性能测试-白红宇

性能测试

做一个正确的性能测试并不容易，有不少需要注意的地方。下面是 Mio 的性能测试步骤，请大家参考指正。

系统设置

关闭 SELinux

如果你是 CentOS/RedHat 系列的操作系统，建议你关闭 SELinux，不然可能会遇到不少诡异的权限问题。

通过这个命令查看 SELinux 是否开启：

$ sestatus
SELinux status: disabled

如果是开启的，通过这个方法来临时关闭：

$ setenforce 0

同时修改 /etc/selinux/config 文件来永久关闭，将 SELINUX=enforcing 改为 SELINUX=disabled。

最大打开文件数

$ cat /proc/sys/fs/file-nr
3984 0 3255296

第三个数字 3255296 就是当前系统的全局最大打开文件数。

如果你的机器中这个数字比较小，请修改为 100w 以上或者更多。通过修改 /etc/sysctl.conf 文件来实现：

fs.file-max = 1020000
net.ipv4.ip_conntrack_max = 1020000
net.ipv4.netfilter.ip_conntrack_max = 1020000

需要重启系统服务来生效：

sudo sysctl -p /etc/sysctl.conf

进程限制

修改每一个进程可以打开文件数的限制，也就是 ulimit，这样子查看当前的限制：

$ ulimit -n
1024

临时修改的方法：

$ ulimit -n 1024000

永久修改，编辑 /etc/security/limits.conf，增加：

* hard nofile 1024000
* soft nofile 1024000

星号代表的是所有用户。

测试是否支持到 C1000K

别着急，我们先用工具测试下，看我们这样子修改后，是否可以支持 C1000K。

这里有一个开源的工具，来自 SSDB 的作者：。

使用方法非常简单，启动一个服务端和客户端，来测试连接，具体见这个项目的说明。

修改 NGINX 参数

 user nginx; worker_processes 4; worker_cpu_affinity 0001 0010 0100 1000; events {     worker_connections 10240; }

以上面的配置文件为例，有几个注意点：

新增 OpenResty 的用户，这里取名为 nginx。这样可以保证基于 OpenResty 的程序不会干坏事儿，也不会被想干坏事儿的人利用。比如利用它来执行系统命令什么的。

NGINX 的工作进程设置为 4 个。我的测试环境是 24 核，我需要压测工具让每一个 NGINX 工作进程都跑满 CPU，所以我设置的并不高。在你的生成环境中，一般会设置为和 CPU 核数相同的值。

设置 CPU 亲缘性，防止 CPU 资源使用不均衡。

调整每个NGINX worker 的连接数限制。

其中第二点和第三点，在 NGINX 1.9.10 以后的版本中可以自动完成，如下面所示：

worker_processes auto;
worker_cpu_affinity auto;

压测前的检查

压测前，你需要简单的用 curl 检查下 Mio的各个接口是否正常工作，比如：

curl -i
curl -i
curl -i

不仅要看返回值，更要看 logs/error.log 是否有日志记录。

一般来说都是权限的问题。比如 NGINX 的用户没有代码目录的权限，你需要用 chown 来解决。特别注意的是，chmod 777 这样的命令过于粗暴，也有安全隐患，最好不要使用。

有时候，你关闭了 SELinux，也通过 chown 设置了正确的用户，还是报错，提示权限问题。这个时候不要像无头苍蝇一样胡乱尝试，你应该:

su nginx

切换到这个用户下，试试具体的问题。有时候是因为某个代码目录没有执行权限, 你需要 chmod +x 来解决。

比如 /root/Mio/gateway 目录，你可能有 /root/Mio 目录的执行权限，却没有 /root 目录的执行权限。你可以 chmod +x 来解决，也可以换到其他目录来解决。

开始测试

这里我们选用 wrk 来进行压力测试，我们的目的是要让 NGINX worker 满载，而简单的 ab 可能做不到这一点。

wrk -t50 -c100 -d60s

wrk 这几个参数含义是，使用 50 个线程，100 个 http 并发连接，持续 60 秒的压力测试。

在我的测试环境中（24 核，32G内存，4个 NGINX worker），单纯的hello 接口，压力测试结果是：

$ wrk -t50 -c100 -d60s http://127.0.0.1/helloRunning 1m test @ http://127.0.0.1/hello  50 threads and 100 connections  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev    Latency     0.89ms    1.74ms 149.47ms   99.79%    Req/Sec     2.36k   215.54     8.26k    81.96%  7046236 requests in 1.00m, 1.31GB readRequests/sec: 117242.66Transfer/sec:     22.24MB

加入 Mio 的统计代码后，压力测试结果是：

$ wrk -t50 -c100 -d60s http://127.0.0.1/helloRunning 1m test @ http://127.0.0.1/hello  50 threads and 100 connections  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev    Latency     1.40ms    3.72ms 243.67ms   99.79%    Req/Sec     1.57k   166.29     6.00k    82.67%  4676844 requests in 1.00m, 0.87GB readRequests/sec:  77818.01Transfer/sec:     14.76MB

性能下降了 33% 左右。注意这个是和空跑的逻辑做的对比，也就是最坏的情况。如果加了业务逻辑，比如查询下数据库、做几次字符串操作，那么对性能的影响就很低了。

本文转自birdinroom 51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/birdinroom/1884468，如需转载请自行联系原作者