JAVA Gatling 压测时 QPS 上不去？连接池、线程池组合调优

好的，我们开始今天的讲座。

JAVA Gatling 压测时 QPS 上不去？连接池、线程池组合调优

大家好，今天我们来聊聊在使用 Gatling 进行 Java 应用压测时，QPS (Queries Per Second) 上不去的问题，以及如何通过连接池和线程池的组合调优来解决这个问题。

问题诊断：为什么 QPS 上不去？

在压测过程中，QPS 上不去通常不是单一原因造成的，需要系统性的分析。以下是一些常见的原因：

1. 资源瓶颈:

   • CPU: 服务器 CPU 资源耗尽，导致无法处理更多的请求。
   • 内存: 内存不足导致频繁的 GC (Garbage Collection)，影响性能。
   • 网络: 带宽限制，网络延迟，连接数限制等。
   • 磁盘 I/O: 频繁的磁盘读写操作导致性能下降。

2. 数据库瓶颈:

   • 数据库连接池: 连接池配置不合理，导致获取连接的时间过长。
   • SQL 语句效率: SQL 语句执行效率低下，消耗大量数据库资源。
   • 数据库服务器资源: 数据库服务器 CPU、内存、磁盘 I/O 达到瓶颈。

3. 应用代码瓶颈:

   • 线程池配置: 线程池大小不合适，导致任务排队等待。
   • 锁竞争: 过多的锁竞争导致线程阻塞。
   • 阻塞 I/O: 同步 I/O 操作导致线程长时间等待。
   • 代码效率: 低效的代码逻辑，例如复杂的循环，导致 CPU 占用率过高。

4. Gatling 脚本问题:

   • 模拟用户数不足: 模拟用户数不足以产生足够的负载。
   • 请求间隔过长: 请求之间间隔时间过长，导致 QPS 上不去。
   • 脚本逻辑错误: 脚本逻辑不合理，例如错误的参数设置，导致请求失败。

5. 外部依赖:

   • 第三方服务延迟: 依赖的第三方服务响应缓慢。
   • 缓存失效: 缓存失效导致频繁的请求到达后端服务。

排查步骤：

1. 监控系统资源: 使用监控工具 (例如 Prometheus, Grafana, JConsole, VisualVM) 监控服务器 CPU、内存、网络、磁盘 I/O 等资源的使用情况。
2. 监控数据库: 使用数据库监控工具 (例如 MySQL Workbench, pgAdmin) 监控数据库连接数、SQL 执行时间、资源使用情况。
3. 分析 Gatling 报告: 查看 Gatling 报告，分析请求的响应时间、错误率、吞吐量等指标。
4. 代码分析: 使用 Profiler (例如 JProfiler, YourKit) 分析代码性能，找出性能瓶颈。
5. 日志分析: 分析应用日志，查看是否有异常信息，例如连接超时，SQL 执行错误等。

连接池调优

连接池是管理数据库连接的重要组件，合理的配置可以显著提高应用的性能。

• 连接池类型选择: 常用的连接池有 HikariCP, DBCP, C3P0 等。HikariCP 在性能方面表现更优，推荐使用。

• 核心参数:

