👏作者简介：大家好，我是爱吃芝士的土豆倪，24届校招生Java选手，很高兴认识大家

📕系列专栏：Spring原理、JUC原理、Kafka原理、分布式技术原理、数据库技术

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项目性能优化

性能问题分析

01-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！

02-什么样的体验叫快呢？

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。

03-怎么让系统快起来呢？

性能优化

04-应用性能调优是个大工程

后端：RT、TPS、并发数。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。

压力测试

主机环境

阿里云：5台4C8G机器，4台压力机2C4G

服务器环境：1台压力机，1台应用服务主机，1台数据库与缓存服务器，1CICD服务器

hero01：CICD服务器4C8G：Nginx、JMeter、CICD

内网ip：172.17.187.81（I/O优化）25Mbps峰值

hero02：数据库与缓存服务器4C8G：MySQL、Redis、MQ、ES

内网ip：172.17.187.78（I/O优化）25Mbps峰值

hero03：应用服务器01-4C8G：Application

内网ip：172.17.187.79（I/O优化）25Mbps峰值

hero04：监控服务器02-4C8G：Grafana、Prometheus、InfluxDB

内网ip：172.17.187.80（I/O优化）25Mbps峰值

网络中的Mbps和MBps，及两者的换算关系

Mbps = Megabit per second (Mbit/s or Mb/s)

MBps = Megabyte per second

1 Mbps = 0.125 MB/s

25Mbps = 3.125 MB/s

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？

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
发现系统的性能短板，进行针对性的性能优化
判断系统在高并发情况下是否会报错，进程是否会挂掉
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？

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。

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：

Apache JMeter : 可视化的测试工具
Apache的ab压力测试
nGrinter 韩国研发
PAS 阿里测试工具
MeterSphere ：国内持续测试的开源平台
等等

JMeter压测环境架构图：

压测目标总的来说有4条：

负载上升各项指标是否正常
发现性能短板
高并发下系统是否稳定
预估系统最大负载能力

案例：SpringBoot项目不做任何配置，TPS上限是多少？

Apache JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具。用于对软件做压力测试，它最初被设计用于Web应用测试，但后来扩展到其他测试领域。它可以用于测试静态和动态资源 ，例如静态文件、Java 小服务程序、CGI 脚本、Java 对象、数据库、FTP 服务器，等等。JMeter 可以用于对服务器、网络或对象模拟巨大的负载，来自不同压力类别下测试它们的强度和分析整体性能。另外，JMeter能够对应用程序做功能/回归测试，通过创建带有断言的脚本来验证你的程序返回了你期望的结果。为了最大限度的灵活性，JMeter允许使用正则表达式创建断言。

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：

创建测试计划
配置线程组、http请求、断言、结果监听器
执行测试
查看测试结果，分析测试结果

实现：

1）新建测试计划

2）配置线程组：

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：

ruby 复制代码

http://123.56.249.139:9001/spu/goods/10000005620800

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。

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。

（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。

（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。

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】

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...
察看结果树：记录每一次压测请求
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。
汇总结果：汇总压测结果
汇总图：将压测结果以图像形式展示

压测结果

1）聚合报告：

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

3）汇总图与图形结果

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】

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

线程组配置详解

01-线程数：用来发送http请求的线程的数量

线程组常用来模拟一组用户访问系统资源（API接口）。假如客户机没有足够的能力来模拟较重的负载，可以使用JMeter的分布式测试功能，通过一个JMeter的Master来远程控制多个JMeter的Salve完成测试。

02-循环次数：循环执行多少次操作

循环次数表示了循环执行多少次操作！循环次数直接决定整个测试单个线程的执行时间，和整体测试执行时间。

单线程执行时间 = 单请求平均响应时间 * 循环次数

整个测试耗时 = 单线程执行时间 + (Ramp-Up - Ramp-Up / 线程数)

03-Ramp-Up：建立全部线程耗时

Ramp-Up Period (in-seconds) 需要花费多久的时间启动全部的线程，默认值是0代表同时并发。用于告知JMeter 要在多长时间内建立全部的线程。

JMeter常用插件

已有内容的分析维度不够：需要加入新的插件

TPS、QPS
RT【平均响应时间】
压力机活动线程数
服务器资源信息
...

开启插件下载：

下载地址：jmeter-plugins.org/downloads/a...

