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        透析電子商務(wù)平臺(tái)在高并發(fā)復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的隱患

        2019-12-02 04:09:00馬楠
        中國(guó)科技縱橫 2019年17期
        關(guān)鍵詞:電子商務(wù)平臺(tái)互聯(lián)網(wǎng)

        要:隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,電子商務(wù)平臺(tái)的業(yè)務(wù)量日趨增多、集群規(guī)模迅速擴(kuò)大,電子商務(wù)平臺(tái)的系統(tǒng)性能面臨極大的挑戰(zhàn)。因此,發(fā)現(xiàn)并規(guī)避電子商務(wù)平臺(tái)的性能隱患對(duì)電商及用戶都有重要的意義。本文通過(guò)進(jìn)行不同程度的壓力測(cè)試,模擬電子商務(wù)平臺(tái)面臨的多種流量場(chǎng)景,探究并發(fā)用戶數(shù)對(duì)電子商務(wù)平臺(tái)性能的影響;通過(guò)錄制不同模式的腳本,模擬電子商務(wù)平臺(tái)運(yùn)作的復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景,探究讀寫操作對(duì)電子商務(wù)平臺(tái)性能的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,高并發(fā)用戶數(shù)場(chǎng)景下,電子商務(wù)平臺(tái)的平均響應(yīng)時(shí)間增大,錯(cuò)誤率明顯提升;腳本中寫操作占比較高時(shí),電子商務(wù)平臺(tái)平均響應(yīng)時(shí)間增大,吞吐量降低。

        關(guān)鍵詞:互聯(lián)網(wǎng);壓力測(cè)試;電子商務(wù)平臺(tái)

        中圖分類號(hào):F49 ???文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A ???文章編號(hào):1671-2064(2019)17-0000-00

        0 引言

        隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,電子商務(wù)平臺(tái)已經(jīng)滲入到我們生活的方方面面中。隨著業(yè)務(wù)量的增大,對(duì)服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫(kù)承載力要求升高,這就需要對(duì)電子商務(wù)平臺(tái)的性能進(jìn)行不斷優(yōu)化。因此,人們提出對(duì)電子商務(wù)平臺(tái)進(jìn)行壓力測(cè)試,即通過(guò)使用自動(dòng)化的測(cè)試工具來(lái)模擬生成多種正常、峰值以及異常的負(fù)載,進(jìn)而對(duì)系統(tǒng)的各項(xiàng)性能指標(biāo)進(jìn)行測(cè)試[1],探究系統(tǒng)存在的風(fēng)險(xiǎn)及性能優(yōu)劣。常見的壓力測(cè)試工具有Apache Jmeter[2]、Load Runner[3]等。本文實(shí)驗(yàn)?zāi)康氖翘骄坎l(fā)用戶數(shù)和讀寫操作對(duì)電子商務(wù)平臺(tái)性能的影響。本文通過(guò)壓力測(cè)試工具Apache Jmeter對(duì)電子商務(wù)平臺(tái)進(jìn)行壓力測(cè)試,使用控制變量法,分別改變并發(fā)用戶數(shù)和腳本中讀寫操作比例進(jìn)行多次實(shí)驗(yàn),針對(duì)每次壓力測(cè)試的平均響應(yīng)時(shí)間、吞吐量和錯(cuò)誤率等幾項(xiàng)性能指標(biāo),提取測(cè)試結(jié)果并進(jìn)行結(jié)論分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,并發(fā)用戶數(shù)規(guī)模越大,電子商務(wù)平臺(tái)的平均響應(yīng)時(shí)間越長(zhǎng),錯(cuò)誤率越高,即平臺(tái)的性能會(huì)降低。具體表現(xiàn)為,并發(fā)用戶數(shù)從100增長(zhǎng)到5000時(shí),平均響應(yīng)時(shí)間增大了約1.4倍,錯(cuò)誤率提高了約10%;并發(fā)用戶數(shù)增長(zhǎng)到10000時(shí),平臺(tái)無(wú)法正常運(yùn)行,出現(xiàn)停滯狀態(tài)。寫操作比例較高時(shí),平臺(tái)平均響應(yīng)時(shí)間增大,吞吐量降低,運(yùn)行能力下降。具體表現(xiàn)為,讀寫操作之比為8:2的腳本與10:0腳本相比,吞吐量降低了21.5%,平均響應(yīng)時(shí)間增大了41.4%。

        1 實(shí)驗(yàn)方法

        1.1 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?/b>

        通過(guò)模擬電子商務(wù)平臺(tái)真實(shí)場(chǎng)景對(duì)其進(jìn)行壓力測(cè)試,探究并發(fā)用戶數(shù)和腳本中讀寫操作比例對(duì)電子商務(wù)平臺(tái)性能的影響。

