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Netty NIO 框架性能压测-短链接-对比Tomcat【转】

 
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压测方案
  1. 准备多个文件大小分别为 1k 10k 100k 300k
  2. 使用ab分别按 [50,2000](按50逐渐叠加)压测服务，每次请求10W次
  3. 硬件信息：CPU:Intel(R) Xeon(R) CPU 1.86GHz ×4 4G
  4. 统计脚本：grep "Requests per second:" 300k_* | awk -F':' '{print substr($1,6),$3}'|sort -n
  5. 1k 10k 压测的时候load维持在3左右，100k 300k的load飙升到5 。
压测结果
  1. 在小文件(小于10k)情况下Netty的性能要优于Tomcat，qps大概能提升50%，而且比Tomcat稳定。
  2. 在并发量增大时候Netty表现得比Tomcat稳定，通过修改内核加快TIME_WAIT的回收时间，从而提高系统的并发量。
  3. 在大文件的情况下Netty没有任何优势，而且线程池相关的没有Tomcat优秀，Tomcat的内存回收更优秀些。
  4. 结论：Netty适合搭建轻量级的应用，特别适合传输内容少，但是并发量非常高的应用。或者是大文件下载服务器。

 

修改TIME_WAIT回收时间
vi /etc/sysctl.conf
net.ipv4.tcp_syncookies = 1 
net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1 
net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1 
net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30
 
/sbin/sysctl -p

net.ipv4.tcp_syncookies = 1 表示开启SYN Cookies。当出现SYN等待队列溢出时，启用cookies来处理，可防范少量SYN攻击，默认为0，表示关闭； net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1 表示开启重用。允许将TIME-WAIT sockets重新用于新的TCP连接，默认为0，表示关闭； net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1 表示开启TCP连接中TIME-WAIT sockets的快速回收，默认为0，表示关闭。 net.ipv4.tcp_fin_timeout 修改系統默认的 TIMEOUT 时间

相关数据(下载)
===== Netty =====
====== 1k ======
50     15661.50 [#/sec] (mean)
100     13429.52 [#/sec] (mean)
150     15385.05 [#/sec] (mean)
200     15598.34 [#/sec] (mean)
250     15135.97 [#/sec] (mean)
300     13494.79 [#/sec] (mean)
350     15102.49 [#/sec] (mean)
400     14614.11 [#/sec] (mean)
450     13463.52 [#/sec] (mean)
500     13447.48 [#/sec] (mean)
550     13126.29 [#/sec] (mean)
600     11108.25 [#/sec] (mean)
650     11073.34 [#/sec] (mean)
700     14518.88 [#/sec] (mean)
750     13409.66 [#/sec] (mean)
800     13060.86 [#/sec] (mean)
850     11938.25 [#/sec] (mean)
900     13133.88 [#/sec] (mean)
950     13670.75 [#/sec] (mean)
1000     13803.70 [#/sec] (mean)
1050     16414.20 [#/sec] (mean)
1100     14770.09 [#/sec] (mean)
1150     11108.65 [#/sec] (mean)
1200     13294.72 [#/sec] (mean)
1250     13448.52 [#/sec] (mean)
1300     15128.31 [#/sec] (mean)
1350     13367.31 [#/sec] (mean)
1400     14277.91 [#/sec] (mean)
1450     13193.80 [#/sec] (mean)
1500     14272.63 [#/sec] (mean)
1550     11004.96 [#/sec] (mean)
1600     13438.72 [#/sec] (mean)
1650     13105.43 [#/sec] (mean)
1700     13653.39 [#/sec] (mean)
1750     13366.72 [#/sec] (mean)
1800     12727.40 [#/sec] (mean)
1850     13075.32 [#/sec] (mean)
1900     11103.91 [#/sec] (mean)
1950     13463.83 [#/sec] (mean)