在线下载方法如下图所示：

常见的插件如下：

vbscript 复制代码

1、PerfMon：(Performance + Monitor)监控服务器硬件，如CPU，内存，硬盘读写速度等
	Allows collecting target server resource metrics
2、Basic Graphs：主要显示平均响应时间，活动线程数，成功/失败交易数等
    Average Response Time 平均响应时间
    Active Threads 活动线程数
	Successful/Failed Transactions 成功/失败 事务数
3、Additional Graphs：主要显示吞吐量，连接时间，每秒的点击数等
    Response Codes
    Bytes Throughput
    Connect Times
    Latency
    Hits/s

01-配置插件

如果可以配置如下三个监听器，就表示插件已经安装成功！执行压力测试，就可以看见压测的每秒事务数、响应时间，活动线程数等压测结果

响应时间：jp@gc - Response Times Over Time
活动线程数：jp@gc - Active Threads Over Time
每秒事务数：jp@gc - Transactions per Second

响应时间：jp@gc - Response Times

活动线程数：jp@gc - Active Threads

每秒事务数：jp@gc - Transactions per Second

02-性能关键指标分析

1）RT：响应时间

平均值：请求响应的平均时间是6092ms
中位数： 50%请求响应时间都在6392ms之内
P90： 90%的请求都在7290ms之内响应结束
P95： 95%的请求都在7762ms之内响应结束
P99：99%的请求都在8891ms之内响应结束
最小值：请求响应最小时间3ms
最大值：请求响应的最大时间是13656ms

2）压力机活动线程数

压力机活动线程数表明压测过程中施加的压力的情况

3）TPS：每秒的事务数

数字愈大，代表性能越好；

4）QPS：每秒的查询数量

数字愈大，代表性能越好；（1tps >= QPS）

5）吞吐量：每秒的请求数量

数字愈大，代表性能越好；

服务器硬件资源监控【精简版】

压测的时候，我们需要实时了解服务器【CPU、内存、网络、服务器Load】的状态如何，哪如何监控服务器的资源占用情况呢？方法有很多种：

使用操作系统命令：top、vmstat、iostat、iotop、dstat、sar...
使用FinalShell
使用JMeter压测工具PerfMon
使用Grafana+Prometheus+node_exporter

监控原理：

01-配置服务端代理

注意：服务器硬件资源的监控，必须在服务端安装serverAgent代理服务，JMeter才能实现监控服务端的cpu、内存、io的使用情况。

ServerAgent下载地址：github.com/undera/perf...

linux 复制代码

## 默认启动运行 startAgent.sh 脚本即可

## 服务启动默认4444端口，根本连接不上，因此自己创建一个部署脚本文件对此进行部署，且把端口修
改为7879

nohup java -jar ./CMDRunner.jar --tool PerfMonAgent --udp-port 7879 --tcpport 7879 > log.log 2>&1 &

## 赋予可执行权限
chmod 755 startAgent.sh

启用7879端口后，服务器的cpu，io，内存使用情况就顺利的监控到了。

02-监控CPU：

Elapse time：消耗时间
Performance Metrics：性能指标
idle：CPU空闲
iowait：IO等待
system：系统占用
CPU user：CPU用户占用

03-监控网络：

接收字节：byteSrecv【单位：比特、KB、MB】
发送字节：byteSent【单位：比特、KB、MB】
发送(transport)：tx
接收(receive)：rx

04-监控内存：

usedPerc：每分钟使用内存【单位：字节、KB、MB】
freePerc：每分钟未使用内存【单位：字节、KB、MB】

好处：可以将所有信息汇总到JMeter工具中来，查看非常方便。

弊端：数据记录时间有限，记录数据的量也有限

05-监控系统整体负载情况：

服务器上执行以下命令：

css 复制代码

#查询服务器资源使用情况
top
top -H

如下图所示，可以看到系统负载 load average 情况，1分钟平均负载，5分钟平均负载，15分钟平均负载分别是 0.08, 0.03, 0.05 ；

统计信息区前五行是系统整体的统计信息：

好处：不依赖环境，操作系统自带的命令，随时可以查看。

弊端：无法记录历史数据，不能看到变化的趋势

怎么理解系统资源的指标呢，怎么理解系统负载呢？

06-性能关键指标分析

1）服务器：CPU、内存、网络IO

CPU

内存

网络IO

2）系统负载： load average

什么是Load Average？

系统负载System Load是系统CPU繁忙程度的度量，即有多少进程在等待被CPU调度（进程等待队列的长度）。
平均负载（Load Average）是一段时间内系统的平均负载，这个一段时间一般取1分钟、5分钟、15分钟。
多核CPU和单核CPU的系统负载数据指标的理解还不一样。