        1.2 實(shí)驗(yàn)工具

        (1)Apache Jmeter是一種的基于Java的壓力測(cè)試工具,用于對(duì)軟件做壓力測(cè)試。通過(guò)模擬巨大的負(fù)載,對(duì)待測(cè)目標(biāo)進(jìn)行不同壓力程度測(cè)試,從而發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)可應(yīng)對(duì)的最大強(qiáng)度以及系統(tǒng)性能。(2)Badboy是一個(gè)腳本錄制工具,它提供了一個(gè)瀏覽器界面,可以記錄用戶對(duì)網(wǎng)頁(yè)的一系列操作,最終保存.jmx文件,形成一個(gè)測(cè)試腳本。(3)Jpetstore[4]是一個(gè)網(wǎng)上寵物商店,這個(gè)小型電子商務(wù)平臺(tái)包含了Web層應(yīng)用所需具備的要素,例如注冊(cè)、登錄、商品查詢、信息展示等。

        1.3 實(shí)驗(yàn)步驟

        (1)錄制腳本。錄制腳本是將用戶在電子商務(wù)平臺(tái)Jpetstore的一系列操作通過(guò)BadBoy軟件記錄下來(lái),以jmx腳本文件格式保存。腳本中對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的事務(wù)操作可以分為讀操作和寫操作。讀操作包括瀏覽界面等從數(shù)據(jù)庫(kù)讀出數(shù)據(jù)的操作;寫操作包括提交訂單等向數(shù)據(jù)庫(kù)增添內(nèi)容的操作。讀寫比例是指在客戶訪問(wèn)電子商務(wù)平臺(tái)的一系列操作中,讀操作的數(shù)量和寫操作的數(shù)量之比。(2)壓力測(cè)試。壓力測(cè)試是通過(guò)自動(dòng)化的測(cè)試工具Apache Jmeter 模擬生成多種正常、峰值以及異常的負(fù)載,進(jìn)而對(duì)系統(tǒng)的各項(xiàng)性能指標(biāo)進(jìn)行測(cè)試。進(jìn)行壓力測(cè)試時(shí),通過(guò)Apache Jmeter 導(dǎo)入錄制好的jmx腳本文件,并設(shè)置線程數(shù)、循環(huán)次數(shù),添加監(jiān)聽器(如聚合報(bào)告、察看結(jié)果樹等)。測(cè)試結(jié)束后,記錄平均響應(yīng)時(shí)間、錯(cuò)誤率和吞吐量等指標(biāo),用于分析電子商務(wù)平臺(tái)的性能。

        2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及結(jié)果

        本文設(shè)計(jì)了兩組實(shí)驗(yàn),分別探究并發(fā)用戶數(shù)對(duì)電子商務(wù)平臺(tái)性能的影響以及測(cè)試腳本中讀寫操作比例對(duì)電子商務(wù)平臺(tái)性能的影響。

        2.1 實(shí)驗(yàn)一:探究并發(fā)用戶數(shù)對(duì)電子商務(wù)平臺(tái)性能的影響

        (1)錄制腳本。實(shí)驗(yàn)一中錄制的測(cè)試腳本事務(wù)信息如圖1所示。用戶訪問(wèn)Jpetstore后,先登錄并認(rèn)證個(gè)人信息,再察看并挑選商品,更改購(gòu)物車信息后確認(rèn)訂單。

        (2)壓力測(cè)試。設(shè)置Apache Jmeter?中的并發(fā)用戶數(shù)(線程數(shù))分別為100、500、1000、5000、10000,每個(gè)線程數(shù)下進(jìn)行五次實(shí)驗(yàn),平均響應(yīng)時(shí)間取平均值(去掉最高值,去掉最低值,再取平均)。本次實(shí)驗(yàn)保持其他條件一致,僅改變并發(fā)用戶數(shù),即線程數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

        (3)實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析。如表1所示,當(dāng)線程數(shù)從100增長(zhǎng)到5000時(shí),平均響應(yīng)時(shí)間逐漸增大,錯(cuò)誤率逐漸升高。線程數(shù)由100升至5000,平均響應(yīng)時(shí)間增長(zhǎng)約1.4倍,錯(cuò)誤率由1.10%升高到了11.67%。因此,隨著并發(fā)用戶數(shù)規(guī)模的擴(kuò)大,電子商務(wù)平臺(tái)的性能會(huì)降低。當(dāng)線程數(shù)增長(zhǎng)到10000時(shí),聚合報(bào)告中“總體”的Sample大小(運(yùn)行的事務(wù)總數(shù))并未達(dá)到預(yù)期,且相差很大,平臺(tái)無(wú)法正常運(yùn)行。并且,在壓力測(cè)試過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤,這些錯(cuò)誤是操作時(shí)請(qǐng)求和響應(yīng)數(shù)據(jù)超時(shí)導(dǎo)致的。出現(xiàn)這一現(xiàn)象的原因有可能是用戶并發(fā)數(shù)過(guò)高,從而導(dǎo)致集群服務(wù)器在讀取數(shù)據(jù)時(shí)出現(xiàn)響應(yīng)超時(shí)?;蚴怯?jì)算機(jī)已經(jīng)完成了多組數(shù)據(jù)的壓力測(cè)試,若在前面的測(cè)試中,發(fā)生過(guò)系統(tǒng)崩潰的情況,或因?yàn)槊看螠y(cè)試的負(fù)載都較大,與其一貫工作量出入大,也可能會(huì)影響它處理數(shù)據(jù)的能力。在進(jìn)行線程數(shù)為500的實(shí)驗(yàn)時(shí),大部分實(shí)驗(yàn)的錯(cuò)誤率在0.26%-0.36%之間,但后面進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)中出現(xiàn)錯(cuò)誤率大于6%的情況,故對(duì)最終數(shù)據(jù)的影響較大,因此導(dǎo)致平臺(tái)性能下降的原因也可能是計(jì)算機(jī)已經(jīng)進(jìn)行了多組實(shí)驗(yàn)而影響其運(yùn)行能力。

