表现 - *配置*: ```properties 线程数 = CPU核心数 × 2 ~ 3 Ramp-Up = 渐进式增加(如每30秒增加20%线程) 调度器持续时间 = 稳定运行30分钟以上 ``` #### 3. **压力测试(Stress Testing)** - *目标*:突破系统极限,观察故障恢复能力 - *配置*: ```properties 线程数 = 预估最大值的150%-200% Ramp-Up = 极短时间(如1秒内启动全部线程) 调度器结束条件 = 系统错误率>20%时自动停止 ``` --- ### **三、高级优化技巧** 1. **阶梯加压法**(多线程组组合) ```markdown - 第一组:50线程,Ramp-Up 60秒,持续300秒 - 第二组:新增50线程,Ramp-Up 30秒,持续300秒 - 使用`Ultimate Thread Group`插件更精准控制 ``` 2. **动态调节模式** - 使用`__P()`函数动态读取参数: ```java ${__P(threadNum,100)} // 命令行可通过-JthreadNum=200动态修改 ``` 3. **资源监控约束** - JMeter自身资源消耗警戒线: $$ \begin{cases} CPU使用率 \leq 70\% \\ 内存占用 \leq 80\% \text{(建议-Xmx不超过4GB)} \end{cases} $$ - 超出时需采用分布式测试 --- ### **四、避坑指南** 1. **避免"线程数迷信"** - 错误案例:直接设置1000线程导致JMeter崩溃 - 正确方法:通过`Stepping Thread Group`逐步验证承载能力 2. **循环次数与持续时间的优先级** - 当同时设置时,实际运行时间取以下两者的**较小值**: $$ \text{实际时间} = \min\left( \frac{循环次数 \times 单迭代时间}{线程数}, 调度器持续时间 \right) $$ 3. **参数化关联** - CSV数据文件设置应与线程数匹配: $$ CSV文件行数 \geq 线程数 \times 循环次数 $$ --- ### **五、配置验证方法** 1. **使用`Active Threads Over Time`监听器验证线程调度 2. **通过`TPS vs Threads`图表观察线性关系拐点 3. **监控服务器资源与线程增长的关联曲线** --- **典型场景配置示例**: **模拟电商秒杀场景** ```properties 线程数 = 500 Ramp-Up = 2秒 调度器配置: - 启动延迟:10秒(等待监控工具就绪) - 持续时间:180秒 - 循环次数 = Infinite 附加配置: - 同步定时器(Sychnronizing Timer)设置超时300ms - 常数吞吐量定时器(Throughput Shaping Timer)限制突发流量 ``` 合理配置的关键在于**逐步验证**: 1. 先用1/10的负载验证脚本正确性 2. 以20%为步长逐步加压 3. 在性能拐点区域(如响应时间突增点)进行多轮验证
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值