Jetty Netty对比性能测试
网络设备的性能测试和优化
网络设备的性能测试和优化随着互联网的发展和应用的广泛，网络设备的性能测试和优化变得尤为重要。
本文将探讨网络设备性能测试的方法和优化的策略，从而提供优质的网络服务。
一、网络设备性能测试的方法网络设备的性能测试是评估设备在不同负载条件下的性能表现，以确定其在实际环境中的可用性和可靠性。
下面是一些常见的网络设备性能测试方法：1. 带宽测试：带宽是指网络设备在特定时间单位内传输的数据量，通过进行带宽测试可以评估设备在特定时间内的传输速率。
常用的带宽测试工具有Iperf、Ookla Speedtest等。
2. 吞吐量测试：吞吐量是指网络设备在单位时间内能够处理的数据量，通过进行吞吐量测试可以评估设备在高负载下的处理能力。
常用的吞吐量测试工具有Iperf、Netperf等。
3. 延迟测试：延迟是指网络设备处理数据的时间延迟，通过进行延迟测试可以评估设备在数据传输过程中的响应速度。
常用的延迟测试工具有Ping、Traceroute等。
4. 稳定性测试：稳定性是指网络设备在长时间运行中的表现，通过进行稳定性测试可以评估设备在连续运行中是否存在故障或性能下降的问题。
常用的稳定性测试方法包括负载测试、压力测试等。
二、网络设备性能优化的策略网络设备性能优化是提高设备处理能力和稳定性的关键，以下是一些常用的网络设备性能优化策略：1. 硬件优化：选择高性能的硬件设备，如处理器、内存和存储设备，能够提高网络设备的性能。
此外，使用硬件加速技术，如硬件加速卡和专用芯片，可以进一步提高设备的性能。
2. 软件优化：对于操作系统和网络设备的软件进行优化是提高性能的重要手段。
例如，优化操作系统的内核参数和网络协议栈的配置，可以提高设备的处理能力和响应速度。
3. 负载均衡：通过使用负载均衡技术，将网络流量均匀地分布到多台设备上，可以提高设备的负载能力和可用性。
常见的负载均衡策略包括轮询、加权轮询和哈希等。
4. 缓存技术：使用缓存技术可以减少网络设备的数据检索时间，提高数据的访问速度。
服务器性能测试相关的常用工具
服务器性能测试相关的常用工具1. Apache JMeter：Apache JMeter是一款功能强大的开源负载测试工具，主要用于对Web应用程序进行压力测试。
它能够模拟大量并发用户，测试服务器在高负载情况下的性能表现，可以测试Web服务器、数据库服务器和其他网络协议的性能。
2. Phoronix Test Suite：Phoronix Test Suite是一个跨平台的性能测试和性能监控工具。
它支持多种测试套件和测试用例，可以针对CPU、GPU、内存和存储等方面进行性能测试，并提供详细的测试报告和基准数据。
3. Sysbench：Sysbench是一个多功能的基准测试工具，可以测试CPU、内存、文件系统、数据库和网络等性能。
它支持多线程测试，并提供多种性能指标和报告。
4. Iperf：Iperf是一个网络性能测试工具，主要用于测量网络带宽、吞吐量和延迟等指标。
它支持TCP和UDP协议，可以模拟不同类型的数据流量并测量网络的性能。
5. UnixBench：UnixBench是一个用于测试Unix系列操作系统的性能测试工具集合。
它包含了多个测试套件，可以测试CPU、内存、磁盘和文件系统等性能指标，并为每个测试项提供一个分数来评估服务器的整体性能。
6. Perf：Perf是Linux内核提供的性能分析工具，可以通过监测硬件和软件事件来评估服务器的性能。
它可以测量CPU指令、缓存命中率和系统调用等指标，并生成详细的性能分析报告。
7. LoadRunner：LoadRunner是一款商业化的性能测试工具，主要用于测试Web应用程序和服务器的性能。
它支持模拟大量并发用户，并提供强大的脚本录制和回放功能，可以对服务器的各种性能指标进行监测和分析。
8. Apache Bench：Apache Bench是一个简单而有效的HTTP性能测试工具，它可以通过发送大量的HTTP请求来模拟并发用户，测试Web服务器的性能。
性能测试面试题目(3篇)
第1篇一、基础知识1. 请简述性能测试的定义和目的。
2. 性能测试通常包括哪些类型？3. 什么是负载测试？请举例说明。
4. 什么是压力测试？请举例说明。
5. 什么是并发测试？请举例说明。
6. 什么是基准测试？请举例说明。
7. 什么是稳定性测试？请举例说明。
8. 什么是可恢复性测试？请举例说明。
9. 什么是配置测试？请举例说明。
10. 请简述性能测试中常见的性能指标，如响应时间、吞吐量、错误率等。
11. 请简述性能测试的流程，包括哪些阶段？12. 请简述性能测试工具的作用和常见工具，如JMeter、LoadRunner等。
13. 请简述性能测试中的瓶颈分析方法和优化策略。
14. 请简述性能测试中的数据采集和分析方法。
15. 请简述性能测试中的性能监控和报警机制。
二、性能测试实践1. 请描述一个实际性能测试项目，包括项目背景、目标、测试工具、测试流程等。
2. 请简述如何制定性能测试计划，包括测试目标、测试场景、测试数据等。
3. 请简述如何设计性能测试用例，包括测试场景、测试数据、测试步骤等。
4. 请简述如何搭建性能测试环境，包括硬件、软件、网络等。
5. 请简述如何执行性能测试，包括测试数据准备、测试执行、结果分析等。
6. 请简述如何分析性能测试结果，包括瓶颈分析、优化策略等。
7. 请简述如何编写性能测试报告，包括测试目的、测试方法、测试结果、优化建议等。
8. 请简述如何利用性能测试工具进行性能测试，如JMeter、LoadRunner等。
9. 请简述如何进行压力测试，包括测试目标、测试场景、测试数据等。
10. 请简述如何进行并发测试，包括测试目标、测试场景、测试数据等。
11. 请简述如何进行基准测试，包括测试目标、测试场景、测试数据等。
12. 请简述如何进行稳定性测试，包括测试目标、测试场景、测试数据等。
13. 请简述如何进行可恢复性测试，包括测试目标、测试场景、测试数据等。
14. 请简述如何进行配置测试，包括测试目标、测试场景、测试数据等。
常用压力测试工具集
常用压力测试工具集
1. 优测平台
优测压力测试是一款云原生性能测试工具，可模拟百万用户发压，支持单接口、全链路及JMeter 压测。
提供多维度性能测试报告，帮助业务快速定位产品性能瓶颈、准确验证系统能力，全面提升稳定性。
2. Apache JMeter
JMeter 是一个纯Java 应用程序，可用于测试静态和动态资源，例如静态文件、Java Servlets、CGI 脚本、Java 对象、数据库、FTP 服务器和更多内容。
3. LoadRunner
LoadRunner 是一种功能强大的性能测试工具，可模拟数千个用户同时访问应用程序，以评估系统的性能和稳定性。
适用于各种体系架构，能支持广泛的协议和技术，为测试提供特殊的解决方案。
4. Gatling
Gatling 是一种基于Scala 编写的现代化压力测试工具，它使用Akka 和Netty 等技术，可模拟数千个并发用户。
它主要用于对服务器进行负载等测试，并分析和测量服务器的各种性能指标。
5. CloudTest
集性能和功能测试于一体的综合压力测试云平台，专为现代网络和移动应用测试而设计开发，CloudTest 可以图形化实现判断、循环，整体减轻了测试开发的工作量，缩短了开发时间。
6. Tsung
Tsung 是一种开源的分布式压力测试工具，可模拟数千个并发用户，支持HTTP、SOAP、XML-RPC、JMS、AMQP 等协议。
支持可编程的情景化测试方案，要向发挥它的特性，依赖于人们的想象力和创造性。
服务器性能测试工具推荐评估服务器性能
服务器性能测试工具推荐评估服务器性能服务器性能对于任何一个运行在网络上的应用程序来说都至关重要。
无论是企业级应用程序还是个人网站，服务器性能的稳定性和可靠性直接影响着用户的体验和客户的满意度。
为了评估服务器的性能和稳定性，我们需要借助一些专业的服务器性能测试工具。
本文将为大家推荐几款常用的服务器性能测试工具，帮助用户选择适合自己需求的工具。
