jstat -gcutil 200并发 tomcat 16核 压测

最新推荐文章于 2022-05-18 16:21:51 发布
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通过jstat工具监控进程23441的Java应用程序内存使用情况，包括新生代、老年代等区域的垃圾回收次数及时间，帮助理解Java应用内存管理和性能调优。
joeyon@linux:~$ sudo jstat -gcutil 23441  1000 100
[sudo] password for joeyon:
  S0     S1     E      O      P     YGC     YGCT    FGC    FGCT     GCT   
  0.00   0.00  36.74  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  36.74  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  36.74  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  36.74  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  37.14  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  37.14  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  37.14  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  37.14  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  37.14  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  37.14  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  37.14  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  37.14  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
joeyon@linux:~$ sudo jstat -gcutil 23441  10000 100
  S0     S1     E      O      P     YGC     YGCT    FGC    FGCT     GCT   
  0.00   0.00  37.55  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  39.25  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  39.66  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  43.74  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  56.32  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  56.72  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  57.13  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  57.13  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  59.24  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  59.64  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  59.64  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  61.74  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  62.15  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  62.15  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  62.56  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  62.96  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  62.99  11.26  17.24   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  75.93  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  81.91  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  81.91  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  82.32  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  82.72  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  82.72  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  83.15  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  83.56  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  83.56  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  83.97  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  84.37  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  84.37  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  84.78  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  85.19  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  85.19  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  87.29  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  87.70  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  87.70  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  88.10  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  88.51  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  88.51  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  88.92  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  91.63  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  91.63  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  92.04  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  92.44  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  92.44  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  92.85  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  97.23  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  97.23  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  97.64  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  98.04  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  98.04  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  98.45  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  98.86  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  98.86  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  99.26  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  99.67  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
  0.00   0.00  99.67  11.26  17.25   8251   48.403    20    5.848   54.251
 48.91   0.00   1.78  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00   5.68  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00   5.68  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00   6.13  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00   6.58  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00   6.58  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00   7.02  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  10.67  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  11.12  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  11.57  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  11.57  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  12.01  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  13.67  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  14.12  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  14.56  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  14.56  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  15.01  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  15.01  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  15.46  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  15.90  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  15.90  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  16.35  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  16.35  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  16.79  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  17.24  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  17.24  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  17.69  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  19.35  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  19.80  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  20.24  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  20.24  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  20.69  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  20.69  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  21.14  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  21.58  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  21.58  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  22.03  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  22.03  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  22.47  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  22.92  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  24.59  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  25.04  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  25.04  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
 48.91   0.00  27.75  11.26  17.25   8252   48.426    20    5.848   54.274
joeyon@linux:~$ sudo jstat -gcutil 23441  10000 100
[sudo] password for joeyon:
  S0     S1     E      O      P     YGC     YGCT    FGC    FGCT     GCT   
  0.00  27.19  14.58  11.26  17.25   8253   48.447    20    5.848   54.295

JVM实战—8.如何分析jstat统计来定位GC
weixin_44066506的博客
01-02 813
大纲1.使用jstat了解线上系统的JVM运行状况2.使用jmap和jhat了解线上系统的对象分布3.如何分析JVM运行状况并合理优化4.使用jstat分析模拟的BI系统JVM运行情况5.使用jstat分析模拟的计算系统JVM运行情况6.问题汇总1.使用jstat了解线上系统的JVM运行状况(1)JVM的整体运行原理简单总...
【JVM】JVM性能调优——JVM内存模型及垃圾收集算法、内存泄露及解决方法、性能调优
your_棒棒糖的博客
06-05 977
目录一、JVM内存模型及垃圾收集算法二、内存泄漏及解决方法三、性能调优JVM调优总结：JVM调优调优的基本概念什么是调优调优，从规划开始案例分析-Xmx1024m -Xms1024m -Xmn512m -Xss256k扩展参数说明： 一、JVM内存模型及垃圾收集算法 1.根据Java虚拟机规范，JVM将内存划分为： New（年轻代） Tenured（年老代） 永久代（Perm） 其中New和Tenured属于堆内存，堆内存会从JVM启动参数（-Xmx:3G）指定的内存中分配，Perm不属于堆内存，由虚拟
通过 jstat -gcutil 来学习JVM 内存分配策略与 GC 发生时机
weixin_30677617的博客
07-25 326
jstat 是 JVM 统计信息监视工具，如下： 我通过 jstat 来监视1192的Java进程统计信息，各项监视参数： S0、S1 代表两个Survivor区； E 代表 Eden 区； O（Old）代表老年代； P（Permanent）代表永久代； YGC（Young GC）代表Minor GC； YGCT代表Minor GC耗时； FGC（Full GC）代表...
