基准测试环境下的性能表现探讨
性能测试场景有人也称为性能用例设计,不管如何称呼,在性能领域,性能场景设计是非常重要的,性能场景设计的是否准确代表性能测试结果是否有价值,例如,一个混合场景中有3个接口,线上用户对接口的占比分别为15%,58%,27%。而我们在设计场景的时候3个接口占比为30%,30%,40%,那么试想一下,这能模拟线上真实用户的使用轨迹嘛?那么性能场景应该如何设计呢?下面我阐述一下个人观点。
在服务端性能测试中,性能场景可以分为基准场景,混合场景,稳定性场景,异常场景,接下来说一下这几个场景。
基准场景:基准场景就是对单接口或者单业务的测试,在进入测试前,我们要测试出这个接口的压力线程数,增加压力和降低压力的策略,那么,接口的压力线程数如何测试出来呢?
首先,我们确定单线程的TPS,我们设置1个或多个线程循环对这个接口跑一段时间,看一下TPS能达到多少,接着在增加线程继续测试,根据测试结果评估出单个线程支持的TPS是多少。
看下面这个例子:设置10个线程执行60s,接着看一下结果
执行结果如下:
继续验证一下我上面的观点,设置2个线程看一下TPS情况
测试结果如下:
经过两次测试可以看出10个线程执行60秒 178TPS,2个线程执行60秒32.9TPS,可以预估出整个接口单线程的TPS为17左右
其次,预估服务器最大支撑的TPS数量并配置加压策略,根据服务器的配置,例如 8颗CPU 16G内存 能支持600TPS,那我们就使用600TPS/17TPS大约需要35线程 ,所以线程设置不低于35就可以,比如 可以设置40或50
我们来设置加压和减压策略,加压策略主要是为了能更清晰的观察TPS和RT的曲线,以便能更好的判断出瓶颈点,下面是设置的一个例子
最后,我们确定最终基准场景的压力参数。
注意:其他接口我们也用同样的方法执行
我们不管是谁在做一件事情总是带有目标的,性能测试也不例外,那么基准场景的目标是什么呢?
基准场景的第一个目标就是为混合场景做准备,它的TPS能支撑混合场景的需要,那么我们就要测试出它的最大TPS
基准场景的第二个目标就是在压测的过程中把资源耗尽(CPU,内存,IO,网络)耗尽一个即可
如果TPS不足以支撑混合场景的需要,那么我们就必须要去优化它
如果TPS可以支撑混合场景的需要,那么我们就要看第二个目标,资源是否耗尽
如果资源没有耗尽,我们要去优化它到最大TPS,避免在混合场景中出现瓶颈
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【Netty】「萌新入门」(七)ByteBuf 的性能优化-堆内存的分配和释放都是由 Java 虚拟机自动管理的,这意味着它们可以快速地被分配和释放,但是也会产生一些开销。 直接内存需要手动分配和释放,因为它由操作系统管理,这使得分配和释放的速度更快,但是也需要更多的系统资源。 另外,直接内存可以映射到本地文件中,这对于需要频繁读写文件的应用程序非常有用。 此外,直接内存还可以避免在使用 NIO 进行网络传输时发生数据拷贝的情况。在使用传统的 I/O 时,数据必须先从文件或网络中读取到堆内存中,然后再从堆内存中复制到直接缓冲区中,最后再通过 SocketChannel 发送到网络中。而使用直接缓冲区时,数据可以直接从文件或网络中读取到直接缓冲区中,并且可以直接从直接缓冲区中发送到网络中,避免了不必要的数据拷贝和内存分配。 通过 ByteBufAllocator.DEFAULT.directBuffer 方法来创建基于直接内存的 ByteBuf: ByteBuf directBuf = ByteBufAllocator.DEFAULT.directBuffer(16); 通过 ByteBufAllocator.DEFAULT.heapBuffer 方法来创建基于堆内存的 ByteBuf: ByteBuf heapBuf = ByteBufAllocator.DEFAULT.heapBuffer(16); 注意: 直接内存是一种特殊的内存分配方式,可以通过在堆外申请内存来避免 JVM 堆内存的限制,从而提高读写性能和降低 GC 压力。但是,直接内存的创建和销毁代价昂贵,因此需要慎重使用。 此外,由于直接内存不受 JVM 垃圾回收的管理,我们需要主动释放这部分内存,否则会造成内存泄漏。通常情况下,可以使用 ByteBuffer.clear 方法来释放直接内存中的数据,或者使用 ByteBuffer.cleaner 方法来手动释放直接内存空间。 