一、Apache JMeterApache JMeter是一个功能强大的开源工具，主要用于对服务器和网络进行性能测试。
该工具可以模拟多个用户同时访问服务器，并可以记录和分析服务器的响应时间、吞吐量和错误率等指标。
它支持多种协议，包括HTTP、FTP、SMTP和SOAP等，可以灵活地配置测试计划，满足不同场景的测试需求。
二、loadrunnerloadrunner是一款由美国软件公司HP开发的商业性能测试工具。
它提供了全面的性能测试解决方案，包括负载测试、压力测试、容量规划和瓶颈分析等。
loadrunner具有强大的脚本录制和重放功能，可以捕获和自动生成脚本，简化了测试人员的工作流程。
此外，loadrunner还支持多种协议，如HTTP、Web Services和SAP等，适用范围广泛。
三、GatlingGatling是一个使用Scala语言编写的开源性能测试工具。
它的设计理念是基于异步非阻塞的IO模型，通过少量的线程即可模拟大量的并发用户。
Gatling具有简单易用的DSL（Domain-Specific Language），可以轻松地编写测试脚本。
它支持多种协议，如HTTP、WebSocket和JMS等，并提供实时的统计数据和报告。
四、Apache BenchApache Bench是一个简单而实用的命令行工具，用于评估HTTP服务器的性能。
它可以发送并发请求，并测量服务器的响应时间和吞吐量等指标。
Apache Bench适用于快速而简单的性能测试，尤其适用于快速验证服务器的负载能力和稳定性。
网站性能测试的常用方法
网站性能测试的常用方法随着互联网的不断发展和普及，各种网站也如雨后春笋般的涌现。
对于网站开发者来说，网站性能的测试是至关重要的一环。
网站性能的测试可以让开发者了解网站的瓶颈所在，并针对性的进行优化。
本文将介绍一些常用的网站性能测试方法。
一、负载测试负载测试是一种模拟多用户访问的方法，目标是测试网站在高负载情况下的性能。
在进行负载测试前，需先确定测试目的，设定测试阶段和进行测试计划。
负载测试需要考虑的因素包括响应时间、吞吐量、并发用户数、CPU使用率、内存使用率等指标。
测试时可使用软件模拟HTTP请求，常见的负载测试工具有JMeter、LoadRunner、WRK等。
在测试过程中，需要不断调整参数，变化负载规模，以达到测试的深度和可靠性。
二、压力测试压力测试是通过对软件进行恶性测试，验证其强度韧性和极限容量，并找出软件系统的问题。
压力测试总体目标是模拟系统运行的环境和用户的想法，然后进行系统性能的验证。
压力测试常常会导致资源耗尽或系统崩溃，因此需要在测试区间内保持足够的监控和备份，以确保系统能够很快地恢复。
压力测试需要采用真实的用户场景，模拟各种网络负载情况，如网络拥塞、数据负载、交换机流量等情况。
最后在实验结束后，需要对测试结果进行可靠性分析和数据采样，以保证测试结果的准确性。
三、功能测试功能测试是指对网站各功能部分进行测试，目的是检查它们是否能够正常运行。
常见的功能测试包括登录、注册、搜索、显示等。
在网站功能测试中，需要编写测试用例，对网站各个功能组件进行操作和检查。
测试过程需要全面、详细地记录操作过程和测试结果，并及时反馈问题。
四、稳定性测试网站稳定性测试主要目标是测试网站的抗干扰能力和故障容忍度。
测试时需要通过模拟各种异常情况、故障情况、网络阻塞情况等，对网站的稳定性进行测试。
常见的稳定性测试包括断电测试、断电恢复测试、流量突然增加测试、服务器换机测试、服务器重启测试等。
在测试过程中，需要考虑如何处理用户提交的故障报告。
数据库性能测试工具推荐
数据库性能测试工具推荐在当今信息时代，数据变得越来越重要，面对海量的数据处理需求，数据库成为了企业不可或缺的重要组成部分。
然而，一个高效、稳定、可靠的数据库系统并不容易构建。
为了确保数据库的性能和稳定性，在开发和部署之前，进行数据库性能测试是必不可少的。
本文将介绍一些常用的数据库性能测试工具，帮助您更好地选择合适的工具来评估和优化数据库系统。
1. Apache JMeterApache JMeter是一个功能强大的Java应用程序，主要用于对Web应用程序进行性能测试。
它可以模拟多个用户并发访问网站，并测量网站的响应时间和吞吐量。
作为一个开源工具，JMeter提供了丰富的测试元件，如HTTP请求、数据库查询、FTP、Web服务等，可以满足大多数的性能测试需求。
此外，JMeter还支持分布式测试，可以在多个机器上同时进行测试，提高测试的负载能力。
2. Apache Bench (ab)Apache Bench是Apache HTTP服务器的一个工具集，旨在测试服务器的性能和负载能力。
它可以发送并发请求到服务器，并测量服务器的响应时间、吞吐量和并发连接数等指标。
虽然Apache Bench主要用于HTTP服务器的性能测试，但也可以用于测试数据库的性能，特别是对于Web应用程序与数据库之间的性能测试。
3. pgbenchpgbench是PostgreSQL数据库系统自带的一个基准测试工具，可用于测试数据库的性能和并发能力。
它模拟了一个简单的负载，并执行一系列的事务操作，如插入、更新和删除等，然后测量数据库的性能指标。
pgbench可以根据自定义的工作负载进行配置，从而更好地模拟实际应用场景，并帮助开发人员和管理员评估数据库系统的性能和稳定性。
4. SysBenchSysBench是一个跨平台的多线程基准测试工具，可用于测试数据库的性能和系统的负载能力。
它支持多种数据库系统，如MySQL、PostgreSQL、Oracle等，并提供了不同类型的基准测试，如CPU、内存、文件IO、数据库事务等。
有哪些好用的接口测试工具可以推荐？
随着互联网技术的不断发展，接口测试越来越重要。
接口测试是指对系统的接口进行测试，以保证系统的功能稳定性和可靠性。
为了提高接口测试的效率和精度，我们需要使用一些好用的接口测试工具。
本文将介绍几款推荐的接口测试工具，以帮助测试人员更好地进行接口测试。
一、PostmanPostman是一款非常流行的接口测试工具，它可以帮助测试人员快速地创建、测试和调试API。
Postman提供了丰富的功能，包括请求和响应的查看、断言测试、数据驱动测试、自动化测试等。
Postman还提供了一个简单易用的用户界面，方便测试人员快速上手。
二、SoapUISoapUI是一款专门用于Web服务测试的工具，它支持多种协议和格式，包括SOAP、REST、HTTP、JMS等。
SoapUI提供了强大的测试功能，包括数据驱动测试、断言测试、自动化测试等。
SoapUI还提供了一个可扩展的插件系统，方便用户根据自己的需求进行扩展。
三、JMeterJMeter是一款开源的性能测试工具，它也可以用于接口测试。
JMeter支持多种协议和格式，包括HTTP、FTP、JMS、SOAP等。
JMeter提供了强大的测试功能，包括负载测试、压力测试、分布式测试等。
JMeter还提供了一个可扩展的插件系统，方便用户根据自己的需求进行扩展。
四、RestAssuredRestAssured是一款用于RESTful API测试的Java库，它可以帮助测试人员快速地创建、测试和调试API。
RestAssured提供了丰富的功能，包括请求和响应的查看、断言测试、数据驱动测试、自动化测试等。
RestAssured还提供了一个简单易用的API，方便测试人员快速上手。
以上是本文介绍的几款好用的接口测试工具，它们都具有丰富的功能和易用的用户界面，可以帮助测试人员快速地创建、测试和调试API。
不同的工具适用于不同的场景，测试人员可以根据自己的需求选择合适的工具。
在接口测试过程中，我们还需要注意一些细节，比如请求参数的正确性、响应数据的完整性等，以保证测试的准确性和可靠性。
Java自动化测试工具有哪些值得一试
Java自动化测试工具有哪些值得一试在当今的软件开发领域，自动化测试已经成为了确保软件质量和提高开发效率的关键环节。
对于使用 Java 进行开发的项目来说，选择合适的自动化测试工具至关重要。
接下来，让我们一起探索一些值得一试的 Java 自动化测试工具。
