一 測試環境
服務器端：
硬件配置：
一台筆記本電腦，cpu，interl core i5. 內存：8G
軟件配置：
操作系統：Ubuntu 18.04.2
docker：18.09.6
nginx: 1.14.0
Python ：3.6.8
django： 2.2.2
uWSGI ：2.0.18
大網環境：
局域網內
客戶端：
並發測試工具：jmeter
二，環境搭建
docker 制作與運行參考
https://www.cnblogs.com/huanhuaqingfeng/p/11075718.html
https://www.cnblogs.com/huanhuaqingfeng/p/11059168.html
三 測試描述與數據
docker數目：表示啟動的django數目
docker配置：表示uwsgi配置，processes = 2，threads = 48，這兩個項的設置
時延：django中模擬的請求延時，ms為單位
采樣設置：jmeter采樣配置，num_threads/ramp-up period/loop
num_threads:測試啟動的線程數目
ramp-up period:線程啟動的周期
loop：循環次數
執行時間：jmeter 執行完樣本的總時間 ，s為單位
響應平均值：jmeter average，ms為單位。
其他值： jmeter median/90% line/95% line/99% line/min/maximum
Median: 50%用戶的請求的響應時間，中位數
90%Line:90%的請求的響應時間
95%Line:95%的請求的響應時間
99%Line:99%的請求的響應時間
Min:最小的響應時間
Max:最大的響應時間
處理速度：jmeter throughoutput ，平均每秒處理樣本數目
錯誤描述：是否報錯
jmeter 界面配置圖：
表一：
|
序號
|
docker 數目
|
docker配置
|
時延
|
采樣設置
|
樣本總數
|
執行時間
|
響應平均值
|
其他值
|
處理速度
|
錯誤描述
|
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 8 | 2/48 | 100 | 50/3/300 | 15000 | 37 | 114 | 111/122/130/163/105/275 | 399 | 無 |
| 2 | 8 | 2/48 | 100 | 54/3/300 | 16200 | 37 | 115 | 113/125/132/151/105/234 | 430 | 無 |
| 3 | 8 | 2/48 | 100 | 55/3/300 | 錯 | |||||
| 4 | 8 | 2/48 | 100 | 10/3/600 | 6000 | 74 | 118 | 117/125/129/139/109/179 | 80 | 無 |
| 5 | 8 | 2/48 | 100 | 20/3/600 | 12000 | 73 | 117 | 115/127/133/151/106/257 | 163 | 無 |
| 6 | 8 | 2/48 | 100 | 25/3/600 | 15000 | 75 | 121 | 115/141/153/184/106/324 | 198 | 無 |
| 7 | 8 | 2/48 | 100 | 27/3/600 | 16200 | 76 | 119 | 115/138/150/178/105/246 | 214 | 無 |
| 8 | 8 | 2/48 | 100 | 28/3/600 | 錯 | |||||
| 9 | 8 | 2/48 | 100 | 10/3/1200 | 12000 | 146 | 118 | 117/126/130/141/110/213 | 82 | 無 |
| 10 | 8 | 2/48 | 100 | 16/3/1200 | 19200 | 144 | 117 | 116/124/128/139/107/271 | 132 | 無 |
| 11 | 8 | 2/48 | 100 | 17/3/1200 | 錯 | |||||
| 12 | 8 | 2/48 | 100 | 10/3/2400 | 24000 | 284 | 116 | 116/123/126/135/107/175 | 84 | 無 |
| 13 | 8 | 2/48 | 100 | 16/3/2400 | 38400 | 287 | 118 | 116/126/130/142/107/194 | 133 | 無 |
| 14 | 8 | 2/48 | 100 | 17/3/2400 | 錯 | |||||
| 15 | 8 | 2/48 | 100 | 16/3/4800 | 76800 | 574 | 118 | 116/126/130/143/106/207 | 134 | 無 |
| 16 | 8 | 2/48 | 100 | 17/3/4800 | 錯 | |||||
| 17 | 8 | 2/48 | 100 | 16/3/9600 | 153600 | 1148 | 118 | 116/126/130/141/107/200 | 134 | 無 |
