ZETag云标签压力测试

[导读]：在软件运行时，设施一直减少，软件内信息量一直晋升，程序压力一直减少，程序的承受能力至关重要。

DGiot计划：利用ZETA AP影子设施模仿1万ZETA AP、千万ZETag云标签同时在应用程序中工作；
其余计划：我的项目实际测试软件承受能力
援用

1 概述

1.1 测试背景

随着ZETA产业的倒退与业务的深入利用，设施治理、网络管理、应用服务都面临大规模设施接入挑战。ZETA设施接入服务必须可能反对高并发性 (如超过百万级的并发设施接入)、高速率 (如每秒超过十万事件)、高吞吐量 (如每100秒解决超过GB)。同时，利用事件发生率各不相同，须要接入服务有超强的解决能力，保障利用事件的失常解析。

1.2 测试简介

压力测试是软件质量保证的一项根本行为，是每个重要软件测试工作的一部分。软件压力测试是指对系统一直施加压力的状况下，依据零碎各项指标的变动状况来判断：
1、零碎可能存在的瓶颈；2、零碎负载能力；3、零碎失常运行状况下的运行效率。

图1-理论业务场景

本次压力测试通过模仿1万ZETA AP、千万ZETA TAG标签的在线运行，精准高效实现ZETA AP、ZETag的在线协定解析、解析数据实时入库、海量数据在线查问与展现等流程。同时，对实在物流业务场景进行形象，实现批次ZETag在不同线路上产生轨迹扭转，挪动过程中利用不同的ZETA AP实现定位。

ZETag在线运行过程中，每隔15分钟发送心跳包，被邻近的单个或者多个ZETA AP报送至服务端。服务端会依照策略抉择信号最好的上报数进行存库，并利用上报信号最好的AP对ZETag进行定位。

1.3 目标

通过压力测试，判断以后应用环境状况下零碎的负载能力，为今后利用范畴扩充，用户量回升后，服务器扩容、降级等提供必要的技术撑持，及服务器布局等。

本次测试目标是为了验证基于dgiot连贯与设施治理平台的ZETA物流跟踪治理可能实现千万级ZETag云标签同时在线稳固运行、数据及时回传、失常入库、高效查库。

本次测试场景的压力与复杂度远高于实在场景，在保障ZETA物流跟踪以后业务能够失常发展的同时，也能够无效撑持ZETA相干业务利用的拓展与深入利用。

2 测试环境

2.1 网络

为了尽量避免网络传输给测试后果带来的影响，应该选取外部局域网作为压力测试的网络环境（然而咱们没有专门的局域网，只能用外网测试）。网络框图如下：

图2-网络结构示意图

2.2 腾讯云服务器

平台服务器即连贯与设施治理平台服务器，是压力测试的次要对象。平台服务器为目前正式环境中运行的服务器，应用服务器配置不同，其压力测试后果也不统一。
服务器配置如下：

2.3 应用服务器

服务器配置如下：

2.4 测试机

因为压力测试是对系统负载能力的测试，无奈通过真是的环境来进行获取相干指标，因而通过测试机与测试服务，模仿1万AP、千万ZETATAG与服务器高频数据交互，利用算法虚构实在业务场景下理论的操作来进行测试。

测试机部署虚构云设施服务，及进行压力测试的客户端机器，个别采纳高配置的机器来进行测试。
在压力测试过程中，个别疏忽测试机对压力测试后果的影响。
测试机配置(腾讯云服务器)：

服务器类型
腾讯云服务器

2.5 条件与限度

为了尽量保障压力测试后果的真实性，在压力测试期间，做如下的条件限度：
1、尽量在局域网内进行压力测试，防止因网络起因干扰测试后果与论断；
2、数据库服务器除了解决测试利用零碎申请外，不进行其它简单利用申请；
3、测试应用服务器不进行其它的失常业务解决，因而压力测试安顿在非工作日进行；
4、压力测试后果疏忽测试机、应用服务器、网络等其它额定的开销，不作为零碎瓶颈的剖析对象。

2.6 测试场景

启动测试机，导入已编写好的服务，设置线路条数、起始地位、发送频率、AP数量、TAG取值范畴、等参数信息，便能够启动模仿场景，进行AP、TAG与服务器的高频数据交互。

3测试工具

3.1测试工具

测试工具：虚构AP；监控工具:Grafana

3.2工具简介

利用ZETAAP影子设施模仿1万ZETAAP、千万ZETATAG同时在应用程序中工作的环境，对应用程序进行负载测试。当应用程序在负载状态下运行时，Grafana会精确评测、监控并剖析零碎的性能和性能。
ZETAAP影子设施应用TCP/IP协定，次要思维是应用虚构设施来模仿实在设施并发对系统施加压力。通过ZETAAP影子设施模仿接管ZETATAG标签上报数据，将上报数据上报至服务端。

4测试场景与指标

ZETAAP、ZETATAG设施音讯收发是平台功能模块中实现数据网关性能，同时服务器须要进行简单运算的查问、计算。但也是零碎中根本的模块，操作量绝对较大，性能的要求较高，对服务的压力绝对较大。

