10小时掌握Java进阶必备技术栈 学习笔记Day 1

蛋挞Echo
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hi，我是蛋挞，一个初出茅庐的后端开发，希望可以和大家共同努力、共同进步！

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项目性能优化

项目性能优化（上）

  1. 了解应用性能问题分析方法论
  2. 掌握压力测试基础概念
  3. 掌握压力测试:线程组配置、结果分析，插件使用
  4. 理解性能关键的指标
  5. 掌握压测监控平台搭建

1-性能优化的终极目标是什么？

用户体验 = 产品设计(非技术) + 系统性能 ≈ 系统性能 = 快？ 应用性能是产品用户体验的基石，性能优化的终极目标是优化用户体验。当我们谈及性能，最直观能想到的一个词是“快”，哪到底怎么才是快呢？如何又为慢！

2-什么样的体验叫快呢？

  • **3S定理：**Strangeloop在对众多的网站做性能分析之后得出了一个著名的3s定律“页面加载速度超过3s，57%的访客会离开”。
  • **SEO排名：**速度在Google、百度等搜索引擎的PR评分中也占有一定的比例，会影响到网站的SEO排名。

3-怎么让系统快起来呢？

  • 性能优化

4-应用性能调优是个大工程

后端：RT、TPS、并发数、Throughput、Footprint、Latency

  • TPS和RT的影响因素：数据库读写、RPC、网络IO、逻辑计算复杂度、JVM

**Web端：**首屏时间、白屏时间、可交互时间、完全加载时间... **移动端：**端到端响应时间、Crash率、内存使用率、FPS...

首屏时间是指从用户打开网页开始到浏览器第一屏渲染完成的时间，是最直接的用户感知体验指 标，也是性能领域公认的最重要的核心指标。 首屏时间 = DNS时间 + 建立连接时间 + 后端响应时间 + 网络传输时间 + 首屏页面渲染时间 FPS是体现页面顺畅程度的一个重要指标。 端到端响应时间是衡量一个API性能的关键指标，比纯后端响应时间更全面，它会受到DNS、网络 带宽、网络链路、HTTP Payload等多个因素的影响。 端到端响应时间 = DNS解析时间 + 网络传输时间 + 后端响应时间。

05-影响性能的关键要素

  • 产品设计：产品逻辑、功能交互、动态效果、页面元素
    • **12306购票案例查询按钮的设计 **
  • 基础网络：网络 = 连接介质 + 计算终端
    • 连接介质：电缆、双绞线、光纤、微波、载波或通信卫星。
    • 计算终端：PC、手机、可穿戴设备、家具家电...
    • 基础网络设施，互联网，局域网(LAN)、城域网(MAN)、广域网(WAN)
  • 代码质量&架构
    • 架构不合理
    • 研发功底和经验不足
    • 没有性能意识：只实现了业务功能不注意代码性能，新功能上线后整体性能下降，或当业务上量后系统出现连锁反应，导致性能问题叠加，直接影响用户体验。
  • 移动端环境
  • 硬件及云服务
  • **架构不合理：**业务发展超越架构支撑能力而导致系统负荷过载，进而导致出现系统奔溃、响应超时等现象。另外不合理的架构如：单点、无cache、应用混部署、没有考虑分布式、集群化等也都会影响性能。
  • **研发功底和经验不足：**开发的App、Server效率和性能较低、不稳定也是常见的事情。
  • **没有性能意识：**只实现了业务功能不注意代码性能，新功能上线后整体性能下降，或当业务上量后系统出现连锁反应，导致性能问题叠加，直接影响用户体验。
  • 多数的性能问题发生在数据库上。由慢SQL、过多查询等原因造成的数据库瓶颈，没有做读写分离、分库分表等。

image.png

压力测试

2 什么是压力测试？

**什么是压测？ ** 压力测试（英语：Stress testing）是针对特定系统或是组件，为要确认其稳定性而特意进行的严格测 试。会让系统在超过正常使用条件下运作，然后再确认其结果。 压力测试是对系统不断施加压力，来预估系统服务能力的一种测试。 为什么对系统压测呢？有没有必要。压不压测要看场景！

一般而言，只有在系统基础功能测试验证完成、系统趋于稳定的情况下，才会进行压力测试。

**目的是什么？ **

  1. 当负载逐渐增加时，观察系统各项性能指标的变化情况是否有异常
  2. 发现系统的性能短板，进行针对性的性能优化
  3. 判断系统在高并发情况下是否会报错，进程是否会挂掉
  4. 测试在系统某个方面达到瓶颈时，粗略估计系统性能上限 压测性能指标有哪些？ image.png 以上主要的四种性能指标【响应时间、并发用户数、吞吐量、资源使用率】它们之间存在一定的相关 性，共同反映出性能的不同方面。 image.png 在这个图中，定义了三条曲线、三个区域、两个点以及三个状态描述。
  • 三条曲线：
    • 吞吐量的曲线（紫色）
    • 利用率（绿色）
    • 响应时间曲线（深蓝色）
  • 三个区域：
    • 轻负载区（Light Load）
    • 重负载区（Heavy Load）
    • 塌陷区（Buckle Zone）
  • 两个点：
    • 最优并发用户数（The Optimum Number of Concurrent Users）
    • 最大并发用户数（The Maximum Number of Concurrent Users）
  • 三个状态描述：
    • 资源饱和（Resource Saturated）
    • 吞吐下降（Throughput Falling）
    • 用户受影响（End Users Effected）

