Taurus.MVC 性能压力测试（ap 压测 和 linux 下wrk 压测）：.NET Core 版本

前言：

最近的 Taurus.MVC 版本，对性能这一块有了不少优化，因此准备进行一下压测，来测试并记录一下 Taurus.MVC 框架的性能，以便后续持续优化改进。

今天先压测 .NET Core 版本，后续有时间再压测一下.NET 版本。

下面来看不同场景下的压测结果，以下测试结果会由两台电脑进行分别测试。

一、旧电脑环境：

CPU ：Intel(R) Core(TM) i5-9400 CPU @ 2.90GHz
内核: 6
逻辑处理器: 6
内存：16G

程序在 .NET8 编绎，以 Kestrel 为主机直接运行在 Window 环境：

1、测试 Window 11 下，单机ab工具压测：

由于ab工具占用资源不多，发起的并发能力也有限，先用它进行本机压测，试试水。

ab的版本信息：

A、先测试单线程的运行性能（简单接口返回，控制台带日志输出）：

ab -n 100000 -c 1 http://192.168.100.102:51996/api/hello

测试结果：并发数1，qps = 3263

Server Software:
Server Hostname:        192.168.100.102
Server Port:            51996

Document Path:          /api/hello
Document Length:        24 bytes

Concurrency Level:      1
Time taken for tests:   30.641 seconds
Complete requests:      100000
Failed requests:        0
Write errors:           0
Total transferred:      13900000 bytes
HTML transferred:       2400000 bytes
Requests per second:    3263.63 [#/sec] (mean)
Time per request:       0.306 [ms] (mean)
Time per request:       0.306 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate:          443.01 [Kbytes/sec] received

看一下程序运行的时间：

从程序打印的日志上看，接口执行时间仅有0.03毫秒，理论值单线程压测是可以达到1000/0.0345= 28089，

去掉控制器日志输出，还能再提升1下，再配置个64核cpu，就是传说中的轻轻松松的单机百万qps了。

B、我们调整一下参数，看看ab在单机下能压出多少来（简单接口返回，控制台带日志输出）：

ab -n 100000 -c 2 http://192.168.100.102:51996/api/hello

测试结果：

Concurrency Level:      2
Time taken for tests:   18.187 seconds
Complete requests:      100000
Failed requests:        0
Write errors:           0
Total transferred:      13900000 bytes
HTML transferred:       2400000 bytes
Requests per second:    5498.28 [#/sec] (mean)
Time per request:       0.364 [ms] (mean)
Time per request:       0.182 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate:          746.35 [Kbytes/sec] received

没办法，只能压 2 个并发链接，CPU 跑满了，程序占40%多，ab也占了40%多，说好的ab不吃资源的，直接cpu拉走一半，呵呵。

C、我们关闭日志输出，重新看看上面的两个能测试出多少（简单接口返回，控制台无日志输出）：

我们添加以下代码，关闭 Kestrel 默认的控制台信息输出：

services.AddLogging(op => op.SetMinimumLevel(LogLevel.None));

【后续的测试，都保持控制器日志关闭】

重新编绎后，进行重新测试：

测试结果：并发数1，qps = 3595

Concurrency Level:      1
Time taken for tests:   2.781 seconds
Complete requests:      10000
Failed requests:        0
Write errors:           0
Total transferred:      1390000 bytes
HTML transferred:       240000 bytes
Requests per second:    3595.51 [#/sec] (mean)
Time per request:       0.278 [ms] (mean)
Time per request:       0.278 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate:          488.06 [Kbytes/sec] received

关闭日志，提升了300多，后续测试，将会保持控制台日志的关闭。

测试结果：并发数 2，qps = 5765

Concurrency Level:      2
Time taken for tests:   1.734 seconds
Complete requests:      10000
Failed requests:        0
Write errors:           0
Total transferred:      1390000 bytes
HTML transferred:       240000 bytes
Requests per second:    5765.77 [#/sec] (mean)
Time per request:       0.347 [ms] (mean)
Time per request:       0.173 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate:          782.66 [Kbytes/sec] received

接下来，我们将接口调整一下，单纯的返回 Hello World 没啥看头，改成常规一些。

D、使用 CYQ.Data 读数据库，输出 Json，来看看压测结果（读数据库接口，控制台无日志输出）

测试代码：

public void Hello(string msg)
{
    string conn = "server=.;database=MSLog;uid=sa;pwd=123456";
    using (MProc proc = new MProc("select top 1 * from SysLogs", conn))
    {
        Write(proc.ExeJson());
    }
}