  参数名称	描述	调优建议
  maximumPoolSize	连接池中允许的最大连接数。	设置过小会导致连接不够用，设置过大会占用过多数据库资源。需要根据实际负载进行调整。 通常设置为 (CPU核心数 * 2) + 1， 并根据实际情况进行调整。
  minimumIdle	连接池中保持的最小空闲连接数。	设置过小会导致频繁创建连接，设置过大会占用过多数据库资源。通常设置为与 maximumPoolSize 相同，或者略小。
  idleTimeout	连接空闲多久后会被回收。	设置过小会导致频繁创建和销毁连接，设置过大会占用过多数据库资源。根据数据库连接的生命周期和业务特点进行调整。例如设置为 10 分钟到 30 分钟。
  maxLifetime	连接的最大生命周期。	设置过小会导致频繁创建和销毁连接，设置过大会导致连接失效。根据数据库服务器的配置和业务特点进行调整。例如设置为 30 分钟到 1 小时。
  connectionTimeout	获取连接的最大等待时间。	设置过小会导致获取连接失败，设置过大会导致请求长时间等待。通常设置为几秒钟到几十秒钟。
  validationTimeout	连接有效性验证的超时时间。	用于检测连接是否有效，防止使用失效的连接。设置一个合理的超时时间，例如几秒钟。
  leakDetectionThreshold	检测连接泄漏的阈值。	用于检测连接是否被正确释放，防止连接泄漏。设置一个合理的阈值，例如 10 秒钟。
  poolName	连接池的名称，用于监控和日志记录。	建议设置一个有意义的名称，方便排查问题。
  dataSourceClassName	数据库驱动类的名称。	根据使用的数据库类型进行设置。
  jdbcUrl	数据库连接 URL。	包含数据库服务器地址、端口、数据库名称等信息。
  username	数据库用户名。	用于连接数据库。
  password	数据库密码。	用于连接数据库。
  connectionTestQuery	连接测试 SQL 语句。	用于检测连接是否有效。

• HikariCP 配置示例:

  HikariConfig config = new HikariConfig();
  config.setJdbcUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/test");
  config.setUsername("root");
  config.setPassword("password");
  config.setDriverClassName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
  
  config.setMaximumPoolSize(20);
  config.setMinimumIdle(5);
  config.setIdleTimeout(600000); // 10 minutes
  config.setMaxLifetime(1800000); // 30 minutes
  config.setConnectionTimeout(30000); // 30 seconds
  config.setValidationTimeout(5000); // 5 seconds
  config.setLeakDetectionThreshold(10000); // 10 seconds
  config.setPoolName("MyHikariCP");
  
  HikariDataSource ds = new HikariDataSource(config);

  代码解释：

  • HikariConfig：用于配置 HikariCP 连接池。
  • setJdbcUrl，setUsername，setPassword，setDriverClassName：设置数据库连接信息。
  • setMaximumPoolSize：设置最大连接数为 20。
  • setMinimumIdle：设置最小空闲连接数为 5。
  • setIdleTimeout：设置连接空闲 10 分钟后会被回收。
  • setMaxLifetime：设置连接的最大生命周期为 30 分钟。
  • setConnectionTimeout：设置获取连接的超时时间为 30 秒。
  • setValidationTimeout：设置连接有效性验证的超时时间为 5 秒。
  • setLeakDetectionThreshold：设置连接泄漏检测阈值为 10 秒。
  • setPoolName：设置连接池名称为 "MyHikariCP"。
  • HikariDataSource：创建 HikariCP 数据源。

线程池调优

线程池用于管理并发任务，合理的配置可以提高应用的并发处理能力。

• 线程池类型选择: 常用的线程池有 FixedThreadPool, CachedThreadPool, ScheduledThreadPool, ForkJoinPool 等。根据实际需求选择合适的线程池类型。

• 核心参数:

  参数名称	描述	调优建议
  corePoolSize	核心线程数。	线程池中始终保持的线程数。设置过小会导致任务排队等待，设置过大会占用过多系统资源。 通常设置为 CPU 核心数，或者 CPU 核心数 + 1。
  maximumPoolSize	最大线程数。	线程池中允许的最大线程数。当任务队列满了之后，线程池会创建新的线程来处理任务，直到达到最大线程数。 设置过小会导致任务被拒绝，设置过大会占用过多系统资源。 通常设置为 corePoolSize 的 2 倍到 4 倍， 或者根据实际负载进行调整。
  keepAliveTime	空闲线程的存活时间。	当线程池中的线程数大于 corePoolSize 时，空闲线程会在指定时间内被回收。 设置过小会导致频繁创建和销毁线程，设置过大会占用过多系统资源。 通常设置为几秒钟到几分钟。
  unit	keepAliveTime 的时间单位。	例如 TimeUnit.SECONDS, TimeUnit.MINUTES。
  workQueue	任务队列。	用于存储等待执行的任务。常用的任务队列有 ArrayBlockingQueue, LinkedBlockingQueue, SynchronousQueue 等。 选择合适的任务队列可以影响线程池的性能。
  threadFactory	线程工厂。	用于创建新的线程。可以自定义线程工厂来设置线程的名称、优先级等。
  rejectedExecutionHandler	拒绝策略。	当任务队列满了并且线程池中的线程数达到了最大线程数时，线程池会执行拒绝策略。 常用的拒绝策略有 AbortPolicy, CallerRunsPolicy, DiscardPolicy, DiscardOldestPolicy 等。

