压测中测量异步写入接口的延迟

2022年01月15日 阅读数:4
这篇文章主要向大家介绍压测中测量异步写入接口的延迟,主要内容包括基础应用、实用技巧、原理机制等方面,希望对大家有所帮助。

在服务端性能优化的时候,有一种方案叫 “异步写入”。就是把原本要写入数据库的功能放到异步来作,跟异步查询转同步的区别在于,异步查询是要等结果的,而异步写入则能够不等返回结果,甚至直接把写入任务丢到一个专门的任务队列中。数据库

在对于实时性要求并不高的业务来说,这是一个很是值得推荐的方法,好比用户消费了一笔金额场景中,对于用户消费信息的记录以及消费带来的积分提高、会员等级提高均可以异步来实现。平常接触最多的异步应该是日志和打点系统,几乎没有见过非异步实现的方案。性能优化

异步写入带来的另一个问题就是 “延迟”,通常开发会给出一些延迟的参数值,可是在性能测试过程当中这个值可能会很是大,甚至超出用户的可接受范围。这个时候就须要测试 延迟在不用压力状况下的数值大小,以便给出最好的服务负载数据。异步

下面分享一个检测用户更改我的信息的接口的延迟测试方案:ide

package com.okayqa.teacherpad

import com.fun.utils.RString
import com.okayqa.teacherpad.base.OkayBase
import com.okayqa.teacherpad.function.UserInfo

class T extends OkayBase {

public static void main(String[] args) {
def base = getBase()
def info = new UserInfo(base)
def total = []
def diff = []
100.times {
def uname = RString.getString(5)
def result = info.updateInfo(1, uname)
int i;
if (isRight(result)) {
def mark0 = getNanoMark()
while (true) {
def mark00 = getNanoMark()
def userinfo = info.getUserInfo()
def mark01 = getNanoMark()
diff << mark01 - mark00
if (userinfo.getUserInfo().getString("uname") == uname) break;
if (i++ > 5) break
}
def mark1 = getNanoMark()
total << mark1 - mark0
} else {
fail()
}

}
//求平均值的两种方法
def var = diff.sum() / diff.size()
def average = total.stream().mapToInt().average();

output "单次修改信息延迟约${average - var / 2}"
}
}

上面的参数能够根据实际大小来调整,一边压测一边另起进程测试写入接口的延迟状况。性能

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