浅谈高并发系统性能调优

女主宣言

今天带来的是一个篇长文，主要讲解高并发系统架构指标及调优测试经验，希望能对您的研究有所帮助。本文最先发布于 OpsDev，转载已获取作者授权。

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by NASA IOTD

高并发系统的优化一直以来都是一个很重要的问题，下面基于笔者的实践，和大家聊聊高并发系统的一些调优和优化策略。

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系统性能的关键指标

• 吞吐量（Throughput） 系统单位时间内处理任务的数量

• 延迟（Latency） 系统对单个任务的平均响应时间

一般来说，考量一个系统的性能主要看这两个指标。而这两个指标之间又存在着一些联系：对于指定的系统来说，系统的吞吐量越大，处理的请求越多，服务器就越繁忙，响应速度就会慢下来；而延迟越低的系统，能够承载的吞吐量也相应的更高一些。

一方面，我们需要提高系统的吞吐量，以便服务更多的用户，另一方面我们需要将延迟控制在合理的范围内，以保证服务质量。

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系统性能测试

• 业务场景 

  对于不同的业务系统，可以接受的延迟（Latency）也有所不同，例如邮件服务可以忍受的延迟显然要比Web服务高得多，所以首先我们需要根据业务场景的不同来定义理想的Latency值。

• 测试工具 

  我们需要一个能够制造高吞吐的工具来测试系统的性能，本文中使用的Tsung，它是一个开源的支持分布式的压力测试工具，它功能丰富，性能强大，配置简单，并支持多种协议（HTTP、MySQL、LDAP、MQTT、XMPP等）。

• 测试流程 

  测试的过程中需要不断加大吞吐量，同时注意观察服务端的负载，如果负载没有问题，那就观察延迟。一般这个过程需要反复很多次才能测出系统的极限值，而每次测试消耗的时间也比较长，需要耐心一些。

  
  

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通用的系统参数调优

Linux内核默认的参数考虑的是最通用的场景，不能够满足高并发系统的需求。

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服务器参数调优

编辑文件/etc/sysctl.conf，添加以下内容：

fs.nr_open = 100000000  

fs.file-max = 100000000

关于这两项配置的含义可以查看系统手册：

可以看到file-max的含义：它是系统所有进程一共可以打开的文件数量，它是系统级别的，因此应该尽量将它调的大一些，这里将它修改为一亿。 这里说到需要增大/proc/sys/fs/inode-max的值，但是执行如下命令时发现没有该配置项：

$ cat /proc/sys/fs/inode-max  

cat: /proc/sys/fs/inode-max: No such file or directory

再看inode-max说明：

可以看到有的系统中没有这个参数，所以先不管了。

对于nr_open，系统手册里没有找到关于它的定义，不过我们可以参考kernel文档：

https://www.kernel.org/doc/Documentation/sysctl/fs.txt

nr_open:      

This denotes the maximum number of file-handles a process can      allocate. Default value is 1024*1024 (1048576) which should be      enough for most machines. Actual limit depends on RLIMIT_NOFILE      resource limit.

可以看到nr_open的描述与file-max十分相近，不仔细看几乎分辨不出区别。重点在于，file-max是对所有进程（all processes）的限制，而nr_open是对单个进程（a process）的限制。这里给出了nr_open的默认值：

1024*1024 = 1048576

编辑文件/etc/security/limits.conf，添加如下内容：

编辑文件/etc/sysctl.conf，添加以下内容：

*      hard   nofile      4194304  

*      soft   nofile      4194304

关于这两项配置的含义可以查看系统手册：

这里的意思很明确：hard意为硬资源限制：一旦被superuser设置后不能增加；soft为软资源设置：设置后在程序运行期间可以增加，但不能超过hard的限制。程序读取的是soft，它是一个告警值。 nofile意为用户打开最大文件描述符数量，在Linux下运行的网络服务器程序，每个tcp连接都要占用一个文件描述符，一旦文件描述符耗尽，新的连接到来就会返回"Too many open files"这样的错误，为了提高并发数，需要提高这项配置的数值。

这里有一点需要特别注意，而手册里面也没有细说：在CentOS7下（其他系统还未测试过），nofile的值一定不能高于nr_open，否则用户ssh登录不了系统，所以操作时务必小心：可以保留一个已登录的root会话，然后换个终端再次尝试ssh登录，万一操作失败，还可以用之前保留的root会话抢救一下。

修改完毕执行：

# sysctl -p

通过以上，我们修改了/etc/security/limits.conf和/etc/sysctl.conf两个配置文件，它们的区别在于limits.conf是用户层面的限制，而sysctl.conf是针对整个系统层面的限制。

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压测客户机参数调优

对于压测机器来说，为了模拟大量的客户端，除了需要修改文件描述符限制外，还需要配置可用端口范围，可用端口数量决定了单台压测机器能够同时模拟的最大用户数量。

• 文件描述符数量：修改过程同服务器

• 可用端口数量：1024以下的端口是操作系统保留的，我们可用的端口范围是1024-65535，由于每个TCP连接都要用一个端口，这样单个IP可以模拟的用户数大概在64000左右 修改/etc/sysctl.conf文件，添加如下内容：

net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 65535

修改完毕执行：

# sysctl -p

需要注意的是，服务器最好不要这样做，这是为了避免服务监听的端口被占用而无法启动。如果迫于现实（例如手头可用的机器实在太少），服务器必须同时用作压测机器的话，可以将服务监听端口添加到ip_local_reserved_ports中。下面举例说明:

