首页 > 编程语言 >性能分析之一个阿里云环境公众号小程序服务性能分析案例

性能分析之一个阿里云环境公众号小程序服务性能分析案例

时间:2023-04-03 14:33:10浏览次数:36  
标签:分析 100ms 性能 CPU 阿里 TPS 应用服务器 数据库

  前天有个认识多年的做性能测试的朋友发了个信息给我。让我帮他分析一个问题。

一看到性能问题描述,我就想骂人,你自己也做性能测试十年以上了,性能问题还来问我?这家伙是来考我的,第一印象就是这样。

性能分析之一个阿里云环境公众号小程序服务性能分析案例_数据库

摘抄关联信息如下:

  1.  场景30分钟,用户100递增到1000,应用服务器CPU使用率70%-80%。tomcat线程数670左右,tcp连接最高是6000左右。从Druid Monitor上看,tpc达到500左右时,数据库连接的等待次数和时长都在增加,最和的等待有110s左右。
  2. 做个档板,不查数据库,应用服务器CPU使用率可以达到90%,TPS能到600,tomcat线程数1300左右。

系统部署结构很简单:

云服务器上部署结构如下:


压力机 ------   应用服务器   -----  数据库服务器


问题是啥呢?看了描述之后,我觉得没啥大问题嘛。走数据库,TPS520;不走数据库,TPS600。So what?

没什么大区别,但是这小伙的疑问是什么呢?走数据库,为什么应用服务器CPU使用率达不到90%呢?

这个问题提的比较刁钻了。

比较简单的判断就是,如果加了数据库TPS上不到600,同时应用服务器CPU又用不上去,那就应该是数据库上有瓶颈。多简单的逻辑呀。

你说,这逻辑是不是简单?是不是对?嗯,我想也是,确实对。哈哈。

那就分析吧。


分析从哪开始呢,加不加数据库开始分析呢?

在这里有一个经验之谈:有本事,就把所有的涉及到的机器都加上一起分析;没本事,就分段分析,层层mock/档板。

而我自认为是有本事的。


加上数据库,开始压力。

应用服务器CPU如下:

性能分析之一个阿里云环境公众号小程序服务性能分析案例_数据库_02

数据库服务器因为需要跳板机登录,我也没有看,但是有druid Monitor,先看慢不慢吧。

性能分析之一个阿里云环境公众号小程序服务性能分析案例_应用服务器_03

还好,还好。超过50%的执行时间在0-10ms,但是10-100毫秒也不算少。

哎呀,100ms嘛,这个值很尴尬呀,不多不少的。

我们再来看看前端的曲线,再来说这个100ms是多还是少。

性能分析之一个阿里云环境公众号小程序服务性能分析案例_应用服务器_04

一开始的时候响应时间这个业务的响应时间只有20ms。

现在再来感觉一下,这个100ms是多还是少呢?那还用问!肯定是多呀!

但是,但是,100ms确实是消耗在数据库上的吗?确实是数据库的问题导致的时间消耗吗?(这位看观可能要说了,你哪那么多但是!写个技术文章还这么啰嗦!)

于是我就登录到数据库上看看sql执行的到底快不快。

通过不断的检查trx和wait、lock表。如下:

性能分析之一个阿里云环境公众号小程序服务性能分析案例_应用服务器_05

性能分析之一个阿里云环境公众号小程序服务性能分析案例_应用服务器_06

性能分析之一个阿里云环境公众号小程序服务性能分析案例_数据库_07

检查了很多次,并没有发现太慢的。有人说,100ms手工根本查不出来。

Yes! You are totally right!

所以我也同时检查了wait和lock,如果因为等待,至少我能看得到。有人说,你为什么不用其他监控数据库的工具?

因为,因为,这也不是我的项目呀,他们没配置,只有个sql客户端工具连上,有什么办法,只能手工查查喽。

但是在这里还是要说明一下的,真正的性能分析过程中,这样的手段还是过于粗糙了,还要全局监控数据库的工具才好。

不过大概也可以判断没有问题。(这里留下一个!)


于是接着检查一下,看到底哪里有问题。

看操作系统,看网络,看IO,看CPU热点,看...美女!

没看到哪里有什么问题,dump了一下线程栈,里面也都在正常的处理业务,并且也不慢。

但是性能呢,是要从前查到后的,压力脚本和数据也要查查。

于是,我打开脚本看了一眼。咦,这为什么是公网IP?

性能分析之一个阿里云环境公众号小程序服务性能分析案例_数据库_08

公网IP都能跑出这么高的TPS,也真是不容易。

换成内网IP吧。

之后的结果是:

性能分析之一个阿里云环境公众号小程序服务性能分析案例_数据库_09

TPS能达到680左右。

应用服务器CPU呢?

