2.压力测试+优化（Jmeter）

概述

1.性能指标

从外部看，性能测试主要关注如下三个指标【量越大越好，时间越少越好】
	吞吐量:每秒钟系统能够处理的请求数、任务数。
	响应时间:服务处理一个请求或一个任务的耗时。
	错误率:一批请求中结果出错的请求所占比例。

响应时间rt（重要）

响应时间（response time:rt）
		响应时间指用户从客户端发起一个请求开始，到客户端接收到从服务器端返回的响
应结束，整个过程所耗费的时间。

错误率（重要）

错误率 一批请求中结果出错的请求所占比例。

hps

hps（hits per second）:
	每秒点击次数，单位是次/秒。

tps吞吐量（重要）

tps(transaction per second）:
	系统每秒处理交易数，单位是笔/秒。

qps（重要）

**qps(query per second）:系统每秒处理查询次数，单位是次/秒。**
		对于互联网业务中，如果某些业务有且仅有一个请求连接，那么tps=qps=hps，一
般情况下用 tps来衡量整个业务流程，用qps来衡量接口查询次数，用hps来表
示对服务器单击请求。
**无论tps、qps、hps,此指标是衡量系统处理能力非常重要的指标，越大越好，根据经**
**验，一般情况下:**
		金融行业:1000tps~5000otps，不包括互联网化的活动
		保险行业:100tps~10000otps，不包括互联网化的活动
		制造行业:10tps~5000tps
		互联网电子商务:1000otps~1000000tps
		互联网中型网站:1000tps~50000tps
		互联网小型网站:50otps~10000tps

最大响应时间

最大响应时间（maxresponse time）:
	指用户发出请求或者指令到系统做出反应(响应)
的最大时间。

最少响应时间

最少响应时间(mininum responsetime）:
	指用户发出请求或者指令到系统做出反应(响应）的最少时间。

90%响应时间

90%响应时间（90%response time）**是指所有用户的响应时间进行排序，第90%的响
应时间。

2.压测工具

apache ab

加特林

jmeter

文档网址：https://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi

zip安装包：
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache//jmeter/binaries/apache-jmeter-5.3.zip

jmeter

1.使用步骤

1.1.添加线程组

线程属性值含义：
	线程数：200
	ramp-up时间：1【1秒启动200个线程】
	循环次数：100【每个线程发送100个请求，一共200*100 = 20000个请求】

1.2.添加取样器

取样器：
	表示测试何种请求，这里使用http请求

1.右键线程组=》添加取样器=》http请求=》

2.指定url，端口，参数，请求类型

1.3.添加监听器

察看结果树

查看每次请求是否成功

汇总报告

聚合报告

2.jmeteraddress already in use 错误解决

windows帮助文档：
https://support.microsoft.com/zh-cn/help/196271/when-you-try-to-connect-from-tcp-ports-greater-than-5000-you-receive-t

windows本身提供的端口访问机制的问题。
windows提供给 tcp/ip链接的端口为1024-5000，并且要四分钟来循环回收他们。就导致
我们在短时间内跑大量的请求时将端口占满了。

1.cmd中，用regedit命令打开注册表
2.在hkey_local_machine\system\currentcontrolset\services\tcpip\parameters下
	1.右击parameters，添加2个新的 dword，名字为maxuserport、tcptimedwaitdelay
	2.然后双击maxuserport，输入数值数据为65534，基数选择十进制（如果是分布式运
行的话，控制机器和负载机器都需要这样操作哦）
	3.然后双击tcptimedwaitdelay，输入数值数据为30，基数选择十进制（如果是分布式运
行的话，控制机器和负载机器都需要这样操作哦）
	4．修改配置完毕之后记得重启机器才会生效

3.优化

3.1.影响性能考虑点

1.影响性能考虑点包括:【这里可以从访问顺序来作为链路进行性能调优】
	
	数据库、应用程序、中间件（ tomact、gateway、nginx、）、网络（带宽）和操作系统等方面
	
2.首先考虑自己的应用属于cpu密集型还是io密集型，根据jvisualvm查看应用健康情况
	cpu：计算、排序、过滤、整合【集群】
	io：网络、磁盘、数据库、redis【内存+缓存+固态+提高网卡的传输效率】

3.监控执行时中间件cpu、内存使用量
docker stats：查看cpu占用、内存使用量、

例如：minorgc每次都能干净释放eden，表示很健康

3.2.jvm内存模型

1.主要优化堆
	避免发生fullgc

创建对象：

jconsole和jvisualvm

jdk小工具，通过命令行启动可以监控本地和远程应用【远程应用需要配置】

1.cmd输入【推荐使用这个】
jvisualvm
2.安装插件visual gc（用于监控垃圾回收）
	如果不能安装插件（点击检查最新版本异常）：
	1）进入该链接：https://visualvm.github.io/pluginscenters.html
	2）java -version	查看版本1.8.0_171
	3）找到对应版本复制链接：https://visualvm.github.io/uc/8u131/updates.xml.gz
	4）点开设置，编辑插件中心，粘贴url
	5）安装插件visual gc

