Jmeter压测newbee-mall-plus：10万请求0异常！家用电脑6核12线程性能优化实践

Jmeter压测newbee-mall-plus：10万请求0异常！家用电脑6核12线程性能优化实践

【免费下载链接】newbee-mall-plus🔥 🎉newbee-mall-plus 项目是 newbee-mall 项目的升级版本，增加了优惠券模块、商品秒杀模块、支付宝支付，优化了搜索功能，后续会继续增加功能模块以及流行的技术栈。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/newbee-mall-plus

newbee-mall-plus是newbee-mall项目的升级版本，增加了优惠券模块、商品秒杀模块、支付宝支付，优化了搜索功能，后续会继续增加功能模块以及流行的技术栈。本文将分享如何在6核12线程的家用电脑上，通过Jmeter对newbee-mall-plus进行压测，并实现10万请求0异常的性能优化实践。

一、压测环境与准备工作

在进行压测之前，我们需要准备好相应的环境。本次压测使用的是一台6核12线程的家用电脑，操作系统为Linux。首先，我们需要克隆项目仓库，仓库地址是https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/newbee-mall-plus。

二、Jmeter压测结果展示

通过Jmeter进行压测，我们得到了令人惊喜的结果。在1秒内发送10万请求的情况下，系统表现稳定，无任何异常。以下是压测结果的截图：

从图中可以看到，总请求数为100000，平均响应时间为57毫秒，90%的请求响应时间在78毫秒以内，95%的请求响应时间在103毫秒以内，99%的请求响应时间在500毫秒以内，最小响应时间为25毫秒，最大响应时间为929毫秒，错误率为0.00%。这样的性能表现对于家用电脑来说非常出色。

三、性能优化实践

3.1 Redis缓存优化

Redis缓存是提升系统性能的重要手段之一。在newbee-mall-plus项目中，通过合理配置Redis缓存，可以有效减轻数据库的压力，提高系统的响应速度。

在项目的CacheConfig.java文件中，对Redis缓存进行了详细的配置。其中，设置了缓存的默认过期时间为300秒，通过entryTtl(Duration.ofSeconds(300))实现。同时，使用了GenericFastJsonRedisSerializer作为值的序列化器，提高了序列化和反序列化的效率。相关代码如下：

private RedisCacheConfiguration defaultCacheConfig() { return RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig() .prefixCacheNameWith(Constants.REDIS_KEY_PREFIX) .entryTtl(Duration.ofSeconds(300)) .disableCachingNullValues(); }

此外，还配置了Lettuce客户端的Socket选项，启用了TCP keep-alive机制，设置了keep-alive的间隔为10秒，空闲时间为30秒，尝试次数为3次。这有助于保持与Redis服务器的连接，减少连接建立的开销。

3.2 线程池配置优化

合理的线程池配置可以充分利用系统资源，提高并发处理能力。在newbee-mall-plus项目的TaskService.java文件中，使用了ScheduledThreadPoolExecutor来处理定时任务。

ScheduledExecutorService executorService = new ScheduledThreadPoolExecutor(1, new BasicThreadFactory.Builder().namingPattern("schedule-pool-%d").daemon(true).build());

这里创建了一个核心线程数为1的定时线程池，通过设置守护线程，确保在应用程序关闭时线程能够正常退出。虽然核心线程数为1，但在实际应用中，可以根据系统的负载情况和任务的特性，调整线程池的参数，如核心线程数、最大线程数、队列容量等，以达到最佳的性能。

四、总结

通过对newbee-mall-plus项目进行Jmeter压测和性能优化实践，在6核12线程的家用电脑上实现了10万请求0异常的良好表现。主要的优化手段包括合理配置Redis缓存和线程池。在实际应用中，还可以根据具体的业务场景和性能需求，进一步进行优化，如数据库优化、代码优化等。希望本文的实践经验能够为newbee-mall-plus的使用者提供一些参考，让项目在不同的环境下都能发挥出最佳的性能。

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