| 18 | 8 | 2/48 | 100 | 17/3/9600 | 錯 | |||||
| 19 | 1 | 2/48 | 100 | 50/3/300 | 15000 | 76 | 241 | 248/312/332/367/106/434 | 197 | 無 |
| 20 | 1 | 2/48 | 100 | 54/3/300 | 16200 | 78 | 250 | 255/323/345/383/107/455 | 205 | 無 |
| 21 | 1 | 2/48 | 100 | 55/3/300 | 錯 | |||||
| 22 | 1 | 2/48 | 100 | 10/3/600 | 6000 | 78 | 125 | 122/146/154/170/109/198 | 76 | 無 |
| 23 | 1 | 2/48 | 100 | 27/3/600 | 16200 | 123 | 200 | 207/259/273/296/106/356 | 130 | 無 |
| 24 | 1 | 2/48 | 100 | 28/3/600 | 錯 | |||||
| 25 | 1 | 2/48 | 100 | 10/3/1200 | 12000 | 156 | 127 | 122/150/158/171/109/191 | 76 | 無 |
| 26 | 1 | 2/48 | 100 | 16/3/1200 | 19200 | 178 | 145 | 141/186/196/214/109/253 | 107 | 無 |
| 27 | 1 | 2/48 | 100 | 27/3/1200 | 32400 | 246 | 200 | 200/206/260/275/303/107/386 | 131 | 無 |
| 28 | 1 | 2/48 | 100 | 28/3/1200 | 錯 | |||||
| 29 | 1 | 2/48 | 100 | 10/3/2400 | 24000 | 307 | 125 | 121/147/155/170/108/200 | 78 | 無 |
| 30 | 1 | 2/48 | 100 | 27/3/2400 | 64800 | 489 | 200 | 207/260/275/301/106/378 | 132 | 無 |
| 31 | 1 | 2/48 | 100 | 28/3/2400 | 錯 | |||||
| 32 | 1 | 2/48 | 100 | 25/3/4800 | 120000 | 928 | 191 | 198/249/262/285/106/371 | 129 | 無 |
| 33 | 1 | 2/48 | 100 | 26/3/4800 | 124800 | 952 | 196 | 202/254/268/293/106/365 | 131 | 無 |
| 34 | 1 | 2/48 | 100 | 27/3/4800 | 錯 | |||||
| 35 | 1 | 2/48 | 100 | 16/3/9600 | 153600 | 1148 | 118 | 116/126/130/141/107/200 | 134 | 無 |
| 36 | 1 | 2/48 | 100 | 26/3/9600 | 249600 | 1889 | 194 | 201/253/267/291/106/423 | 132 | 無 |
| 37 | 1 | 2/48 | 100 | 27/3/9600 | 錯 | |||||
| 38 | 8 | 2/4 | 100 | 16/3/2400 | 38400 | 288 | 117 | 116/126/130/142/107/195 | 133 | 無 |
| 39 | 8 | 2/4 | 100 | 17/3/2400 | 錯 | |||||
| 40 | 8 | 2/4 | 100 | 16/3/4800 | 76800 | 574 | 118 | 116/126/131/144/107/202 | 133 | 無 |
| 41 | 8 | 2/4 | 100 | 17/3/4800 | 錯 | |||||
| 42 | 8 | 2/480 | 100 | 16/3/2400 | 38400 | 292 | 120 | 118/133/140/158/106/259 | 132 | 無 |
| 43 | 8 | 2/480 | 100 | 16/3/4800 | 76800 | 581 | 120 | 117/132/140/158/106/235 | 132 | 無 |
| 44 | 8 | 2/480 | 100 | 16/3/9600 | 153600 | 1164 | 120 | 118/133/140/158/105/322 | 132 | 無 |
| 45 | 1 | 2/4 | 100 | 27/3/2400 | 64800 | 922 | 382 | 379/416/430/466/111/640 | 70 | 無 |
| 46 | 1 | 2/4 | 100 | 26/3/4800 | 124800 | 1777 | 368 | 365/399/412/448/111/611 | 70 | 無 |