**常用压测工具： **

  1. **Apache JMeter : 可视化的测试工具 **
  2. Apache的ab压力测试
  3. nGrinter 韩国研发
  4. PAS 阿里测试工具
  5. MeterSphere ：国内持续测试的开源平台 JMeter压测环境架构图： image.png 压测目标总的来说有4条：
  • **1. 负载上升各项指标是否正常 **
  • **2. 发现性能短板 **
  • **3. 高并发下系统是否稳定 **
  • 4. 预估系统最大负载能力

**手把手带你创建压测案例 ** 目标：完成压测案例，评测SpringBoot项目的吞吐量（TPS）上限。 **步骤： **

  1. 创建测试计划
  2. 配置线程组、http请求、断言、结果监听器
  3. 执行测试
  4. 查看测试结果，分析测试结果 实现： 1）新建测试计划 image.png 2）配置线程组： image.png 线程属性说明：
  • 线程数：20， 线程数量，这里设置了20个线程
  • ramp-up：表示在指定时间之内把这些线程全部启动起来。 如果n=1,那就表示要在1s以内把50个
  • 线程全部启动起来。
  • 循环次数：2000，表示把 20 线程 循环2000次，也就是说让线程循环调用接口2000次

3）配置HTTP接口： image.png 选择keepalive方式，表示使用了长连接。使用长连接可以防止频繁的建立连接，关闭连接消耗性能。一 般浏览器都支持keepalive，如果这里不勾选，这样我们的压测的部分性能消耗会发生在建立，关闭连接 上，导致我们的压测数据不准确。 image.png 4）配置断言： ** JMeter断言常用有两种，一种是响应断言**，一种是响应时间断言，如果响应内容不满足断言的配置，则 认为这次的请求是失败的。

  • 响应断言：判断响应内容是否包含指定的字符信息，用于判断api接口返回内容是否正确。
  • 响应时间断言：判断响应时间，是否超过预期的时间，用于判断api接口返回时间是否超过预期。

（1）断言添加方式：右击测试计划的http请求，选择添加-->断言-->加响应断言和断言持续时间。 （2）配置响应断言：我们接口正常返回code值为20001，如果接口返回code值不是20001表示接口异 常，为了测试，这里修改为接口返回code值不为20001则表示访问失败。 image.png （3）配置断言响应时间：设置请求接口时间超过10毫秒，则认为请求失败。 image.png （4）验证断言配置：发起http请求，由于返回内容code值不为20001，以及访问时间超过10毫秒，所 以认为访问失败 image.png **5）配置结果监听： ** 配置监听器：监听压测结果【聚合报告和汇总结果很类似，看一个就行】

  1. **聚合报告：**查询结果信息聚合汇总，例如样本、平均值、通吐量、最大值、最小值...
  2. **察看结果树：**记录每一次压测请求
  3. 图像结果：分析了所有请求的平均值、中值、偏离值和通吐量之间的关系。
  4. 汇总结果：汇总压测结果
  5. 汇总图：将压测结果以图像形式展示 image.png **压测结果 ** 1）聚合报告： image.png
  • 样本（sample）: 发送请求的总样本数量
  • 响应时间【单位ms】：
    • 平均值（average）：平均的响应时间
    • 中位数（median）: 中位数的响应时间，50%请求的响应时间
    • 90%百分位（90% Line）: 90%的请求的响应时间，意思就是说90%的请求是<=1765ms返
    • 回，另外10%的请求是大于等于1765ms返回的。
    • 95%百分位（95% Line）: 95%的请求的响应时间，95%的请求都落在1920ms之内返回的
    • 99%百分位（99% Line）: 99%的请求的响应时间
    • 最小值(min)：请求返回的最小时间，其中一个用时最短的请求
    • 最大值(max)：请求返回的最大时间，其中一个用时最长的请求
  • 异常（error）: 出现错误的百分比，错误率=错误的请求的数量/请求的总数
  • 吞吐量（throughout）: 吞吐能力，在这里相当于TPS
  • Received KB/sec----每秒从服务器端接收到的响应数据量
  • Sent KB/sec----每秒从客户端发送的请求的数量

**2）察看结果树： ** 记录了样本中的每一次请求 image.png **3）汇总图与图形结果 ** 参考意义不大，且见文知意，所以略！ 图形结果：分析了所有请求的平均值、终止、偏离值和通吐量之间的关系 横坐标：为请求数量，单位个数 纵坐标：响应时间，单位ms 4）汇总报告【类似于聚合报告】 image.png

  • 样本（sample）: 发送请求的总样本数量
  • 响应时间【单位ms】：
    • 平均值（average）：平均的响应时间
    • 最小值(min)：请求返回的最小时间，其中一个用时最少的请求
    • 最大值(max)：请求返回的最大时间，其中一个用时最大的请求
    • 标准偏差：度量响应时间分布的分散程度的标准，衡量响应时间值偏离平均响应时间的程度。
    • 标准偏差越小，偏离越少，反之亦然。
  • 异常（error）: 出现错误的百分比，错误率=错误的请求的数量/请求的总数
  • 吞吐量TPS（throughout）: 吞吐能力，这个才是我们需要的并发数
  • 每秒接收 KB/sec----每秒从服务器端接收到的数据量
  • 每秒发送KB/sec----每秒从客户端发送的请求的数量
  • 平均字节数

此文章为4月Day20学习笔记，内容来源于极客时间《10 小时掌握 Java 进阶必备技术栈》

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