修改/etc/sysctl.conf文件，添加如下内容：

net.ipv4.ip_local_reserved_ports = 5222, 5269, 5280-5390

修改完毕执行：

# sysctl -p

TCP/IP协议栈从ip_local_port_range中选取端口时，会排除ip_local_reserved_ports中定义的保留端口，因此就不会出现服务端口被占用而无法启动的情况。

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程序调优

对于不同的业务系统，需要有针对性的对其进行调优，本文中测试的目标服务使用Erlang/OTP写就，Erlang/OTP本身带有许多的限制，对于一般场景来说这些默认的设置是足够的；但是为了支持高并发，需要对Erlang虚拟机进行一些必要的参数调优，具体可以参考官方性能指南：

http://erlang.org/doc/efficiency_guide/advanced.html#system-limits

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服务程序参数调优

进程(process)数量 

Erlang虚拟机默认的进程数量限制为2^18=262144个，这个值显然是不够的，我们可以在erl启动时添加参数+P来突破这个限制

$ erl +P 10000000

需要注意的是：这样启动，erlang虚拟机的可用进程数量可能会比10000000大，这是因为erlang通常（但不总是）选择2的N次方的值作为进程数量上限。

原子(atom)数量 

Erlang虚拟机默认的原子数量上限为1048576，假如每个会话使用一个原子，那么这个默认值就不够用了，我们可以在erl启动时添加参数+t:

$ erl +t 10000000

从另一个角度来说，我们在编写Erlang程序时，使用原子需要特别小心：因为它消耗内存，而且不参与GC，一旦创建就不会被移除掉；一旦超出原子的数量上限，Erlang虚拟机就会Crash，参见 How to Crash Erlang。

https://prog21.dadgum.com/43.html

端口(port)数量 端口提供了与外部世界通讯的基本机制（这里的端口与TCP/IP端口的概念不同，需要注意区别），每个Socket连接需要消耗1个端口，官方文档里面说默认端口上限通常是16384，但根据实测，Linux系统默认为65536，Windows系统默认为8192，无论多少，在这里都是需要调整的：在erl启动时添加参数+Q Number，其中Number取值范围是[1024-134217727]：

 $ erl +Q 10000000

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压测脚本调优

压测工具使用Tsung。Tsung支持多种协议，有着丰富的功能，并且配置简单灵活。下面是几点需要注意的地方：

内存

对于单个Socket连接来说消耗内存不多，但是几万甚至几十万个连接叠加起来就非常可观了，配置不当会导致压测端内存成为瓶颈。

• TCP 发送、接收缓存 Tsung默认的TCP/UDP缓存大小为32KB，本例中我们测试的服务采用MQTT协议，它是一种非常轻量级的协议，32KB还是显得过大了，我们将它设置为4KB大小就足够了：

 

• Tsung能够让模拟用户的进程在空闲时间(thinktime)进入休眠，用以降低内存消耗，默认空闲10秒触发，我们可以将它降低到5秒：

IO

• 不要启用dumptraffic，除非用于调试，因为它需要将客户机和服务器往来的协议写入磁盘日志中，是一个IO开销非常大的行为。笔者曾经遇到过一次这样的问题，测试部门的同事使用JMeter，压测过程中，服务端一直处于较低的负载，但JMeter最终得出的压测报告却包含很多超时错误。经过仔细排查，才定位到原来是压测端默认开启了debug日志，海量的debug日志生生拖垮了压测机器。所以遇到这种情况时，可以先检查一下压测端配置是否正确。
  

日志等级要调高一些，日志等级过低会打印很多无用信息：一方面会加大IO开销，另一方面会让有用的ERROR信息淹没在海量的调试日志中。

如果Tsung从CSV文件读取用户名密码，那么该CSV文件不能过大，否则读取该CSV将会变成一个极其耗时的操作，特别是当压测程序需要每秒产生大量用户时。

网络

有时候为了避免网络拥塞，需要限制压测客户机的带宽，使流量以比较平滑的速率发送和接收。

其采用令牌桶算法（token bucket），单位KB/s，目前只对流入流量有效。

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定位系统性能瓶颈

当系统吞吐和延迟上不去时，首先需要定位问题，而不是急于修改代码。

常见的性能瓶颈包括CPU/内存/磁盘IO/网络带宽等，其中每一项都有一到多个简单实用的工具： 对于CPU和内存，我们只要使用top就可以了；对于磁盘IO，可以用iotop或iostat；对于网络带宽，可以使用iftop。

如果依然没能定位到问题，可能系统配置不当，参考通用的系统参数调优。

最后检查代码是否有单点瓶颈，例如程序被阻塞了：在笔者实测过程中，发现每个用户创建会话进程都需要对同一个supervisor发起同步请求，同时登录的用户数量很大时，这些同步请求会排队，甚至引发超时。

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结束语

以上就是笔者做压力测试时遇到的一些问题以及应对办法，鉴于笔者水平有限，错漏难免。抛砖引玉，欢迎交流指正。

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