前言：
最近的 Taurus.MVC 版本，对性能这一块有了不少优化，因此准备进行一下压测，来测试并记录一下 Taurus.MVC 框架的性能，以便后续持续优化改进。
今天先压测 .NET Core 版本，后续有时间再压测一下.NET 版本。
下面来看不同场景下的压测结果，以下测试结果会由两台电脑进行分别测试。
一、旧电脑环境：
CPU ：Intel(R) Core(TM) i5-9400 CPU @ 2.90GHz 内核: 6 逻辑处理器: 6
内存：16G
程序在 .NET8 编绎，以 Kestrel 为主机直接运行在 Window 环境：
1、测试 Window 11 下，单机ab工具压测：
由于ab工具占用资源不多，发起的并发能力也有限，先用它进行本机压测，试试水。
ab的版本信息：
A、先测试单线程的运行性能（简单接口返回，控制台带日志输出）：
ab -n 100000 -c 1 http://192.168.100.102:51996/api/hello
测试结果：并发数1，qps = 3263
Server Software: Server Hostname: 192.168.100.102 Server Port: 51996 Document Path: /api/hello Document Length: 24 bytes Concurrency Level: 1 Time taken for tests: 30.641 seconds Complete requests: 100000 Failed requests: 0 Write errors: 0 Total transferred: 13900000 bytes HTML transferred: 2400000 bytes Requests per second: 3263.63 [#/sec] (mean) Time per request: 0.306 [ms] (mean) Time per request: 0.306 [ms] (mean, across all concurrent requests) Transfer rate: 443.01 [Kbytes/sec] received
看一下程序运行的时间：
从程序打印的日志上看，接口执行时间仅有0.03毫秒，理论值单线程压测是可以达到1000/0.0345= 28089，
去掉控制器日志输出，还能再提升1下，再配置个64核cpu，就是传说中的轻轻松松的单机百万qps了。
B、我们调整一下参数，看看ab在单机下能压出多少来（简单接口返回，控制台带日志输出）：
ab -n 100000 -c 2 http://192.168.100.102:51996/api/hello
测试结果：
Concurrency Level: 2 Time taken for tests: 18.187 seconds Complete requests: 100000 Failed requests: 0 Write errors: 0 Total transferred: 13900000 bytes HTML transferred: 2400000 bytes Requests per second: 5498.28 [#/sec] (mean) Time per request: 0.364 [ms] (mean) Time per request: 0.182 [ms] (mean, across all concurrent requests) Transfer rate: 746.35 [Kbytes/sec] received
没办法，只能压 2 个并发链接，CPU 跑满了，程序占40%多，ab也占了40%多，说好的ab不吃资源的，直接cpu拉走一半，呵呵。
C、我们关闭日志输出，重新看看上面的两个能测试出多少（简单接口返回，控制台无日志输出）：
我们添加以下代码，关闭 Kestrel 默认的控制台信息输出：
services.AddLogging(op => op.SetMinimumLevel(LogLevel.None));
【后续的测试，都保持控制器日志关闭】
重新编绎后，进行重新测试：
测试结果：并发数1，qps = 3595
Concurrency Level: 1 Time taken for tests: 2.781 seconds Complete requests: 10000 Failed requests: 0 Write errors: 0 Total transferred: 1390000 bytes HTML transferred: 240000 bytes Requests per second: 3595.51 [#/sec] (mean) Time per request: 0.278 [ms] (mean) Time per request: 0.278 [ms] (mean, across all concurrent requests) Transfer rate: 488.06 [Kbytes/sec] received
关闭日志，提升了300多，后续测试，将会保持控制台日志的关闭。
测试结果：并发数 2，qps = 5765
Concurrency Level: 2 Time taken for tests: 1.734 seconds Complete requests: 10000 Failed requests: 0 Write errors: 0 Total transferred: 1390000 bytes HTML transferred: 240000 bytes Requests per second: 5765.77 [#/sec] (mean) Time per request: 0.347 [ms] (mean) Time per request: 0.173 [ms] (mean, across all concurrent requests) Transfer rate: 782.66 [Kbytes/sec] received
接下来，我们将接口调整一下，单纯的返回 Hello World 没啥看头，改成常规一些。
