Redmine 性能监控分析与调优
性能测试策略
性能测试整体流程
首先，需要了解性能整体的知识体系与相关方法：
其次，需要了解性能测试过程中需要具体执行的操作步骤，包含以下内容：
- 性能测试计划{:target=“_blank”}
- 性能测试场景设计{:target=“_blank”}
- 性能测试报告{:target=“_blank”}
- 性能测试关注的数据指标{:target=“_blank”}
相关环境
- 被测环境：https://redmine.performance.ceba.ceshiren.com/
- 被测环境账号信息：用户名：
ck29，密码：hogwarts - 被测环境接口文档：Rest api - Redmine
压力测试
性能监控
相关环境
- Grafana：https://grafana.performance.ceba.ceshiren.com/
- Prometheus：https://prometheus.performance.ceba.ceshiren.com/
- K8S：查看日志，查看mysql 一些链接情况（ 注意： 内部使用不对外开放。）
监控信息
- 服务器资源信息，配置教程： PrometheusExporter 配置服务器资源信息
- 数据库服务信息，配置教程：数据库配置 Grafana 信息
- JMeter 压测过程信息， 配置教程： Jmeter 实时压测结果收集
实现原理
| 目标 | 实现工具 |
|---|---|
| 施加压力 | JMeter |
| 数据收集 | Prometheus（收集数据） |
| 数据展示 | Grafana |
性能瓶颈分析
常规摸高测试和负载测试
-
测试方法：
- 使用 JMeter 进行常规摸高测试和负载测试，逐渐增加并发用户数，观察系统的性能表现。
初始并发用户数设置为 10，每隔 5 分钟增加 10 个用户，直到达到目标并发用户数 100。
测试结果：
- 使用 JMeter 进行常规摸高测试和负载测试，逐渐增加并发用户数，观察系统的性能表现。
-
在 100 个并发用户时，系统响应时间逐渐变长，但仍在可接受范围内。
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达到 110 个并发用户时，系统开始出现明显的响应时间增加和错误率上升。
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在 200 个并发用户时，系统的响应时间显著增加，错误率明显上升，用户体验显著下降。
瓶颈分析：MariaDB 服务
在增加 Redmine 实例数量后，重新进行压测，发现 MariaDB 服务成为新的性能瓶颈。此时，由于 MariaDB 的最大连接数限制为 10，无法满足高并发请求的需求。
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验证方法：
- 检查 MariaDB 服务的连接数配置和监控数据，确认 MariaDB 服务在高并发情况下的连接数使用情况。
使用监控工具（如 Prometheus 和 Grafana）观察 MariaDB 服务的 CPU、内存、连接数等资源使用情况。
- 检查 MariaDB 服务的连接数配置和监控数据，确认 MariaDB 服务在高并发情况下的连接数使用情况。
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解决方案：
- 查看最大连接数配置，
SHOW VARIABLES LIKE 'max_connections';。 - 调整 MariaDB 的最大连接数配置，增加连接池大小，确保能够处理更多并发请求
SET GLOBAL max_connections = xxx;。 - 进一步优化数据库查询，减少数据库负载，提高响应速度。
- 查看最大连接数配置，
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参考资料：
总结
- 在对 Redmine 进行性能测试和监控之后，通过对各项数据的分析，可以清晰地识别出系统的性能瓶颈，并给出相应的优化建议。
- 通过数据库优化、系统资源优化，提升 Redmine 的性能和稳定性，确保在高并发用户下的良好表现。
- 持续进行性能监控和优化，有助于及时发现并解决潜在的性能问题，保证系统的长久稳定运行。
相关面试题
https://interview.tutorial.hogwarts.ceshiren.com/python_programming/v2/L1/interview/
压测环境相关部署脚本
- 视频地址：
- 脚本配置信息：