RESAR 性能工程实战一一小时、四台 ECS搭起一个完整的性能实验场系列目录全部源码与原始实验日志GitCode 仓库 https://gitcode.com/cpyaxjq/resar-perf-in-action ① 开篇一小时四台 ECS 搭起完整性能实验场 ② 基准场景wrk 压测与软中断证据链 ③ 容量场景MySQL 索引优化与 sysbench 梯度压测 ④ 稳定性与异常Redis 混沌工程四连击 ⑤ 性能结论生产配置建议《RESAR 性能工程实战》系列第 1 篇。本系列以真实云上环境贯穿始终从环境摸排、业务模型、铺底数据到基准 / 容量 / 稳定性 / 异常四大场景最后落到运维能直接使用的性能结论。所有命令回显均来自真实执行不做任何虚构。一、为什么性能要从测试升级到工程很多性能项目的现状是拿几个接口压一压出一份TPS 5000、通过的报告就算交差。上线之后系统照样出事——因为这份报告回答不了运维真正关心的三个问题系统最大容量到底是多少不是脚本里配置的并发数而是拐点在哪生产应该怎么配置资源多少 worker、多大 buffer pool、要不要缓存出了异常系统会怎样怎么恢复磁盘满了会发生什么谁先死RESAR 性能工程方法论的核心就是让性能项目对这三个问题负责。它把性能项目拆成几个必须闭环的环节业务模型抽取 → 铺底数据构造 → 监控策略设计 → 场景执行 → 瓶颈证据链分析 → 性能结论输出 │ │ │ │ │ │ 符合生产 数据量级与 全局监控 基准/容量/ 决策树定位 最大TPS 业务比例 分布要真实 定向监控 稳定性/异常 而非猜测 配置建议SOP其中最容易被忽略、又最决定成败的是四个性能分析错误认知错误认知工程级纠正并发数 压力工具线程数真正要看的是 TPS 与响应时间拐点线程数只是发压手段响应时间慢 应用代码慢瓶颈可能在网络软中断、数据库索引、内核参数、资源争用任一环节性能测试不需要定位瓶颈不给证据链的报告没有价值测试必须对结果负责测试环境结论可直接照搬生产必须换算且要给出生产配置建议而非裸数字本系列会用一个真实的四机实验场把这些理念全部落地。二、实验场设计四台机器各司其职选用 4 台华为云 FlexusX ECS8vCPU / 16GiB / Ubuntu 24.04内网互通架构如下┌─────────────────────────────────────────┐ │ VPC 192.168.0.0/24 │ │ │ ┌──────────┐ 内网 │ ┌──────────────┐ ┌─────────────┐ │ │ M1 压力机 │─────▶│ │ M2 应用层 │────▶│ M3 数据库 │ │ │ wrk │ │ │ nginx:80 │ │ MySQL 8.0 │ │ │ sysbench │ │ │ gunicorn │ │ perfdbsbtest│ │ │ .0.214 │ │ │ Flask :8000 │ │ .0.50 │ │ └──────────┘ │ │ .0.102 │──┐ └─────────────┘ │ │ └──────────────┘ │ ┌─────────────┐ │ │ └──▶│ M4 缓存/混沌 │ │ │ │ Redis 7 │ │ │ │ stress-ng/tc│ │ │ │ .0.226 │ │ └────────────────────────└─────────────┘──┘分工原则压力机与被测系统必须物理隔离否则发压进程本身抢 CPU数据全部失真数据库与应用分离模拟真实链路的网络开销单独留一台做混沌注入异常实验不干扰主链路。环境摸排先看清机器再干活任何性能项目的第一步都是环境摸排——你要压的到底是台什么机器真实回显$ uname -a Linux ecs-5807-0001 6.8.0-106-generic #106-Ubuntu SMP PREEMPT_DYNAMIC x86_64 GNU/Linux $ lscpu | grep -E ^(CPU\(s\)|Thread|Core|Socket) CPU(s): 8 Thread(s) per core: 2 Core(s) per socket: 4 Socket(s): 1 $ free -h total used free Mem: 14Gi 531Mi 14Gi $ df -h / /dev/vda1 40G 3.4G 35G 9% / $ ip -brief addr eth0 UP 192.168.0.214/24注意两个细节8 vCPU 4 物理核 × 2 超线程。后面分析CPU 打满时超线程核的收益并不是线性的这直接影响容量结论。