服务器并发数规律研究(2)

@Override
    protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp) throws
            ServletException, IOException {
        long t = System.nanoTime();
        long a = 0;
        long times = Long.valueOf(req.getParameter("times"));
        for (int i = 0; i < times; i++) {
            a = a + 1;
        }
        long timeCost = (System.nanoTime() - t) / 1000000;
        resp.setContentType("text/html");
        PrintWriter out = resp.getWriter();
        out.println("success.times:" + times + ",cpuTimeCost(ms):" + timeCost);
        out.flush();
        out.close(); // 这里本来不需要close，但是压测请求过多后，会出现因为没及时关闭流，而导致java.net.SocketException:Connect reset
    }

在上述servlet的doGet方法中，没有sleep模拟IO。其中servlet传参times=1000000。jmeter测试结果如下：

线程循环次数   线程数   平均响应时间(毫秒)   tps   cpu  
100   1   84   11.6   100%  
100   2   84   22.4   100%  
100   3   129   22.5   100%  

从统计结果看到，在2个并发情况就把机器资源占满了。在3个并发时候tps已经没有上升空间了。

按公式，线程数=84/84 * 2 = 2，在2个线程时候就达到资源最高利用了。

上面2个例子都是以cpu为瓶颈的场景，如果数据库是瓶颈，那么就要响应地调整了公式中的项了，但原理都是一样的，这里就不再举例验证了。所以，在系统的并发数调优时，不能只从cpu的数量来加1或减一，而要从瓶颈资源到角度去做相应的判断。当然，实际并发调优还受诸多因素影响，如http服务器，web容器的参数，jvm设置等等，本文只是从瓶颈资源的角度看待并发数。后续会继续探讨。