在类Unix系统中，系统负载是衡量计算机系统执行的计算工作量的指标。

举个栗子：while(true) 这样程序不耗时，cpu会飙高，但是load average不会走高。说明程序在计算，但是并没有执行耗时工作，所以Load Average并不高。我们在核查服务器负载因需要重点关注loadaverage。

Load的数值是什么含义？

不同的CPU性质不同：单核，双核，四核 -->>

单核CPU三种Load情况

举例说明：把CPU比喻成一条（单核）马路，进程任务比喻成马路上跑着的汽车，Load则表示马路的繁忙程度。

情况1-Load小于1：不堵车，汽车在马路上跑得游刃有余：

情况2-Load等于1：马路已无额外的资源跑更多的汽车了：

情况3-Load大于1：汽车都堵着等待进入马路：

双核CPU

如果有两个CPU，则表示有两条马路，此时即使Load大于1也不代表有汽车在等待：

[Load==2，双核，没有等待]

什么样的Load值得警惕？

如下分析针对单核CPU

【0.0 - 0.7]】：系统很闲，马路上没什么车，要考虑多部署一些服务
【0.7 - 1.0 】：系统状态不错，马路可以轻松应对
【等于1.0】：系统马上要处理不多来了，赶紧找一下原因
【大于5.0】：马路已经非常繁忙了，进入马路的每辆汽车都要无法很快的运行

不同Load值说明什么问题？

如下分析针对单核CPU的三种情况：

情况1：1分钟负载 > 5，5分钟负载 < 1，15分钟负载 < 1

举例： 5.18 , 0.05 , 0.03

短期内繁忙，中长期空闲，初步判断是一个"抖动"或者是"拥塞前兆"

情况2：1分钟负载 > 5，5分钟负载 > 1，15分钟负载 < 1

举例： 5.18 , 1.05 , 0.03

短期内繁忙，中期内紧张，很可能是一个"拥塞的开始"

情况3：1分钟负载 > 5，5分钟负载 > 5，15分钟负载 > 5

举例： 5.18 , 5.05 , 5.03

短中长期都繁忙，系统"正在拥塞"

压测监控平台

梯度压测：分析接口性能瓶颈

压测接口：响应时间20ms，响应数据包3.8kb，请求数据包0.421kb

ruby 复制代码

http://123.56.249.139:9001/spu/goods/10000005620800

是与RT和服务端线程数有关的

压测配置：

情况01-模拟低延时场景，用户访问接口并发逐渐增加的过程。

预计接口的响应时间为20ms

线程梯度：5、10、15、20、25、30、35、40个线程

循环请求次数5000次

时间设置：Ramp-up period(inseconds)的值设为对应线程数

测试总时长：约等于20ms x 5000次 x 8 = 800s = 13分

配置断言：超过3s，响应状态码不为20000，则为无效请求

机器环境

应用服务器配置：4C8G

外网-网络带宽25Mbps （峰值）

内网-网络带宽基础1.5/最高10Gbit/s

集群规模：单节点

服务版本：v1.0

数据库服务器配置：4C8G

ini 复制代码

Mbps : Megabit per second (Mbit/s or Mb/s)
MB/s : Megabyte per second
1 byte = 8 bits
1 bit = (1/8) bytes
1 bit = 0.125 bytes
1 megabyte = 10002 bytes
1 megabit = 10002 bits
1 megabit = 0.125 megabytes
1 megabit/second = 0.125 megabytes/second
1 Mbps = 0.125 MB/s

配置监听器：

聚合报告：添加聚合报告
查看结果树：添加查看结果树
活动线程数：压力机中活动的线程数
TPS统计分析：每秒事务树
RT统计分析：响应时间
后置监听器，将压测信息汇总到InfluxDB，在Grafana中呈现
压测监控平台： JMeter DashBoard

