关于后端:如何提升QPSRT

对于QPS，RT这些名词想必大家都不生疏，然而说到如何晋升他们却束手无策。明天咱们就来钻研一下吧

目录

名称解释

QPS与线程数的关系

最佳线程数

案例

优化方向

QPS与RT的关系

总结

名词解释

RT(Response Time): 1个申请所实现的工夫

QPS(Query Per Second): 1秒钟内所实现的申请数量

QPS与线程数的关系

对于单线程而言，QPS = 1000ms/RT

比方一个零碎只有一个线程，响应工夫为50ms，那么它的qps就是1000/50=20

如果它有两个线程，那么它的qps为：20*2=40

这里假如不受cpu、io、内存等其余影响

实践上服务器可能反对的线程数越多，那么qps就会越高，qps与线程数成正比例关系。

当然，服务器的资源是无限的，在理论压测过程中，开始时QPS将随着线程数的减少而减少，当线程数达到肯定数量，达到cpu瓶颈时，qps放弃不变，随着持续压测，qps还会稍微降落，并且响应工夫变长。

起因其实很简略，在cpu资源短缺时，线程有足够的cpu执行工夫用于运行程序，当线程数达到肯定数量，同时cpu资源耗尽时，线程开始争抢cpu，频繁产生线程上下文切换(该过程非常耗时)，线程之间相互期待，响应工夫天然减少。

最佳线程数

通过QPS与线程数的关系，能够很容易的就能得出一个概念。

最佳线程数：刚好耗费完服务器资源的临界线程数。

公式：最佳线程数 = ((线程等待时间 + 线程cpu工夫)/ 线程cpu工夫) * cpu数量

等价于： 最佳线程数 = (线程等待时间/ 线程cpu工夫 + 1) * cpu数量

网上是第一种，等价的公式是我换算的，因为能解释出具体的意义

当然，如果你晓得第一种公式的具体意义，还请通知我

公式阐明

假如在单线程状况下，线程等待时间为100ms，线程cpu工夫为20ms，在线程期待的100ms，cpu是处于闲暇状态，那么咱们便能够把这100ms交给其余的线程应用，一共能够给多少个线程应用呢，每个线程须要cpu20ms，那么就是：100/20 = 5, 再加上本人这个线程就是6，所以在这一个时间段内cpu最大能够摆布的线程数为6，如果服务器有2个cpu，那么就是6*2 = 12。

套用公式：(10/2 + 1)*2 = 12

当然，在理论执行中，必定不是他20ms我20ms这样的，而是cpu为每个线程调配工夫片交替执行

个性

在达到最佳线程数时，线程数量持续减少，但qps不变，而响应工夫变长，持续减少线程数，qps开始降落。

如何失去最佳线程数

1、通过压测的形式，迟缓递增线程数，察看压测状况，依据个性会很容易获得最佳线程数

2、通过公式间接进行计算，这个形式有点难，因为咱们难以晓得零碎的线程cpu工夫与线程等待时间

3、依据第一种形式的改良，进行一次压测，察看cpu状况，而后将线程数*(cpu期望值/以后cpu值)，就会失去一个大略值，而后略作调整即可失去最佳线程数。

案例

为了更好的意识以上实践，并探讨如何晋升QPS，咱们通过springboot构建一个测试案例

定义一个用于模仿cpu执行的办法

public long runCpu(int count){  long start = System.currentTimeMillis();  // 用几个参数让cpu运行  int a = 0;  double b = 0;  long c = 0;  for (int i = 0; i < count; i++) {    for (int j = 0; j < 100; j++){      a++;b++;c++;      a=a*2;b=b/2;      a=a/2;b=b*2;      c=c*2;c=c/2;      a--;b--;c--;    }    a++;b++;c++;  }  System.out.println(a);  // 返回运行工夫  return System.currentTimeMillis() - start;}

count参数使得该办法的运行工夫存在可变性

定义压测接口

/**  * @param count 循环次数，用于模仿cpu运行工夫  * @param sleep io工夫 毫秒  */@GetMapping("/benchmark")public String qps(int count, long sleep) throws InterruptedException {  long start = System.currentTimeMillis();  // cpu运行工夫  long cpuTime = runCpu(count);  long ioStart = System.currentTimeMillis();  // 模仿io阻塞  Thread.sleep(sleep);  long ioTime = System.currentTimeMillis() - ioStart;  long total = System.currentTimeMillis() - start;  return "total: "+ total + " cpu-time:" + cpuTime + " io-time:" + ioTime;}

