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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

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-GbninLlh-1683351987723)(/1635426441427.png)]

汇总报告

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-o6klOlB6-1683351987724)(/1635426386057.png)]

聚合报告

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Xa8EFWp9-1683351987725)(/1635426431409.png)]

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、

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-5z8AStkD-1683351987726)(/1635429437505.png)]

例如：minorGC每次都能干净释放eden，表示很健康

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-uhITCl4C-1683351987727)(/1635430395359.png)]

3.2.jvm内存模型

1.主要优化堆
	避免发生fullGC

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-gjOC9iSV-1683351987727)(/1635428602937.png)]

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-PVmTCk6F-1683351987728)(/1635428629073.png)]

创建对象：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-DlvbxFiW-1683351987728)(/1635428752533.png)]

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-yVnwuOkX-1683351987729)(/1635429056878.png)]

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：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-KnGzgqEw-1683351987729)(/1635430067370.png)]

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：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-JYGdcR9M-1683351987730)(/1635433495777.png)]

nginx动静分离

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ctFBLDxR-1683351987731)(/1635434764388.png)]

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

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-aBnqpMhR-1683351987731)(/1635435409426.png)]

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ljmbl6JZ-1683351987732)(/1635437211407.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

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-jn0WPwbo-1683351987733)(/1635438011851.png)]

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-fwIfVDr2-1683351987733)(/1635437878798.png)]

内存即将溢出：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-rk0YMFyX-1683351987734)(/1635438088176.png)]

堆溢出，线程池报错：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Oc9XCjwV-1683351987734)(/1635438101304.png)]

实例下线：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-iNwJ7WoN-1683351987735)(/1635438178657.png)]

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

     | 8                 | 8311        | 13411       |

| Nginx+Gateway | 50 | | | |
| Gateway+简单服务 localhost:88/hello | 50 | 1180 | 80 | 142 |
| 全链路(nginx+gateway+简单服务) gulimall.com/hello | 50 | 532 | 126 | 226 |