• 压测 swoole_websocket_server 性能


    概述

    这是关于 Swoole 入门学习的第十篇文章:压测 swoole_websocket_server 性能。

    收到读者提问 “使用 Swoole 开发的群聊功能,想知道并发情况,也就是想压测下 QPS,一直未找到方法 ...”

    对 swoole_http_server 压测,咱们可以使用 Apache 的 ab 命令。

    对 swoole_websocket_server 压测,使用 ab 命令是不能压测的,我从网上一直也没找到合适的方法,看官方提供的代码 benchmark/async.php 中,使用的异步模块 swoolehttpclient 方法进行压测的,但在 Swoole 4.3 版本就移除了异步模块,让使用 Coroutine 协程模块。

    在本地我用 Coroutine 协程实现了一下, 测的差不多的时候,一直不确定是否正确,就在 segmentfault 发了个提问,没想到韩老师回答了,'如果的如果'老师也回答了,非常感谢两位老师的答案,然后整理出文章分享给大家。

    测试机

    Mac 上安装的 Parallels Desktop 虚拟机

    系统:Ubuntu 16.04.3 LTS

    内存:

    • 数量:1
    • 核数:2

    CPU:

    • 数量:1
    • 大小:2G

    Server 代码

    <?php
    
    class Server
    {
        private $serv;
        public function __construct() {
            $this->serv = new SwooleWebSocketServer("0.0.0.0", 9501);
            $this->serv->set([
                'task_worker_num'       => 10,
                'enable_coroutine'      => true,
                'task_enable_coroutine' => true
            ]);
            $this->serv->on('open', function ($serv, $request) {});
            $this->serv->on('message', function ($serv, $frame) {
                $serv->task($frame->data);
            });
            $this->serv->on('task', function ($serv, $task) {
                foreach ($serv->connections as $fd) {
                    $connectionInfo = $serv->connection_info($fd);
                    if (isset($connectionInfo['websocket_status']) && intval($connectionInfo['websocket_status']) == 3) {
                        $serv->push($fd, $task->data);
                    }
                }
            });
            $this->serv->on('finish', function ($serv, $task_id, $data) {});
            $this->serv->on('close', function ($serv, $fd) {});
            $this->serv->start();
        }
    }
    
    $server = new Server();
    

    压测脚本

    class Test
    {
        protected $concurrency; //并发量
        protected $request;     //请求量
        protected $requested = 0;
        protected $start_time;
    
        function __construct()
        {
            $this->concurrency = 100;
            $this->request     = 10000;
        }
    
        protected function webSocket()
        {
            go(function () {
                for ($c = 1; $c <= $this->concurrency; $c++ ) {
                    $cli = new SwooleCoroutineHttpClient('127.0.0.1', 9501);
                    $cli->set(['websocket_mask' => false]);
                    $ret = $cli->upgrade('/');
                    if ($ret) {
                        $i = $this->request / $this->concurrency;
                        while ($i >= 1) {
                            $this->push($cli);
                            $cli->recv();
                            $i--;
                        }
                    }
                }
                $this->finish();
            });
        }
    
        protected function push($cli)
        {
            $ret = $cli->push('Hello World');
            if ($ret === true) {
                $this->requested ++ ;
            }
        }
    
        protected function finish()
        {
            $cost_time = round(microtime(true) - $this->start_time, 4);
            echo "Concurrency:".$this->concurrency.PHP_EOL;
            echo "Request num:".$this->request.PHP_EOL;
            echo "Success num:".$this->requested.PHP_EOL;
            echo "Total time:".$cost_time.PHP_EOL;
            echo "Request per second:" . intval($this->request / $cost_time).PHP_EOL;
        }
    
        public function run()
        {
            $this->start_time = microtime(true);
            $this->webSocket();
        }
    }
    
    $test = new Test();
    $test->run();
    

    压测结果

    第 1 次:
    Concurrency:100
    Request num:10000
    Success num:10000
    Total time:0.846
    Request per second:11820
    
    第 2 次:
    Concurrency:100
    Request num:10000
    Success num:10000
    Total time:0.9097
    Request per second:10992
    
    第 3 次:
    Concurrency:100
    Request num:10000
    Success num:10000
    Total time:0.903
    Request per second:11074
    

    以上是压测结果,供参考。

    小结

    通过这个压测结果,表明 Swoole 的执行效率是杠杠的!

    当然还有一些参数是可以调优的,比如:worker_num、max_request、task_worker_num 等。

    在真实的业务场景中,肯定会有逻辑处理,也会使用到 MySQL、Redis。

    那么问题来了,前两篇文章已经分享了,Swoole Redis 连接池Swoole MySQL 连接池,感兴趣的同学,可以使用上两种连接池,然后再进行压测。

    不知不觉,Swoole 入门文章已经写了 10 篇了,非常感谢大家的捧场,真心希望能够对 Swoole 入门学习的同学,有点帮助。

    本文欢迎转发,转发请注明作者和出处,谢谢!

  • 相关阅读:
    硬件笔记之删除UEFI启动项
    高数学习笔记之向量内积(点乘)和外积(叉乘)概念及几何意义
    机器学习笔记之聚类算法K-Means
    机器学习之聚类算法Mean Shift
    机器学习笔记之聚类算法 层次聚类 Hierarchical Clustering
    机器学习笔记之决策树分类Decision Tree
    机器学习笔记之一步步教你轻松学关联规则Apriori算法
    机器学习笔记之占一步步教你学K-means
    完美解决github访问速度慢
    ROS2 cartographer 保存地图
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/xinliangcoder/p/10996979.html
Copyright © 2020-2023  润新知