为了不便测试，我将它做成了镜像，应用docker运行

这是我的docker-compose文件，给了2个cpu

version: '3.5'services:  qps-test:    image: qps-test:1.0.0    container_name: qps-test    ports:      - 8080:8080    resources:      limits:        cpus: '2.00'

第一次测试，将count调为100000（这里相当于我机器的cpu-time为10~20ms）,io time为80ms

http://192.168.65.206:8080/qp...

得出后果如下

单线程的QPS: 1000/103 = 9.7

可能会有小伙伴不知道怎么调出这个后果的，这里我简略阐明下

首先咱们须要晓得，服务器的瓶颈在cpu上，因为我这个案例不可能存在内存瓶颈，所以咱们须要将cpu压测到190%左后(临界cpu的瓶颈)，如果压到了200%，阐明此时线程数很可能曾经超了，cpu资源已耗尽，就须要升高线程数，如果没到190%，就持续减少压测线程，直到恒定在190%左右。

压测工具我用的是jmeter

有了这个基准数据，当初就要尝试进行晋升qps

优化方向

依据公式：QPS = (1000/RT) * 线程数

因为cpu资源曾经将要耗尽，那么咱们就只能尝试升高响应工夫

而响应工夫分为两个局部：cpu工夫和线程等待时间，所以咱们从这两个方面动手。

升高IO等待时间

咱们尝试将io理论从80ms降为40ms

http://192.168.65.206:8080/qp...

进行压测后果如下：

单线程QPS: 1000/65 = 15.4

咱们发现响应工夫尽管从原来的103变为了65，但qps却简直未变，而最佳线程数从13变为了8

得出结论：升高IO工夫并不能晋升QPS，为什么？

咱们依据CPU资源恒定准则：CPU资源 = 线程的cpu工夫 线程总数 单线程的qps

所以得出式子：基准数据的cpu每秒的解决工夫 = 升高IO等待时间的cpu每秒的解决工夫

23ms 13 9.7 = 25ms x 15.4 解出 x = 7.53

其中25ms为RT(65) - IO(40) 15.4为1000/65

升高CPU执行工夫

咱们将cpu运行工夫削减个别，count值100000 -> 50000

http://192.168.65.206:8080/qp...

进行压测后果如下：

单线程qps: 1000/101 = 9.9

响应工夫简直未产生扭转，但QPS翻了一倍，最佳线程数也翻了一倍

得出结论：升高cpu工夫能显著晋升QPS

同样依据CPU资源恒定准则失去：

23ms 13 9.7 = 21ms x 9.9

x ≈ 14

因为未知起因，这里翻车了，按理说cpu工夫该当为10ms左右，因为count值减半了。

如果cpu工夫为10ms~15ms,那么x就靠近25，合乎压测状况了。这里猜想是因为io工夫有误，导致RT变长。

小结

QPS与RT的关系

如果说单纯的依据公式：QPS = 1000/RT，QPS与RT的关系如下

但通过案例咱们的得悉，在理论状况下，QPS与RT的关系并非如此，RT中的存在两种工夫对QPS有所影响。

CPU执行工夫缩小，QPS显著晋升。

IO等待时间缩小，QPS晋升不显著或者无晋升。

总结

通过以上内容分析，如果想要晋升RT

1、缩小IO的响应工夫

2、缩小CPU的执行工夫

如果想要晋升QPS

1、缩小CPU的执行工夫

2、减少CPU数量

提醒：如果在压测过程中，cpu还未达到瓶颈，QPS就曾经达到了峰值，那么则阐明存在其余的瓶颈，如内存

参考资料

https://www.docin.com/p-73662763.html?docfrom=rrela

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