| 47 | 1 | 2/480 | 100 | 25/3/2400 | 60000 | 465 | 195 | 200/257/273/303/106/380 | 126 | 無 |
| 48 | 1 | 2/480 | 100 | 26/3/2400 | 62400 | 483 | 198 | 204/261/277/308/106/368 | 129 | 無 |
| 49 | 1 | 2/480 | 100 | 26/3/4800 | 124800 | 959 | 197 | 203/260/277/310/105/432 | 130 | 無 |
| 50 | 8 | 2/48 | 200 | 16/3/2400 | 38400 | 525 | 217 | 216/224/229/241/207/319 | 73 | 無 |
| 51 | 8 | 2/48 | 200 | 30/3/2400 | 72000 | 541 | 222 | 217/240/252/280/206/418 | 133 | 無 |
| 52 | 8 | 2/48 | 200 | 30/3/4800 | 144000 | 1075 | 222 | 217/241/253/282/206/400 | 133 | 無 |
| 53 | 8 | 2/48 | 200 | 17/3/4800 | 錯 | |||||
| 54 | 8 | 24/48 | 200 | 30/3/4800 | 144000 | 1156 | 238 | 224/289/317/378/206/604 | 124 | 無 |
| 56 | ||||||||||
| 57 | ||||||||||
表二：
時延200
docker配置：uwsgi，processes 並發處理進程數
listern：# uwsgi，並發的socket 連接數。默認為100。優化需要根據系統配置
use epoll;#nginx 使用epoll的I/O模型
worker_rlimit_nofile 20000; #一個nginx 進程打開的最多文件描述符數目，理論值應該是最多打開文件數（ulimit -n）與nginx 進程數相除，但是nginx 分配請求並不是那么均勻，所以最好與ulimit -n 的值保持一致
worker_connections 20000;#nginx，每個進程允許的最多連接數， 理論上每台nginx 服務器的最大連接數為worker_processes*worker_connections
keepalive_timeout：nginx，0 禁用,KeepAlive 在一段時間內保持打開狀態，它們會在這段時間內占用資源。占用過多就會影響性能
| id | docker配置 | listern | worker_rlimit_nofile | keepalive_timeout | use epoll | docker | 采樣設置 | 處理速度 | 響應平均值 |
| 1 | 24/48 | 65535 | 20000 | 0 | yes | 8 | 40/3/2400 | 169 | 233 |
| 2 | 24/48 | 65535 | 20000 | 0 | yes | 8 | 80/3/2400 | 328 | 241 |
| 3 | 24/48 | 65535 | 20000 | 0 | yes | 8 | 85/3/2400 | 330 | 254 |
| 4 | 24/48 | 65535 | 20000 | 0 | yes | 8 | 81/3/4800 | 322 | 249 |
| 5 | 24/48 | 65535 | 20000 | 0 | yes | 8 | 81/3/9600 | 322 | 249 |
| 6 | 24/48 | 65535 | 20000 | 65 | yes | 8 | 30/3/2400 | 133 | 230 |
| 7 | 24/48 | 65535 | 20000 | 35 | yes | 8 | 31/3/2400 | 131 | 232 |
| 8 | |||||||||
| 9 | |||||||||
| 10 | |||||||||
| 11 | |||||||||
| 12 | |||||||||
| 13 | |||||||||
| 14 | |||||||||
| 15 | |||||||||
| 16 | |||||||||
| 17 | |||||||||
| 18 |
四 結論：
表一所得結論：
1，根據處理速度與循環次數判斷，短時間內，並發處理速度能達到比較高的值，但是長時間看，並發處理速度是個均值，大概133左右，這個值與docker開啟的數量沒有關系。
2，從同等采樣數據量看，docker開啟數量多的並發處理速度高，平均響應時間短。
3，多docker時，threads 從小到大變化，不影響多docker並發處理速度和響應時間
單docker時，threads 從小到大變化，並發處理速度升高，響應時間減少，一旦並發速度到133左右，調整該值沒什么作用
4，時延不影響並發處理速度
表二所得結論：
keepalive_timeout會影響並發處理速度
可能分析的有問題，僅供參考！！！！