应用服务器：内存、网络、磁盘、系统负载情况

MySQL服务器：内存、网络、磁盘、系统负载情况

性能瓶颈剖析

1）梯度压测，测出瓶颈

进一步提升压力，发现性能瓶颈

使用线程：5，然后循环5000次，共2.5万个样本
使用线程：10，然后循环5000次，共5万个样本
使用线程：15，然后循环5000次，共7.5万个样本
使用线程：20，然后循环5000次，共10万个样本
使用线程：25，然后循环5000次，共12.5万个样本
使用线程：30，然后循环5000次，共15万个样本
使用线程：35，然后循环5000次，共17.5万个样本
使用线程：40，然后循环5000次，共20万个样本

聚合报告

Active Threads

TPS

此时就是到了重负载区

压测监控平台与JMeter压测结果一致

压了13分钟，产生了5G的数据，按照我们的阿里云服务器配置，相当于三四块钱没了

压测中服务器监控指标

2）问题1：网络到达瓶颈

注意：系统网络带宽为25Mbps

结论：随着压力的上升，TPS不再增加，接口响应时间逐渐在增加，偶尔出现异常，瓶颈凸显。系统的负载不高。CPU、内存正常，说明系统这部分资源利用率不高。带宽带宽显然已经触顶了。

优化方案：

方案01-降低接口响应数据包大小（把不应该推送给用户的优化掉）

返回数据量小的接口，响应数据包0.6kb，请求数据包0.421kb

ruby 复制代码

htp://123.56.249.139:9001/spu/goods/10000023827800

方案02-提升带宽【或者在内网压测】

25Mbps --> 100Mbps（但是会变贵）

云服务器内网：这里在Linux中执行JMeter压测脚本

jmeter -n -t 02-jmeter-example.jmx -l 02-jmeter-example.jtl

所以就是，想要高并发，money得有才行。

方案03-CDN

买CDN，给用户离他最近的流量

优化之后：

方案01-降低接口响应数据包大小，压测结果

问题：可不可以基于RT与TPS算出服务端并发线程数？

服务端线程数计算公式：TPS/ (1000ms/ RT均值)

RT=21ms，TPS=800，服务端线程数：= 800/ (1000ms/ RT均值) = 17
RT=500ms，TPS=800，服务端线程数：= 800/ (1000ms/ RT均值) = 400
RT=1000ms，TPS=800，服务端线程数：= 800/ (1000ms/ RT均值) = 800

结论：

在低延时场景下，服务瓶颈主要在服务器带宽。
TPS数量等于服务端线程数乘以 (1000ms/ RT均值)
RT=21ms，TPS=800，服务端线程数：= 800/ (1000ms/ RT均值) = 17

3）问题2：接口的响应时间是否正常？是不是所有的接口响应都这么快？

情况02-模拟高延时场景，用户访问接口并发逐渐增加的过程。接口的响应时间为500ms，

线程梯度：100、200、300、400、500、600、700、800个线程;
循环请求次数200次
时间设置：Ramp-up period(inseconds)的值设为对应线程数的1/10；
测试总时长：约等于500ms x 200次 x 8 = 800s = 13分
配置断言：超过3s，响应状态码不为20000，则为无效请求

java 复制代码

//慢接口
@GetMapping("/goods/slow/{spuId}")
public Result findGoodsBySpuIdTwo(@PathVariable String spuId){
	Goods goods = spuService.findBySpuId(spuId);
	//模拟慢接口
	try {
		//休眠500ms
		TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(500);
	} catch (InterruptedException e) {
		e.printStackTrace();
	}
	return new Result(true, StatusCode.OK, "查询成功", goods);
}

响应慢接口：500ms+，响应数据包3.8kb，请求数据包0.421kb

ruby 复制代码

htp://123.56.249.139:9001/spu/goods/slow/10000005620800

测试结果：RT、TPS、网络IO、CPU、内存、磁盘IO

结论：

在高延时场景下，服务瓶颈主要在容器最大并发线程数。
RT=500ms，TPS=800，服务端线程数：= 800/ (1000ms/ RT) = 400

Tomcat的默认线程数是200

观察服务容器最大线程数，发现处理能力瓶颈卡在容器端

4）问题3：TPS在上升到一定的值之后，异常率较高

可以理解为与IO模型有关系，因为当前使用的是阻塞式IO模型。这个问题我们在服务容器优化部分解决。

因为是使用的是NIO，阻塞了之后我们前面配置的是超过3s就会报错，所以报异常了。

分布式压测

使用JMeter做大并发压力测试的场景下，单机受限与内存、CPU、网络IO，会出现服务器压力还没有上去，但是压测机压力太大已经死机！为了让JMeter拥有更强大的负载能力，JMeter提供分布式压测能力。