jstat gcutil
weixin_30642029的博客
08-12 437
QQA: jstat gcutil 的输出是什么意思 当 Java 程序有性能问题时，尤其是响应时间有突然变化时，最好第一时间查看 GC 的状态。一般用jstat -gcutil <pid> 1s来查看，那么它的输出又是什么含义呢？ 输出样例 一般会用两种方式调用jstat，一种看百分比，一种看具体数值(KB)。 例如jstat -gcutil &...
jstat之gcutil数据解析
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weixin_34191734的博客
01-24 1万+
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高并发网站的演变和优化
马丘
06-29 362
一，什么是高并发 高并发是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，通常指：通过设计保证能够同时并行处理很多请求。 高并发指标： 响应时间：系统对请求做出响应时间。例如系统处理一个HTTP请求需要200ms,这个200ms就是系统响应时间。 吞吐量：单位时间内处理的请求数量。 每秒查询量QPS：每秒响应请求数。在互联网这个指标和吞吐量区分的没有这么明显。 并发用户数：同时承载正常使用系统功能的用户数量。例如一个即时通讯系统，同时在线量一定程度代表系统并发用户数。 二，创业初期系统 假如我们现在有一家创业
回顾JVM调优之jstat -gcutil pid
calm_encode的博客
11-02 475
一 概述 jstat -gcutil pid jstat -gccause pid 参考：jvm系列(四):jvm调优-命令篇_纯洁的微笑-优快云博客https://blog.youkuaiyun.com/ityouknow/article/details/78209205使用jstat分析系统的垃圾回收情况_达叔-优快云博客https://blog.youkuaiyun.com/exceptional_derek/article/detai...
【性能瓶颈破局之道】IVMS-4200高并发卡顿与内存泄漏深度追踪，优化响应速度达3倍秘技
# IVMS-4200高并发性能优化实战：从内存泄漏到异步化演进的全链路治理 在现代企业安防体系中，视频监控平台早已不再是简单的“录像回放工具”，而是承载着实时预览、智能分析、权限联动与多端协同的核心中枢。当一...
性能压测总结（下）-测试结果分析和问题排查
hi_bigbai的博客
06-02 2986
明确问题 首先我们要确认是哪些性能指标不达到要求，或者需要改进​ 常见的性能指标： 用户体验层面 用户响应时间 就是用户感受软件系统为其服务所消耗的时间。对于web系统，请求的相应时间指的是从客户端发起的一个请求时间，到客户端接收到从服务器返回的相应结束。在互联网上对于用户响应时间，有一个普遍的标准：2/5/10秒原则。也就是说，在2秒之内给客户响应被用户认为是“非常有吸引力”的用户体验。在5秒之内响应客户被认为“比较不错”的用户体验，在10秒内给用户响应被认为“糟糕”的用户体验。如果超过10秒还没.
你的数据库，能撑起多少并发，有数吗？
wujiandao的专栏
10-11 2610
点击蓝色“有关SQL”关注我哟加个“星标”，天天与10000人一起快乐成长阿里巴巴的 OceanBase 数据库，性能超过 Oracle 100倍，号称世界第一。大家可还记得今年的 OB...
jstat命令
sinat_26781639的博客
03-06 197
 jstat命令查看jvm的GC情况 （以Linux为例）    jstat命令可以查看堆内存各部分的使用量，以及加载类的数量。命令的格式如下：  jstat [-命令选项] [vmid] [间隔时间/毫秒] [查询次数]  注意！！！：使用的jdk版本是jdk8.     类加载统计： 　 Loaded:加载cla...
jstat命令查看jvm的GC情况 （以Linux为例）
weixin_34153893的博客
10-30 942
 jstat命令查看jvm的GC情况 （以Linux为例）    jstat命令可以查看堆内存各部分的使用量，以及加载类的数量。命令的格式如下：  jstat [-命令选项] [vmid] [间隔时间/毫秒] [查询次数]  注意！！！：使用的jdk版本是jdk8.     类加载统计： 　 Loaded:加载class的数量 Bytes：所占用空间大小 Unloaded：...
