都说haproxy很牛x, 可是测试的结果实在是不算满意, 越测试越失望,无论是长连接还是并发, 但是测试的流程以及工具倒是可以分享分享。也望指出不足之处。

100w的长连接实在算不上太难的事情，不过对于网上关于测试方法以及测试工具的相关文章实在不甚满意，才有本文。

本文有两个难点,我算不上完全解决。

• 后端代码的性能.
• linux内核参数的优化.

环境说明

下面所有的测试机器都是基于openstack云平台，kvm虚拟化技术创建的云主机。

由于一个socket连接一般占用8kb内存，所以百万连接至少需要差不多8GB内存.

建立长连接主要是需要内存hold住内存，理论上只需要内存就足够了，不会消耗太多cpu资源, 相对内存而言.

而并发则对cpu很敏感，因为需要机器尽可能快的处理客户端发起的连接。

硬件配置

类型	配置	数量
后端	16核32GB	1
客户端	2核4GB	21

软件配置

类型	长连接	并发
后端	python && gevent	golang
客户端	locust && pdsh	locust & pdsh

IP地址

haproxy 192.168.111.111
client-master 192.168.111.31
client-slave 192.168.111.1[13-32]

测试步骤

系统调优

• 最大文件打开数
• 进程数
• socket设置

客户端

在/etc/sysctl.conf加入以下内容

# 系统级别最大打开文件

fs.file-max = 100000

# 单用户进程最大文件打开数

fs.nr_open = 100000

# 是否重用, 快速回收time-wait状态的tcp连接

net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1

net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1

# 单个tcp连接最大缓存byte单位

net.core.optmem_max = 8192

# 可处理最多孤儿socket数量，超过则警告，每个孤儿socket占用64KB空间

net.ipv4.tcp_max_orphans = 10240

# 最多允许time-wait数量

net.ipv4.tcp_max_tw_buckets = 10240

# 从客户端发起的端口范围,默认是32768 61000，则只能发起2w多连接，改为一下值，可一个IP可发起差不多6.4w连接。

net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 65535

在/etc/security/limits.conf加入以下内容

# 最大不能超过fs.nr_open值, 分别为单用户进程最大文件打开数，soft指软性限制,hard指硬性限制

* soft nofile 100000

* hard nofile 100000

root soft nofile 100000

root hard nofile 100000

服务端

在/etc/sysctl.conf加入以下内容

# 系统最大文件打开数

fs.file-max = 20000000

# 单个用户进程最大文件打开数

fs.nr_open = 20000000

# 全连接队列长度,默认128

net.core.somaxconn = 10240

# 半连接队列长度，当使用sysncookies无效，默认128

net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 16384

net.ipv4.tcp_syncookies = 0

# 网卡数据包队列长度

net.core.netdev_max_backlog = 41960

# time-wait 最大队列长度

net.ipv4.tcp_max_tw_buckets = 300000

# time-wait 是否重新用于新链接以及快速回收

net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1

net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1

# tcp报文探测时间间隔, 单位s

net.ipv4.tcp_keepalive_intvl = 30

# tcp连接多少秒后没有数据报文时启动探测报文

net.ipv4.tcp_keepalive_time = 900

# 探测次数

net.ipv4.tcp_keepalive_probes = 3

# 保持fin-wait-2 状态多少秒

net.ipv4.tcp_fin_timeout = 15  

# 最大孤儿socket数量,一个孤儿socket占用64KB,当socket主动close掉,处于fin-wait1, last-ack

net.ipv4.tcp_max_orphans = 131072  

# 每个套接字所允许得最大缓存区大小

net.core.optmem_max = 819200

# 默认tcp数据接受窗口大小

net.core.rmem_default = 262144

net.core.wmem_default = 262144

net.core.rmem_max = 16777216

net.core.wmem_max = 16777216

# tcp栈内存使用第一个值内存下限, 第二个值缓存区应用压力上限, 第三个值内存上限, 单位为page,通常为4kb

net.ipv4.tcp_mem = 786432 4194304 8388608

# 读, 第一个值为socket缓存区分配最小字节, 第二个，第三个分别被rmem_default, rmem_max覆盖

net.ipv4.tcp_rmem = 4096 4096 4206592

# 写, 第一个值为socket缓存区分配最小字节, 第二个，第三个分别被wmem_default, wmem_max覆盖

net.ipv4.tcp_wmem = 4096 4096 4206592

在/etc/security/limits.conf加入一下内容

# End of file

root      soft    nofile          2100000

root      hard    nofile          2100000

*         soft    nofile          2100000

*         hard    nofile          2100000

重启使上述内容生效
不愿意重启就使用以下命令

sysctl -p

宿主机

一般宿主机都会启用防火墙，所以防火墙会记录每一条tcp连接记录，所以如果当虚拟机建立的tcp数量超过宿主机的防火最大记录数,则会drop掉后来的tcp.主要通过/etc/sysctl.conf下的这个配置项。

# 将连接改为200w+以满足单机100w长连接.

net.nf_conntrack_max=2048576

测试工具选取

locust

一个用python编写的非常出色的测试框架，满足大多数测试场景.内置http client, 可自定义client, 支持水平扩展.