运行结果：返回一条数据：

下面直接进行压测结果：并发数 2 ，qps = 5470，和未关闭日志输出时差不多。

Concurrency Level:      2
Time taken for tests:   1.828 seconds
Complete requests:      10000
Failed requests:        0
Write errors:           0
Total transferred:      10810000 bytes
HTML transferred:       9590000 bytes
Requests per second:    5470.23 [#/sec] (mean)
Time per request:       0.366 [ms] (mean)
Time per request:       0.183 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate:          5774.73 [Kbytes/sec] received

小结：

从上面的测试结果，观察CPU中可以看出，ab 这个工具，吃 cpu 资源不说，其并发数量也有限。

下面更换 wrk 进行测试，由于 wrk 只能在 linux 中运行，因此在本机上，开启了虚拟机。

2、测试 Window 11 下，虚拟机wrk工具压测：（读数据库输出，控制台无日志输出）

虚拟机环境：

CPU ：Intel(R) Core(TM) i5-9400 CPU @ 2.90GHz
内核: 2
逻辑处理器: 2
内存：4G

分完虚拟机后，本机就剩下 4 核了，再去掉打开任务管理器，就占掉了10%的cpu，我了个去，当个3核用了。

不过问题不大，尽管测就是了，为了保持接口的通用性，继续使用读数据库输出 Json 的接口：

先使用1线程1并发测试试试水：

 wrk -t 1 -c1 -d 10s http://192.168.100.102:51996/api/hello

测试结果：qps = 1518

Running 10s test @ http://192.168.100.102:51996/api/hello
  1 threads and 1 connections
  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev
    Latency     2.76ms   14.97ms 200.26ms   98.45%
    Req/Sec     1.54k   402.67     2.62k    73.74%
  15294 requests in 10.07s, 16.07MB read
Requests/sec:   1518.47
Transfer/sec:      1.60MB

测试过程，通过虚拟机（top 指令）和Windows（任务管理器）观察 cpu，发现没怎么动，看来 wrk 要跑满性能，得加量。

我们给虚拟机分了2个核，不能浪费，要跑满它，于是不断调整参数：

wrk -t 2 -c4096 -d 10s http://192.168.100.102:51996/api/hello

测试结果：qps = 23303

Running 10s test @ http://192.168.100.102:51996/api/hello
  2 threads and 4096 connections
  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev
    Latency    28.17ms   19.27ms 307.26ms   82.72%
    Req/Sec    11.63k    12.33k   37.01k    77.53%
  234427 requests in 10.06s, 246.37MB read
  Socket errors: connect 3077, read 0, write 0, timeout 0
Requests/sec:  23303.58
Transfer/sec:     24.49MB

从测试结果观察，wrk 更能压测出性能的极限，当然，这是 wrk 的极限，不是程序的极限。

因为整个压测过程，程序只占了30%左右的cpu，但没办法，cpu 让其它资源给吃光了。

我们知道，.NET Core 的程序，跑在 Linux 下，能会有更优的性能，不过不急先。

由于本机资源有限，干扰程序较多，这里打算拿出我的新电脑，来进行重新测试，看看程序在新电脑的表现如何。

二、新电脑环境：

CPU    13th Gen Intel(R) Core(TM) i5-13600KF
内核:    14
逻辑处理器: 20
内存：64G

接下来，我们看看新电脑的表现如何，使用一样的程序：

1、测试 Window 11 下，单机ab工具压测：

A、先测试单线程的运行性能（简单接口返回，控制台无日志输出）：

ab -n 100000 -c 1 http://192.168.100.102:51996/api/hello

测试结果：并发数1，qps = 11389

Concurrency Level:      1
Time taken for tests:   0.878 seconds
Complete requests:      10000
Failed requests:        0
Write errors:           0
Total transferred:      1410000 bytes
HTML transferred:       260000 bytes
Requests per second:    11389.76 [#/sec] (mean)
Time per request:       0.088 [ms] (mean)
Time per request:       0.088 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate:          1568.32 [Kbytes/sec] received