内网四台互 ping 全通、时延 1ms压测一律走内网 IP——弹性公网 IP 只有 5 Mbit/s 带宽走公网压测第一秒就会把带宽打满测出来的全是假瓶颈。三、被测系统一个迷你商城链路为了覆盖纯 CPU / 数据库 / 缓存三种典型链路应用层用 Flask 写了 4 个接口gunicorn 承载、nginx 反代接口链路对应真实业务/静态页nginx 直接返回打开首页/api/healthnginx→gunicorn纯 CPU轻逻辑接口/api/product?idN→MySQL 单行查询查询商品/api/product_cached?idN→Redis 缓存miss 才回源 MySQL带缓存的查询商品nginx 配置验证与首页可用性$ nginx -t nginx: the configuration file /etc/nginx/nginx.conf syntax is ok nginx: configuration file /etc/nginx/nginx.conf test is successful $ curl -s -o /dev/null -w %{http_code}\n http://127.0.0.1/ 200 $ curl -s http://127.0.0.1/api/health {status:ok,ts:1785306219.8953917}四、铺底数据量级和分布都要像生产RESAR 特别强调铺底数据必须符合真实业务特性——空表上测出来的 TPS 毫无意义索引全在内存、B 树只有一层。本实验场的铺底t_product商品表524,288 行用 19 次INSERT ... SELECT自倍增2.9 秒完成t_order订单表1,000,000 行user_id上故意不建索引——这是给容量场景埋的真实瓶颈sysbench 标准库 sbtest4 表 × 10 万行$ mysql perfdb -N -e SELECT COUNT(*) FROM t_product; 524288 $ mysql perfdb -N -e SELECT COUNT(*) FROM t_order; 1000000倍增式造数是小实验场最快的铺底手段先插 1 行种子然后循环执行INSERT INTO t SELECT ... FROM t行数按 2^n 增长19 轮即 52 万行。生产级项目则应该用业务模型抽取出的真实分布用户 ID 热点、订单状态比例来造数这个话题在第 3 篇展开。五、工具链与监控策略层工具用途发压wrk 4.1.0epoll、sysbench 1.0.20、redis-benchmarkHTTP / MySQL / Redis 三类压力全局监控mpstat -P ALL、vmstat、free第一层计数器CPU/内存/上下文切换定向监控pidstat、iostat -x、/proc/softirqs、/proc/interrupts、ss -s顺着决策树往下钻混沌注入stress-ng、tc netem、fallocateCPU 争用/网络劣化/磁盘写满监控策略遵循先全局、后定向全局计数器发现某类资源异常后再用定向工具落到具体进程 / 中断 / 设备上形成证据链。绝不允许感觉是数据库慢这种结论——必须有 EXPLAIN、有计数器、有前后对比。整个搭建过程用 Python paramiko 写了个批量 SSH 执行器四台机器并行 bootstrap从裸机到全部就绪只用了 74 秒apt 安装 nginx/gunicorn/MySQL/Redis 配置 152 万行铺底数据 sysbench prepare。自动化不是炫技性能实验经常要重置环境重跑手工搭一次 30 分钟的环境没人愿意重跑第二遍而不可重复的性能数据不可信。六、四大场景路线图后续三篇的实验路线基准场景第 2 篇单接口测到最大 TPS。静态页 21.7 万 RPS 触顶的软中断证据链gunicorn 2→8 worker 让 TPS 翻 2.37 倍的定位与验证。容量场景第 3 篇sysbench 梯度加压找拐点百万行表缺索引导致全表扫描加索引后 28.3 倍加速的完整证据链默认 128MB buffer pool 的配置陷阱。稳定性 异常场景第 4 篇CPU 争用、2ms 网络延迟、内存淘汰、磁盘写满四连击每个异常都给出现象→证据→恢复三元组。性能结论第 5 篇把所有数据收敛成运维可执行的结论——最大 TPS、生产配置建议、告警阈值、故障 SOP。一句话总结本篇性能工程的第一步不是发压而是把环境、数据、监控做到像生产、可重复、有证据。这三点做不到后面测出来的所有数字都只是数字。本文实验数据均来自真实环境实操华为云 ECSUbuntu 24.04命令回显未经修改公网 IP 已脱敏。AI 辅助整理成文。
