


Golang Learning Pratique de test de performance des applications Web
Golang Learning Web Application Performance Testing Practice
Avec le développement de l'ère Internet, l'importance des applications Web est devenue de plus en plus importante. Les applications Web dans les environnements de production doivent avoir des performances élevées et des capacités de concurrence élevées pour satisfaire les besoins des utilisateurs. Si vous souhaitez garantir les hautes performances et la haute simultanéité des applications Web, vous devez effectuer des tests de performances.
Cet article expliquera comment utiliser le langage Go pour effectuer des tests de performances d'applications Web et fournir aux lecteurs une expérience pratique.
1. Préparation
Tout d'abord, nous devons installer l'environnement de développement du langage Go et certains frameworks couramment utilisés pour ce type de développement d'applications. Il est recommandé d'utiliser le framework Gin pour le développement d'applications Web.
Après avoir installé l'environnement de langage Go et le framework Gin, nous devons installer certains outils de test de performances, parmi lesquels ceux couramment utilisés incluent ApacheBench (ab), wrk, etc.
2. Test de performances
Avant d'utiliser l'outil de test de performances, nous devons d'abord démarrer notre application Web. Voici un exemple de code pour une application Web créée à l'aide du framework Gin :
package main import "github.com/gin-gonic/gin" func main() { r := gin.Default() r.GET("/hello", func(c *gin.Context) { c.JSON(200, gin.H{ "message": "Hello world!", }) }) r.Run() // listen and serve on 0.0.0.0:8080 }
Cette application Web simple fournit uniquement une méthode GET pour renvoyer les informations "Bonjour tout le monde !"
Ensuite, nous pouvons utiliser l'outil ApacheBench pour effectuer des tests de performances. ApacheBench est un outil développé par Apache Software Foundation pour tester rapidement et facilement les serveurs Web. Sous la ligne de commande, nous pouvons utiliser la commande suivante pour tester :
ab -n 1000 -c 100 http://localhost:8080/hello
Parmi elles, -n représente le nombre de requêtes, -c représente le nombre de simultanéités, et http://localhost:8080/hello est l'adresse de notre application Web.
Après avoir exécuté cette commande, nous pouvons voir qu'ApacheBench affichera les résultats suivants :
Server Software: Server Hostname: localhost Server Port: 8080 Document Path: /hello Document Length: 26 bytes Concurrency Level: 100 Time taken for tests: 0.431 seconds Complete requests: 1000 Failed requests: 0 Total transferred: 190000 bytes HTML transferred: 26000 bytes Requests per second: 2321.25 [#/sec] (mean) Time per request: 43.128 [ms] (mean) Time per request: 0.431 [ms] (mean, across all concurrent requests) Transfer rate: 431.51 [Kbytes/sec] received Connection Times (ms) min mean[+/-sd] median max Connect: 0 0 0.2 0 2 Processing: 8 42 11.1 40 71 Waiting: 8 42 10.8 40 71 Total: 8 42 11.1 40 72 Percentage of the requests served within a certain time (ms) 50% 40 66% 49 75% 53 80% 55 90% 60 95% 68 98% 71 99% 72 100% 72 (longest request)
Parmi eux, la signification de chaque indicateur est la suivante :
- Logiciel serveur : Le nom du logiciel du serveur.
- Nom d'hôte du serveur : le nom d'hôte du serveur.
- Port du serveur : le numéro de port du serveur.
- Chemin du document : le chemin du document demandé.
- Longueur du document : La longueur du document demandée.
- Niveau de concurrence : nombre de concurrence.
- Temps pris pour les tests : Temps pris pour les tests.
- Demandes complètes : Nombre de demandes complétées.
- Demandes ayant échoué : nombre de demandes ayant échoué.
- Total transféré : la quantité de données transférées.
- HTML transféré : la quantité de données HTML transférées.
- Requêtes par seconde : Nombre de requêtes par seconde.
- Temps par demande : Le temps passé sur chaque demande.
- Durée par requête : le temps moyen pris par chaque requête (y compris toutes les requêtes simultanées).
- Taux de transfert : taux de transfert.
Parmi eux, l'indicateur le plus important est le nombre de requêtes par seconde. Il représente la puissance de traitement du serveur, et plus elle est élevée, meilleures sont les performances du serveur. Dans le même temps, le temps par demande (temps pris pour chaque demande) et le temps par demande (temps moyen pris pour chaque demande) sont également des indicateurs très importants. Ils représentent les performances de traitement d'une seule demande, c'est-à-dire la vitesse de réponse de. le serveur. Plus il est faible, plus le serveur est lent, meilleures sont les performances.
En plus d'ApacheBench, nous pouvons également utiliser l'outil wrk pour effectuer des tests de performances des applications Web. wrk est un outil de test de référence HTTP moderne présentant les avantages d'une concurrence élevée et de hautes performances.
Encore une fois, nous devons d'abord démarrer notre application Web. Sous la ligne de commande, nous pouvons utiliser la commande suivante pour tester :
wrk -t 4 -c 1000 -d 10s http://localhost:8080/hello
Parmi elles, -t représente le nombre de threads, -c représente le nombre de simultanéités, -d représente la durée du test, http://localhost:8080 /hello est notre application web L'adresse du programme.
Après avoir exécuté cette commande, nous pouvons voir que wrk affichera les résultats suivants :
Running 10s test @ http://localhost:8080/hello 4 threads and 1000 connections Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev Latency 4.97ms 51.05us 5.57ms 78.15% Req/Sec 50.73k 2.10k 54.41k 79.00% 2034638 requests in 10.00s, 381.47MB read Socket errors: connect 748, read 1969, write 0, timeout 0 Requests/sec: 203513.06 Transfer/sec: 38.14MB
Parmi eux, la signification de chaque indicateur est la suivante :
- Statistiques du fil : informations sur les statistiques du fil.
- Latence : Latence de traitement.
- Req/Sec : Nombre de requêtes par seconde.
- requêtes en 10h00 : Nombre de requêtes en 10 secondes.
- Mo de lecture : la quantité de données lues.
- Requêtes/sec : nombre de requêtes par seconde.
- Transfert/sec : taux de transfert.
De même, les requêtes/s (nombre de requêtes par seconde) et la latence (délai de traitement) sont les indicateurs les plus importants. Parmi eux, les requêtes/s (nombre de requêtes par seconde) sont également un indicateur important pour mesurer les performances du serveur.
3. Résumé
Cet article présente comment utiliser le langage Go pour tester les performances des applications Web, y compris les méthodes et les précautions pour les tests de performances à l'aide d'ApacheBench et de wrk. Lors des tests de performances, nous devons prêter attention à la configuration matérielle et logicielle de l'environnement de test, ainsi qu'aux paramètres et à l'interprétation des résultats pendant le processus de test. Dans le même temps, dans la pratique, nous devons également effectuer des tests de performances basés sur différents besoins et scénarios commerciaux afin d'améliorer les performances et la fiabilité des applications Web.
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Lire et écrire des fichiers en toute sécurité dans Go est crucial. Les directives incluent : Vérification des autorisations de fichiers Fermeture de fichiers à l'aide de reports Validation des chemins de fichiers Utilisation de délais d'attente contextuels Le respect de ces directives garantit la sécurité de vos données et la robustesse de vos applications.