B、我们调整一下参数，看看ab在单机下能压出多少来（简单接口返回，控制台无日志输出）：

ab -n 100000 -c 4 http://192.168.100.101:51996/api/hello

测试结果：并发数4，qps = 18247

Concurrency Level:      4
Time taken for tests:   5.480 seconds
Complete requests:      100000
Failed requests:        0
Write errors:           0
Total transferred:      14100000 bytes
HTML transferred:       2600000 bytes
Requests per second:    18247.09 [#/sec] (mean)
Time per request:       0.219 [ms] (mean)
Time per request:       0.055 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate:          2512.54 [Kbytes/sec] received

看来 ab 不行啊，压不出结果，程序的cpu才跑了不到2%。

小结：

虽然 ab 压测不够力，但从单线程的测试结果可以看出，新电脑的cpu运行效率是旧电脑性能的3倍左右，效率拉满。

以此看出，平时在采购云服务器时，也得顺带关注一下CPU的型号，好的型号，能提升运行效率，提高并发。

2、测试 Window 11 下，虚拟机wrk工具压测：（简单接口，控制台无日志输出）

虚拟机环境：

CPU    13th Gen Intel(R) Core(TM) i5-13600KF
内核:    2
逻辑处理器: 2
内存：4G

先给虚拟机2核，本机剩下 12 核了，可以好好压一下了。

wrk -t 1 -c 1 -d 10s http://192.168.100.101:51996/api/hello

测试结果：1并发，qps = 14084

Running 10s test @ http://192.168.100.101:51996/api/hello
  1 threads and 1 connections
  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev
    Latency     6.43ms   29.09ms 218.31ms   95.10%
    Req/Sec    14.43k     3.27k   17.98k    91.84%
  141377 requests in 10.04s, 21.71MB read
Requests/sec:  14084.98
Transfer/sec:      2.16MB

和 ab 一样，一个链接并发压不出什么效果，加大效果看看。

wrk -t 8 -c 2048 -d 10s http://192.168.100.101:51996/api/hello

测试结果：qps = 84306

Running 10s test @ http://192.168.100.101:51996/api/hello
  28 threads and 2048 connections
  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev
    Latency    11.40ms   10.81ms 222.31ms   86.60%
    Req/Sec     5.35k     3.03k   18.81k    69.09%
  850042 requests in 10.08s, 130.52MB read
  Socket errors: connect 1051, read 0, write 100, timeout 0
Requests/sec:  84306.38
Transfer/sec:     12.94MB

压测试过程，观察两个cpu，虚拟机（110%-130%，2核还没跑满），程序只跑16%-20%，整体40-50%左右，感觉还能往上跑。

估计是压力不够，试着分给虚拟机多2核，看看有没有效果。

虚拟机环境：

CPU    13th Gen Intel(R) Core(TM) i5-13600KF
内核:    4
逻辑处理器: 4
内存：8G

继续压测试：

wrk -t18 -c 1400 -d 60s http://192.168.100.101:51996/api/hello

测试结果：qps = 105462

Running 1m test @ http://192.168.100.101:51996/api/hello
  18 threads and 1400 connections
  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev
    Latency    10.02ms   10.05ms 267.70ms   90.26%
    Req/Sec     6.68k     3.31k   17.16k    62.65%
  6339226 requests in 1.00m, 0.95GB read
  Socket errors: connect 383, read 0, write 25, timeout 0
Requests/sec: 105462.01
Transfer/sec:     16.19MB

之前压测时间在10s-20s，qps 都在9万多，把压测时间拉长到1分钟，超过了10万了。

看来把压测时间拉长，qps 会高一点。

测试过程中，虚拟机CPU（在180%左右，给了4核，也不顶用，没能跑满），程序占用CPU（20%左右）。

还是跑不满，没办法，压力上不去了，只好换个口味测试。

重新压测 CYQ.Data 读数据库转Json输出的接口（数据库mssql2012 安装在Window 11 本机）：

接口的调用输出：

进行压测：

wrk -t18 -c 1200 -d 60s http://192.168.100.101:51996/api/hellodb

测试结果：qps = 73122

Running 1m test @ http://192.168.100.101:51996/api/hellodb
  18 threads and 1200 connections
  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev
    Latency    47.62ms   86.25ms   1.15s    85.85%
    Req/Sec     4.61k     2.10k   17.56k    68.95%
  4394613 requests in 1.00m, 4.51GB read
  Socket errors: connect 185, read 0, write 24, timeout 1
Requests/sec:  73122.19
Transfer/sec:     76.85MB