首先要提到的是 JUnit。
这是 Java 领域中最为广泛使用的单元测试框架之一。
它提供了简洁明了的 API，使得编写和运行单元测试变得轻松简单。
通过使用断言方法，我们可以方便地验证测试结果是否符合预期。
而且，JUnit 还支持各种扩展，例如参数化测试、规则等，能够满足不同复杂程度的测试需求。
TestNG 也是一款出色的测试框架。
与 JUnit 相比，TestNG 提供了更强大的功能和更灵活的配置选项。
它支持依赖测试方法、分组测试、多线程执行等特性。
这使得在处理大规模的测试套件时，TestNG 能够更有效地组织和执行测试用例，提高测试效率。
Selenium 则是用于 Web 应用程序自动化测试的首选工具之一。
它支持多种编程语言，包括 Java。
通过 Selenium，我们可以模拟用户在浏览器中的操作，如点击、输入、页面导航等。
结合各种浏览器驱动，Selenium 能够在不同的浏览器上进行测试，确保 Web 应用在各种环境下的正常运行。
JMeter 主要用于性能测试。
如果您需要对 Java 应用的性能进行评估和分析，JMeter 是一个不错的选择。
它可以模拟并发用户访问，收集性能指标，如响应时间、吞吐量等，并生成详细的测试报告，帮助我们发现潜在的性能瓶颈。
Cucumber 是一种行为驱动开发（BDD）框架。
它使用自然语言来描述测试场景，使得非技术人员也能够理解和参与到测试过程中。
对于需要跨团队协作和沟通的项目，Cucumber 能够促进开发人员、测试人员和业务人员之间的有效交流。
Mockito 是一个流行的模拟框架。
在单元测试中，当某些依赖对象难以创建或者其行为不可预测时，我们可以使用 Mockito 来创建模拟对象，并控制它们的行为，以便更专注于测试目标代码的逻辑。
软件测试性能指标
软件测试性能指标性能指标是衡量软件系统性能的重要指标，它可以帮助开发人员和测试人员了解软件系统在不同条件下的运行效率和资源消耗情况。
在软件测试中，性能测试是评估系统性能的过程。
下面将对性能指标进行详细说明。
1. 响应时间（Response Time）：响应时间是指系统在接收到请求后，从开始处理到返回结果所需的时间。
响应时间是衡量系统性能的关键指标之一，用户更关注系统是否能够在短时间内响应请求。
2. 吞吐量（Throughput）：吞吐量是指系统在单位时间内处理的请求或事务的数量。
吞吐量较高代表系统处理能力强，可以同时处理更多的请求。
3. 并发用户数（Concurrency）：并发用户数是指在同一时间段内系统能够同时处理和支持的用户数量。
并发用户数越高，表示系统在负载下的承载能力越强。
4. 带宽（Bandwidth）：带宽是指系统在单位时间内传输的数据量。
对于网络应用程序来说，带宽是一个重要的性能指标，它可以影响数据的传输速度和延迟。
5. 资源利用率（Resource Utilization）：资源利用率是指系统在运行过程中对硬件资源的使用情况，包括处理器利用率、内存利用率、磁盘利用率等。
合理利用系统资源可以提高性能并减少资源浪费。
6. 可扩展性（Scalability）：可扩展性是指在增加负载或用户数量的情况下，系统能够保持稳定的性能表现。
一个具有良好可扩展性的系统可以根据需求增加服务器或资源，以满足更多用户的需求。
7. 可用性（Availability）：可用性是指系统在运行过程中的稳定性和可靠性。
一个具有高可用性的系统可以持续提供服务并减少中断时间。
8. 可靠性（Reliability）：可靠性是指系统在预定时间内保持正常的运行，不出现错误或故障。
一个具有高可靠性的系统可以减少用户产生不愉快的经历。
9. 容量（Capacity）：容量是指系统能够支持的最大用户数量或处理的最大数据量。
容量与性能相关，通常被用于评估系统的承载能力和资源需求。
服务器性能测试常用的服务器性能测试工具和方法有哪些
服务器性能测试常用的服务器性能测试工具和方法有哪些服务器性能测试是评估服务器硬件和软件性能的重要工作，它可以帮助管理员了解服务器的稳定性和资源利用率，从而优化服务器的配置和性能。
本文将介绍常用的服务器性能测试工具和方法，以帮助读者了解如何进行有效的服务器性能测试。
一、服务器性能测试工具1. Apache JMeter：Apache JMeter是一个开源的Java应用程序，可以用于测试Web应用程序的性能和负载。
它可以模拟多种协议，包括HTTP、FTP、SOAP、JMS等，支持分布式测试和负载测试，并提供丰富的测试报告。
2. LoadRunner：LoadRunner是一款功能强大的性能测试工具，适用于各种软件应用、协议和技术环境。
它可以模拟大量用户同时访问和交互，并提供实时监控和性能分析，帮助识别系统瓶颈并进行性能优化。
3. Siege：Siege是一款轻量级的性能测试工具，特别适用于测试Web服务器。
它可以模拟大量并发用户访问服务器，并提供实时监控和统计数据，包括响应时间、吞吐量等，以便评估服务器的性能表现。
4. ab（ApacheBench）：ab是Apache服务器自带的命令行工具，主要用于测试HTTP服务器的性能。
它可以发送大量的请求并计算服务器的响应时间和吞吐量，还可以生成测试报告，便于分析和比较不同条件下的性能表现。
5. WebLOAD：WebLOAD是一款专业的企业级负载测试工具，适用于各种Web和移动应用程序的性能测试。
它可以模拟大量用户访问，并提供分布式测试、实时监控和性能分析等功能，帮助优化应用程序的性能和可扩展性。
二、服务器性能测试方法1. 压力测试：压力测试是服务器性能测试的一种常用方法，通过模拟大量用户并发访问服务器，测试服务器在高负载情况下的响应时间和吞吐量。
可以使用工具如JMeter、LoadRunner等进行压力测试，并根据测试结果进行性能优化。
2. 负载测试：负载测试是评估服务器性能的另一种重要方法，通过模拟实际用户的访问行为和数据交互，测试服务器在不同负载情况下的性能表现。
测试中的辅助工具推荐提升测试效率
测试中的辅助工具推荐提升测试效率在软件开发的过程中，测试是一个至关重要的环节。
通过测试可以发现和修复软件中的bug，提升软件的质量和稳定性。
然而，测试工作通常需要耗费大量的人力和时间，因此寻找适合的辅助工具来提升测试效率是非常有必要的。
本文将介绍一些值得推荐的测试辅助工具，帮助测试人员在测试过程中更高效地工作。
一、自动化测试工具1. SeleniumSelenium是一个功能强大的自动化测试工具，它可以模拟用户在浏览器上的操作，通过编写自动化脚本来执行测试任务。
Selenium支持多种浏览器和操作系统，可以进行功能测试、回归测试、性能测试等多种类型的测试。
它使用简单，具有很强的扩展性和灵活性，是Web 应用程序测试的理想选择。
2. JUnitJUnit是一个针对Java语言的单元测试框架，它提供了一组用于编写和执行单元测试的工具和类。
JUnit可以帮助开发人员快速编写测试用例，并能够自动化地执行这些测试用例。
它支持测试结果的断言和验证，可以帮助开发人员更早地发现和解决问题，提高软件的质量。
二、性能测试工具1. Apache JMeterApache JMeter是一个功能强大的性能测试工具，可以用于模拟大量用户同时访问网站、测试服务器的性能和稳定性。
它可以模拟各种网络协议的负载，对服务器进行压力测试，并生成详细的性能报告。
Apache JMeter支持分布式负载测试，可以在多个机器上同时执行测试，提高测试的效率和准确性。
2. LoadRunnerLoadRunner是业界著名的性能测试工具，由HP公司开发。
它支持多种协议的性能测试，可以模拟大量用户的并发访问，并针对关键业务流程进行性能测试和压力测试。
LoadRunner具有友好的用户界面和强大的测试脚本编辑工具，可以方便地创建和执行测试，并提供详细的测试结果和分析报告。
三、安全测试工具1. Burp SuiteBurp Suite是一款针对Web应用程序安全测试的集成工具，由PortSwigger公司开发。
软件测试中常用的性能测试工具和方法
