openresty性能测试报告分析
一、openresty介绍
1、什么是openresty
通过揉和众多设计良好的 Nginx 模块,OpenResty 有效地把 Nginx 服务器转变为一个强大的 Web 应用服务器,基于它开发人员可以使用 Lua 编程语言对 Nginx 核心以及现有的各种 Nginx C 模块进行脚本编程,构建出可以处理一万以上并发请求的极端高性能的 Web 应用。
2、为什么选择 Nginx
1、处理响应请求很快
2、高并发连接
3、低的内存消耗
4、具有很高的可靠性:
5、高扩展性
6、热部署
7、自由的 BSD 许可协议
3、openresty架构模型
Nginx 采用的是 master-worker 模型,一个 master 进程管理多个 worker 进程,基本的事件处理都是放在 woker 中,master 负责一些全局初始化,以及对 worker 的管理。在OpenResty中,每个 woker 使用一个 LuaVM,当请求被分配到 woker 时,将在这个 LuaVM 里创建一个 coroutine(协程)。协程之间数据隔离,每个协程具有独立的全局变量_G。
ps. 协程和多线程下的线程类似:有自己的堆栈,自己的局部变量,有自己的指令指针,但是和其他协程程序共享全局变量等信息。线程和协程的主要不同在于:多处理器的情况下,概念上来说多线程是同时运行多个线程,而协程是通过代码来完成协程的切换,任何时刻只有一个协程程序在运行。并且这个在运行的协程只有明确被要求挂起时才会被挂起。
架构图如下:

OpenResty的优势
首先我们选择使用OpenResty,其是由Nginx核心加很多第三方模块组成,其最大的亮点是默认集成了Lua开发环境,使得Nginx可以作为一个Web Server使用。
借助于Nginx的事件驱动模型和非阻塞IO,可以实现高性能的Web应用程序。
而且OpenResty提供了大量组件如Mysql、Redis、Memcached等等,使在Nginx上开发Web应用更方便更简单。目前在京东如实时价格、秒杀、动态服务、单品页、列表页等都在使用Nginx+Lua架构,其他公司如淘宝、去哪儿网等。
二、openresty性能对比图例
1、情景一:
压测介绍:
1、机器
压测机:3台物理机,配置 cpu: 40核 内存: 31G
被测机:1台物理机,配置 cpu: 40核 内存: 31G 被测机JVM默认配置
2、测试方式
并发数压测,并发数从低往高进行压测
2、压测结果
openresty性能图


tomcat性能图


3、压测分析
从压测结果看,在并发数场景一致的情况下,随着压测并发数据的增加,openresty的MRT更加稳定,
始终维持到0.35左右,而tomcat的性能随着并发数的增加,性能也快速下降,openresty的MRT只有
tomcat的1/10左右。
2、情景二:
压测介绍:
1、机器
压测机:3台物理机,配置 cpu: 40核 内存: 31G;3台云主机,配置cpu: 8核 内存: 16G
被测机:1台物理机,配置 cpu: 40核 内存: 31G 被测机JVM默认配置
2、测试方式
增加请求量,
2、压测结果
openresty性能图


tomcat


3、压测分析
从对比来看随着机器增多,tomcat的TPS都有所增加,但是tomcat没有openresty增加的明显,同时openresty的MRT依然在1ms以下,比tomcat要小。
3、场景三:
压测介绍:
1、机器
压测机:3台物理机,配置 cpu: 40核 内存: 31G;3台云主机,配置cpu: 8核 内存: 16G
被测机:1台物理机,配置 cpu: 40核 内存: 31G 被测机JVM默认配置
压测结果
1、并发数300的曲线对比


2、对比数2000的曲线对比


压测分析
从图中可以看出,在压测条件一致的情况下,openresty的TPS曲线更加稳定,稳定性更高
4、场景四:
压测介绍:
1、机器
压测机:3台物理机,配置 cpu: 40核 内存: 31G
被测机:1台物理机,配置 cpu: 40核 内存: 31G 被测机JVM默认配置
2、测试方式
交叉对比


压测介绍:
1、机器
压测机:3台物理机,配置 cpu: 40核 内存: 31G;3台云主机,配置cpu: 8核 内存: 16G
被测机:1台物理机,配置 cpu: 40核 内存: 31G
2、测试方式
交叉对比


5、场景五:
1、内存使用率对比:



2、CPU占用率的对比



三、openresty性能分析报告总结
1、在并发度比较低的情况下,比如200一下,openresty和tomcat的性能差别不大,openresty的性能主要体现在占用更小的内存,性能更加稳定;
2、在并发量不断增大,请求量不断增大的情况下,openresty的处理能力更快,不但可以占用更小的内存,还可以保持很小的TPS,获取更高的QPS,性能也更加稳定;
3、openresty在内存使用率,CPU占用率等方面性能要更好;
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