下载安装参考: https://docs.locust.io/en/latest/index.html

pdsh

用于调试启动多个locust客户端以及一些批量操作.

下载安装使用参考:
https://github.com/chaos/pdsh

http://kumu-linux.github.io/blog/2013/06/19/pdsh/

server脚本编写

长连接通过tcp协议测试, 借助gevent框架.

脚本如下

#coding: utf-8

from __future__ import print_function

from gevent.server import StreamServer

import gevent

# sleeptime = 60

def handle(socket, address):

    # print(address)

    # data = socket.recv(1024)

    # print(data)

    while True:

        gevent.sleep(sleeptime)

        try:

            socket.send("ok")

        except Exception as e:

            print(e)

if __name__ == "__main__":

    import sys

    port = 80

    if len(sys.argv) > 2:

        port = int(sys.argv[1])

        sleeptime = int(sys.argv[2])

    else:

        print("需要两个参数!!")

        sys.exit(1)

    # default backlog is 256

    server = StreamServer(('0.0.0.0', port), handle, backlog=4096)

    server.serve_forever()

并发通过http协议测试，借助golang, 因为golang可以充分利用多核且效率高.
脚本如下

package main

import (

    // "fmt"

    "io"

    "log"

    "net/http"

    "os"

    "time"

)

type myHandler struct{}

func (*myHandler) ServeHTTP(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {

    // time.Sleep(time.Second * 1)

    io.WriteString(w, "ok")

}

func main() {

    var port string

    port = ":" + os.Args[1]

    srv := &http.Server{

        Addr:         port,

        Handler:      &myHandler{},

        ReadTimeout:  30 * time.Second,

        WriteTimeout: 30 * time.Second,

    }

    log.Fatal(srv.ListenAndServe())

}

client脚本编写

长连接脚本

#coding: utf-8

import time

from gevent import socket

from locust import Locust, TaskSet, events, task

class SocketClient(object):

    """

    Simple, sample socket client implementation that wraps xmlrpclib.ServerProxy and

    fires locust events on request_success and request_failure, so that all requests

    gets tracked in locust's statistics.

    """

    def __init__(self):

        # 仅在新建实例的时候创建socket.

        self._socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)

        self.__connected = False

    def __getattr__(self, name):

        skt = self._socket

        def wrapper(*args, **kwargs):

            start_time = time.time()

            # 判断是否之前建立过连接,如果是则建立连接，否则直接使用之前的连接

            if not self.__connected:

                try:

                    skt.connect(args[0])

                    self.__connected = True

                except Exception as e:

                    total_time = int((time.time() - start_time) * 1000)

                    events.request_failure.fire(request_type="connect", name=name, response_time=total_time, exception=e)

            else:

                try:

                    data = skt.recv(1024)

                    # print(data)

                except Exception as e:

                    total_time = int((time.time() - start_time) * 1000)

                    events.request_failure.fire(request_type="recv", name=name, response_time=total_time, exception=e)

                else:

                    total_time = int((time.time() - start_time) * 1000)

                    if data == "ok":

                        events.request_success.fire(request_type="recv", name=name, response_time=total_time, response_length=len(data))

                    elif len(data) == 0:

                        events.request_failure.fire(request_type="recv", name=name, response_time=total_time, exception="server closed")

                    else:

                        events.request_failure.fire(request_type="recv", name=name, response_time=total_time, exception="wrong data: {}".format(data))

        return wrapper

class SocketLocust(Locust):

    """

    This is the abstract Locust class which should be subclassed. It provides an XML-RPC client

    that can be used to make XML-RPC requests that will be tracked in Locust's statistics.

