性能测试 —— “问题分析”

news2024/11/15 4:48:18

性能测试大致分以下几个步骤:

  1. 需求分析

  2. 脚本准备

  3. 测试执行

  4. 结果整理

  5. 问题分析

今天要说的是最后一个步骤——“问题分析”;

需求描述

有一个服务,启动时会加载一个1G的词表文件到内存,请求来了之后,会把请求词去词表里做模糊匹配,如果匹配到了就向一个后端服务发送一条http请求,拿回数据之后,返回给客户端的同时,向mysql记录请求的唯一标识和一个请求次数的标记; 

其中有几个关键函数 

模糊匹配(fuzzyMatching) 
后端请求函数(sendingRequest) 
拼装请求函数(buildResponse) 
记录mysql请求次数标记(signNum)

问题及分析

第一组:完全随机请求词,qps达到1k时,服务器未见异常,cpu、内存、带宽均未满,qps无法继续提升;

  • 分析:由于此服务后端连接了其它服务,所以在压测之前,要确认后端服务不会成为瓶颈点,目前的状态很可能是后端服务限制了被测服务的性能;此时可以检查后端服务所在机器的各项指标,或者查看本机的连接状况,一般后端服务无法处理,而被测服务又会一直向后面请求的话,timewait状态的连接会变得比较多;

第二组:解决后端服务的问题后,第二组使用平均30个字的请求词,来打压,qps到400时,cpu load已满;

  • 分析:这种情况明显是由于fuzzyMatching函数计算效率的问题导致cpu满载,从而无法提升qps,使响应时间不断增大,此时可以通过perf+火焰图来确定整个处理请求过程中响应时间长的函数;此时需要评估压测数据是否合理,如果线上平均请求词只有2个的时候,此组测试明显不合理,此时要开发进行性能优化就是浪费时间的;如果评估测试数据合理,可以再次更换短词数据进行压测验证猜测;

第三组:解决了上述两个问题之后,使用完全随机请求词,qps到达3k后降低至1k,然后再次提升到3k,如此反复;

  • 分析:此时关注一下各项指标,排除了以上的问题的话,操作mysql慢的问题可能性大一些,对这种需要高并发的系统来说,直接读写mysql不是个聪明的解决方案,一般会用redis做一层缓存,这里说道的另一个问题就是开发设计不合理,导致的性能问题;

第四组:将后端换做真实的服务来做整体压测,发现qps最高只能到300,此时检查各项指标,发现入口带宽占满了

分析:这次问题比较明显,后端服务返回内容过大,导致带宽被占满,此时依然需要评估需求:

1、是否需要后端返回的所有数据内容;

2、评估更换万兆网卡的性价比;

3、是否可以通过技术手段优化带宽占用,比如把一次请求分散到多组服务的多个请求;

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