D、使用 CYQ.Data 读数据库，输出 Json，来看看压测结果（读数据库接口，控制台无日志输出）
测试代码：
public void Hello(string msg) { string conn = "server=.;database=MSLog;uid=sa;pwd=123456"; using (MProc proc = new MProc("select top 1 * from SysLogs", conn)) { Write(proc.ExeJson()); } }
运行结果：返回一条数据：
下面直接进行压测结果：并发数 2 ，qps = 5470，和未关闭日志输出时差不多。
Concurrency Level: 2 Time taken for tests: 1.828 seconds Complete requests: 10000 Failed requests: 0 Write errors: 0 Total transferred: 10810000 bytes HTML transferred: 9590000 bytes Requests per second: 5470.23 [#/sec] (mean) Time per request: 0.366 [ms] (mean) Time per request: 0.183 [ms] (mean, across all concurrent requests) Transfer rate: 5774.73 [Kbytes/sec] received
小结：
从上面的测试结果，观察CPU中可以看出，ab 这个工具，吃 cpu 资源不说，其并发数量也有限。
下面更换 wrk 进行测试，由于 wrk 只能在 linux 中运行，因此在本机上，开启了虚拟机。
2、测试 Window 11 下，虚拟机wrk工具压测：（读数据库输出，控制台无日志输出）
虚拟机环境：
CPU ：Intel(R) Core(TM) i5-9400 CPU @ 2.90GHz 内核: 2 逻辑处理器: 2 内存：4G
分完虚拟机后，本机就剩下 4 核了，再去掉打开任务管理器，就占掉了10%的cpu，我了个去，当个3核用了。
不过问题不大，尽管测就是了，为了保持接口的通用性，继续使用读数据库输出 Json 的接口：
先使用1线程1并发测试试试水：
wrk -t 1 -c1 -d 10s http://192.168.100.102:51996/api/hello
测试结果：qps = 1518
Running 10s test @ http://192.168.100.102:51996/api/hello 1 threads and 1 connections Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev Latency 2.76ms 14.97ms 200.26ms 98.45% Req/Sec 1.54k 402.67 2.62k 73.74% 15294 requests in 10.07s, 16.07MB read Requests/sec: 1518.47 Transfer/sec: 1.60MB
测试过程，通过虚拟机（top 指令）和Windows（任务管理器）观察 cpu，发现没怎么动，看来 wrk 要跑满性能，得加量。
我们给虚拟机分了2个核，不能浪费，要跑满它，于是不断调整参数：
wrk -t 2 -c4096 -d 10s http://192.168.100.102:51996/api/hello
测试结果：qps = 23303
Running 10s test @ http://192.168.100.102:51996/api/hello 2 threads and 4096 connections Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev Latency 28.17ms 19.27ms 307.26ms 82.72% Req/Sec 11.63k 12.33k 37.01k 77.53% 234427 requests in 10.06s, 246.37MB read Socket errors: connect 3077, read 0, write 0, timeout 0 Requests/sec: 23303.58 Transfer/sec: 24.49MB
从测试结果观察，wrk 更能压测出性能的极限，当然，这是 wrk 的极限，不是程序的极限。
因为整个压测过程，程序只占了30%左右的cpu，但没办法，cpu 让其它资源给吃光了。
我们知道，.NET Core 的程序，跑在 Linux 下，能会有更优的性能，不过不急先。
由于本机资源有限，干扰程序较多，这里打算拿出我的新电脑，来进行重新测试，看看程序在新电脑的表现如何。
二、新电脑环境：
CPU 13th Gen Intel(R) Core(TM) i5-13600KF 内核: 14 逻辑处理器: 20 内存：64G
接下来，我们看看新电脑的表现如何，使用一样的程序：
1、测试 Window 11 下，单机ab工具压测：
A、先测试单线程的运行性能（简单接口返回，控制台无日志输出）：
ab -n 100000 -c 1 http://192.168.100.102:51996/api/hello
测试结果：并发数1，qps = 11389
Concurrency Level: 1 Time taken for tests: 0.878 seconds Complete requests: 10000 Failed requests: 0 Write errors: 0 Total transferred: 1410000 bytes HTML transferred: 260000 bytes Requests per second: 11389.76 [#/sec] (mean) Time per request: 0.088 [ms] (mean) Time per request: 0.088 [ms] (mean, across all concurrent requests) Transfer rate: 1568.32 [Kbytes/sec] received
