外观
系统压力测试报告 🚀
性能特点 💡
系统主要特点：CPU密集型应用，内存占用率低。就像一个强劲的发动机，需要强大的计算能力，但燃料（内存）消耗适中。
测试方案对比 📊
我们设计了两种部署方案进行对比测试：
方案一：单机部署 🖥️
WARNING
业务服务和网关部署在同一台服务器上，就像一台电脑同时运行多个重型软件。
方案二：分布式部署 🌐
WARNING
业务服务和网关分开部署。网关对CPU要求较高，分开部署可以充分发挥各自性能。就像将工作分配给专门的计算服务器和应用服务器。
测试环境配置 ⚙️
方案一硬件配置
1. 应用服务器（一台）🖥️
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CPU:
核心数: 12核
内存: 12GB
实例规格: ecs.u1-c1m1.3xlarge
操作系统: Alibaba Cloud Linux 3.2104 LTS 64位2. 压力测试服务器（一台）🔨
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CPU:
核心数: 12核
内存: 12GB
实例规格: ecs.u1-c1m1.3xlarge
操作系统: Alibaba Cloud Linux 3.2104 LTS 64位方案二硬件配置
1. 应用服务器（一台）🖥️
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# 配置同方案一应用服务器2. 网关服务器（一台）🚪
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# 配置同方案一应用服务器3. 压力测试服务器（一台）🔨
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# 配置同方案一压力测试服务器软件环境 💻
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应用版本: 0.1.0
测试工具: JMeter 5.3测试场景设计 🎯
测试目标
- 选择一个无业务处理的接口进行压测
- 模拟不同并发用户数：50、100、200、500
- 持续进行压力测试直至性能稳定
测试结果分析 📈
方案一：单机部署性能数据
| 并发用户数 | 总请求数 | 失败率 | 平均响应时间(ms) | 最小响应时间(ms) | 最大响应时间(ms) | 吞吐量(TPS) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 50用户 | 5323万+ | 0% | 1.67 | 0 | 166 | 29573 |
| 100用户 | 5599万+ | 0% | 3.19 | 0 | 65 | 31111 |
| 200用户 | 5828万+ | 0% | 6.14 | 0 | 225 | 32383 |
| 500用户 | 5853万+ | 0% | 15.32 | 0 | 161 | 32519 |
方案二：分布式部署性能数据
| 并发用户数 | 总请求数 | 失败率 | 平均响应时间(ms) | 最小响应时间(ms) | 最大响应时间(ms) | 吞吐量(TPS) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 50用户 | 8256万+ | 0% | 1.07 | 0 | 138 | 45871 |
| 100用户 | 9563万+ | 0% | 1.85 | 0 | 70 | 53131 |
| 200用户 | 10864万+ | 0% | 3.28 | 0 | 420 | 60362 |
| 500用户 | 11604万+ | 0% | 7.67 | 0 | 157 | 64465 |
性能对比分析 📊
1. 吞吐量对比
- 50用户并发：方案二(45,871 TPS) vs 方案一(29,573 TPS)，提升55.1%
- 100用户并发：方案二(53,131 TPS) vs 方案一(31,111 TPS)，提升70.8%
- 200用户并发：方案二(60,362 TPS) vs 方案一(32,383 TPS)，提升86.4%
- 500用户并发：方案二(64,465 TPS) vs 方案一(32,519 TPS)，提升98.3%
- 分布式部署在高并发场景下优势更加明显，最高可提升近1倍的处理能力
2. 响应时间对比
- 50用户并发：方案二(1.07ms) vs 方案一(1.67ms)，降低35.9%
- 100用户并发：方案二(1.85ms) vs 方案一(3.19ms)，降低42.0%
- 200用户并发：方案二(3.28ms) vs 方案一(6.14ms)，降低46.6%
- 500用户并发：方案二(7.67ms) vs 方案一(15.32ms)，降低49.9%
- 分布式部署显著改善响应时间，平均降低约40-50%
3. 稳定性对比
- 两种方案在所有并发级别下都保持了0%的错误率
- 最大响应时间控制良好：方案一最高225ms，方案二最高420ms
- 系统在高并发压力下表现稳定可靠
详细测试报告 📑
方案一测试报告
方案二测试报告
结论与建议 💡
1. 部署建议
- ✓ 推荐采用方案二（分布式部署）
- ✓ 网关服务器建议选择高CPU配置
- ✓ 根据实际需求适当调整服务器配置
2. 性能优化建议
- ✓ 合理配置网关线程池
- ✓ 优化连接池参数
- ✓ 考虑增加缓存层
- ✓ 监控系统资源使用情况
3. 扩展建议
- ✓ 预留30%性能余量
- ✓ 考虑水平扩展可能性
- ✓ 建立性能监控预警机制
下一步优化方向 🎯
- 引入服务网格
- 优化负载均衡策略
- 增加性能监控指标
- 完善容灾机制