ZETA物流跟踪业务场景图

ZETA设施运行模仿：
ZETA AP：每10s被动连贯服务端，间断30min未连上期待2min再次连贯；
连贯状态下1min一次心跳交互；
间断三次未收到ACK，发动重连。
ZETA TAG：每15分钟上报一次心跳包；
心跳报文被不同AP接管上报后，服务端会比拟后保留首次
收到TAG心跳后3s内RSSI最强上报的AP地位信息作为TAG的以后地位。

客户端场景模仿形容：
运输、配送线路：本次场景模仿线路总计200条，线路能够配置。
运输车辆：本次场景模仿运输车辆50000部，货车会模仿实在物流场景在既定线路上进行挪动，车上ZETag云标签随之挪动。
ZETA AP：本次模仿10000台，每条线路上散布500台ZETA AP
ZETag云标签数量：本次模仿在运ZETag云标签1000万个，ZZETag云标签随运输车辆挪动，每隔15分钟的心跳报文被相邻的2-3个ZETA AP接管。

服务端业务形容：
1、每15分钟内实现千万在运ZETag云标签心跳数据包解析（加上冗余报文，每15分钟内解析心跳报文数量2000多万条）；
2、实现ZETag云标签心跳数据比拟与冗余数据过滤；
3、实现解析出的海量TAG地位信息实时分类入库；
4、反对ZETag云标签最新地位更新与轨迹查问；
5、每分钟实现1万ZETA AP的心跳报文解析、存储；
6、实现ZETA AP运行状态信息的接管与存储；
7、反对ZETA AP运行状态信息查问。
依据测试零碎中音讯的业务场景状况，选取以下指标作为场景压力测试状况判断根据：
A、ZETA AP在线状况统计
B、ZETA AP在线率
C、在线ZETag云标签数量
D、ZETA标签解析包数量
E、1/5/15分钟CPU均匀负载
F、内存使用量

5测试策略

5.1测试筹备

依照本测试计划及测试计划，筹备测试数据，实现服务部署，并在模仿环境中进行测试运行。

5.2压力测试

压力测试分以下几种状况测试：

测试内容
测试项阐明

A、ZETA AP在线状况统计
统计同时在线的ZETAAP数量

B、ZETA AP在线率
在线ZETAAP与模仿总量的比值

C、在线ZETAG标签数量
统计心跳周期内ZETAG在线数量

D、ZETA标签解析包数量
平台实现的ZETA标签解析数量

E、1/5/15分钟CPU均匀负载
平台服务器的CPU负载信息

F、内存使用量
平台服务器的内存使用量

压力测试过程中须要记录的性能指标包含：

测试环境
指标

平台指标
最大AP在线数 ZETAG标签并发数 最小响应工夫 最大响应工夫 均匀响应工夫

被测服务器CPU
最小 均匀 最大

被测服务器内存耗费
最小值 最大值 平均值

6测试后果

6.1测试后果数据与剖析图表

ZETag云标签数据包入库总量（入库超10亿条）：

ZETA AP在线数量：

ZETag云标签在线数量统计（15分钟最高超过1856万）：

ZETag云标签解析数量：(两小时内约解析1.5亿条)

1/5/15分钟CPU负载统计：（负载比拟安稳）

内存使用量：（客户端最高7.19G，服务端最高29.6G）

磁盘读写测试：

API 压力测试后果：
ZETag接口
超时工夫为5秒
随机读tag，数据库内数据58169933条
tag 生成形式：FF结尾后六位随机生成

申请次数/次
200000

测试总工夫/秒
269.583

返回200数
120116 / 200000

返回404数
79884 / 200000

返回其余状态码
0 / 200000

返回成功率/ %
100

每秒申请数/ 次/秒
741.88

  • 返回status code为200（找到指标tag）或404（找不到指标tag）两者都视为调用胜利
    服务器CPU负载

服务器内存负载

12.png

ZETag History 接口
超时工夫为5秒
对所有tag随机读，limit值为100，日期范畴在正当范畴内随机产生，数据库内数据58169933条
tag生成形式：FF结尾后六位随机生成
日期生成形式：1569558137~1569579737间随机数

申请次数/次
200000

测试总工夫/秒
298.123

返回200数
200000 / 200000

返回其余状态码
0 / 200000

返回成功率/ %
100

每秒申请数/ 次/秒
670.86

服务器CPU负载

服务器内存负载

14.png

6.2测试后果剖析
依据以上测试后果可得出以下论断：

测试内容
测试后果（取值范畴）

A、ZETA AP在线状况统计
9960-20000

B、ZETA AP在线率
100%

C、在线ZETag云标签数量
最大值：18562926

D、ZETag云标签解析包数量
共计：1010505054

E、1/5/15分钟CPU均匀负载
1分钟 ：0.11-15.85分钟:0.78-13.915分钟:5.8-11.65

F、内存使用量
服务端：12.46G（均匀）客户端：2.90G（均匀）

经剖析能够得出以下论断：

1、15分钟内超过千万个（1020万）的ZETag云标签实现了心跳数据包上报、解析、存储；
2、服务运行稳固，内存使用量与CPU负载均在安稳状态；

以后存在问题

综上所述，平台能够稳固撑持千万级ZETag云标签同时在运的物流跟踪网络经营与业务利用。通过优化策略与扩容能够撑持更大规模、更多畛域的ZETA利用。