rabbitmq压⼒测试结果
测试⽬标信号采集系统
性能相关情况
集稳定性
集的⾼⽤性
机器情况
r a bbitmq集情况
每个节点均为磁盘节点
使⽤镜像队列
压测机器情况
冰车
4核8G
测试⼯具
rabbitmq-perf-test
PerfTest是⼀个基于Java客户端的吞吐量测试⼯具，可以将其配置为模拟基本⼯作负载和更⾼级的⼯作负载。PerfTest还有⼀些额外的⼯具，可以⽣成输出的HTML图形。
RabbitMQ集可能受到多种因素的限制，从基础架构级别的约束（例如，⽹络带宽）到RabbitMQ配置和拓扑，再到发布和使⽤的应⽤程序。PerfTest可以演⽰节点或节点集的基准性能。
参考⽂档
测试步骤毛辊清洗机
跑统计：bin/runjava com.rabbitmq.perf.PerfTestMulti html/test1/spec.js html/test1/result.js
起服务看结果：bin/runjava com.rabbitmq.perf.WebServer 服务器IP地址:8080/test1/result.html
测试总结
⼀开始进⾏单场景脚本测试时，发送速率也基本维持在35k/s左右，⽆法往上涨；开启多场景多脚本同步进⾏施加压⼒之后，发送速率也⽆法上升，反⽽⼀直在降，同时压测机器的负载也很⾼，性能跟不上。调整升级压测机器后，当我们多场景多脚本进⾏施压时，发送速率依旧变化不⼤，这是因为rabbitmq有相应的流控机制： 服务端默认配置是当内存使⽤达到40%，磁盘空闲空间⼩于50M，即启动内存报警，磁盘报警；报警后服务端触发流控（flowcontrol）机制。
身份通认证系统⼀般地，当发布端发送消息速度快于订阅端消费消息的速度时，队列中堆积了⼤量的消息，导致报警，就会触发流控机制。 RabbitMQ服务端接收发布来的消息会变慢，使得进⼊队列的消息减少；
触发流控机制后，RabbitMQ服务端接收发布来的消息会变慢，使得进⼊队列的消息减少
与此同时RabbitMQ服务端的消息推送也会受到极⼤的影响，测试发现，服务端推送消息的频率会⼤幅下降，等待下⼀次推送的时间，有时等1分钟，有时5分钟，甚⾄30分钟。
⼀旦触发流控，将导致RabbitMQ服务端性能恶化，推送消息也会变得⾮常缓慢；
调整测试脚本，增⼤⽣产者的并发数量到1000，5个队列，50个消费者，此时rabbitmq节点1的负载被打满；然后依次不停降低⽣产者和消费者的并发数量，直⾄⽣产者与消费者均只为30的场景，发现rabbitmq节点1服务器的cpu负载均很⾼，此时发现rabbitmq节点1服务器的cpu资源⼏乎都被四个线程也即rabbitmq的调取器线程占⽤，通过调整rabbitmq的调度器线程数量，我们发现发现速率以及服务器cpu负载有⼀定的变化，rabbitmq 单节点的瓶颈在于其调度器的线程数：
4个线程全打开时，发送速率限制在了35k/s，此时空闲的cpu最⼤不到10%
生理海水打开3个调度器线程时，发送速率限制在25k/s，此时空闲的cpu最⼤为25%
打开2个调度器线程时，发送速率限制在20k/s，此时空闲的cpu最⼤为30%
因此，我们可以通过以下措施来提升rabbitmq 的服务性能：
我们应当尽量避免触发rabbitmq的流控机制，要做好数据设计，使得发送速率和接收速率保持平衡，⽽不⾄于引起服务器堆积⼤量消息，进⽽引发流控。通过增加服务器集节点，增加消费者，来避免流控发⽣，治标不治本，⽽且成本⾼。
如果当前的性能达不到业务要求时，可以升级服务器，将服务器由4核升级到8核，增加rabbitmq的调度器线程数量，来提升性能。
基准测试部分场景结果
1个节点，节点内存为3G，只发布不消费，1个队列，10个消费者，⽣产速率上限约为60k/s，发送速率为0时是触发了rabbitmq的流控机制
1个节点，节点内存为3G，只发布不消费，1个队列，15个⽣产者，上限约为70k/s，发送速率为0时是触发了rabbitmq的流控机制
旋转连接器
3、1个节点，节点内存为3G，只发布不消费，1个队列，30个⽣产者，上限约为60k/s，发送速率为0时是触发了rabbitmq的流控机制
1个节点，节点内存为3G，只发布不消费，1个队列，60个⽣产者，上限约为60k/s，发送速率为0时是触发了rabbitmq的流控机制
1个节点，节点内存为4G，只发布不消费，1个队列，30个⽣产者，上限约为70k/s，发送速率为0时是触发了rabbitmq的流控机制
1个节点，节点内存为4G，⽣产者⼤于消费者，1个队列，30个⽣产者，10个消费者，发送速率上限约为50k/s，消费速率上限约为25k/s
1个节点，节点内存为4G，⽣产者⼤于消费者，1个队列，30个⽣产者，15个消费者，发送速率上限约为60k/s，消费速率上限约为35k/s
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