RESAR 性能工程实战一一小时、四台 ECS搭起一个完整的性能实验场系列目录全部源码与原始实验日志GitCode 仓库 https://gitcode.com/cpyaxjq/resar-perf-in-action ① 开篇一小时四台 ECS 搭起完整性能实验场 ② 基准场景wrk 压测与软中断证据链 ③ 容量场景MySQL 索引优化与 sysbench 梯度压测 ④ 稳定性与异常Redis 混沌工程四连击 ⑤ 性能结论生产配置建议《RESAR 性能工程实战》系列第 1 篇。本系列以真实云上环境贯穿始终从环境摸排、业务模型、铺底数据到基准 / 容量 / 稳定性 / 异常四大场景最后落到运维能直接使用的性能结论。所有命令回显均来自真实执行不做任何虚构。一、为什么性能要从测试升级到工程很多性能项目的现状是拿几个接口压一压出一份TPS 5000、通过的报告就算交差。上线之后系统照样出事——因为这份报告回答不了运维真正关心的三个问题系统最大容量到底是多少不是脚本里配置的并发数而是拐点在哪生产应该怎么配置资源多少 worker、多大 buffer pool、要不要缓存出了异常系统会怎样怎么恢复磁盘满了会发生什么谁先死RESAR 性能工程方法论的核心就是让性能项目对这三个问题负责。它把性能项目拆成几个必须闭环的环节业务模型抽取 → 铺底数据构造 → 监控策略设计 → 场景执行 → 瓶颈证据链分析 → 性能结论输出 │ │ │ │ │ │ 符合生产 数据量级与 全局监控 基准/容量/ 决策树定位 最大TPS 业务比例 分布要真实 定向监控 稳定性/异常 而非猜测 配置建议SOP其中最容易被忽略、又最决定成败的是四个性能分析错误认知错误认知工程级纠正并发数 压力工具线程数真正要看的是 TPS 与响应时间拐点线程数只是发压手段响应时间慢 应用代码慢瓶颈可能在网络软中断、数据库索引、内核参数、资源争用任一环节性能测试不需要定位瓶颈不给证据链的报告没有价值测试必须对结果负责测试环境结论可直接照搬生产必须换算且要给出生产配置建议而非裸数字本系列会用一个真实的四机实验场把这些理念全部落地。二、实验场设计四台机器各司其职选用 4 台华为云 FlexusX ECS8vCPU / 16GiB / Ubuntu 24.04内网互通架构如下┌─────────────────────────────────────────┐ │ VPC 192.168.0.0/24 │ │ │ ┌──────────┐ 内网 │ ┌──────────────┐ ┌─────────────┐ │ │ M1 压力机 │─────▶│ │ M2 应用层 │────▶│ M3 数据库 │ │ │ wrk │ │ │ nginx:80 │ │ MySQL 8.0 │ │ │ sysbench │ │ │ gunicorn │ │ perfdbsbtest│ │ │ .0.214 │ │ │ Flask :8000 │ │ .0.50 │ │ └──────────┘ │ │ .0.102 │──┐ └─────────────┘ │ │ └──────────────┘ │ ┌─────────────┐ │ │ └──▶│ M4 缓存/混沌 │ │ │ │ Redis 7 │ │ │ │ stress-ng/tc│ │ │ │ .0.226 │ │ └────────────────────────└─────────────┘──┘分工原则压力机与被测系统必须物理隔离否则发压进程本身抢 CPU数据全部失真数据库与应用分离模拟真实链路的网络开销单独留一台做混沌注入异常实验不干扰主链路。环境摸排先看清机器再干活任何性能项目的第一步都是环境摸排——你要压的到底是台什么机器真实回显$ uname -a Linux ecs-5807-0001 6.8.0-106-generic #106-Ubuntu SMP PREEMPT_DYNAMIC x86_64 GNU/Linux $ lscpu | grep -E ^(CPU\(s\)|Thread|Core|Socket) CPU(s): 8 Thread(s) per core: 2 Core(s) per socket: 4 Socket(s): 1 $ free -h total used free Mem: 14Gi 531Mi 14Gi $ df -h / /dev/vda1 40G 3.4G 35G 9% / $ ip -brief addr eth0 UP 192.168.0.214/24注意两个细节8 vCPU 4 物理核 × 2 超线程。后面分析CPU 打满时超线程核的收益并不是线性的这直接影响容量结论。