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linux下使用ab进行压力测试

未分类 小杰 2年前 (2016-06-04) 57次浏览 未收录 0个评论

首先确定下做压力测试的工具和性能的监控工具,这个压测的工具使用的是ab、监控工具使用的是nmon。

看下linux主机上的ulimit -n 的数据是多少,为改动过的是1024,最好要改的大一点。这个是linux下最大线程数,如果过小的话无法进行大并量的测试。

ab经行压力测试时的脚本我用的形式为:

1.(get方式)./ab -n 1000 -c 1000 -k http://xxx.xxxxx.com/synth/open/recurls.do?test=true

2.(post方式./ab -n 2500 -c 2500 -k -p postfile.ab http://xxx.xxxx.com/synth/open/getTheme.do postfile.ab中为json数据)

其中参数n为请求的次数,c为一次请求的并发次数,-k为keep_alive,一般出现链接被重置的错误时最好带上-k的参数。

还有好多参数,可以在ab–help中看下(这个是超级秘籍)。

 

结果的每一项的意义就不多说了 在baidu google上一搜一堆的。

领测认为在每一次压测的同时,可以开启nmon进行实时监控,并打开nmon的记录功能进行数据的记录。

Apache附带的ab,它非常容易使用,ab可以直接在Web服务器本地发起测试请求。这至关重要,因为我们希望测试的服务器的处理时间,而不包含数据的网络传输时间以及用户PC本地的计算时间。

需要清楚的是,ab进行一切测试的本质都是基于HTTP,所以可以说它是对于Web服务器软件的黑盒性能测试,它获得的一切数据和计算结果,都可以通过HTTP来解释。

另有一些压力测试软件,包括LoadRnner、Jmeter等,则是不同程度上包含了服务器处理之外的时间,比如LoadRunner运行在用户PC上,可以录制浏览器行为,这种测试的结果玩玩侧重于站点用户的角度,有另外一些层面的参考意义。

接下来,将使用ab来进行一次压力测试,在本书中我们使用Apache 2.3中附带的ab,其版本信息如下所示:

请看下面的命令行信息:

请注意我们在启动ab时,传入3个命令行参数,它们正是代表了前面提到的前提条件:
-n1000 表示总请求数位1000
-c 表示并发用户数为10
http://localhost/index.html 表示这些请求的目标URL。
测试结果一目了然,我们看到吞吐率显示为2204.64reqs/s。同时,在测试结果中还有一些其他内容也值得我们关注,主要包括:
Server Software
表示被测试的Web服务器软件名称,这里是Apache/2.2.19,它来自于http响应数据的头信息,所以如果是我们自己编写的Web服务器软或者修改开源Web服务器软件的源代码,便可以随意改写这里的名称。
vi /usr/local/apache/conf/httpd.conf #隐藏具体版本信息
ServerSignature Off
ServerTokens Prod

Server Hostname
表示请求的URL中的主机部分名称,它来自于http请求数据的头信息,这里我们请求的URL是http://localhost/index.html,所以主机名为localhost,说明我们的请求是从Web服务器端发起的。

Server Port
表示被测试的Web服务器软件的监听端口,为了方便测试,我们后面会对多个不同的Web服务器软件使用不同的监听端口。

Document Path
表示请求的URL中根绝对路径,它同样来自于http请求数据的头信息,通过它的后缀名,我们一般可以理解该请求的类型。

Document Length
表示http响应数据的正文长度。

Concurrency Level
表示并发用户数,这是我们设置的参数。

Time taken for tests
表示所有这些请求被处理完成花费的总时间。顺便提一下,某些Apache版本如2.2.4附带的ab,对于这一统计项存在一些计算上的bug,当总请求数较少时,其统计的总时间会无法小于0.1s。

Complete requests
表示总请求数,这是我们设置的相应参数。

Failed requests
表示失败的请求数,这里的失败是指请求的连接服务器、发送数据、接收数据等环节发生异常,以及无响应后超时的情况。对于超时时间的设置可以用ab的-t参数。
而如果接受到的http响应数据的头信息中含有2xx以外的状态码,则会在测试结果显示另一个名为“Non-2xx responses”的统计项,用于统计这部分请求数,这些请求并不算是失败的请求。

Total transferred
表示所有请求的响应数据长度总和,包括每个http响应数据的头信息和正文数据的长度。注意这里不包括http请求数据的长度,所以Total
transferred代表了从Web服务器流向用户PC的应用层数据总长度。通过使用ab的-v参数即可查看详细的http头信息。

HTML transferred
表示所有请求的响应数据中正文数据的总和,也就是减去了Total transferred中http响应数据中头信息的长度。

Requests per second
这便是我们重点关注的吞吐率,它等于:
Complete requests / Time taken for tests

Time per request
这便是前面提到的用户平均请求等待时间,它等于:
Time taken for tests / (Complete requests /Concurrency Level)

Time per request?(across all concurrent requests)
这便是前面提到的服务器平均请求处理时间,它等于:
Time taken for tests / Complete requests

这正是吞吐率的倒数。同时,它也等于:
Time per request / Concurrency Level

Transfer rate
表示这些请求在单位时间内从服务器获取的数据长度,它等于:
Total transferred / Time taken for tests
这个统计项可以很好的说明服务器在处理能力达到限制时,其出口带宽的需求量。
利用前面介绍的有关带宽的知识,不难计算出结果。

Percentage of the requests served within a certain time(ms)
这部分数据用于描述每个请求处理时间的分布情况,比如在以上测试结果中,80%请求的处理时间都不超过1ms,而99%的请求都不超过2ms。注意这里的处理时间,是指前面的Time per request,即对于单个用户而言,平均每个请求处理的时间。

继续压力测试
下面,我们再来进行一次压力测试,此时并发用户数为100,其他条件不变,测试结果如下所示:

和前一次的测试结果相比,可以看出,当并发用户数据从原来的10变为100后,吞吐率从原来的2204.64增长到了2711.45,服务器平均请求处理
时间从原来的0.454ms降到了0.369ms,而用户评价请求等待时间从原来的4.536ms增加到了36.881ms.
可见,随着并发用户数的变化,吞吐率、用户平均请求等待时间、服务器配件请求处理时间都发生了相应的变化。


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