• ThreadPoolExecutor 配置示例:

  import java.util.concurrent.*;
  
  public class ThreadPoolExample {
  
      public static void main(String[] args) {
          int corePoolSize = 10;
          int maximumPoolSize = 20;
          long keepAliveTime = 60;
          TimeUnit unit = TimeUnit.SECONDS;
          BlockingQueue<Runnable> workQueue = new ArrayBlockingQueue<>(100);
          ThreadFactory threadFactory = Executors.defaultThreadFactory();
          RejectedExecutionHandler rejectedExecutionHandler = new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy();
  
          ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
                  corePoolSize,
                  maximumPoolSize,
                  keepAliveTime,
                  unit,
                  workQueue,
                  threadFactory,
                  rejectedExecutionHandler
          );
  
          for (int i = 0; i < 1000; i++) {
              int taskNumber = i;
              executor.execute(() -> {
                  System.out.println("Task " + taskNumber + " is running in thread " + Thread.currentThread().getName());
                  try {
                      Thread.sleep(100); // 模拟任务执行时间
                  } catch (InterruptedException e) {
                      e.printStackTrace();
                  }
              });
          }
  
          executor.shutdown();
          try {
              executor.awaitTermination(10, TimeUnit.MINUTES);
          } catch (InterruptedException e) {
              e.printStackTrace();
          }
          System.out.println("All tasks finished.");
      }
  }

  代码解释：

  • corePoolSize：设置核心线程数为 10。
  • maximumPoolSize：设置最大线程数为 20。
  • keepAliveTime：设置空闲线程的存活时间为 60 秒。
  • unit：设置时间单位为秒。
  • workQueue：使用 ArrayBlockingQueue 作为任务队列，容量为 100。
  • threadFactory：使用默认的线程工厂。
  • rejectedExecutionHandler：使用 AbortPolicy 作为拒绝策略，当任务队列满了并且线程池中的线程数达到了最大线程数时，会抛出 RejectedExecutionException 异常。
  • executor.execute()：提交任务到线程池执行。
  • executor.shutdown()：关闭线程池，不再接受新的任务。
  • executor.awaitTermination()：等待所有任务执行完成。

Gatling 脚本优化

Gatling 脚本的优化可以提高压测的效率和准确性。

• 模拟真实用户行为: 尽可能模拟真实用户的行为模式，例如用户登录，浏览商品，添加到购物车，下单等。

• 参数化请求: 使用参数化请求可以模拟不同的用户输入，例如不同的用户名，密码，商品 ID 等。

• 使用 feeders: 使用 feeders 可以从 CSV 文件，JSON 文件，数据库等读取数据，作为请求的参数。

• 设置合适的请求间隔: 设置合适的请求间隔可以模拟真实用户的访问频率。

• 使用 assertions: 使用 assertions 可以验证请求的响应是否符合预期。

• 优化脚本逻辑: 避免在脚本中执行复杂的计算逻辑，尽量将计算逻辑放在后端服务中。

• 减少请求数量: 合并多个请求为一个请求，减少网络开销。

• 使用缓存: 在 Gatling 脚本中使用缓存可以减少对后端服务的请求数量。

• Gatling 脚本示例:

  import io.gatling.core.Predef._
  import io.gatling.http.Predef._
  import scala.concurrent.duration._
  
  class BasicSimulation extends Simulation {
  
    val httpProtocol = http
      .baseUrl("http://localhost:8080") // 设置基本 URL
      .acceptHeader("text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8") // 设置 Accept Header
      .doNotTrackHeader("1")
      .acceptLanguageHeader("en-US,en;q=0.5")
      .acceptEncodingHeader("gzip, deflate")
      .userAgentHeader("Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36")
  
    val scn = scenario("Basic Simulation") // 定义一个 Scenario
      .exec(http("request_1") // 定义一个 HTTP 请求
        .get("/")) // 设置请求方法和 URL
      .pause(5) // 暂停 5 秒
      .exec(http("request_2")
        .get("/users"))
      .pause(5)
  
    setUp(
      scn.inject(rampUsers(100).during(20.seconds)) // 设置并发用户数和 ramp up 时间
    ).protocols(httpProtocol) // 设置 HTTP 协议
  }