再换一个，直接压 MVC 界面，看看效果。

这是压测试的 Taurus.MVC 的主界面：

修改压测路径：

wrk -t18 -c 1200 -d 60s http://192.168.100.101:51996/home/index

测试结果：qps = 39349

Running 1m test @ http://192.168.100.101:51996/home/index
  18 threads and 1200 connections
  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev
    Latency    82.78ms  160.41ms   1.94s    87.98%
    Req/Sec     2.33k     0.94k    7.67k    67.93%
  2364614 requests in 1.00m, 8.75GB read
  Socket errors: connect 185, read 0, write 0, timeout 918
Requests/sec:  39349.00
Transfer/sec:    149.13MB

这时候观察，虽然取得了不错的结果，但 CPU 跑满100%了，也有918个超时，看来呈现的加载与呈现，很消耗计算量。

到了最后的步骤了，.NET Core 程序，还是得放到 Linux 系统下跑看看效果 ，复制一台虚拟机，用来部署 .NET Core 程序。

3、测试 CentOS 7 下，虚拟机 wrk 工具压测：

新的虚拟机环境：

CPU    13th Gen Intel(R) Core(TM) i5-13600KF
内核:    8
逻辑处理器: 8
内存：8G

1、测试接口：直接压测 CYQ.Data 读数据库转Json输出的接口（数据库mssql2012安装在Window 11 系统）：

wrk -t18 -c 1600 -d 60s http://192.168.100.111:51996/api/hellodb

测试结果：qps = 80831

Running 1m test @ http://192.168.100.111:51996/api/hellodb
  18 threads and 1600 connections
  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev
    Latency    35.63ms   74.47ms   1.03s    87.97%
    Req/Sec     4.83k     2.67k   18.55k    69.03%
  4856997 requests in 1.00m, 4.98GB read
  Socket errors: connect 581, read 0, write 0, timeout 0
Requests/sec:  80831.35
Transfer/sec:     84.95MB

观察CPU：压测虚拟机（130%左右，用了1.3个核左右），应用程序虚拟机（450%左右，用了4.5个核左右）

2、测试接口：直接测试简单接口

wrk -t18 -c 1600 -d 60s http://192.168.100.111:51996/api/hello

测试结果：qps = 105994

Running 1m test @ http://192.168.100.111:51996/api/hello
  18 threads and 1600 connections
  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev
    Latency     9.16ms    4.84ms 212.60ms   79.65%
    Req/Sec     6.32k     3.65k   27.06k    57.03%
  6424281 requests in 1.00m, 0.95GB read
  Socket errors: connect 581, read 0, write 0, timeout 0
Requests/sec: 106908.28
Transfer/sec:     16.21MB

观察CPU：和上一个结果差不多，只用了虚拟机的50%左右，就是部署在Linux 上，随便调整参数，都轻松10万+。

总结：

对于 API 压测：

旧电脑轻松就打满CPU，主要是被ab和其它应用吃了资源，所以压测上不去，去掉虚拟机两核后，在读数据库转Json输出的情况下，压出了2万3的qps。

新电脑上限太高，wrk 都压不住，上10万+了，CPU也才20%左右，可见一个高效的CPU对并发的提升是多么明显。

新电脑在读数据库转Json输出的情况下，也有8万+的qps，这个3倍左右的效率，明显的有点明显了。

最后部署在 Linux，可以感觉性能明显比 Window 运行高一些，Window 需要小小调优参数才10万+，而 Linux 上随便调都10万+。

但因wrk给的压力也有限，10万+后无法再测试了，听说 ulimit -n 命令可以解锁，发起更大的并发，这个下次再试了。

对于 MVC 压测：

明显感觉 MVC 的计算量大了很多，wrk 提供的压力已足够跑满CPU，极限跑出近4万的qps，感觉后续应该还能小优化一下。

整体来说，今天的压力测试结果，除了压测试MVC界面，CPU 压满了，而压测试API，CPU 都没能跑满整机的30%，心累啊，先就到这里了。

附本文的运行程序：TaurusMVC运行程序下载 - 解压后可直接运行 Taurus.View.exe，欢迎下载自行测试【需要.NET 8 运行环境】