内网四台互 ping 全通、时延 1ms压测一律走内网 IP——弹性公网 IP 只有 5 Mbit/s 带宽走公网压测第一秒就会把带宽打满测出来的全是假瓶颈。三、被测系统一个迷你商城链路为了覆盖纯 CPU / 数据库 / 缓存三种典型链路应用层用 Flask 写了 4 个接口gunicorn 承载、nginx 反代接口链路对应真实业务/静态页nginx 直接返回打开首页/api/healthnginx→gunicorn纯 CPU轻逻辑接口/api/product?idN→MySQL 单行查询查询商品/api/product_cached?idN→Redis 缓存miss 才回源 MySQL带缓存的查询商品nginx 配置验证与首页可用性$ nginx -t nginx: the configuration file /etc/nginx/nginx.conf syntax is ok nginx: configuration file /etc/nginx/nginx.conf test is successful $ curl -s -o /dev/null -w %{http_code}\n http://127.0.0.1/ 200 $ curl -s http://127.0.0.1/api/health {status:ok,ts:1785306219.8953917}四、铺底数据量级和分布都要像生产RESAR 特别强调铺底数据必须符合真实业务特性——空表上测出来的 TPS 毫无意义索引全在内存、B 树只有一层。本实验场的铺底t_product商品表524,288 行用 19 次INSERT ... SELECT自倍增2.9 秒完成t_order订单表1,000,000 行user_id上故意不建索引——这是给容量场景埋的真实瓶颈sysbench 标准库 sbtest4 表 × 10 万行$ mysql perfdb -N -e SELECT COUNT(*) FROM t_product; 524288 $ mysql perfdb -N -e SELECT COUNT(*) FROM t_order; 1000000倍增式造数是小实验场最快的铺底手段先插 1 行种子然后循环执行INSERT INTO t SELECT ... FROM t行数按 2^n 增长19 轮即 52 万行。生产级项目则应该用业务模型抽取出的真实分布用户 ID 热点、订单状态比例来造数这个话题在第 3 篇展开。五、工具链与监控策略层工具用途发压wrk 4.1.0epoll、sysbench 1.0.20、redis-benchmarkHTTP / MySQL / Redis 三类压力全局监控mpstat -P ALL、vmstat、free第一层计数器CPU/内存/上下文切换定向监控pidstat、iostat -x、/proc/softirqs、/proc/interrupts、ss -s顺着决策树往下钻混沌注入stress-ng、tc netem、fallocateCPU 争用/网络劣化/磁盘写满监控策略遵循先全局、后定向全局计数器发现某类资源异常后再用定向工具落到具体进程 / 中断 / 设备上形成证据链。绝不允许感觉是数据库慢这种结论——必须有 EXPLAIN、有计数器、有前后对比。整个搭建过程用 Python paramiko 写了个批量 SSH 执行器四台机器并行 bootstrap从裸机到全部就绪只用了 74 秒apt 安装 nginx/gunicorn/MySQL/Redis 配置 152 万行铺底数据 sysbench prepare。自动化不是炫技性能实验经常要重置环境重跑手工搭一次 30 分钟的环境没人愿意重跑第二遍而不可重复的性能数据不可信。六、四大场景路线图后续三篇的实验路线基准场景第 2 篇单接口测到最大 TPS。静态页 21.7 万 RPS 触顶的软中断证据链gunicorn 2→8 worker 让 TPS 翻 2.37 倍的定位与验证。容量场景第 3 篇sysbench 梯度加压找拐点百万行表缺索引导致全表扫描加索引后 28.3 倍加速的完整证据链默认 128MB buffer pool 的配置陷阱。稳定性 异常场景第 4 篇CPU 争用、2ms 网络延迟、内存淘汰、磁盘写满四连击每个异常都给出现象→证据→恢复三元组。性能结论第 5 篇把所有数据收敛成运维可执行的结论——最大 TPS、生产配置建议、告警阈值、故障 SOP。一句话总结本篇性能工程的第一步不是发压而是把环境、数据、监控做到像生产、可重复、有证据。这三点做不到后面测出来的所有数字都只是数字。本文实验数据均来自真实环境实操华为云 ECSUbuntu 24.04命令回显未经修改公网 IP 已脱敏。AI 辅助整理成文。