B、我们调整一下参数，看看ab在单机下能压出多少来（简单接口返回，控制台无日志输出）：
ab -n 100000 -c 4 http://192.168.100.101:51996/api/hello
测试结果：并发数4，qps = 18247
Concurrency Level: 4 Time taken for tests: 5.480 seconds Complete requests: 100000 Failed requests: 0 Write errors: 0 Total transferred: 14100000 bytes HTML transferred: 2600000 bytes Requests per second: 18247.09 [#/sec] (mean) Time per request: 0.219 [ms] (mean) Time per request: 0.055 [ms] (mean, across all concurrent requests) Transfer rate: 2512.54 [Kbytes/sec] received
看来 ab 不行啊，压不出结果，程序的cpu才跑了不到2%。
小结：
虽然 ab 压测不够力，但从单线程的测试结果可以看出，新电脑的cpu运行效率是旧电脑性能的3倍左右，效率拉满。
以此看出，平时在采购云服务器时，也得顺带关注一下CPU的型号，好的型号，能提升运行效率，提高并发。
2、测试 Window 11 下，虚拟机wrk工具压测：（简单接口，控制台无日志输出）
虚拟机环境：
CPU 13th Gen Intel(R) Core(TM) i5-13600KF
内核: 2
逻辑处理器: 2
内存：4G
先给虚拟机2核，本机剩下 12 核了，可以好好压一下了。
wrk -t 1 -c 1 -d 10s http://192.168.100.101:51996/api/hello
测试结果：1并发，qps = 14084
Running 10s test @ http://192.168.100.101:51996/api/hello 1 threads and 1 connections Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev Latency 6.43ms 29.09ms 218.31ms 95.10% Req/Sec 14.43k 3.27k 17.98k 91.84% 141377 requests in 10.04s, 21.71MB read Requests/sec: 14084.98 Transfer/sec: 2.16MB
和 ab 一样，一个链接并发压不出什么效果，加大效果看看。
wrk -t 8 -c 2048 -d 10s http://192.168.100.101:51996/api/hello
测试结果：qps = 84306
Running 10s test @ http://192.168.100.101:51996/api/hello 28 threads and 2048 connections Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev Latency 11.40ms 10.81ms 222.31ms 86.60% Req/Sec 5.35k 3.03k 18.81k 69.09% 850042 requests in 10.08s, 130.52MB read Socket errors: connect 1051, read 0, write 100, timeout 0 Requests/sec: 84306.38 Transfer/sec: 12.94MB
压测试过程，观察两个cpu，虚拟机（110%-130%，2核还没跑满），程序只跑16%-20%，整体40-50%左右，感觉还能往上跑。
估计是压力不够，试着分给虚拟机多2核，看看有没有效果。
虚拟机环境：
CPU 13th Gen Intel(R) Core(TM) i5-13600KF 内核: 4 逻辑处理器: 4 内存：8G
继续压测试：
wrk -t18 -c 1400 -d 60s http://192.168.100.101:51996/api/hello
测试结果：qps = 105462
Running 1m test @ http://192.168.100.101:51996/api/hello 18 threads and 1400 connections Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev Latency 10.02ms 10.05ms 267.70ms 90.26% Req/Sec 6.68k 3.31k 17.16k 62.65% 6339226 requests in 1.00m, 0.95GB read Socket errors: connect 383, read 0, write 25, timeout 0 Requests/sec: 105462.01 Transfer/sec: 16.19MB
之前压测时间在10s-20s，qps 都在9万多，把压测时间拉长到1分钟，超过了10万了。
看来把压测时间拉长，qps 会高一点。
测试过程中，虚拟机CPU（在180%左右，给了4核，也不顶用，没能跑满），程序占用CPU（20%左右）。
还是跑不满，没办法，压力上不去了，只好换个口味测试。
重新压测 CYQ.Data 读数据库转Json输出的接口（数据库mssql2012 安装在Window 11 本机）：
接口的调用输出：
进行压测：
wrk -t18 -c 1200 -d 60s http://192.168.100.101:51996/api/hellodb
测试结果：qps = 73122