软件测试中常用的性能测试工具和方法一、性能测试简介在软件开发过程中，为了保证系统的可靠性和稳定性，需要使用性能测试工具进行相应测试。
性能测试是软件测试中的一种重要测试方式，其目的是评估系统在各种情况下的负载能力、稳定性、扩展能力以及响应速度等方面的指标，以确定系统的性能瓶颈，并为系统优化提供参考。
二、常用性能测试工具1. JMeterJMeter是一款开源的Java应用程序，用于性能测试和负载测试。
该工具广泛应用于各种Web应用程序的功能和性能测试，可模拟一定数量的服务请求并监视响应时间、吞吐量等指标。
2. LoadRunnerLoadRunner是一种功能强大的性能测试工具，可模拟各种高负载情况下的用户行为，包括Web应用程序、数据库系统、移动应用程序等。
LoadRunner具有强大的脚本编辑和调试能力，可在多种操作系统和程序语言中运行。
3. GatlingGatling是一种基于Scala的开源性能测试工具，具有可扩展性和高效性。
Gatling适用于各种不同类型的测试，包括Web应用程序、API等，并具有分布式执行和监视能力。
4. Apache BenchmarkApache Benchmark是一种简单而实用的Web服务器负载测试工具，可测试和评估服务器的吞吐量和响应时间。
该工具使用简单，可通过命令行进行实时监视。
三、性能测试方法1. 负载测试负载测试是性能测试中的一种重要测试方式，可模拟各种负载情况下的用户行为，包括并发用户数量、访问频率等。
负载测试可以评估系统的响应速度、吞吐量、负载能力等指标。
2. 压力测试压力测试是通过持续增加负载测试，以甄别系统的强度和稳定性，测试系统在不同压力下的表现。
该测试方式可以评估系统的稳定性、鲁棒性和容错性。
3. 性能测试性能测试评估系统在特定负载情况下的性能指标，包括响应时间、吞吐量、QPS等，并可发现系统的性能瓶颈。
四、结语性能测试是软件测试中的重要环节，可以评估系统的稳定性、负载能力以及响应速度等指标，并为系统优化提供参考。
安全网关性能测试指标
安全网关性能测试指标安全网关是一种用于保护企业网络安全的设备，它具有防火墙、反病毒、入侵检测和防御等功能。
在选择和使用安全网关时，性能是一个重要的考量因素。
下面将详细介绍安全网关的性能测试指标。
1.吞吐量：吞吐量是指安全网关在单位时间内处理的数据量。
它是评估安全网关性能的重要指标之一、吞吐量越大，表示安全网关能够处理更多的网络流量，具有更好的性能。
2.连接数：连接数是指同时连接到安全网关的终端数量。
高连接数表示安全网关能够同时处理更多的终端请求，具有更好的性能。
3.延迟：延迟是指数据从发送到接收之间的时间间隔。
低延迟表示安全网关能够迅速地处理数据，提供更快的响应速度，具有更好的性能。
4.带宽利用率：带宽利用率是指安全网关实际使用的带宽与总带宽之间的比例。
高带宽利用率表示安全网关能够有效利用网络带宽，具有更好的性能。
5.并发连接数：并发连接数是指同时存在的连接数量。
高并发连接数表示安全网关能够同时处理更多的连接请求，具有更好的性能。
6.故障恢复时间：故障恢复时间是指安全网关从故障状态恢复正常运行所需的时间。
低故障恢复时间表示安全网关能够快速地恢复正常工作，具有更好的性能。
7.安全功能性能：除了以上基本指标外，安全网关还需要具备防火墙、反病毒、入侵检测和防御等安全功能。
因此，安全功能的性能也是评估安全网关性能的重要指标之一、例如，防火墙的性能可以通过其处理数据包的速度来衡量，反病毒功能的性能可以通过其检测和清除病毒的速度来衡量。
除了上述指标外，还有一些其他指标也对安全网关的性能有影响，如处理能力、缓存容量、并发会话能力等。
处理能力是指安全网关的处理速度，即单位时间内能够处理的请求量。
缓存容量是指安全网关可以缓存的数据量。
并发会话能力是指安全网关能够同时处理的会话数量。
这些指标也需要考虑在内，以全面评估安全网关的性能。
总之，安全网关的性能测试指标涵盖了吞吐量、连接数、延迟、带宽利用率、并发连接数、故障恢复时间以及安全功能性能等多个方面。
7个常用的网络性能测试指标
7个常用的网络性能测试指标网络性能测试是网络运维中非常重要的一环，常用指标有很多种。
本文将介绍7个常用的网络性能测试指标，分别是延迟、丢包率、带宽、吞吐量、连接时延、传输速率和网络质量。
一、延迟延迟是指数据包从发送端到接收端所需的时间。
它通常被分为三个部分：传输延迟、处理延迟和排队延迟。
传输延迟是指数据包在传输过程中所需的时间，处理延迟是指数据包在发送端和接收端的处理所需的时间，排队延迟是指数据包在网络节点中等待传输的时间。
延迟是衡量网络响应速度的重要指标。
通常，越低的延迟意味着更快的网络响应速度。
延迟的单位是毫秒（ms）。
在游戏、视频会议等对实时性要求高的应用场景中，延迟更低更好。
二、丢包率丢包率是指发送端发送的数据包在传输中未能成功到达接收端的比例。
通常，数据包丢失的原因包括网络拥堵、传输错误等。
丢包率通常借助ping命令进行测试。
在对实时性要求高的应用场景中，丢包率过高会导致传输中间断，影响使用体验。
因此，较低的丢包率是更优秀的网络性能指标。
三、带宽带宽是指网络传输的数据量。
通常，带宽以位/秒（bps）为单位，常见的有Mbps和Gbps。
带宽通常由网络设备的物理限制所决定，但如果网络中有其他设备共享相同的带宽，那么实际可用带宽可能会有所不同。
带宽是衡量网络能力的重要指标。
如果网络的带宽不足，导致的后果将是缓慢的网络速度，连接时延等问题。
四、吞吐量吞吐量是指网络传输的数据量。
与带宽不同的是，吞吐量通常是指网络传输时间内的数据量。
在测量吞吐量时，通常会对网络流量进行控制，以便得出数据传输的准确速度并防止网络拥堵。
吞吐量是衡量网络传输质量的重要指标。
较高的吞吐量意味着更快的网络传输速度和更高的数据利用率。
五、连接时延连接时延是指在建立TCP连接过程中所需的时间。
在TCP 连接建立的过程中，需要进行一系列握手过程，包括三次握手和四次挥手等。
在时间对高实时性要求的应用场景中，连接时延是一项非常重要的指标。
服务器性能测试与负载测试的工具推荐
服务器性能测试与负载测试的工具推荐服务器性能测试和负载测试是评估服务器硬件和软件性能的重要手段，而选择合适的工具对于保证测试的准确性和有效性至关重要。
本文将介绍几种常用的服务器性能测试和负载测试工具，帮助您选择适合您需求的工具进行测试。
一、Apache JMeterApache JMeter是一种开源的Java应用程序，设计用于负载测试不同协议（如HTTP，HTTPS，FTP，TCP等）下的服务器性能。
它可以通过模拟多个用户并发访问服务器，评估服务器在不同负载情况下的性能表现。
JMeter提供友好的用户界面，可以方便地配置测试案例和参数，并且能够生成测试报告和图表，便于分析结果。
二、LoadRunnerLoadRunner是一款功能强大的商业负载测试工具，被广泛应用于各种规模的企业和组织。
它支持对多种应用程序和协议进行测试，包括Web，移动应用，数据库，SAP等。
LoadRunner能够模拟高并发用户访问服务器，并对服务器性能指标进行监控和分析，提供全面的性能评估和瓶颈分析报告。
同时，它还可以通过云端进行分布式测试，确保测试的准确性和可靠性。
三、GatlingGatling是一款开源的负载测试工具，使用Scala语言编写，可以模拟上千个并发用户对服务器进行压力测试。
Gatling具有简洁的DSL（领域特定语言），易于编写和配置测试场景。
它支持HTTP，WebSocket，JMS等多种协议，并提供丰富的性能指标和报告，帮助用户进行性能优化和问题定位。
四、ab（ApacheBench）ab是Apache HTTP服务器自带的性能测试工具，适用于简单的负载测试场景。
它可以模拟多个并发用户访问服务器，并测量服务器的吞吐量和响应时间。
ab使用起来简单方便，命令行参数灵活，可通过修改并发数和请求次数等参数进行测试配置。
虽然ab功能相对较为简单，但对于简单的性能测试需求来说是一种轻量级的选择。
五、TsungTsung是一款开源的多协议分布式负载测试工具，可以模拟大规模用户访问服务器，测试其在高负载下的性能表现。