性能分析之一个阿里云环境公众号小程序服务性能分析案例_IP_10

能用到这么高,也应该满足了吧。

SQL执行差不多还是那么快。

性能分析之一个阿里云环境公众号小程序服务性能分析案例_应用服务器_11


如果从测试需求上来看,这个TPS也不错了。

但是优化是无穷的工作对不对?所以这个系统还有优化的空间,后面要整的,是数据库。要让数据库处理的速度变得稳定,减少10-100ms这个区间的执行比例。


性能分析呢,需要的全局观,有人看到找出来的性能结果,觉得怎么问题这么简单。但是当你不知道的时候,要干什么,才是能力。

标签:分析,100ms,性能,CPU,阿里,TPS,应用服务器,数据库
From: https://blog.51cto.com/u_15181572/6166353

相关文章

  • 性能分析之OS资源饱和度
    在做性能分析的时候,我们不可避免地判断资源到底够不够用?哪里不够?为什么不够?证据是什么?回复得了这些问题并不容易。今天就来絮叨一下OS资源饱和度应该如何衡量。现在kubernets盛行,所以这里来借用k8s中部署的prometheus+grafana来看直观的看图。CPU资源:先看一个图:一边是CPU使用率,一边......
  • 性能工具之JMeter两个Java API Demo
    概述本文演示两个通过JavaAPI执行JMeter脚本的示例主要功能在线生成jmx脚本(demo1)加载本地已有jmx脚本(demo2)运行多个Sampler将生成的TestPlan存储为.jmx文件执行单机压测将测试执行结果存储为.jtlor.csv文件示例Maven配置为了开始使用JMeterAPI,我们首先需要将它添加到......
  • 性能工具之Taurus场景使用(进阶篇)
    前言在上两文中介绍了安装和入门使用,本文我们来看看Taurus一些进阶的玩法。性能工具之Taurus入门(安装篇)性能工具之Taurus使用(入门篇)复杂场景统一测试复杂场景的压力测试,如果有多个同学从事脚本开发,则有时必须使用多个测试脚本文件。这意味着将多个测试脚本需要集成到单个压力测试......
  • 【论文速递】MMM2020 - 电子科技大学提出一种新颖的局部变换模块提升小样本分割泛化性
    【论文速递】MMM2020-电子科技大学提出一种新颖的局部变换模块提升小样本分割泛化性能【论文原文】:ANewLocalTransformationModuleforFew-shotSegmentation【作者信息】:YuweiYang,FanmanMeng,HongliangLi,QingboWu,XiaolongXuandShuaiChen获取地址:https://arxi......
  • 数据分析之电子商务网站用户行为分析及服务推荐
    01-mysql_access.py1#-*-coding:utf-8-*-23#代码11-145importos6importpandasaspd789#修改工作路径到指定文件夹10os.chdir("D:/chapter11/demo")1112#第一种连接方式13fromsqlalchemyimportcreate_engine1415engine=cre......
  • 30分钟带你熟练性能优化的那点儿事儿(案例说明)
    前言性能优化是数据库运维人员和中、高级软件开发人员的必备技能,很多时候老司机和新司机的区别就在写出的东西是否优化。博主接触过近千家客户的系统,这些系统都存在着各种各样的性能问题。那么如何透彻的了解我们的数据库性能问题?今天就用一个案例来说明性能优化的那点......
  • 基于AI智能分析网关平台SkeyeVSS的端-边-云一体化视频融合预警解决方案
    一、方案背景当前各大监控厂商提供的视频资源管理平台解决方案均面临以下问题:不同单位在视频平台建设中以所属领域为单位,设备品牌众多,存在的标准不一,各监控系统之间也没有统一标准;各单位视频平台建设分散、统筹性差,没有进行统一规划、统一部署,各平台之间的数据共享不足,数据孤岛现象......
  • 第六周-电子商务网站用户行为分析
    访问数据库importosimportpandasaspd#修改工作路径到指定文件夹#os.chdir("D:/chapter11/demo")#第一种连接方式#fromsqlalchemyimportcreate_engine#engine=create_engine('mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/test?charset=utf8')#sql=pd.......
  • 电子商务网站行为分析及服务推荐
    #代码11-1importosimportpandasaspd#修改工作路径到指定文件夹os.chdir("E:/demo")##第一种连接方式#fromsqlalchemyimportcreate_engine#engine=create_engine('mysql+pymysql://root:[email protected]:3306/test?charset=utf8')#sql=pd.rea......
  • 密码学分析-工具——CryptoSMT
     CryptoSMT是一个易于使用的工具,用于对称原语的密码分析,如分组密码或哈希函数。它基于SMT/SAT求解器,如STP,Boolector,CryptoMiniSat,并提供了一个简单的框架来使用它们进行密码分析技术。 其中一些特点是: *关于原语微分行为的证明性质。 *寻找最佳的线性/微分路......