JAVA系列：查看垃圾回收命令 jstat -gcutil pid使用方法
NIO4444
09-06 1763
gc jstat -gc pid 2000 5 EC：伊甸园区的大小 EU：伊甸园区的使用大小 YGC：年轻代垃圾回收次数 YGCT：年轻代垃圾回收消耗时间 gcutil jstat -gcutil pid 2000 5 显示的是合区的使用比例 O：老年代使用比例 M：元数据区使用比例 CCS：压缩使用比例 YGC：年轻代垃圾回收次数 FGCT：老年代垃圾回收消耗时间（单位：s秒） GCT：垃圾回收消耗总时间（单位：s秒） ...
jvm 性能调优工具之 jstat 命令详解
spring_cgmx9880的博客
05-18 1743
Jstat名称：Java Virtual Machine statistics monitoring tool 功能描述： Jstat是JDK自带的一个轻量级小工具。它位于java的bin目录下，主要利用JVM内建的指令对Java应用程序的资源和性能进行实时的命令行的监控，包括了对Heap size和垃圾回收状况的监控。 命令用法：jstat [-命令选项] [vmid] [间隔时间/毫秒] [查询次数] 　　　　 注意：使用的jdk版本是jdk8。 C:\Users\Administrator>js
使用jstat命令查看jvm的GC情况
蓝关故人
11-28 666
目录 1. 启动Java程序后，打开任务管理器，查找到对应的pid; 2.垃圾回收统计 3.编译统计 4. 类加载统计： jstat命令可以查看堆内存各部分的使用量，以及加载类的数量。 使用的jdk版本是jdk8. 以Windows系统为例： 1. 启动Java程序后，打开任务管理器，查找到对应的pid; 2.垃圾回收统计 jstat -gc 6520 S...
Java命令行工具之 jstat
CCqwas的博客
03-05 6819
jstat 是JDK中提供的一个命令行工具，主要用来打印JVM 性能数据相关的统计数据。主要包含以下几个方面： 垃圾回收(GC)方面数据 编译(Compilation)相关数据 类加载信息(Class Loader) jstat最大的优势就是可以在JVM运行时，实时的抓取这些数据。 如何启动jstat jstat使用很简单，只要在命令行中执行如下命令： jstat -gc -t 11256 10000 10 参数解释：...
基于上面的信息，假设你正使用jmeter压测该项目，参数怎么设置能达到套餐抢购接口的吞吐量可达到2000qps，核心下单接口的响应时间P99可稳定在94.8ms。超卖率从30%降低到0.1%。接口响应时间从200ms降低到90ms，等效果
最新发布
06-16
<think>我们面临的是一个高并发场景下的系统调优问题，目标是达到：1.套餐抢购接口：2000QPS2.核心下单接口：P99响应时间稳定在94.8ms3.超卖率从30%降低到0.1%4.接口响应时间从200ms降至90ms结合之前的调优方案和JMeter压测配置，我们将从以下几个方面进行：###一、JMeter压测配置实现2000QPS根据引用[1]和[2]，QPS受线程数、服务器能力、网络等因素限制。要实现2000QPS，需要合理配置JMeter：1.**线程组配置**：```bash线程数（NumberofThreads）:2000#模拟2000并发用户加速时间（Ramp-UpPeriod）:10秒#在10秒内启动所有线程循环次数（LoopCount）:永久#持续压测```2.**吞吐量控制器（ThroughputController）**：-使用**ConstantThroughputTimer**（常量吞吐量定时器）精确控制QPS[^1]：```bash目标吞吐量（TargetThroughput）:2000#2000QPS计算方式（CalculateThroughputbasedon）:allactivethreads```3.**分布式压测**（单机JMeter可能无法模拟2000并发）：-使用多台JMeter从机（Slave）进行分布式压测[^3]-确保测试数据一致性：-使用`CSVDataSetConfig`共享测试数据（如token、商品ID），文件存储在共享目录（如NFS）-使用`__threadNum`和`__machineName`函数区分不同主机和线程的数据4.**关键监听器**：-添加`jp@gc-TransactionsperSecond`监听器实时监控QPS-添加`jp@gc-ResponseTimesPercentiles`监听器监控P99响应时间###二、核心下单接口响应时间优化（目标P99:94.8ms）根据引用[4][5]，响应时间受系统各个环节影响。优化措施：1.**应用层优化**：-线程池优化：Tomcat线程数调至1000（`server.tomcat.max-threads=1000`）-异步处理：将非核心逻辑（如日志、通知）异步化，使用`@Async`-连接池优化：Redis连接池（`spring.redis.lettuce.pool.max-active=500`），MySQL连接池（`spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=200`）2.**Redis优化**：-使用Lua脚本保证原子性（减少网络交互）[^2]-布隆过滤器拦截无效请求（减少数据库穿透）3.