服务计算:简单的web程序

CloudGo


框架选择

看了go的一些框架如beego和iris觉得挺好的,本来想用,但是虚拟机出了点问题装不成(windows上装成了没ab指令),所以使用官方的net/http库做简单的实验。

看完beego和iris的特性我还是比较想用iris的,它是Web框架里最快的,但是做的是简单的helloworld测试用net/http库我觉得也没差多少。

服务器代码

package main

import (
	"net/http"
	"fmt"
)

//简单的响应函数
func test(w http.ResponseWriter,r *http.Request){
    
    
	fmt.Fprint(w, "Hello, World!")
}

func main() {
    
    
	//localhost:3000/时的响应方法为test
	http.HandleFunc("/",test)
	//开启端口
	http.ListenAndServe(":3000",nil)	
}

服务器测试

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

curl测试

在这里插入图片描述
可以正常访问

ab测试

ab -n 10000 -c 100 http://localhost:3000/

在这里插入图片描述

  • 测试环境:Ubuntu16.04
  • 测试请求数:10000
  • 测试结果重要参数:
字段 含义
Server Hostname 服务器主机名
Server Port 服务器端口
Document Path 文件路径
Document Length 文件大小
Concurrency Level 并发等级
Requst per second 平均每秒的请求个数。服务器并发处理能力的量化描述,单位是reqs/s,指的是在某个并发用户数下单位时间内处理的请求数。某个并发用户数下单位时间内能处理的最大请求数,称之为最大吞吐率。
吞吐率是基于并发用户数的。这句话代表了两个含义:
a、吞吐率和并发用户数相关。
b、不同的并发用户数下,吞吐率一般是不同的。
计算公式:总请求数/处理完成这些请求数所花费的时间,即:Request per second=Complete requests/Time taken for tests.这个数值表示当前机器的整体性能,值越大越好。
Time per request 用户平均的等待时间。
计算公式:总请求数/处理完成这些请求数所花费的时间,即:Request per second=Complete requests/Time taken for tests.这个数值表示当前机器的整体性能,值越大越好。
Time per request:across all concurrent requests 计算公式:处理完成所有请求数所花费的时间/总请求数,即:Time taken for/testsComplete requests.
可以看到,它是吞吐率的倒数。同时,它也等于用户平均请求等待时间/并发用户数,即Time per request/Concurrency Level。
Connection Times 表内描述了所有的过程中所消耗的最小、中位、最长时间。
Percentage of the requests served within a certain time 每个百分段的请求完成所需的时间

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转载自blog.csdn.net/qq_39681297/article/details/103040633