Running 1m test @ http://192.168.100.101:51996/api/hellodb 18 threads and 1200 connections Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev Latency 47.62ms 86.25ms 1.15s 85.85% Req/Sec 4.61k 2.10k 17.56k 68.95% 4394613 requests in 1.00m, 4.51GB read Socket errors: connect 185, read 0, write 24, timeout 1 Requests/sec: 73122.19 Transfer/sec: 76.85MB
再换一个，直接压 MVC 界面，看看效果。
这是压测试的 Taurus.MVC 的主界面：
修改压测路径：
wrk -t18 -c 1200 -d 60s http://192.168.100.101:51996/home/index
测试结果：qps = 39349
Running 1m test @ http://192.168.100.101:51996/home/index 18 threads and 1200 connections Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev Latency 82.78ms 160.41ms 1.94s 87.98% Req/Sec 2.33k 0.94k 7.67k 67.93% 2364614 requests in 1.00m, 8.75GB read Socket errors: connect 185, read 0, write 0, timeout 918 Requests/sec: 39349.00 Transfer/sec: 149.13MB
这时候观察，虽然取得了不错的结果，但 CPU 跑满100%了，也有918个超时，看来呈现的加载与呈现，很消耗计算量。
到了最后的步骤了，.NET Core 程序，还是得放到 Linux 系统下跑看看效果 ，复制一台虚拟机，用来部署 .NET Core 程序。
3、测试 CentOS 7 下，虚拟机 wrk 工具压测：
新的虚拟机环境：
CPU 13th Gen Intel(R) Core(TM) i5-13600KF 内核: 8 逻辑处理器: 8 内存：8G
1、测试接口：直接压测 CYQ.Data 读数据库转Json输出的接口（数据库mssql2012安装在Window 11 系统）：
wrk -t18 -c 1600 -d 60s http://192.168.100.111:51996/api/hellodb
测试结果：qps = 80831
Running 1m test @ http://192.168.100.111:51996/api/hellodb 18 threads and 1600 connections Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev Latency 35.63ms 74.47ms 1.03s 87.97% Req/Sec 4.83k 2.67k 18.55k 69.03% 4856997 requests in 1.00m, 4.98GB read Socket errors: connect 581, read 0, write 0, timeout 0 Requests/sec: 80831.35 Transfer/sec: 84.95MB
观察CPU：压测虚拟机（130%左右，用了1.3个核左右），应用程序虚拟机（450%左右，用了4.5个核左右）
2、测试接口：直接测试简单接口
wrk -t18 -c 1600 -d 60s http://192.168.100.111:51996/api/hello
测试结果：qps = 105994
Running 1m test @ http://192.168.100.111:51996/api/hello 18 threads and 1600 connections Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev Latency 9.16ms 4.84ms 212.60ms 79.65% Req/Sec 6.32k 3.65k 27.06k 57.03% 6424281 requests in 1.00m, 0.95GB read Socket errors: connect 581, read 0, write 0, timeout 0 Requests/sec: 106908.28 Transfer/sec: 16.21MB
观察CPU：和上一个结果差不多，只用了虚拟机的50%左右，就是部署在Linux 上，随便调整参数，都轻松10万+。
总结：
对于 API 压测：
旧电脑轻松就打满CPU，主要是被ab和其它应用吃了资源，所以压测上不去，去掉虚拟机两核后，在读数据库转Json输出的情况下，压出了2万3的qps。
新电脑上限太高，wrk 都压不住，上10万+了，CPU也才20%左右，可见一个高效的CPU对并发的提升是多么明显。
新电脑在读数据库转Json输出的情况下，也有8万+的qps，这个3倍左右的效率，明显的有点明显了。
最后部署在 Linux，可以感觉性能明显比 Window 运行高一些，Window 需要小小调优参数才10万+，而 Linux 上随便调都10万+。
但因wrk给的压力也有限，10万+后无法再测试了，听说 ulimit -n 命令可以解锁，发起更大的并发，这个下次再试了。
对于 MVC 压测：
明显感觉 MVC 的计算量大了很多，wrk 提供的压力已足够跑满CPU，极限跑出近4万的qps，感觉后续应该还能小优化一下。
整体来说，今天的压力测试结果，除了压测试MVC界面，CPU 压满了，而压测试API，CPU 都没能跑满整机的30%，心累啊，先就到这里了。
附本文的运行程序：TaurusMVC运行程序下载 - 解压后可直接运行 Taurus.View.exe，欢迎下载自行测试【需要.NET 8 运行环境】
