概述

编程的内核是数学，而测试的本质是计算，专业名词叫容量预估，而测试的大体就是用程序模拟程序，检测程序的正确性，有两个点需要注意，QPS最佳值和系统接收最大值，根据测试数据的反馈，针对测试的现象和反映进行优化。

Jmeter 的基础使用

在所有的开发准备就绪的时候，开始准备和上线有关的事情：测试和服务部署，测试要注意代码的逻辑严谨、代码运行的正确，服务稳定，所有的一切都需要用数据做指标，所有的计算机编程归根结底都是数学。

step.01 Thread Group 线程组设置

jmeter自带的thread group非常简单。 一个thread 代表一个vuser，那么我们如果需要多少用户并发，设置多少线程数即可。ramp-up period， 本人理解是多少时间从0个 vuser 上升到您指定的vusers数。从这些参数可以看，非常简单。但不能设置测试的时间，这一点不是特别善解人意。不过还好我们有jmeter plugins, 带的thread group 添加了这个功能。

(资料图片仅供参考)

Number of Threads(users)  //并发线程(用户)数Loop Count //重复执行次数

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step.02 添加测试主体

右键单击左侧导航树中的 Test Plan，选择 Add > Threads(Users) > Thread Group ，右键单击 Thread Group，选择 Add > Sampler，可看到以下新增的采样器选项，具体说明如下。

WebSocket Open Connection// 建立一个 WebSocket 连接WebSocket Ping/Pong     // 控制帧，发送 ping 并接收 pongWebSocket request-response Sampler //发送和接收文本或二进制 WebSocket 帧WebSocket Single Write Sampler// 发送文本或二进制 WebSocket 帧WebSocket Single Read Sampler// 接收文本或二进制 WebSocket 帧WebSocket Close                // 关闭 Websocket 连接

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step.03 添加结果树 选择 Add > Listener ,结果树都在这个下面。

添加聚合报告，执行测试，结果如下图。

准备测试数据

实践01 - 准备测试数据

1.随机读取用户表里1000个用户，进行压力测试

select user_id from user where user_status = 1ORDER BY RAND() limit 1000;

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2.构造测试需要的数据(10w条为例)

drop procedure idata;delimiter ;;create procedure idata()begin  declare i int;  set i=1;  while(i<=100000 )do    insert into t2 values(i, i, i);    set i=i+1;  end while;end;;delimiter ;call idata();

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3.查询最大链接数命令

show variables like "%max_connections%";

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4.查询链接线程的状态命令

show processlist; 

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5.检测服务器Mysql链接状态的命令

netstat -ant|grep ESTABLISHED|grep 3306 | wc -l

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实践02 - 代码部分

请求接口的Demo，主要的思考点在于用户访问具有随机性，模拟数据时尽量做到接近真实场景，代码如下：

$str = "62210,45783,36209,146502,24599,168338,166511,1917...";$uidTestArr = explode(",",$str);foreach ($uidTestArr as $uid){    if(isset($uid) && intval($uid) > 0){        $json = file_get_contents("http://open.stark.com/login/gettoken?uid=". $uid);        $json = json_decode($json,true);        $temp[] =   [ "uid" => $uid , "token" => $json["token"]  ];    }}$index = rand(0,count($temp) - 1);$randData =  $temp[$index];//随机执行结果/**Array(    [uid] => 166511    [token] => f46540f11a40afeb9998cbe76661ec8234a87054)*/

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Crontab的测试代码Demo，先灌入测试数据，考虑的是Crontab的实际吞吐能力，优化计划任务的执行间隔，使用Curl和shell_exec实现,执行结果，返回数据 {"code":200,"result":[],"msg":"OK"}

$str = "62210,45783,36209,146502,24599,168338,166511,1917,135799,8326...";//去掉可能存在的换行和空格$str = str_replace(array(PHP_EOL, " " ,"",$str));$testUsers = explode(",",$str);for ($i=0;$i<10000;$i++){    $index = rand(0,99);    $uid = $testUsers[$index];    $msg = "{\"rid\":225,\"uid\":".$uid.",\"top_rid\":225,\"module\":\"novel_chapter\",\"module_name\":\"1022 last dance \u7b2c13\u7ae0\",\"module_id\":1019712,\"module_nid\":163961,\"comment_uid\":268,\"comment_nickname\":\"\u6d4b\u8bd5\u5c0f\u5b9d\u8d1d\",\"content\":\"\u4f60\u597d\u554a\",\"gift_id\":0,\"gift_name\":\"\",\"gift_number\":0}";    $url = "http://msgdev.stark.com/api/comment/message";    $json = shell_exec( "curl -d "uid={$uid}&msg={$msg}" {$url} " );    echo   "i:".$i.",json:".$json.PHP_EOL;}

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在临时执行或停止计划任务，在执行前加入时间毫秒的时间戳，可以打印代码进行耗时计算，代码如下：

//返回当前的毫秒时间戳function msectime() {    $stamptime = microtime();    $arr = explode(" ",$stamptime );    $msectime = sprintf("%.0f", (floatval($arr[0]) + floatval($arr[1])) * 1000);    return $msectime;}

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总结：

并发链接和并发查询：并发链接只是多消耗一点内存，并发查询才是CPU的杀手。对系统的流量提前进行容量评估，归根结底为计算问题，不管多大的流量最后的解决办法都采用分而治之的策略。手动的效率太低，用程序测试程序。减少不必要的日志写入，以减少磁盘I/O的传输。缓存和Mysql是一种平衡，需要去计算。

第5点特殊说明有一点事特别需要强调的，不用被所谓的100w或者1000w流量的标题吓倒，比如1000w/h的访问量,Qps就变成了27777/s，每个用户请求的热门接口30个，这才是测试的真相，关键地方使用内存数据库进行加速，障碍就迎刃而解了：

10000000 / 60 / 60 / 30  = 925/s

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