记一次Node接口性能测试

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前言

突发奇想,想做一点Node应用的性能测试,自己也了解一些性能测试方面的知识,于是用Eggjs写了一个简单的注册接口,进行了简单的压力测试.

原料

  • 开发框架: eggjs sequlize mysql
  • 服务器: 阿里云 1核 1GB 1Mbps(最低配)
  • 测试工具: jmeter

注册接口编写

    async login(ctx) { // 登录
        ctx.validate(userRule);
    
        // 用户校验
        const { name, passwd } = ctx.request.body;
        let user = await ctx.model.User.findOne({
            where: { name: name }
        });
    
        if (user) { ctx.error(user.passwd === passwd, "密码错误或昵称已存在", 10001); }
        else { user = await ctx.model.User.create({ name: name, passwd: passwd }); }
    
        // 生成token和session并存储
        const token = await ctx.service.token.genToken(user.id, ctx.request.ip);
        await app.redis.set(`${app.options.sessionPrefix}:${token.id}`, JSON.stringify({
            user: user.id,
            token: token.id
        }));
        ctx.cookies.set("access_token", token.id);
        ctx.jsonBody = user;
    }

接口逻辑很简单,可见接口中仅有4个I/O操作,下面的性能测试就是针对这个接口.

安装并配置jmeter

  • 安装jmeter(启动时需要java环境,自行安装)

    下载传送门
  • 解压jmeter后,启动脚本路径为

    apache-jmeter-3.3/bin/jmeter.bat
  • 启动成功后界面


    clipboard.png
  • 下面开始配置测试用例
  1. 配置并发数入口


    clipboard.png
  2. 配置监听器


    clipboard.png
  3. 添加http请求入口/cookie/header等信息


    clipboard.png
  4. 配置好后如下图所示


    clipboard.png

接下来点击开始按钮进行测试.

测试结果及其分析

  • 首先看下图形测试结果:


    clipboard.png

    图表底部参数的含义如下:

    • 样本数目:总共发送到服务器的请求数。
    • 最新样本:代表时间的数字,是服务器响应最后一个请求的时间。
    • 吞吐量:服务器每分钟处理的请求数。
    • 平均值:总运行时间除以发送到服务器的请求数。
    • 中间值:代表时间的数字,有一半的服务器响应时间低于该值而另一半高于该值。
    • 偏离:服务器响应时间变化、离散程度测量值的大小,或者,换句话说,就是数据的分布。
  • 聚合报告结果:


    clipboard.png

    部分参数解释:

    • Samples: 本次场景中一共完成了多少个Transaction
    • Average: 平均响应时间
    • Median: 统计意义上面的响应时间的中值
    • 90% Line: 所有transaction中90%的transaction的响应时间都小于xx
    • Min: 最小响应时间
    • Max: 最大响应时间
    • PS: 以上时间的单位均为ms
    • Error: 出错率
    • Troughput: 吞吐量,单位:transaction/sec
    • KB/sec: 以流量做衡量的吞吐量
  • 服务器内存/cpu监控:


    clipboard.png



    clipboard.png
  • 总结(不知对否,胡言乱语一下):

    1. 可以看到在2000并发的情况下,Node应用并没有跑死,只是响应变得比较慢(机器配置有一定原因)
    2. 通过服务器状态的监控发现cpu资源的消耗低于内存的消耗(个人觉得应该是Node在处理请求时,异步I/O导致了内存消耗比较高)
    3. 感觉用户量不是很大的应用Node应该还是能满足需求的(把集群用上)