基于apache的web服务器性能优化和分析

基于apache的web服务器性能优化和分析内容摘要：

入了定时器元件—— “Gaussian Random timer”。 执行该操作之后，客户端的请求的分布更加混乱，将会以随机方式而不是以相等的时间间隔来点击服务器。 我们将 Gaussian随机时间设置为偏离100ms，恒定延迟偏移量为 300ms. 运行负载测试 用户可以通过单击 Ctrl+R运行负载测试，或者从菜单中选择 Run并单击 Start运行负载测试。 单击图形元件，将会看到图表被填充，数据代表对服务器的请求，如图 4至 6所示。 图 4：说明测试结果的图表。 线 程数＝ 5，等候时间＝ 10，循环数＝ 100。 循环控制器设置为 1。 我们选择在图表中显示三个参数 —— 吞吐量（绿线）、中间值（紫线）和平均值（蓝线）。 我们对测试参数进行修改。 为了模拟服务器上的较高负载，我们将线程数提高到 10和 50并比较服务器的响应时间。 再次单击 Start并观查图表中显示的结果；参见图 5和图 6。 图 5：说明测试结果的图表。 线程数＝ 50，等候时间＝ 5，循环数＝ 20，循环控制器设置为 1。 图表底部参数的含义如下： 吞吐量是服务器每分钟处理的请求数。 平均值是总运行时间除以发送到服务器的请求数。 中间值是代表时间的数字，有一半的服务器响应时间低于该值而另一半高于该值。 偏离表示服务器响应时间变化、离散程度测量值的大小，或者，换句话说，就是数据的分布。 最后的样本就是最后完成的请求。 只要观察这三次运行及它们的相应图表，我们就可 以得到下列有价值的结果： 响应时间很明显地随着线程的增加而增加。 若要继续进行测试，我们可以更改线程数、等候周期和循环数。 注意：我们没有更改或调整服务器的配置。 WebLogic Server 一个可自动配置的线程池，其配置范围受到限制（请参阅 Naresh Revanuru撰写的 Workload Management in WebLogic Server ， Dev2Dev），上表说明客户端数量的增长对服务器响应时间的影响是非线性的。 实际上，将这个数字提高两倍或十倍不会产生明显的影响。 然而，使用接近或超过默认服务器限制的线程数来运行同一个试验时应引起注意。 为了检验从服务器收到的响应是真实的 SOAP响应而不是 HTTP错误，我们观察下列输出文件的内容。 这是符合上面要求的 SOAP响应： soapenv:Envelope xmlns:soapenv= soapenv:Header/ soapenv:Body m:calculateAreaResponse xmlns:m= m:return12/m:return /m:calculateAreaResponse /soapenv:Body /soapenv:Envelope 为了使测试结果更加可视化，向计划中添加 Spline Visualizer，它紧靠 着 Graph。