tornado并发性能测试

 

1.带server2.0装饰器

接口访问数据库查询

并发100 平均每秒处理11.8次请求 平均响应时间6944ms

 

接口不做任何处理

 

并发100 平均每秒处理99.9次请求 平均响应时间3ms

 

并发500 平均每秒处理467.9次请求 平均响应时间4ms

 

并发1000 平均每秒处理936.8次请求 平均响应时间6ms

再提高并发 并不能再提高处理速度了

 

小法目前接口

并发100 平均每秒处理11次请求 平均响应时间6647ms

 

2.接口不使用任何装饰器

接口不做任何处理

并发100 平均每秒处理100.2次请求 平均响应时间3ms

 

并发1000 平均每秒处理949.2次请求 平均响应时间4ms

并发2000 平均每秒处理1500.4次请求 平均响应时间16ms

 

接口访问数据库

并发100 平均每秒处理16.2次请求 平均响应时间4086ms

 

 

小结

加server2.0装饰器后出错率上升，不加装饰器运行稳定。

并发数主要限制于数据库的访问速度。

server2.0并没有提高并发

 

3.使用异步装饰器

接口不做任何处理

@gen.coroutine

并发1500 平均每秒处理1296.5次请求 平均响应时间8ms

 

使用异步访问数据库

并发100 平均每秒处理96.1次请求 平均响应时间39ms

 

from elasticsearch_async import AsyncElasticsearch
es = AsyncElasticsearch(
        hosts = [
            "117.78.26.××:××××",
            "117.78.26.××:××××"
        ],
        type = "es",
        http_auth = ("×××××","×××××"),
        timeout = 60
)
@web.asynchronous
@gen.engine
def post(self, *args, **kwargs):
    result = {'code': 200, 'msg': '返回成功','data':{}}
    body = {"size": 10, "_source": ["id","name"],
            "query":
                {"bool": {"must": [
                    {"match":{"name":{"query":"婚姻法"}}},
                    {"match": {"law_type": {"query": "法律"}}},
                ]}}}
    laws = yield self.es.search("law_search_v2","_doc",body)
    # laws = "测试"
    result['data']['laws'] = laws
    self.finish(result)

 

 

并发600 平均每秒处理550次请求 平均响应时间75ms

再增加并发请求数量并发量反而会降低

 

 

总结

异步请求数据库稳定性好，速度快，并发量大

目前数据库异步支持

es : elasticsearch-async 支持es6.0

mongodb : motor

mysql : tornado_mysql

 

接口访问使用tornado.httpclient.AsyncHTTPClient

 

4.不同异步方式之间的区别

使用@gen.coroutine

代码难度大

 

使用ThreadPoolExecutor

便与开发