tomcat与jetty的区别
tomcat与jetty的区别Jetty和Tomcat为⽬前全球范围内最著名的两款开源的webserver/servlet容器。
由于它们的实现都遵循Servlet规范，⼀个Web应⽤部署于两款容器的任意⼀个皆可。
但选择哪个更优？也许这得看场景。
近期很多⼈关注Jetty，也许主要是因为GAE放弃了Tomcat⽽选择了Jetty。
于是，以很直接的想法，Jetty更符合GAE的需求、即云环境的需求，亦分布式环境的需求。
那Jetty与Tomcat⽐较，有哪差异呢？1. Jetty更轻量级。
这是相对Tomcat⽽⾔的。
由于Tomcat除了遵循 Servlet规范之外，⾃⾝还扩展了⼤量JEE特性以满⾜企业级应⽤的需求，所以Tomcat是较重量级的，⽽且配置较Jetty亦复杂许多。
但对于⼤量普通互联⽹应⽤⽽⾔，并不需要⽤到Tomcat其他⾼级特性，所以在这种情况下，使⽤Tomcat是很浪费资源的。
这种劣势放在分布式环境下，更是明显。
换成Jetty，每个应⽤服务器省下那⼏兆内存，对于⼤的分布式环境则是节省⼤量资源。
⽽且，Jetty的轻量级也使其在处理⾼并发细粒度请求的场景下显得更快速⾼效。
2. jetty更灵活，体现在其可插拔性和可扩展性，更易于开发者对Jetty本⾝进⾏⼆次开发，定制⼀个适合⾃⾝需求的Web Server。
相⽐之下，重量级的Tomcat原本便⽀持过多特性，要对其瘦⾝的成本远⼤于丰富Jetty的成本。
⽤⾃⼰的理解，即增肥容易减肥难。
3. 然⽽，当⽀持⼤规模企业级应⽤时，Jetty也许便需要扩展，在这场景下Tomcat便是更优的。
总结：Jetty更满⾜公有云的分布式环境的需求，⽽Tomcat更符合企业级环境。
GAE放弃了Tomcat，选择了Jetty，正是因为Jetty的体积和灵活性，Google可以更好地定制⼀个⾜够⼩的Java Web Server为其GAE服务。
⽽Tomcat为满⾜更多的企业级需求，增加了JEE特性，在服务企业级应⽤时，它的⽀持优于Jetty。
SpringBoot（七）———Tomcat、Jetty优化以及Https配置
SpringBoot（七）———Tomcat、Jetty优化以及Https配置SpringBoot初始教程之Tomcat、Jetty优化以及Https配置(九)1.介绍在SpringBoot的Web项⽬中，默认采⽤的是内置Tomcat，当然也可以配置⽀持内置的jetty，内置有什么好处呢？1. ⽅便微服务部署。
2. ⽅便项⽬启动，不需要下载Tomcat或者Jetty在⽬前的公司已经把内置的Jetty部署到了线上项⽬中，⽬前来说并⽆太⼤问题，内置就算有⼀些性能损失，但是通过部署多台机器，其实也能够很轻松的解决这样的问题，内置容器之后其实是⽅便部署和迁移的。
1.1 优化策略针对⽬前的容器优化，⽬前来说没有太多地⽅，需要考虑如下⼏个点1. 线程数2. 超时时间3. jvm优化针对上述的优化点来说，⾸先线程数是⼀个重点，初始线程数和最⼤线程数，初始线程数保障启动的时候，如果有⼤量⽤户访问，能够很稳定的接受请求，⽽最⼤线程数量⽤来保证系统的稳定性，⽽超时时间⽤来保障连接数不容易被压垮，如果⼤批量的请求过来，延迟⽐较⾼，不容易把线程打满。
这种情况在⽣产中是⽐较常见的⼀旦⽹络不稳定，宁愿丢包也不愿意把机器压垮。
jvm优化⼀般来说没有太多场景，⽆⾮就是加⼤初始的堆，和最⼤限制堆,当然也不是⽆限增⼤，根据的情况进⾏调节2. 快速开始3.1 Tomcat SSLtomcat的SSL配置很简单,先通过JDK的⽅式⽣成.keystore，这种⽅式的证书⼀般来说不太被认可的，最好的⽅式去⽹上申请，阿⾥云和腾讯云都可以免费申请，这种⽅式配置出来的https，google浏览器会提⽰https不受认证keytool -genkey -alias tomcat -keyalg RSAapplication-tomcat.yaml这块对tomcat进⾏了⼀个优化配置，最⼤线程数是100，初始化线程是20,超时时间是5000msserver:tomcat:max-threads: 100min-spare-threads: 20connection-timeout: 5000ssl:key-store: classpath:.keystorekey-store-type: JKSkey-password: qq123456key-alias: tomcatport: 8443启动类启动类这块加上了⼀个httpConnector，为了⽀持https访问和http访问@SpringBootApplicationpublic class AppApplication {public static void main(String args[]) {SpringApplication.run(AppApplication.class, args);}@Beanpublic EmbeddedServletContainerFactory tomcatEmbeddedServletContainerFactory() throws IOException {TomcatEmbeddedServletContainerFactory tomcat = new TomcatEmbeddedServletContainerFactory();tomcat.addAdditionalTomcatConnectors(httpConnector());return tomcat;}public Connector httpConnector() throws IOException {Connector connector = new Connector("org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol");Http11NioProtocol http11NioProtocol = (Http11NioProtocol) connector.getProtocolHandler();connector.setPort(8080);//设置最⼤线程数http11NioProtocol.setMaxThreads(100);//设置初始线程数最⼩空闲线程数http11NioProtocol.setMinSpareThreads(20);//设置超时http11NioProtocol.setConnectionTimeout(5000);return connector;}}上述就完成了https的配置，如果启动成功可以发现tomcat启动时候监听了两个端⼝2016-11-21 10:53:15.247 INFO 42382 --- [ main] com.start.AppApplication : Starting AppApplication on elemebjdeMacBook-Pro.local with PID 42382 (/Users/wangkang/code/SpringBoot-Learn/springboot-9/target/classes started 2016-11-21 10:53:15.251 INFO 42382 --- [ main] com.start.AppApplication : No active profile set, falling back to default profiles: default2016-11-21 10:53:15.426 INFO 42382 --- [ main] ationConfigEmbeddedWebApplicationContext : Refreshing org.springframework.boot.context.embedded.AnnotationConfigEmbeddedWebApplicationContext@489115ef: startup date [Mon No 2016-11-21 