visual gc：

3.3.优化步骤（重点）

1.使用jmeter压测nginx、网关、直接访问服务、通过链路访问服务

2.测nginx时使用docker stats查看cpu占用+内存使用量，调整cpu性能

3.测网关时，打开jvisualvm查看内存、cpu使用量，调整cpu、内存
	增加jvm内存：-xmx512m

4.记录下压测指标填在下表中
	1）先优化各中间件
	2）使用更好的协议
	3）买更好的网卡+网线+带宽
	
5.压测说明：
	1）首页渲染（全量数据获取）  localhost:10000
	  选中高级，从html文件获取所有内含的资源、并行下载数量
	  
6.指标：
	1）中间件越多，性能损失越大，损失在网络交互
	2）命中率不低于95%
	3）锁等待次数越低、时间越短越好
	4）业务：
		db（mysql优化，加索引 parent_cid pms_category表）					
        	在navicat中管理索引，右键添加
		模板渲染速度（thymeleaf开启缓存）  spring.thymeleaf.cache= true
		静态资源（把静态资源放到nginx里面） 
		日志级别改成error（打印日志会耗时） 
			logging:
				level:
					com.atguigu.gulimall: error
	5）堆内存优化	-xmx1024m -xms1024m -xmn512m【测试gulimall全量资源时，同时打开jvisualvm查看内存gc情况】


nginx动静分离：
	静态资源也会由客户端发起请求，并且请求是gulimall.com/static/**，这个请求会重新经过nginx
		1、所有项目的静态资源都应该放在nginx里面
		2、规则：/static/***所有请求都由nginx直接返回
		  1)在nginx新建文件夹：/mydata/nginx/html/static，将product的static下的index文件夹拷过来
                之前的静态资源请求：gulimall.com/index/img/section_second_list_right_img.png
		  2)修改项目内部静态资源的请求路径：ctrl+r
		  src="index/ =》 src="/static/index/
		  href=" =》 href="/static/
		  <script src=" => <script src="/static/
		  <img src=" => <img src="/static/
		  url('/  =>  
		3、修改nginx配置，gulimall.conf，监听gulimall.com:80/static，返回root
			location /static {
        		root   /usr/share/nginx/html;
    		}
	
三级分类数据获取【超级慢】
	1）、优化业务逻辑：
		1、一次性查询出来
		
		小技巧：
			将以下语句快速抽取为一个方法，选中右键：refacto=》extract=》method
			basemapper.selectlist(new querywrapper<categoryentity>().eq("parent_cid", level1.getcatid()));	

全量数据获取：

nginx动静分离

1.未动静分离，指的是静态资源全都存储在tomcat中，所有静态资源都要从tomcat获取，
会访问 nginx->gateway->tomcat获取静态资源，从而导致占用tomcat很多线程来处理静态资源

2.动静分离，表示将资源与web服务器分离，可存放在nginx中，静态资源直接从nginx中返回
/static/**所有请求都由nginx直接返回

步骤：
	1）cd /mydata/nginx/html
	mkdir static
	
	2）将product项目内static文件夹下的index文件夹，拖到/mydata/nginx/html/static此目录下
	
	3）修改index.html中静态资源的请求路径
	src="index/ =》 src="/static/index/
	href=" =》 href="/static/
	<script src=" => <script src="/static/
	<img src=" => <img src="/static/
	url('/  =>  


动静分离前下例请求会访问nginx=》gateway=》product=》static...
http://gulimall.com/index/img/img_09.png
分离后使用下例请求直接访问nginx中的静态资源
http://gulimall.com/static/index/img/img_09.png

	4）修改gulimall.conf配置（监听gulimall.com/static请求，使用root作为根路径查找静态资源）：
    location /static/ {
        root /usr/share/nginx/html;
    }
    
    解析：/static/index/img/img_09.png会找到挂载目录/usr/share/nginx/html
    /usr/share/nginx/html/static/index/img/img_09.png

模拟线上崩溃

拿200个线程循环压测+静态资源获取+并行下载
测试首页 gulimall.com	 80
崩溃：
	1.堆内存溢出，线程池报错
	2.gulimall-product下线无法请求503

加大内存，开启以上所有的优化步骤

内存即将溢出：

堆溢出，线程池报错：

实例下线：

优化三级分类

/**
 * 查询三级分类并封装成map返回
 */
@override
public map<string, list<catalog2vo>> getcatalogjson() {
    // 1.查询所有分类，按照parentcid分组
    map<long, list<categoryentity>> categorymap = basemapper.selectlist(null).stream()
            .collect(collectors.groupingby(key -> key.getparentcid()));

    // 2.获取1级分类
    list<categoryentity> level1categorys = categorymap.get(0l);

    // 3.封装数据
    map<string, list<catalog2vo>> map = level1categorys.stream().collect(collectors.tomap(key -> key.getcatid().tostring(), l1category -> {
        // 3.查询2级分类，并封装成list<catalog2vo>
        list<catalog2vo> catalog2vos = categorymap.get(l1category.getcatid())
                .stream().map(l2category -> {
                    // 4.查询3级分类，并封装成list<catalog3vo>
                    list<catalog2vo.catalog3vo> catalog3vos = categorymap.get(l2category.getcatid())
                            .stream().map(l3category -> {
                                // 封装3级分类vo
                                catalog2vo.catalog3vo catalog3vo = new catalog2vo.catalog3vo(l2category.getcatid().tostring(), l3category.getcatid().tostring(), l3category.getname());
                                return catalog3vo;
                            }).collect(collectors.tolist());
                    // 封装2级分类vo返回
                    catalog2vo catalog2vo = new catalog2vo(l1category.getcatid().tostring(), catalog3vos, l2category.getcatid().tostring(), l2category.getname());
                    return catalog2vo;
                }).collect(collectors.tolist());
        return catalog2vos;
    }));

    return map;
}

3.x.压测指标

吞吐量括号内表示瓶颈，（db）表示瓶颈在db