服务器性能测试 及吞吐量指标 日志

本文介绍了性能测试中常见的关键指标,如吞吐量、响应时间等,并推荐了几款实用的性能测试工具,包括云端IDE内置的压力测试工具及Apache服务器的性能测试工具ab等。

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常用的性能指标:
【吞吐量】 固定时间间隔内的处理完毕事务个数。通常是1秒内处理完毕的请求个数,单位:事务/秒(tps)。
【平均吞吐量】一段时间内吞吐量的平均值。无法体现吞吐量的瞬间变化。
【峰值吞吐量】一段时间内吞吐量的最大值。是用来评估系统容量的重要指标之一。
【最低吞吐量】一段时间内吞吐量的最小值。如果最小值接近0,说明系统有“卡”的现象。
【70%的吞吐量集中区间】通过统计15%和85%的吞吐量边界值,计算出70%的吞吐量集中区间。区间越集中,吞吐量越稳定。
【响应时间】一次事务的处理时间。通常指从一个请求发出,到服务器进行处理后返回,再到接收完毕应答数据的时间间隔,单位:毫秒。
【平均响应时间】 一段时间内响应时间的平均值。无法体现响应时间的波动情况。
【中间响应时间】一段时间内响应时间的中间值,50%响应时间,有一半的服务器响应时间低于该值而另一半高于该值。
【90%响应时间】一段时间内90%的事务响应时间比此数值要小。反应总体响应速度,和高于该值的10%超时率。是用来评估系统容量的重要指标之一。
【最小响应时间】响应时间的最小值。反映服务最快处理能力。
【最大响应时间】响应时间的最大值。反映服务器最慢处理能力。
【CPU占用率】1-CPU空闲率,表示CPU被使用情况,反映了系统资源利用情况。
对于游戏开发者的实际情况来说,充足的测试时间并不是每次都可以保证的,而且对于模拟机器人的开发过程本身又是一个很大的投入。
这里再推荐一个压测工具,云端IDE内置了对HTTP、标准TCP和PB协议的解析器,无需写脚本,只需要编写自定义协议就行了,链接:http://wetest.qq.com/gaps/






Apache服务器的性能测试工具ab 、http_load 日志分析工具webalizer
http://7615912.blog.51cto.com/7605912/1286960




linux服务器性能检测工具nmon使用 
http://blog.chinaunix.net/uid-29179844-id-4354563.html


常用服务器日志分析命令大全:
http://www.51testing.com/html/70/15001170-3693897.html


几款Web服务器性能压力测试工具:
http://www.cnblogs.com/liyunfei/p/7380093.html




开源性能测试工具JMeter:
http://jingyan.baidu.com/season/41018


主流性能测试工具:jmeter/locust/siege等




对于Linux系统管理员很有用的16个在线工具:
http://os.51cto.com/art/201407/446971.htm


压测时收集服务器性能几个命令:
http://blog.youkuaiyun.com/wjcaolinghua/article/details/45364137






性能测试从入门到精通班:
http://www.itest.info/courses/7









### 吞吐量的定义 吞吐量(Throughput)在性能测试中是指单位时间内系统能够处理的工作量[^2]。它通常用来衡量系统的处理能力,具体可以表示为每秒完成的请求数、每秒传输的数据量等。吞吐量的单位取决于具体的测试场景,例如请求/秒(Requests per Second, RPS)、字节/秒(Bytes per Second, BPS)或事务/秒(Transactions per Second, TPS)。 ### 吞吐量的计算方法 吞吐量可以通过以下公式计算: ```plaintext 吞吐量 = 完成的总工作量 / 测试时间 ``` - 如果以请求为单位,则公式为: ```plaintext 吞吐量 (RPS) = 总请求数 / 测试持续时间(秒) ``` - 如果以数据传输为单位,则公式为: ```plaintext 吞吐量 (BPS) = 总传输数据量(字节) / 测试持续时间(秒) ``` 在实际测试中,使用性能测试工具如 JMeter 或 LoadRunner 可以直接测量吞吐量指标。这些工具会提供内置的统计功能来报告吞吐量值。 ### 吞吐量的优化方案 优化吞吐量需要从多个方面入手,包括代码层面、服务器配置和日志管理等。以下是几种常见的优化策略: #### 1. **代码优化** - 确保代码逻辑高效,减少不必要的循环和复杂计算。 - 使用缓存技术(如 Redis 或 Memcached)来减少数据库查询次数。 - 异步处理高延迟操作,避免阻塞主线程[^2]。 #### 2. **服务器配置优化** - 调整服务器的连接池大小、线程数等参数以适应高并发场景。 - 使用负载均衡器分摊流量,提高系统的整体处理能力。 - 配置高效的网络协议(如 HTTP/2 或 gRPC),减少通信开销。 #### 3. **日志管理优化** 日志生成和写入会对系统性能产生影响,尤其是在高吞吐量场景下。通过以下方法可以减少日志吞吐量的影响: - 重用日志事件对象以减少内存分配。 - 避免在日志中拼接大字符串。 - 使用高效的日志格式(如 JsonTemplateLayout)。 - 在日志框架(如 Log4j2)中启用异步日志记录模式,降低主线程的压力[^3]。 #### 4. **数据库优化** - 创建合适的索引以加速查询。 - 定期清理无用的历史数据,减少存储负担。 - 使用分库分表技术来分散数据访问压力[^2]。 #### 5. **硬件资源优化** - 增加服务器的 CPU 核心数和内存容量。 - 使用 SSD 替代传统硬盘以提升 I/O 性能。 - 配置高性能网络设备以减少网络延迟[^1]。 ### 示例代码:JMeter 中的吞吐量测量 以下是一个简单的 JMeter 脚本示例,用于测量某个 API 的吞吐量: ```java // 设置 JMeter 的线程数和运行时间 ThreadGroup threadGroup = new ThreadGroup(); threadGroup.setNumThreads(100); // 并发用户数 threadGroup.setRampUp(10); // 加压时间(秒) threadGroup.setDuration(60); // 测试持续时间(秒) // 添加 HTTP 请求采样器 HTTPSampler httpSampler = new HTTPSampler(); httpSampler.setDomain("example.com"); httpSampler.setPort(80); httpSampler.setPath("/api/example"); // 运行测试并收集结果 SummaryReport summaryReport = new SummaryReport(); summaryReport.addSampler(httpSampler); // 输出吞吐量结果 System.out.println("吞吐量: " + summaryReport.getThroughput() + " 请求/秒"); ``` ### 注意事项 在优化吞吐量时,需要注意以下几点: - 不同的优化措施可能会相互影响,因此需要综合考虑。 - 优化过程中应持续监控系统的关键指标(如 CPU 使用率、内存占用、网络带宽等),以确保不会引入新的瓶颈[^2]。
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