浅淡网站性能测试

Posted on 2021-05-24 13:42 小愉阅读(136) 评论(0) 收藏举报

基本概念

并发数

并发数指在同一个时间点，同时请求服务的客户数量

通常情况下指的是：如果同时有一万名用户访问网站，所有人都可以正常获得服务。而不会超时或连接拒绝情况发生。

吞吐率

吞吐率指的是服务处理请求的效率，计算方式为（总处理请求数/总耗时）

HTTP服务的吞吐率通常以RPS（Requests Per Second 请求数每秒）作为单位。吞吐量较高，代表服务处理效率就越高。换句话说就是网站的性能越高。

注意：吞吐率和并发数是两个完全独立的概念。拿银行柜台来举个例子，并发数指同时有多少人往银行柜台涌来。吞吐率则指银行柜台在一段时间内可以服务多少人。

但是在性能测试中，二者之间通常会呈现出一种关联关系。当并发数增大时，吞吐率通常也会随之上升（多用户发挥出并行处理优势）。但在并发数超过某个边界值后，吞吐率则会下降（用户过多，花在上下文切换的开销急剧增大，又或者内存消耗过多）。

响应时间

响应时间指的是用户从发出请求到接收完响应之间的总耗时，它由网络传输耗时、服务处理耗时等多个部分组成。通常以毫秒（ms）作为单位。

与并发数的关系：一般来说，随着并发数增大，单个用户的响应时间通常会随之增加。这很好理解，餐馆吃饭的人越多，单个顾客等待的时间就越长。

与吞吐率的关系：更高的吞吐率通常意味着更低的响应时间。因为吞吐率是以单位时间内的请求处理能力来计算的。

平均响应时间与百分位响应时间

平均响应时间指的是所有请求平均花费的时间，如果有100个请求，其中98个耗时为1ms，其他两个为100ms。那么平均响应时间为（98*1+2*100）/100.0=2.98ms。

百分位数（Percentile-Wikipedia）是一个统计学名词。以响应时间为例，99%的百分位响应时间，指的是99%的请求响应时间，都处在这个值以下。

拿上面的响应时间来说，其整体平均响应时间虽然为2.98ms，但99%的百分位响应时间却是100ms。

相对于平均响应时间来说，百分位响应时间通常更能反映服务的整体效率。现实世界中用的较多的是98%的百分位响应时间，比如GitHub System Status中就有一条98TH PERC.WEB RESPONSE TIME 曲线。

准备工作

1.挑选测试目标

一个网站通常有很多个不同的页面和接口。如果要完全模拟真实环境的访问，就得为各页面设置不同的权重，同时访问所有页面。或者取巧一点，采用重放真实环境访问记录的方式。

进行整体性能测试比较复杂，这里不打算介绍相关内容。这次主要讨论对单个页面测试。

那么，怎么挑选测试的目标页面呢？一般来说，哪些用户访问较多的页面通常是比较好的选择，他们可能是：

·首页/Landing Page：通常是用户第一个打开的页面

·关键行为页面：如果网站的主要功能是发放优惠券，那就测试发放优惠券的接口

·活动页面：新活动上线推广前，理所应当应该进行性能测试

尽量模拟真是用户情况

举个例子，如果你想压测一个文章列表页，那么一定先要挑选一位数量文章的用户，然后使用其身份来进行测试。千万不要用那些一篇文章没有、或只有少数文章的测试账号。那样会产生失真的测试结果，让你对服务能力产生过乐观的估计。

所以，在测试与用户相关的动态内容时，请细心挑选用户身份，尽量反映绝大多数用户的情况。

别忘了关注边界情况

让测试过程反映绝大多数用户的情况很重要，但也请别忘了那些边界情况。

比如，当用户拥有50篇以下的文章时，你的文章列表页面响应速度非常好，吞吐率非常高。那么如果某个用户拥有1000文章呢？列表页的性能表现还能满足需求吗？响应时间会不会呈指数级上升？这些都是你需要测试的。

牢记【木桶效应】，你的服务很可能会因为没有处理好这些边界情况而崩溃。

2.选择测试工具

市面上开源的HTTP性能测试工具非常多，我使用过得就有wrk、ab、vegeta、siege等。所有工具都支持对单个地址进行测试，部分工具支持通过地址列表批量测试。

除了ab这种历史比较悠久的工具，大部分现代压测工具效率都非常高，所以挑选那个区别不大。

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