  代码解释：

  • httpProtocol：定义 HTTP 协议，包括基本 URL，Header 等信息。
  • scn：定义一个 Scenario，包含多个 HTTP 请求和 pause。
  • exec(http("request_1").get("/"))：定义一个 HTTP GET 请求，URL 为 "/"。
  • pause(5)：暂停 5 秒。
  • setUp：设置并发用户数和 ramp up 时间，以及使用的 HTTP 协议。
  • rampUsers(100).during(20.seconds)：在 20 秒内 ramp up 到 100 个用户。

JVM 调优

JVM 调优可以提高应用的性能和稳定性。

• 选择合适的 GC 算法: 常用的 GC 算法有 Serial GC, Parallel GC, CMS GC, G1 GC 等。根据应用的特点选择合适的 GC 算法。通常情况下，G1 GC 在大多数场景下表现更优。

• 设置合适的堆大小: 设置合适的堆大小可以减少 GC 的频率和时间。 需要根据应用的内存使用情况进行调整。

• 调整 GC 参数: 调整 GC 参数可以优化 GC 的性能。 例如调整新生代和老年代的大小，设置 GC 的阈值等。

• 使用 JIT 编译器: JIT 编译器可以将热点代码编译成机器码，提高代码的执行效率。

• 监控 JVM 性能: 使用监控工具 (例如 JConsole, VisualVM) 监控 JVM 的性能，例如 CPU 使用率，内存使用率，GC 时间等。

• JVM 参数示例:

  -Xms4g -Xmx4g -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=45

  参数解释：

  • -Xms4g：设置 JVM 初始堆大小为 4GB。
  • -Xmx4g：设置 JVM 最大堆大小为 4GB。
  • -XX:+UseG1GC：使用 G1 GC 算法。
  • -XX:MaxGCPauseMillis=200：设置最大 GC 暂停时间为 200 毫秒。
  • -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=45：设置 InitiatingHeapOccupancyPercent 为 45%，即当堆使用率达到 45% 时，触发 GC。

数据库优化

数据库优化是提高应用性能的重要环节。

• 索引优化: 创建合适的索引可以提高 SQL 语句的查询效率。
• SQL 语句优化: 编写高效的 SQL 语句可以减少数据库的资源消耗。
• 数据库服务器优化: 优化数据库服务器的配置，例如调整内存大小，调整缓存大小等。
• 使用连接池: 使用连接池可以减少数据库连接的创建和销毁开销。
• 读写分离: 使用读写分离可以提高数据库的并发处理能力。
• 分库分表: 当单表数据量过大时，可以考虑分库分表。
• 缓存: 使用缓存可以减少对数据库的请求数量。

代码优化

代码优化是提高应用性能的基础。

• 减少对象创建: 减少不必要的对象创建可以减少内存开销和 GC 的频率。
• 使用 StringBuilder: 使用 StringBuilder 可以避免 String 对象的频繁创建。
• 使用缓存: 使用缓存可以减少对资源的重复获取。
• 优化算法: 选择合适的算法可以提高代码的执行效率。
• 避免阻塞 I/O: 使用异步 I/O 可以提高应用的并发处理能力。
• 减少锁竞争: 减少锁竞争可以提高应用的并发性能。
• 使用 Profiler: 使用 Profiler 可以找出代码的性能瓶颈。

总结：多方位的调优策略

通过对连接池、线程池、Gatling 脚本、JVM、数据库和代码进行全方位的优化，可以有效地提高 Gatling 压测时的 QPS。 需要根据实际情况进行调整和测试，找到最佳的配置方案。 记住，优化是一个持续的过程，需要不断地监控和调整。