        2.2 實(shí)驗(yàn)二:探究讀寫操作對(duì)電子商務(wù)平臺(tái)性能的影響

        (1)Web事物性能分析。本文首先針對(duì)腳本中各事務(wù)的平均響應(yīng)時(shí)間進(jìn)行實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2所示。SignonForm表示登錄事務(wù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,第一次登錄SignonForm耗時(shí)特別長(zhǎng),之后耗時(shí)明顯降低。主要原因是首次登錄系統(tǒng)時(shí),需要校驗(yàn)用戶信息,所以耗時(shí)最長(zhǎng),超過(guò)了1min。之后的測(cè)試由于有緩存信息,因此耗時(shí)會(huì)明顯降低。NewOrder表示提交訂單事務(wù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,三次測(cè)試中NewOrder的平均響應(yīng)時(shí)間相較于其他事務(wù)都明顯較高。由于提交訂單是一個(gè)寫入數(shù)據(jù)庫(kù)的操作,因此寫操作明顯要比讀操作更能影響系統(tǒng)的性能。因此,接下來(lái)將探究讀寫操作對(duì)電子商務(wù)平臺(tái)性能的影響。

        (2)錄制腳本。本次實(shí)驗(yàn)錄制了讀寫比不同的腳本。為了保證測(cè)試中結(jié)果的可對(duì)比性,在保證兩次腳本錄制的事務(wù)數(shù)相同的情況下,改變腳本中讀寫操作占比情況。實(shí)驗(yàn)二錄制的兩個(gè)不同讀寫操作占比的腳本如圖2、圖3所示。

        (3)讀寫比測(cè)試??刂凭€程數(shù)為100,分別對(duì)腳本一、二進(jìn)行測(cè)試,結(jié)果表3所示。

        (4)實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析。如表3所示,寫操作會(huì)在一定程度上影響電子商務(wù)平臺(tái)的性能。在兩組操作總數(shù)相同的實(shí)驗(yàn)中,測(cè)試一寫操作占比為20%,測(cè)試二沒有寫操作。由實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可知,寫操作占比20%的情況下,吞吐量降低了21.5%,平均響應(yīng)時(shí)間增大了41.4%。讀操作是讀取數(shù)據(jù)庫(kù)中原有的數(shù)據(jù),而寫操作涉及對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)容的修改,因此寫操作耗時(shí)更長(zhǎng),對(duì)系統(tǒng)性能的影響更大。

        3 結(jié)語(yǔ)

        本文測(cè)試了不同并發(fā)用戶數(shù)下平臺(tái)的平均響應(yīng)時(shí)間和錯(cuò)誤率。發(fā)現(xiàn)隨著并發(fā)用戶數(shù)增大,平均相應(yīng)時(shí)間增大,錯(cuò)誤率升高,但若并發(fā)用戶數(shù)過(guò)大,電子商務(wù)平臺(tái)遇到瓶頸,會(huì)系統(tǒng)崩潰,無(wú)法正常運(yùn)行,錯(cuò)誤率達(dá)到100%。同時(shí),本文測(cè)試了腳本中不同讀寫操作占比下平臺(tái)的平均響應(yīng)時(shí)間和吞吐量。讀操作和寫操作所需要的系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間不同,在每次運(yùn)行中,寫操作耗時(shí)較長(zhǎng),因此寫操作占比多的腳本吞吐量降低,平均響應(yīng)時(shí)間增大。

        參考文獻(xiàn)

        [1]陳鐵南,唐震,王曉冉.基于云計(jì)算的大規(guī)模性能測(cè)試服務(wù)平臺(tái)[J].計(jì)算機(jī)科學(xué),2014(9):63-66.

        [2]JMeter工具使用初探[Z].

        https://blog.csdn.net/loadrunn/article/details/58601709.

        [3]郭旭敏,王小廳.LoadRunner在軟件性能測(cè)試中的應(yīng)用與研究[J].太原學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2018(3):32-35.

        [4]谷志峰,葉傳奇,張虎.基于JpetStore案例的項(xiàng)目驅(qū)動(dòng)法在JSP教學(xué)中的研究與實(shí)踐[J].西部素質(zhì)教育,2016(8):55-57.

        收稿日期:2019-07-19

        作者簡(jiǎn)介:馬楠(2002),女,回族,云南昆明,云大附中星耀學(xué)校高中在讀,研究方向:壓力測(cè)試。

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