Golang开发相关

golang基准测试Benchmark和Jmeter压测实践

2019-04-11  本文已影响1人  Gopherzhang

golang的性能测试Benchmark

go test 自带有三种测试:

今天主要是写一下基准测试也就是我们的性能测试实践相关。

基准测试是测量一个程序在固定工作负载下的性能。

在Go语言中,基准测试函数和普通测试函数写法类似,但是以Benchmark为前缀名,并且带有一个testing.B类型的参数;testing.B参数除了提供和*testing.T类似的方法,还有额外一些和性能测量相关的方法。

它还提供了一个整数N,用于指定操作执行的循环次数。


func BenchmarkAdapter_GetReport(b *testing.B) {
    a := &Adapter{
        Server: "127.0.0.1:9094/tenant",
    }
    for i := 0; i < b.N; i++ {
        b.ReportAllocs() // 这里可以直接调用 ReportAllocs 方法,就省去了再命令行中输入 -benchmem ,用于查看内存分配的大小和次数
        _, _ = a.GetReport("devices", "appsinfo", "")
    }
}

然后在命令行输入如下:

go test -bench=GetReport

又或者直接填入测试函数名:

 go test -bench=BenchmarkAdapter_GetReport

最终显示数据如下:

goos: darwin
goarch: amd64
pkg: safeuem/report/service/adapter
BenchmarkAdapter_GetReport-4         500       2351618 ns/op       20770 B/op        301 allocs/op
PASS
ok      safeuem/report/service/adapter  2.741s

这里的-4中的4 表示最大 P 数量,最大 P 数量相当于可以同时运行 goroutine 的逻辑 CPU 的最大个数。这里的逻辑 CPU,也可以被称为 CPU 核心,但它并不等同于计算机中真正的 CPU 核心,只是 Go 语言运行时系统内部的一个概念,代表着它同时运行 goroutine 的能力。

对应 golang 就是 GOMAXPROCS 的值。这个你可以自行设置,可以通过调用 runtime.GOMAXPROCS 函数改变最大P数量,也可以在命令行 go test 加入 -cpu=2 。

显示每次调用 GetReport 函数花费 2.351618毫秒 ,是执行 500次 的平均时间。

1s=1000ms=1000000us=1000000000ns

因为基准测试驱动器开始时并不知道每个基准测试函数运行所花的时间,它会尝试在真正运行基准测试前先尝试用较小的N运行测试来估算基准测试函数所需要的时间,然后推断一个较大的时间保证稳定的测量结果

表示平均500此种,每次分配了内存为 20770 B(字节) = 20.28KB = 0.0198MB 和 每次调用分配了 301次

1MB=1024KB

1KB=1024B

表示测试总耗时。

小提示:

其实这里的总耗时,其实默认是1s,当测试次数逐渐递增到时间刚好超过1s 时测试就会停止,并显示测试,这里是500次。

当然如果你的本身的测试函数运行一次就已经大于了1s,为了提高测试的精确性,你可以在命令行输入 :

go test -bench=GetReport -benchtime=5s



jmeter 压力测试

首先要安装 请看链接不多说

如果下载页面进不去 移步到此处下载即可

注意 : 一定要配置好java的环境变量才开始压测哦!

运行启动如图所示:

image

1. 你可以开始配置要测试的http接口:

image

2. 线程数的配置:

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3. 建立HTTP请求接口:

image

4. 建立监控器 数据展示

可以建立三个查看,一般我建立聚合报告看看就可以了。

image

聚合报告数据说明:

来看如图所示的数据:

中文版

image

英文版

image

这里我的线程数改变了 2 。

所以如图中的线程数为2的测试中,平均每次响应时间为 554 毫秒相当于半秒,吞吐量为每秒处理了 1.9 次,额。。。很渣的性能。

因为这个接口本来就没有高并发场景要求,而且里面有个比较麻烦的递归查询操作很消耗性能的。

加大压力进行测试

那么如果出现较多的访问该接口,较高并发访问性能是如何的呢。

来个小 50 试试呢。

image

好吧,这个接口性能确实很差。。。平均一个接口处理要6s的时间。

具体分析原因:

将Cassandra连接池pool调为100压测数据

image

将线程数设置为200压测数据如下:

image

果然性能处理要好很多了。

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