7DGroup性能实施项目日记6

简介: 【4月更文挑战第14天】7DGroup性能实施项目日记6

九月廿三 壬寅年 虎 庚戌月 甲辰日 全国在降温之际

不管如何,今天总算是执行起来了脚本。在配置了性能工具之Jmeter 后置监听器可视化数据逻辑的界面中,看到下图:
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显然 TPS 在这个接口中能达到 1500 以上,这对第一次执行来说,是个非常不错的结果了。从资源上看:
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s8、s9的带宽用起来了,经过几位学员的监控,也看到了定向监控中的其他数据,如下:
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显然软中断较为集中仍然是阿里云服务器在TPS高的时候不可忽略的痛点。这一点也希望购买了云服务器的企业能够关注,仅此一点就可以产生大量的计算资源的浪费。
在分析了这个接口的数据量之后,觉得没什么可以减少的网络流量,接口数据很小。在解决不了网络流量大小的前提下,先把集中的服务分散,以便使用到不同的云服务器。在调整了服务到不同服务器之后,得到如下结果:

image.png

上图中出错的那个点就是调整服务的时候,从上图可以看出调整前后 TPS 是有变化的,从1700到2100左右,增加了400左右。从这个结果上来看,也算是有了 TPS 的上升,算是个不错的调优结果。
对于si 的集中仍然存在的问题,只能提个工单给阿里云了。
image.png

虽然si集中的问题暂时不能解决,但我们也不是没活可见,下面是数据库监控的一些图。
image.png

从图上看,像 innodb_buffer_pool_size、query_cache_size、open_table 之类的相关参数还是要调的,暂时还不知道调了之后的效果。等他们做了之后,再看吧。

对于这样的硬件环境(见《7DGroup性能实施项目方案》),一个独立的接口跑到2000多,倒也算是不错了。虽然这个接口比较简单。

这个执行结果,我觉得还是不错的。在我们学员的通力配合之下,大家也终于进入了执行环节,并且也见到了一些具体分析案例。

我在让大家写分析的过程,希望他们写的东西,也能在后面分享出来,这就取决于文档功底了。
我觉得这个具体的案例倒不是最重要的,重要的是大家能不能跟着分析逻辑走下去。这才是大家要锻炼的能力,以免遇到下一个问题仍然手忙脚乱。

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