    """

    def __init__(self, *args, **kwargs):

        super(SocketLocust, self).__init__(*args, **kwargs)

        self.client = SocketClient()

class SocketUser(SocketLocust):

    # 目标地址

    host = "192.168.111.30"

    # 目标端口

    port = 80

    min_wait = 100

    max_wait = 1000

    class task_set(TaskSet):

        @task(1)

        def connect(self):

            self.client.connect((self.locust.host, self.locust.port))

并发脚本

#coding: utf-8

from __future__ import print_function

from locust import HttpLocust, TaskSet, task

class WebsiteUser(HttpLocust):

    host = "http://192.168.111.30"

    # 目标端口

    port = 80

    min_wait = 100

    max_wait = 1000

    class task_set(TaskSet):

        @task(1)

        def index(self):

            self.client.get("/")

监控工具选择

netdata

通过本工具可以直观的感受到系统的各项指标的变化

效果图如下

下载安装参考:https://github.com/firehol/netdata/wiki/Installation

本机脚本

watch -n 1 "ss -s && uptime &&free -m"

简单查看本机连接数，负载，内存情况。

效果图如下

长连接测试步骤

启动客户端

• locust master

locust -f /root/loadtest/socket_load_backend.py --master

• locust slave

pdsh -w 192.168.111.1[13-32] "locust -f /root/loadtest/socket_load_backend.py --slave --master-host=192.168.111.31"

注意: 在slave端一样需要又socket_load_backend.py文件.

启动后端

nohup python /root/loadtest/tcpserver.py 80 550 &> /var/log/tcpserver1.log &

开始测试

登陆locust的web页面: http://192.168.111.31:8089

开始参数如下.

Number of users to simulate
代表最终创建多少的用户.

Hatch rate (users spawned/second)代表每秒创建多少的用户

由上图可知，每秒2000个用户数增长，增长大盘100w需要500秒，所以在后端每个连接保持550秒，以保证至少550秒内达到100w连接.当建立一百万用户以后就会每隔一段时间执行自定义的任务,时间间隔在min_wait与max_wait时间范围内.

测试结果

从面结果可以看出,一共完成了200w左右的请求, 每秒请求数量差不多在1800左右.然后负载在1左右,说明cpu资源差不多达到了100%.因为这里的后端是单进程的.再者内存使用量在11GB左右,还算合理.

并发测试步骤

启动客户端

• locust master

locust -f /root/loadtest/http_load_backend.py --master

• locust slave

pdsh -w 192.168.111.1[13-32] "locust -f /root/loadtest/http_load_backend.py --slave --master-host=192.168.111.31"

# 多新建一个终端再次执行以下命令,因为它是单线程的,所以启动的数量一般与cpu个数相等,而上面的长连接消耗的主要是内存,所以不需要多启动一倍的客户端

pdsh -w 192.168.111.1[13-32] "locust -f /root/loadtest/http_load_backend.py --slave --master-host=192.168.111.31"

启动后可以发现有40个slave,效果如下.

启动后端

nohup go run go/src/server.go 80 &> /var/log/goServer.log &

开始测试

注意这地方的测试应该是1w 1.5w 2w的数量依次的往上加,即,第一次user用户数填10000,Hatch rate填10000,然后依次分别增加.

这里就贴最终的结果了.

测试结果

从面结果可以看出,一共完成了10w左右的请求, 每秒请求数量差不多在16000左右.然后负载在9左右,远远没有想想中的强势...其中主要受两方面限制, 一是内核参数, 再者就是宿主机性能的限制.

而性能调优暂时不在这篇文章内容内,主要是积累还不够.再者本文主要是测试.
而负载均衡器暂时还没看到满意的,所以并发到1.6w就算本文的结束了。

总结

工欲善其事必先利其器,动手之前应该选一件称手的工具,locust便是那件不错的工具,但是有了工具还要设定正确的目标,以及步骤,不然很难成功.这里算是抛砖引玉了吧.

不足之处

1. 没有对吞吐量做测试,即服务端发送不同的文本大小,这里只是测试2字节的相应内容.

2. 没有测试并发更高的情况下的100w长连接.

后记

之所以想写一篇大数量级的测试方式，是因为，网上大多数文章要么是给测试代码或者工具，要么是给一堆解释的不是很清楚的参数,再者就是只贴连接数的数量，如果只是达到这么多的连接，却不给出成功失败率，实在是有点耍流氓。

有意思的是这么强势的测试框架居然相关内容这么少,有空读读源码.

本文所有的代码可以在以下链接找到
https://github.com/youerning/blog/tree/master/locust-test

参考文档:
Linux之TCPIP内核参数优化:
https://www.cnblogs.com/fczjuever/archive/2013/04/17/3026694.html

理解 Linux backlog/somaxconn 内核参数:
https://jaminzhang.github.io/linux/understand-Linux-backlog-and-somaxconn-kernel-arguments/

Linux下Http高并发参数优化之TCP参数:
https://kiswo.com/article/1017

单台服务器百万并发长连接支持:
http://blog.csdn.net/mawming/article/details/51941771

结合案例深入解析orphan socket产生与消亡：
https://m.aliyun.com/yunqi/articles/91966

最后的最后