10:53:19.164 INFO 42382 --- [ main] s.b.c.e.t.TomcatEmbeddedServletContainer : Tomcat initialized with port(s): 8443 (https) 8080 (http)2016-11-21 10:53:19.193 INFO 42382 --- [ main] o.apache.catalina.core.StandardService : Starting service Tomcat2016-11-21 10:53:19.194 INFO 42382 --- [ main] org.apache.catalina.core.StandardEngine : Starting Servlet Engine: Apache Tomcat/8.5.3.2 jvm优化这块主要不是谈如何优化，jvm优化是⼀个需要场景化的，没有什么太多特定参数，⼀般来说在server端运⾏都会指定如下参数初始内存和最⼤内存基本会设置成⼀样的，具体⼤⼩根据场景设置，我们线上环境⼀般都是4G，因为机器是16G的，-server是⼀个必须要⽤的参数，⾄于收集器这些使⽤默认的就可以了，除⾮有特定需求java -Xms4g -Xmx4g -Xmn768m -server -jar springboot-9-1.4.1.RELEASE.jar4 jetty配置pom.xmlspringboot增加了⼀个starter针对jetty的，给pom增加⼀个依赖即可<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-jetty</artifactId></dependency>下⾯是针对jetty的线程优化，进⾏了⼀个配置，当然不配置也是可以使⽤的，在线上环境中最好配置⼀下，进⾏优化@Profile("jetty")@Beanpublic JettyEmbeddedServletContainerFactory jettyEmbeddedServletContainerFactory(JettyServerCustomizer jettyServerCustomizer) {JettyEmbeddedServletContainerFactory factory = new JettyEmbeddedServletContainerFactory();factory.addServerCustomizers(jettyServerCustomizer);return factory;}@Beanpublic JettyServerCustomizer jettyServerCustomizer() {return server -> {// Tweak the connection config used by Jetty to handle incoming HTTP// connectionsfinal QueuedThreadPool threadPool = server.getBean(QueuedThreadPool.class);threadPool.setMaxThreads(100);threadPool.setMinThreads(20);};}4.1 jetty https配置application-jetty.yamlhttps配置和tomcat的没有太多差别，这块是统⼀配置，SpringBoot做了⼀个抽象化⽽已server:connection-timeout: 5000ssl:key-store: classpath:.keystorekey-store-type: JKSkey-password: qq123456key-alias: tomcatport: 84443 总结⼀般来说在⽣产环境中不会⽤tomcat配置https，因为在我们的⽣产环境中，tomcat是⼀个统⼀的模板，只能够改线程数。
Jetty Netty对比性能测试
Jetty Netty对比性能测试测试工具：Apache2 ab测试客户端：192.168.12.143CPU: Intel(R) Xeon(R) CPU E5410 @ 2.33GHz * 8内存:16,406,980k total测试服务器：192.168.199CPU:Intel(R) Xeon(R) CPU E5520 @ 2.27GHz * 16内存: 49,432,720k totalJVM:java version "1.6.0_24"Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.6.0_24-b07)Java HotSpot(TM) Server VM (build 19.1-b02, mixed mode)JVM启动参数：-Xss128k -Xms2048m -Xmn1024m -Xmx2048m -XX:SurvivorRatio=8 -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails其他：Netty: bossExecutor, workerExecutor均使用单独的CachedThreadPool启动：NioServerSocketChannelFactory(Executors.newCachedThreadPool(), Executors.newCachedThreadPool();业务交给单独的CachedThreadPool处理。
Jetty:版本：jetty-hightide-8.0.0.M2，默认配置。
AB:总共发送40000个请求。
并发量测试无业务，返回数据小于1KB。
并发与吞吐量：图表1并发量测试(并发与吞吐量)并发与响应时间：图表2并发量测试(并发与响应时间)随着并发量增大，响应速度变慢，主要影响因素是CPU。
Netty性能测试报告
Netty性能测试报告之前讨论是直接用resin跑空servlet,和netty自带的http解析测试，周三做了一次测试发现数据都不具有可比性，resin4最差resin-pro-3和netty持平，后来做了些netty自带的测试代码的研究，发现netty是用echo server和其它开源nio框架做对比，因此我这里把测试方式改为http的“echo server”把post过去的数据完整返回，在周三周四调整好了servlet 和netty server后有了如下测试结果：测试方式：在resin上写一简单的servlet，把request里的数据回写到response里在netty上改造http server,把request里的数据回写到response里在另一台机器上的linux上跑ab，分别用参数请求数:10240、20480、40960并发数:1024、2048、4096发送请求包大小：1k、2k、4k进行测试测试环境服务器机器为:8*CPU 8G内存的服务器，在8081端口跑resin-4，在8082端口跑resin-pro-3.0.21，在8083端口上跑nettyJVM参数为:三个服务均使用：-server -Xms2048m -Xmx2048m -XX:+UseParallelGC -XX:+AggressiveOpts -XX:+UseFastAccessorMethods系统环境参数只修改了:ulimit –s 512和ulimit –n 10240客户端机器为:2*CPU 2G内存测试情况Resin-4在40960/4096/2k 40960/4096/4k的时候出了问题，所有请求都返回404，因此在这两组数据不具有可比性测试数据Resin4:总请求数并发量数据成功失败read(kb/s) send(kb/s) IO速率10240 1024 1k 10240 0 4593.02 4786.46 9379.48 10240 1024 2k 10240 0 6411.16 6846.6 13257.7610240 1024 4k 10240 0 3526 5997.77 9523.77 