Node和Java性能对比（仅供参考）

背景引出

线上网站遭受攻击，首页被强刷，导致服务器node性能过载，影响用户正常页面访问。

大致架构：客户端发起请求 --> node（充当中间件，访问后端API渲染页面） --> java（处理业务逻辑）--> database

现象&问题

现象	疑惑
Nodejs cup 满负载	与Nodejs高性能不符？
后端 Java 的负载和Node相反	怎么性能会优于Nodejs？

node和java来个简单测试（偏娱乐向）

前期测试准备

分别用以下方式模拟一个线上获取用户信息的接口：

1. node直连mysql
2. node调用java接口来获取数据。

框架：koa+koa-router+sequelize+request+pm2

备注：由于不太清楚后端业务数据取值逻辑，尽可能还原response data，会存在一定的数据包偏差。

简要代码

router.all('/api/java', async function(ctx, next) {
    let uid = ctx.cookies.get('uid');
        // request代理给后端java API接口
    ctx.body = await new Http({ctx}).request({
        url: '/user/getbalance'
    })
})

router.all('/api/node', async function(ctx, next) {
    let uid = ctx.cookies.get('uid');
        // 通过sequelize从mysql查询
    let data = await Promise.all([
        user.balance(uid),
        user.integral(uid),
        user.coupon(uid),
        user.memberProp(uid)
    ]);
    ctx.body = data
});

分组测试&结论

在测试环境，直接局域网ab测试，避免网络io损耗。
测试不同并发条件（100->200->500->1k->2k），1w请求总耗时；同时node增加核数（1核->2核->4核->8核）

Java测试（node代理给java）

再次备注：通过node访问java接口。（要模拟线上环境，会因为node的瓶颈造成java负载过低）

Node测试

node直连数据库

Java&node

直接访问java接口，硬碰硬

测试结论

1. node的强项处理非阻塞异步IO，但由于是单进程，虽然请求数量增加↑，实际到达java应用的请求被限制在一个峰值max，解释了图1红柱：当cpu1核时，并发数增多，耗时不变
2. 知道了node cpu瓶颈的原因，通过pm2增加核数，让java得到更多的资源去处理。图1深蓝浅蓝：cpu核数增加，耗时缩短
3. 当cpu升值8核（测试环境满核），node基本不会hold住任何请求（top小于50%），直接丢到java端，到达java请求数倍增，但由于java语言特点（同步阻塞式）、外界因素（测试环境复杂），相反时间没有得到下降而是有上升趋势。图1橘色：有上升趋势
4. 依托于多核的性能，node充分利用硬件资源，核数增加↑，执行能力正比例上升↑。图2：耗时随cpu核数增加，而倍减
5. 结合图1，图2：打开cpu限制后，不难发现node性能迅速上升，符合外界宣传，（注：使用了Promise.all更加快了异步处理速度）
6. 图3：node性能好于java，但并发2k时，两者还是不分上下，还是要分不同场景对2者有个组合使用（注：因为数据库等原因，java在处理业务时，会大批出现jdbc等问题）

计划改进方案

• 使用pm2修改node运行环境，增加node端处理量，解决node瓶颈
• 重新设计架构方式，在未来有条件时，能做到node横向水平扩展，避免单台机器cpu瓶颈，能处理高峰压力&恶意攻击
• 线下进一步了解node性能问题

apach ab

简单介绍

apache ab

运行脚本:ab + 请求数量 + 并发数量 + 测试地址

[root@localhost pressure_analysis]# ab -n 10000 -c 1000 http://127.0.0.1:3301/anal/api/java

参数说明：

指标	数值	说明
Concurrency Level	1000	并发数量
Complete requests	10000	全部完成的请求数量
Time taken for tests	7.907 seconds	运行测试脚本总用时
Total transferred	2880000 bytes	数据包大小
Requests per second	1264.76 [#/sec] (mean)	平均每秒请求数量（Complete requests/Time taken for tests）
Time per request	790.661 [ms] (mean)	单个请求平均耗时（Concurrency Level*Time taken for tests）
Transfer rate	355.71 [Kbytes/sec] received	数据包传输速率

ab工具使用到的一些问题

apr_socket_recv: Connection reset by peer (104)

sysctl命令被用于在内核运行时动态地修改内核的运行参数，可用的内核参数在目录/proc/sys中。它包含一些TCP/ip堆栈和虚拟内存系统的高级选项， 这可以让有经验的管理员提高引人注目的系统性能。

[root@localhost pressure_analysis]# vim /etc/sysctl.conf
net.ipv4.tcp_syncookies = 0

[root@localhost pressure_analysis]# sysctl -p

socket: Too many open files (24)

ulimit用来限制系统用户对shell资源的访问

# 注意到open files限制1024
[root@localhost pressure_analysis]# ulimit -a
core file size          (blocks, -c) 0
data seg size           (kbytes, -d) unlimited
scheduling priority             (-e) 0
file size               (blocks, -f) unlimited
pending signals                 (-i) 257702
max locked memory       (kbytes, -l) 64
max memory size         (kbytes, -m) unlimited
open files                      (-n) 1024
pipe size            (512 bytes, -p) 8
POSIX message queues     (bytes, -q) 819200
real-time priority              (-r) 0
stack size              (kbytes, -s) 10240
cpu time               (seconds, -t) unlimited
max user processes              (-u) 257702
virtual memory          (kbytes, -v) unlimited
file locks                      (-x) unlimited

# 修改配置
[root@localhost pressure_analysis]# ulimit  -n 5000

参考

• linux命令
• sysctl
• ulimit