单机网络带宽有限
高延时场景下，单机可模拟最大线程数有限

如下是分布式压测架构：

注意：在JMeter Master节点配置线程数10，循环100次【共1000次请求样本】。如果有3台Salve 节点。那么Master启动压测后，每台Salve都会对被测服务发起10x100次请求。因此，压测产生的总样本数量是：10 x 100 x 3 = 3000次。

搭建JMeter Master控制机和JMeter Salve施压机

第一步：三台JMeter Salve搭建在Linux【Centos7】环境下
第二步：JMeter Master搭建在Windows Server环境下【当然也可以搭建在Linux里面，这里用win是为了方便观看】

搭建注意事项：

需保证Salve和Server都在一个网络中。如果在多网卡环境内，则需要保证启动的网卡都在一个网段。
需保证Server和Salve之间的时间是同步的。
需在内网配置JMeter主从通信端口【1个固定，1个随机】，简单的配置方式就是关闭防火墙，但存在安全隐患。

Windows Server部署JMeter Master

与Window中安装JMeter一样，略

Linux部署JMeter Salve

（1）下载安装

bash 复制代码

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache//jmeter/binaries/apachejmeter-5.4.1.tgz

tar -zxvf apache-jmeter-5.4.1.tgz

mv apache-jmeter-5.4.1 ./apache-jmeter-5.4.1-salve

（2）配置修改rmi主机hostname

ini 复制代码

# 1.改ip
vim jmeter-server
# RMI_HOST_DEF=-Djava.rmi.server.hostname=本机ip
# 2.改端口
vim jmeter.properties
# RMI port to be used by the server (must start rmiregistry with same port)
server_port=1099
# To change the default port (1099) used to access the server:
server.rmi.port=1098

（3）配置rmi_keystore.jks

（4）启动jmeter-server服务

bash 复制代码

nohup ./jmeter-server > ./jmeter.out 2>&1 &

分布式环境配置

（1）确保JMeter Master和Salve安装正确。

（2）Salve启动，并监听1099端口。

（3）在JMeter Master机器安装目录bin下，找到jmeter.properties文件，修改远程主机选项，添加3个Salve服务器的地址。

ini 复制代码

remote_hosts=172.17.187.82:1099,172.17.187.83:1099,172.17.187.84:1099

（4）启动jmeter，如果是多网卡模式需要指定IP地址启动

ini 复制代码

jmeter -Djava.rmi.server.hostname=172.26.233.201

（5）验证分布式环境是否搭建成功：

项目压测优化实践思路

项目性能优化

性能问题分析

01-性能优化的终极目标是什么？

02-什么样的体验叫快呢？

03-怎么让系统快起来呢？

04-应用性能调优是个大工程

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

基础网络：网络 = 连接介质 + 计算终端

代码质量&架构

移动端环境

硬件及云服务

压力测试

主机环境

什么是压力测试？

案例：SpringBoot项目不做任何配置，TPS上限是多少？

手把手带你创建压测案例

1）新建测试计划

2）配置线程组：

3）配置HTTP接口：

4）配置断言：

5）配置结果监听：

压测结果

1）聚合报告：

2）察看结果树：

3）汇总图与图形结果

4）汇总报告【类似于聚合报告】

线程组配置详解

01-线程数：用来发送http请求的线程的数量

02-循环次数：循环执行多少次操作

03-Ramp-Up：建立全部线程耗时

JMeter常用插件

01-配置插件

响应时间：jp@gc - Response Times

活动线程数：jp@gc - Active Threads

每秒事务数：jp@gc - Transactions per Second

02-性能关键指标分析

服务器硬件资源监控【精简版】

01-配置服务端代理

02-监控CPU：

03-监控网络：

04-监控内存：

05-监控系统整体负载情况：

06-性能关键指标分析

2）系统负载： load average

单核CPU三种Load情况

双核CPU

压测监控平台

梯度压测：分析接口性能瓶颈

压测配置：

机器环境

配置监听器：

性能瓶颈剖析

1）梯度压测，测出瓶颈

2）问题1：网络到达瓶颈

3）问题2：接口的响应时间是否正常？是不是所有的接口响应都这么快？

4）问题3：TPS在上升到一定的值之后，异常率较高

分布式压测

Windows Server部署JMeter Master

Linux部署JMeter Salve

分布式环境配置