测试代码: public static void testCreateByteBuf { ByteBuf buf = ByteBufAllocator.DEFAULT.buffer(16); System.out.println(buf.getClass); ByteBuf heapBuf = ByteBufAllocator.DEFAULT.heapBuffer(16); System.out.println(heapBuf.getClass); ByteBuf directBuf = ByteBufAllocator.DEFAULT.directBuffer(16); System.out.println(directBuf.getClass); } 运行结果: class io.netty.buffer.PooledUnsafeDirectByteBuf class io.netty.buffer.PooledUnsafeHeapByteBuf class io.netty.buffer.PooledUnsafeDirectByteBuf 池化技术 在 Netty 中,池化技术指的是通过对象池来重用已经创建的对象,从而避免了频繁地创建和销毁对象,这种技术可以提高系统的性能和可伸缩性。 通过设置 VM options,来决定池化功能是否开启: -Dio.netty.allocator.type={unpooled|pooled} 在 Netty 4.1 版本以后,非 Android 平台默认启用池化实现,Android 平台启用非池化实现; 这里我们使用非池化功能进行测试,依旧使用的是上面的测试代码 testCreateByteBuf,运行结果如下所示: class io.netty.buffer.UnpooledByteBufAllocator$InstrumentedUnpooledUnsafeDirectByteBuf class io.netty.buffer.UnpooledByteBufAllocator$InstrumentedUnpooledUnsafeHeapByteBuf class io.netty.buffer.UnpooledByteBufAllocator$InstrumentedUnpooledUnsafeDirectByteBuf 可以看到,ByteBuf 类由 PooledUnsafeDirectByteBuf 变成了 UnpooledUnsafeDirectByteBuf; 在没有池化的情况下,每次使用都需要创建新的 ByteBuf 实例,这个操作会涉及到内存的分配和初始化,如果是直接内存则代价更为昂贵,而且频繁的内存分配也可能导致内存碎片问题,增加 GC 压力。 使用池化技术可以避免频繁内存分配带来的开销,并且重用池中的 ByteBuf 实例,减少了内存占用和内存碎片问题。另外,池化技术还可以采用类似 jemalloc 的内存分配算法,进一步提升分配效率。 在高并发环境下,池化技术的优点更加明显,因为内存的分配和释放都是比较耗时的操作,频繁的内存分配和释放会导致系统性能下降,甚至可能出现内存溢出的风险。使用池化技术可以将内存分配和释放的操作集中到预先分配的池中,从而有效地降低系统的内存开销和风险。 内存释放 当在 Netty 中使用 ByteBuf 来处理数据时,需要特别注意内存回收问题。 Netty 提供了不同类型的 ByteBuf 实现,包括堆内存(JVM 内存)实现 UnpooledHeapByteBuf 和堆外内存(直接内存)实现 UnpooledDirectByteBuf,以及池化技术实现的 PooledByteBuf 及其子类。 UnpooledHeapByteBuf:通过 Java 的垃圾回收机制来自动回收内存; UnpooledDirectByteBuf:由于 JVM 的垃圾回收机制无法管理这些内存,因此需要手动调用 release 方法来释放内存; PooledByteBuf:使用了池化机制,需要更复杂的规则来回收内存; 由于池化技术的特殊性质,释放 PooledByteBuf 对象所使用的内存并不是立即被回收的,而是被放入一个内存池中,待下次分配内存时再次使用。因此,释放 PooledByteBuf 对象的内存可能会延迟到后续的某个时间点。为了避免内存泄漏和占用过多内存,我们需要根据实际情况来设置池化技术的相关参数,以便及时回收内存; Netty 采用了引用计数法来控制 ByteBuf 对象的内存回收,在博文 「源码解析」ByteBuf 的引用计数机制 中将会通过解读源码的形式对 ByteBuf 的引用计数法进行深入理解; 每个 ByteBuf 对象被创建时,都会初始化为1,表示该对象的初始计数为1。 在使用 ByteBuf 对象过程中,如果当前 handler 已经使用完该对象,需要通过调用 release 方法将计数减1,当计数为0时,底层内存会被回收,该对象也就被销毁了。此时即使 ByteBuf 对象还在,其各个方法均无法正常使用。 但是,如果当前 handler 还需要继续使用该对象,可以通过调用 retain 方法将计数加1,这样即使其他 handler 已经调用了 release 方法,该对象的内存仍然不会被回收。这种机制可以有效地避免了内存泄漏和意外访问已经释放的内存的情况。 一般来说,应该尽可能地保证 retain 和 release 方法成对出现,以确保计数正确。