20480 2048 1k 20480 0 3061.16 3268.46 6329.62 20480 2048 2k 20480 0 4075.13 4457.9 8533.03 20480 2048 4k 20480 0 3890.65 7035.11 10925.76 40960 4096 1k 18596 22364 1430.15 2614.9 4045.05 40960 4096 2k 0 40960 359.96 3135.7 3495.66 40960 4096 4k 0 40960 350.26 5906.95 6257.21Resin-pro-3.0.21总请求数并发量数据成功失败read(kb/s) send(kb/s) IO速率10240 1024 1k 10240 0 4528.5 4778.7 9307.2 10240 1024 2k 10240 0 3351.56 3772.18 7123.74 10240 1024 4k 10240 0 2948.61 6985.96 9934.57 20480 2048 1k 20480 0 2046.12 2198.08 4244.2 20480 2048 2k 20480 0 2846.22 3257.26 6103.48 20480 2048 4k 20480 0 2235.91 4921.52 7157.43 40960 4096 1k 40960 0 2356.53 2532.6 4889.13 40960 4096 2k 40960 0 2531.92 2887.67 5419.59 40960 4096 4k 40960 0 2058.09 3859.47 5917.56 Netty总请求数并发量数据成功失败read(kb/s) send(kb/s) IO速率10240 1024 1k 10240 0 4645.43 5054.1 9699.53 10240 1024 2k 10240 0 3091.23 3304.2 6395.43 10240 1024 4k 10240 0 5817.89 6121.02 11938.9 20480 2048 1k 20480 0 2591.94 2847.6 5439.54 20480 2048 2k 20480 0 4411.55 4678.37 9089.92 20480 2048 4k 20480 0 5452.3 5729.94 11182.2 40960 4096 1k 40960 0 3109.88 3424.32 6534.2 40960 4096 2k 40960 0 4676.88 4975.01 9651.89 40960 4096 4k 40960 0 6060.53 6361.77 12422.3结论本以为resin4会远远超过resin3，从速度方面看确实表现不错，可是在高并发的时候服务出错，这点比较遗憾，随着并发量，数据量的提升，Resin系列的系统吞吐量都一直在减少，netty的反而在升高，从一个方面看的出，netty的nio确实有不小的能耐，值得好好研究附带代码EmptyServlet.javapackage ty.demo;import java.io.BufferedReader;import java.io.IOException;import java.io.Writer;import javax.servlet.ServletException;import javax.servlet.http.HttpServlet;import javax.servlet.http.HttpServletRequest;import javax.servlet.http.HttpServletResponse;public class EmptyServlet extends HttpServlet {@Overrideprotected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException,IOException {BufferedReader br = req.getReader();Writer w = res.getWriter();while(br.ready()){w.write(br.read());}//w.write("Lookis here");w.close();}@Overrideprotected void doPost(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException,IOException {doGet(req,res);}}DemoServerHandler.javapackage ty.demo;import ty.buffer.ChannelBuffer;import ty.buffer.ChannelBuffers;import ty.channel.ChannelFuture;import ty.channel.ChannelFutureListener;import ty.channel.ChannelHandlerContext;import ty.channel.ChannelPipelineCoverage;import ty.channel.ExceptionEvent;import ty.channel.MessageEvent;import ty.channel.SimpleChannelHandler;import ty.handler.codec.http.DefaultHttpResponse;import ty.handler.codec.http.HttpChunk;import ty.handler.codec.http.HttpHeaders;import ty.handler.codec.http.HttpRequest;import ty.handler.codec.http.HttpResponse;import ty.handler.codec.http.HttpResponseStatus;import ty.handler.codec.http.HttpVersion;@ChannelPipelineCoverage("all")public class DemoServerHandler extends SimpleChannelHandler {static String echo = "Hello WSEP";private volatile HttpRequest request;private volatile boolean readingChunks;private volatile ChannelBuffer responseContent = ChannelBuffers.EMPTY_BUFFER;@Overridepublic void messageReceived(ChannelHandlerContext ctx, MessageEvent e) throws Exception {if (!readingChunks) {HttpRequest request = this.request = (HttpRequest) e.getMessage();if (request.isChunked()) {readingChunks = true;} else {ChannelBuffer content = request.getContent();if (content.readable()) {responseContent = ChannelBuffers.copiedBuffer(content);}writeResponse(e);}} else {HttpChunk chunk = (HttpChunk) e.getMessage();if (chunk.isLast()) {readingChunks = false;writeResponse(e);}}}private