http_load学习心得

本文介绍如何使用http_load工具进行网站性能测试,包括并发用户数、吞吐量等关键指标的解读,并提供了具体命令实例及结果分析。
测试网站每秒所能承受的平均访问量(吞吐量)
http_load -parallel 5 -fetches 1000 urls.txt
这段命令行是同时使用5个进程,随机访问urls.txt中的网址列表,总共访问1000次。运行之后的结果:
1000 fetches, 5 max parallel, 6e+06 bytes, in 58.1026 seconds
6000 mean bytes/connection
17.2109 fetches/sec, 103266 bytes/sec
msecs/connect: 0.403263 mean, 68.603 max, 0.194 min
msecs/first-response: 284.133 mean, 5410.13 max, 55.735 min
HTTP response codes:
code 200 — 1000
从上面的运行结果来看,目标网站仅仅能够承受每秒17次访问,不够强壮。
测试网站是否能承受住预期的访问压力(
http_load -rate 2 -seconds 300 urls.txt
在300秒内保持一定的频率访问目标url。
注:
urls.txt保存要访问的url列表,每行一个
不要测试上线之后的网站,压垮了可不好玩
例如:
1.http_load -parallel 5 -fetches 1000 urls.txt
2.http_load -rate 2 -seconds 300 urls.txt
3. http_load -p 30 -s 60 urllist.txt
4. http_load -parallel 50 -s 10 urls.txt
这段命令行是同时使用50个进程,随机访问urls.txt中的网址列表,总共访问10秒。

参数说明:
-parallel 简写-p :含义是并发的用户进程数。
-fetches 简写-f :含义是总计的访问次数
-rate 简写-r :含义是每秒的访问频率
-seconds简写-s :含义是总计的访问时间
参数是可以自由组合的,参数之间的选择并没有什么限制。
urls.txt保存要访问的url列表,
url 是你要访问的网址名,参数可以是单个的网址也可以是包含网址的文件。 文件格式是每行一个URL,URL最好超过50-100个测试效果比较好. 文件格式如下
http://iceskysl.1sters.com/?action=show&id=336
http://iceskysl.1sters.com/?action=show&id=335
http://iceskysl.1sters.com/?action=show&id=332
http://iceskysl.1sters.com/?action=show&id=32
参数了解了,我们来运行一条命令, 来看看它的返回结果
命令:% ./http_load -rate 5 -seconds 10 urls
命令解释: 执行一个持续时间为10秒的测试,每秒的访问频率为5次。
49 fetches, 2 max parallel, 289884 bytes, in 10.0148 seconds
5916 mean bytes/connection
4.89274 fetches/sec, 28945.5 bytes/sec (重要性能指标吞吐量)
msecs/connect: 28.8932 mean, 44.243 max, 24.488 min(重要指标响应时间)
msecs/first-response: 63.5362 mean, 81.624 max, 57.803 min
HTTP response codes:
code 200 — 49
结果分析:
1.49 fetches, 2 max parallel, 289884 bytes, in 10.0148 seconds
说明在上面的测试中运行了49个请求,最大的并发进程数是2,总计传输的数据是289884bytes,运行的时间是10.0148秒
2.5916 mean bytes/connection
说明每一连接平均传输的数据量289884/49=5916
3.4.89274 fetches/sec, 28945.5 bytes/sec (吞吐量: 单位时间完成请求数)
说明每秒的响应请求为4.89274,每秒传递的数据为28945.5 bytes/sec
这个值得是根据 49 fetches / 10.0148 seconds 秒计算出来的
4.msecs/connect: 28.8932 mean, 44.243 max, 24.488 min (响应时间: 每次请求需要的时间, 平均, 最大, 最小)
说明每连接的平均响应时间是28.8932 msecs,最大的响应时间44.243 msecs,最小的响应时间24.488 msecs
5.msecs/first-response: 63.5362 mean, 81.624 max, 57.803 min
6、HTTP response codes: code 200 — 49
说明打开响应页面的类型,如果403的类型过多,那可能要注意是否系统遇到了瓶颈。
特殊说明:这里,我们一般会关注到的指标是fetches/sec、msecs/connect
他们分别对应的常用性能指标参数
Qpt-每秒响应用户数和response time,每连接响应用户时间。
测试的结果主要也是看这两个值。
当 然仅有这两个指标并不能完成对性能的分析,我们还需要对服务器的cpu、memory进行分析,才能得出结论,另外,测试结果中主要的指标是 fetches/sec 这个选项,即服务器每秒能够响应的查询次数,用这个指标来衡量性能。似乎比 apache的ab准确率要高一些,也更有说服力一些。

http_load测试参数比较
./http_load -parallel 200 -seconds 10 urls
按照固定时间来结束测试,这样可以比较相同时间内被测服务器的响应速度.
./http_load -parallel 200 -fetches 1000 urls
按照固定申请数来测试,这样可以比较相同访问量下返回的响应速度.
虽然两者都可以获取到服务器的响应速度
但是使用fetches更容易让被测服务器收到压力
由于seconds控制测试时间,很有可能在短时间内测试客户端并没有发起足够数量的请求
而服务端在收到足够压力之前,测试就已经结束了.
有一些情况,诸如内存泄漏以及资源回收不利或者对后面的响应速度越来越慢等情况
在这种测试条件下不容易发生
而使用fetchs,能够让客户端保证确定请求数的全部处理.
使用时间作为控制参数
会由于测试人员不够耐心而人为将seconds参数设置过小
导致测试结果失去意义
所以,最后建议使用fetches作为测试参数.用以作为基准进行比较
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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