帮忙看看我的 linode + Nodejs 压力测试报告

帮忙看看我的 linode + Nodejs 压力测试报告

第一次搞压力测试, 帮忙看看这个结果有没有很好的利用主机性能

linode最便宜的主机 网站自己写的, nodejs +　express + mongodb + 自制buffer缓存 在服务器上跑ab 100并发 , 1000次访问

Server Software: 
Server Hostname: 127.0.0.1
Server Port: 80

Document Path: /
Document Length: 26108 bytes


Concurrency Level: 100
Time taken for tests: 1.454 seconds
Complete requests: 1000
Failed requests: 0
Write errors: 0
Total transferred: 26430678 bytes
HTML transferred: 26108000 bytes
Requests per second: 687.64 [#/sec] (mean)
Time per request: 145.426 [ms] (mean)
Time per request: 1.454 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate: 17748.71 [Kbytes/sec] received


Connection Times (ms)
min mean[+/-sd] median max
Connect: 0 1 1.4 0 6
Processing: 3 138 28.1 143 186
Waiting: 3 138 28.1 143 186
Total: 9 138 27.0 143 186


Percentage of the requests served within a certain time (ms)
50% 143
66% 149
75% 154
80% 158
90% 163
95% 167
98% 173
99% 181
100% 186 (longest request)


6 回复

从你提供的压力测试报告来看，你的Node.js应用在Linode主机上运行时的表现还是相当不错的。以下是对报告的一些分析以及改进建议。

分析

  1. 并发请求处理能力:

    • Requests per second: 687.64 [#/sec] (平均每秒处理687个请求)。
    • Time per request: 145.426 ms (每个请求的平均响应时间约为145毫秒)。

    这表明你的应用在高并发情况下能够处理请求，但仍有优化空间。

  2. 连接时间和处理时间:

    • Connect: 0 1 1.4 0 6 表示建立连接的时间非常短，几乎可以忽略不计。
    • Processing: 3 138 28.1 143 186 表示实际处理请求的时间大约在143到186毫秒之间。

    这说明大部分时间用于处理请求，而不是建立连接。

  3. 百分比请求时间:

    • 大多数请求（如90%）在163毫秒内完成，只有少数请求超过186毫秒。

改进建议

  1. 优化数据库查询:

    • 如果你的应用中有复杂的数据库查询，考虑优化查询或使用索引。
    • 示例代码：
      // 使用索引优化查询
const MongoClient = require('mongodb').MongoClient;
const url = 'mongodb://localhost:27017/';
const dbName = 'myproject';

MongoClient.connect(url, function(err, client) {
  if (err) throw err;
  const db = client.db(dbName);
  db.collection('users').find({}).sort({ createdAt: 1 }).toArray(function(err, result) {
    if (err) throw err;
    console.log(result);
    client.close();
  });
});

  2. 使用连接池:

    • 使用MongoDB连接池可以减少每次请求时建立新连接的开销。
    • 示例代码：
      const MongoClient = require('mongodb').MongoClient;
const url = 'mongodb://localhost:27017/?replicaSet=rs0&readPreference=primaryPreferred&retryWrites=false';

MongoClient.connect(url, { useNewUrlParser: true, useUnifiedTopology: true }, function(err, client) {
  if (err) throw err;
  const db = client.db('myproject');
  // 使用db对象进行操作
  client.close();
});

  3. 优化Node.js配置:

    • 调整Node.js进程数量和内存限制。
    • 示例代码：
      # 在启动Node.js应用时调整内存限制
node --max-old-space-size=4096 app.js

通过以上改进，你可以进一步提高Node.js应用的性能和并发处理能力。


只po这数据没有太大意义 不知道你服务器的业务重不重 如果只吐hello world 这结果一般般 如果有繁复的运算 就很强大

没有复杂业务, 首页上面有最新的话题, 每个话题配个图片, 另外就是2,3个js和css,没什么特别的

首页大概有35个话题, 每个都带一个图片 ab应该不请求这些静态文件的

建议尝试1000~10000并发 通常月上去瓶颈会越大 少量的看不出 以我的系统为例 用redis做缓存 在5000以上的并发量就可以看出差距 少量并发反而还比不使用缓存还慢

根据你提供的压力测试报告，以下是对你当前Node.js应用性能的一些分析和建议：

分析

  • 请求吞吐量：你的服务器每秒处理了约687个请求（Requests per second），这是一个不错的开始。不过，Linode的低端配置可能还有提升空间。
  • 响应时间：平均处理时间为145.4毫秒（Time per request），这表明处理请求的总时间较长，特别是Processing阶段占据了大部分时间。
  • 并发处理：你的服务器能够较好地处理100并发请求，没有失败的请求。

改进建议

  1. 优化数据库查询：

    • 检查MongoDB查询的效率，确保索引被正确使用。
    • 减少不必要的查询或数据加载。

  2. 缓存机制：

    • 你提到使用了自制的缓冲区缓存，检查是否可以进一步优化缓存策略，减少重复计算和查询。

  3. 异步处理：

    • 确保所有I/O操作（如数据库查询、文件读写）都是异步的，以避免阻塞主线程。

  4. 硬件资源监控：

    • 监控CPU、内存和网络带宽的使用情况，以确定是否存在瓶颈。

示例代码优化

假设你有一个处理数据库查询的路由，可以通过以下方式优化：

const express = require('express');
const MongoClient = require('mongodb').MongoClient;
const app = express();

app.get('/', async (req, res) => {
    try {
        const client = await MongoClient.connect('mongodb://localhost:27017', { useNewUrlParser: true, useUnifiedTopology: true });
        const db = client.db('your_database_name');
        const collection = db.collection('your_collection_name');

        // 使用索引查询
        const result = await collection.find({}).sort({ _id: 1 }).toArray();
        res.json(result);
        client.close();
    } catch (error) {
        console.error(error);
        res.status(500).send('Internal Server Error');
    }
});

app.listen(3000, () => {
    console.log('Server is running on port 3000');
});

通过这些调整，你可以更好地利用Linode主机的性能，提高Node.js应用的响应速度和吞吐量。

回到顶部