Comment configurer le pool de connexions pour les connexions à la base de données Go ? Utilisez le type DB dans le package base de données/sql pour créer une connexion à la base de données ; définissez MaxOpenConns pour contrôler le nombre maximum de connexions simultanées ; définissez MaxIdleConns pour définir le nombre maximum de connexions inactives ; définissez ConnMaxLifetime pour contrôler le cycle de vie maximum de la connexion ;

Le framework Go se distingue par ses hautes performances et ses avantages en matière de concurrence, mais il présente également certains inconvénients, tels qu'être relativement nouveau, avoir un petit écosystème de développeurs et manquer de certaines fonctionnalités. De plus, les changements rapides et les courbes d’apprentissage peuvent varier d’un cadre à l’autre. Le framework Gin est un choix populaire pour créer des API RESTful en raison de son routage efficace, de sa prise en charge JSON intégrée et de sa puissante gestion des erreurs.

Meilleures pratiques : créer des erreurs personnalisées à l'aide de types d'erreurs bien définis (package d'erreurs) fournir plus de détails consigner les erreurs de manière appropriée propager correctement les erreurs et éviter de masquer ou de supprimer les erreurs Wrap si nécessaire pour ajouter du contexte

Problèmes courants et solutions dans la gestion des dépendances du framework Go : Conflits de dépendances : utilisez les outils de gestion des dépendances, spécifiez la plage de versions acceptée et recherchez les conflits de dépendances. Verrouillage du fournisseur : résolu par la duplication de code, le verrouillage des fichiers GoModulesV2 ou le nettoyage régulier du répertoire du fournisseur. Failles de sécurité : utilisez des outils d'audit de sécurité, choisissez des fournisseurs réputés, surveillez les bulletins de sécurité et maintenez les dépendances à jour.

La différence entre le framework GoLang et le framework Go se reflète dans l'architecture interne et les fonctionnalités externes. Le framework GoLang est basé sur la bibliothèque standard Go et étend ses fonctionnalités, tandis que le framework Go se compose de bibliothèques indépendantes pour atteindre des objectifs spécifiques. Le framework GoLang est plus flexible et le framework Go est plus facile à utiliser. Le framework GoLang présente un léger avantage en termes de performances et le framework Go est plus évolutif. Cas : gin-gonic (framework Go) est utilisé pour créer l'API REST, tandis qu'Echo (framework GoLang) est utilisé pour créer des applications Web.

Dans le développement du framework Go, les défis courants et leurs solutions sont les suivants : Gestion des erreurs : utilisez le package d'erreurs pour la gestion et utilisez un middleware pour gérer les erreurs de manière centralisée. Authentification et autorisation : intégrez des bibliothèques tierces et créez un middleware personnalisé pour vérifier les informations d'identification. Traitement simultané : utilisez des goroutines, des mutex et des canaux pour contrôler l'accès aux ressources. Tests unitaires : utilisez les packages, les simulations et les stubs gotest pour l'isolation, ainsi que les outils de couverture de code pour garantir la suffisance. Déploiement et surveillance : utilisez les conteneurs Docker pour regrouper les déploiements, configurer les sauvegardes de données et suivre les performances et les erreurs avec des outils de journalisation et de surveillance.

Les données JSON peuvent être enregistrées dans une base de données MySQL à l'aide de la bibliothèque gjson ou de la fonction json.Unmarshal. La bibliothèque gjson fournit des méthodes pratiques pour analyser les champs JSON, et la fonction json.Unmarshal nécessite un pointeur de type cible pour désorganiser les données JSON. Les deux méthodes nécessitent la préparation d'instructions SQL et l'exécution d'opérations d'insertion pour conserver les données dans la base de données.