**MySQL优化**：-索引优化：确保`seckill_order`表有`(user_id,item_id)`复合索引-锁优化：使用乐观锁（版本号）更新库存```sqlUPDATEitem_stockSETstock=stock-1,version=version+1WHEREitem_id=1001ANDversion=#{version}ANDstock>0```4.**JMeter配置验证响应时间**：-使用`jp@gc-ResponseTimesOverTime`监听器（引用[3]）：-横轴使用相对时间（从0开始）-配置P99响应时间阈值（94.8ms）告警###三、超卖率优化（目标<0.1%）当前超卖率30%因并发扣减导致，解决方案：1.**Redis原子扣减**：-使用Lua脚本保证库存扣减和用户记录的原子性[^2]```lua--KEYS:[stockKey,userKey]localstock=tonumber(redis.call('GET',KEYS[1]))ifstock<=0thenreturn0endifredis.call('SISMEMBER',KEYS[2],ARGV[1])==1thenreturn1endredis.call('DECR',KEYS[1])redis.call('SADD',KEYS[2],ARGV[1])return2```2.**数据库兜底**：-在MySQL事务中使用乐观锁二次校验库存-记录操作日志用于对账3.**压测验证超卖率**：-在JMeter中增加后置处理器（如JSONExtractor）提取订单结果-使用`BeanShellPostProcessor`统计成功订单数和总请求数-计算实际超卖率：`超卖数量=实际成交订单-库存`-目标：超卖率<0.1%###四、接口响应时间优化（目标90ms）针对下单接口从200ms降至90ms：1.**链路分析**：-使用Arthas或SkyWalking定位耗时瓶颈（数据库？Redis？网络？）2.**热点优化**：-**Redis管道**：合并多个Redis操作（如检查用户+扣库存）-**本地缓存**：对静态数据（如商品信息）使用GuavaCache-**SQL优化**：避免`SELECT*`，只查询必要字段3.**JMeter压测策略**：-阶梯增压：从200QPS逐步升至2000QPS（200→500→1000→2000）-持续压测：2000QPS维持5分钟，观察响应时间曲线-使用`SteppingThreadGroup`插件（引用[3]）实现阶梯加压###五、预期优化结果验证|指标|优化前|优化后目标|验证方法||--------------|----------|---------------|----------------------------||QPS|1200|**2000**|JMeter`TransactionsperSecond`||P99响应时间|200ms|**94.8ms**|`ResponseTimesPercentiles`||超卖率|30%|**<0.1%**|数据库对账统计||平均响应时间|200ms|**90ms**|`ResponseTimesOverTime`|>**压测执行命令**：>```bash>jmeter-n-tseckill_test.jmx-lresult.jtl-e-oreport/>```###六、常见问题解决-**QPS不达标**：检查服务器CPU/内存/网络带宽，增加JMeter分布式节点-**响应时间波动**：调整GC参数（`-XX:MaxGCPauseMillis=100`），优化慢SQL-**超卖率异常**：检查Lua脚本逻辑，确保Redis和MySQL事务一致性---§§相关问题§§1.如何通过JMeter监听器实时监控P99响应时间？2.分布式压测时如何同步不同JMeter节点的启动时间？3.乐观锁在高并发场景下导致大量失败，如何优化？</think>### JMeter 压测调优配置方案 为实现套餐抢购接口 2000 QPS、下单接口 P99 响应时间 ≤94.8ms、超卖率 ≤0.1% 的目标，需结合 JMeter 压测配置与系统优化，以下是分步实施方案： --- ### 一、JMeter 压测核心配置 #### 1. 线程组配置（2000 QPS 实现） ```bash Thread Group: Number of Threads: 2000 # 并发线程数 Ramp-Up Period: 10 # 10秒内启动所有线程 Loop Count: Forever # 持续压测 Duration: 3600 seconds # 压测1小时[^1] Synchronizing Timer: Number of Simulated Users: 2000 # 模拟瞬时并发 Timeout: 30000 # 30秒超时 ``` #### 2. 吞吐量精确控制 ```bash Throughput Shaping Timer (插件): Target QPS: 2000 # 目标吞吐量[^2] Duration: 3600 # 维持1小时 Constant Throughput Timer: Target Throughput: 2000 # 双保险控制 ``` #### 3. 