void writeResponse(MessageEvent e) {// Convert the response content to a ChannelBuffer.ChannelBuffer buf = ChannelBuffers.copiedBuffer(responseContent);responseContent = ChannelBuffers.EMPTY_BUFFER;// Decide whether to close the connection or not.boolean close =HttpHeaders.Values.CLOSE.equalsIgnoreCase(request.getHeader(s.CONNECTION)) ||request.getProtocolVersion().equals(HttpVersion.HTTP_1_0) &&!HttpHeaders.Values.KEEP_ALIVE.equalsIgnoreCase(request.getHeader(HttpHeade s.CONNECTION));// Build the response object.HttpResponse response = new DefaultHttpResponse(HttpVersion.HTTP_1_1, HttpResponseStatus.OK);response.setContent(buf);response.setHeader(s.CONTENT_TYPE, "text/plain; charset=UTF-8");if (!close) {// There's no need to add 'Content-Length' header// if this is the last response.response.setHeader(s.CONTENT_LENGTH,String.valueOf(buf.readableBytes()));}// Write the response.ChannelFuture future = e.getChannel().write(response);// Close the connection after the write operation is done if necessary.if (close) {future.addListener(ChannelFutureListener.CLOSE);}}@Overridepublic void exceptionCaught(ChannelHandlerContext ctx, ExceptionEvent e) throws Exception {e.getCause().printStackTrace();e.getChannel().close();}}package ty.demo;import ty.channel.ChannelPipeline;public class HttpServerPipelineFactory implements ChannelPipelineFactory {@Overridepublic ChannelPipeline getPipeline() throws Exception {ChannelPipeline pipeline = new DefaultChannelPipeline();pipeline.addLast("decoder", new HttpRequestDecoder());pipeline.addLast("encoder", new HttpResponseEncoder());pipeline.addLast("handler", new DemoServerHandler());return pipeline;}}package ty.demo;import .InetSocketAddress;public class NettyDemoServer {/*** @param args*/public static void main(String[] args) {ChannelFactory fac = new NioServerSocketChannelFactory(Executors.newCachedThreadPool(),Executors.newCachedThreadPool());ServerBootstrap bootstrap = new ServerBootstrap(fac);bootstrap.setPipelineFactory(new HttpServerPipelineFactory());bootstrap.setOption("child.tcpNoDelay", true);bootstrap.setOption("child.keepAlive", true);bootstrap.bind(new InetSocketAddress(8083));System.out.println("server started");}}。
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Jetty Netty对比性能测试
测试工具：Apache2 ab
测试客户端：192.168.12.143
CPU: Intel(R) Xeon(R) CPU E5410 @ 2.33GHz * 8
内存:16,406,980k total
测试服务器：192.168.199
CPU:Intel(R) Xeon(R) CPU E5520 @ 2.27GHz * 16
内存: 49,432,720k total
JVM:
java version "1.6.0_24"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.6.0_24-b07)
Java HotSpot(TM) Server VM (build 19.1-b02, mixed mode)
JVM启动参数：
-Xss128k -Xms2048m -Xmn1024m -Xmx2048m -XX:SurvivorRatio=8 -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails
其他：
Netty: bossExecutor, workerExecutor均使用单独的CachedThreadPool启动：NioServerSocketChannelFactory(Executors.newCachedThreadPool(), Executors.newCachedThreadPool();
业务交给单独的CachedThreadPool处理。
Jetty:版本：jetty-hightide-8.0.0.M2，默认配置。
AB:总共发送40000个请求。
并发量测试
无业务，返回数据小于1KB。
并发与吞吐量：
图表1并发量测试(并发与吞吐量)
并发与响应时间：
图表2并发量测试(并发与响应时间)
随着并发量增大，响应速度变慢，主要影响因素是CPU。
轻量的Netty运算量更小，表现更佳。
流量测试
无业务，400并发。
流量与吞吐量：
图表3流量测试(流量与吞吐量) 流量与响应时间：
图表 4 流量测试(流量与响应时间) 返回数据量较小时Netty表现较好，数据增大到15KB后Jetty胜出。
运算量测试
返回10kb数据，并发400。
横坐标为Gson序列化对象的个数。
图表5运算量测试(运算量与吞吐量)
图表6运算量测试(运算量与响应时间) 并发较高(400)，业务运算量较大时，jetty表现更佳。
综合测试
返回10kb数据，业务休眠5ms，Gson序列化5个对象。
图表7综合测试(并发与吞吐量)
图表8综合测试(并发与响应时间) 并发较低时Netty表现更佳。
400并发时，响应时间分布：
图表9综合测试(响应时间分布) Jetty在高并发(400)下，表现更平稳。