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： 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。 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。 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。 …
JAVA 服务调用链压测性能差？使用 Gatling 构建高并发测试方案
Java 服务调用链压测性能差？使用 Gatling 构建高并发测试方案 大家好，今天我们来聊聊 Java 服务调用链压测时遇到的性能问题，以及如何利用 Gatling 构建高并发测试方案，来解决这些问题。 常见问题：Java 服务调用链压测的性能瓶颈 在微服务架构日益流行的今天，一个请求往往需要经过多个服务之间的调用才能完成。这种复杂的调用链给性能测试带来了新的挑战。常见的性能瓶颈主要集中在以下几个方面： 线程模型限制： 传统的 Java 压测工具，例如 JMeter，通常基于线程池模型。在高并发场景下，大量的线程切换会导致 CPU 资源浪费，影响整体吞吐量。 资源竞争： 服务之间的调用涉及到网络 I/O、数据库连接、消息队列等资源。在高并发场景下，这些资源容易成为瓶颈，导致请求响应时间变长。 JVM GC 压力： 大量的对象创建和销毁会导致 JVM 频繁进行垃圾回收，影响应用的响应速度和稳定性。 链路追踪和监控开销： 为了定位性能瓶颈，我们通常会开启链路追踪和监控功能。这些功能本身也会带来一定的性能开销。 测试脚本维护成本高： 传统的压测工具，脚本编写和维护相对复杂，特别是对于复杂 …