响应时间监控 ```bash 监听器配置: jp@gc - Response Times Over Time: # 响应时间趋势[^3] X-axis: Relative Time (从0开始) jp@gc - Percentiles Over Time: P99 Line: 94.8ms (阈值告警) ``` #### 4. 参数化策略 ```bash CSV Data Set Config: Filename: tokens.csv Variable Names: token,itemId Recycle on EOF: True Sharing mode: All threads 函数助手: itemId: ${__Random(1001,1005)} # 商品ID随机轮询 ``` --- ### 二、系统级优化措施 #### 1. 超卖率优化（30% → 0.1%） ```lua -- Redis Lua 原子扣减 (seckill.lua) local stockKey = KEYS[1] local userKey = KEYS[2] if tonumber(redis.call('GET', stockKey)) <= 0 then return 0 -- 库存不足 end if redis.call('SISMEMBER', userKey, ARGV[1]) == 1 then return 1 -- 重复请求 end redis.call('DECR', stockKey) redis.call('SADD', userKey, ARGV[1]) return 2 -- 成功 ``` **MySQL 兜底校验**： ```sql UPDATE item_stock SET stock = stock - 1 WHERE item_id = #{itemId} AND stock > 0 ``` #### 2. 响应时间优化（200ms → 90ms） **架构优化**： ```mermaid graph LR A[请求] --> B[Redis 布隆过滤器] B -->|有效请求| C[Redis Lua扣减] C -->|成功| D[RabbitMQ 异步下单] D --> E[MySQL 最终入库] ``` **关键参数**： ```properties # Tomcat server.tomcat.max-threads=1000 server.tomcat.accept-count=1000 # Redis spring.redis.lettuce.pool.max-active=500 # RabbitMQ spring.rabbitmq.listener.simple.prefetch=100 ``` --- ### 三、压测执行流程 1. **预热阶段**： ```bash jmeter -n -t warmup.jmx -l warmup.jtl # 500线程持续5分钟，预热JVM和连接池 ``` 2. **阶梯增压**： | 阶段 | 线程数 | 持续时间 | 目标 | |---|---|---|---| | 1 | 500 | 5min | 验证基础能力 | | 2 | 1000 | 10min | 检查资源瓶颈 | | 3 | 2000 | 30min | 稳定性测试[^1] | 3. **监控指标**： ```bash # Redis redis-cli info stats | grep instantaneous_ops_per_sec # MySQL SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Threads_running'; # JVM jstat -gcutil <pid> 1000 ``` --- ### 四、预期优化效果验证 | 指标 | 优化前 | 优化目标 | 验证方法 | |---|---|---|---| | **抢购接口QPS** | 1200 | 2000 | JMeter聚合报告 | | **下单P99响应** | 200ms | ≤94.8ms | Percentiles Over Time[^3] | | **超卖率** | 30% | ≤0.1% | 数据库库存对账 | | **平均响应时间** | 200ms | ≤90ms | Response Times Over Time | > **报告生成命令**： > ```bash > jmeter -g test.jtl -o dashboard/ --jmeterproperty jmeter.reportgenerator.overall_granularity=1000 > ``` --- ### 五、常见问题解决方案 **QPS不达标**： 1. 检查服务器CPU/内存瓶颈（`top`, `vmstat`） 2. 增加JMeter分布式节点[^3] 3. 调优Tomcat参数：`maxThreads=1500` **响应时间波动**： ```properties # 增加GC调优参数 -XX:G1NewSizePercent=40 -XX:MaxGCPauseMillis=100 ``` **超卖率异常**： 1. 校验Lua脚本原子性：`redis-cli --eval seckill.lua` 2. 开启MySQL死锁监控：`SET GLOBAL innodb_print_all_deadlocks=ON;` ---
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