====== 10k ======
50     7280.51 [#/sec] (mean)
100     9089.69 [#/sec] (mean)
150     9423.90 [#/sec] (mean)
200     8130.07 [#/sec] (mean)
250     8142.88 [#/sec] (mean)
300     8311.20 [#/sec] (mean)
350     8512.20 [#/sec] (mean)
400     7940.84 [#/sec] (mean)
450     7823.32 [#/sec] (mean)
500     8284.60 [#/sec] (mean)
550     8785.93 [#/sec] (mean)
600     7725.20 [#/sec] (mean)
650     7753.23 [#/sec] (mean)
700     8184.61 [#/sec] (mean)
750     8027.75 [#/sec] (mean)
800     7934.49 [#/sec] (mean)
850     7792.94 [#/sec] (mean)
900     7734.34 [#/sec] (mean)
950     7118.27 [#/sec] (mean)
1000     7866.23 [#/sec] (mean)
1050     7724.82 [#/sec] (mean)
1100     7734.17 [#/sec] (mean)
1150     7688.83 [#/sec] (mean)
1200     7359.90 [#/sec] (mean)
1250     7526.02 [#/sec] (mean)
1300     7515.24 [#/sec] (mean)
1350     6639.51 [#/sec] (mean)
1400     7902.36 [#/sec] (mean)
1450     7447.63 [#/sec] (mean)
1500     8216.35 [#/sec] (mean)
1550     8133.42 [#/sec] (mean)
1600     7728.28 [#/sec] (mean)
1650     7724.26 [#/sec] (mean)
1700     7622.26 [#/sec] (mean)
1750     7848.25 [#/sec] (mean)
1800     7715.88 [#/sec] (mean)
1850     7594.04 [#/sec] (mean)
1900     8017.95 [#/sec] (mean)
1950     7992.33 [#/sec] (mean)

====== 100k ======
50     1079.56 [#/sec] (mean)
100     1078.64 [#/sec] (mean)
150     1080.74 [#/sec] (mean)
200     1074.42 [#/sec] (mean)
250     1082.69 [#/sec] (mean)
300     1084.87 [#/sec] (mean)
350     1080.00 [#/sec] (mean)
400     1046.49 [#/sec] (mean)
450     1050.25 [#/sec] (mean)
500     1052.89 [#/sec] (mean)
550     1046.49 [#/sec] (mean)
600     1059.16 [#/sec] (mean)
650     1051.33 [#/sec] (mean)
700     1050.23 [#/sec] (mean)
750     1045.41 [#/sec] (mean)
800     1054.51 [#/sec] (mean)
850     1034.61 [#/sec] (mean)
900     1045.55 [#/sec] (mean)
950     1036.36 [#/sec] (mean)

====== 3000k ======
50     345.95 [#/sec] (mean)
100     355.97 [#/sec] (mean)
150     361.02 [#/sec] (mean)
200     363.39 [#/sec] (mean)
250     358.99 [#/sec] (mean)
300     332.52 [#/sec] (mean)
350     320.66 [#/sec] (mean)
400     315.49 [#/sec] (mean)
450     305.72 [#/sec] (mean)
900     304.57 [#/sec] (mean)

===== Tomcat =====
====== 1k ======
50     8808.85 [#/sec] (mean)
100     9933.93 [#/sec] (mean)
150     11037.66 [#/sec] (mean)
200     10857.99 [#/sec] (mean)
250     10389.63 [#/sec] (mean)
300     11054.51 [#/sec] (mean)
350     10397.66 [#/sec] (mean)
400     10617.54 [#/sec] (mean)
450     9600.62 [#/sec] (mean)
500     10822.00 [#/sec] (mean)
550     10815.92 [#/sec] (mean)
600     11385.86 [#/sec] (mean)
650     11094.66 [#/sec] (mean)
700     10819.33 [#/sec] (mean)
750     10821.28 [#/sec] (mean)
800     9009.25 [#/sec] (mean)
850     10814.18 [#/sec] (mean)
900     9542.68 [#/sec] (mean)
950     11095.51 [#/sec] (mean)
1000     10811.53 [#/sec] (mean)
1050     11084.72 [#/sec] (mean)
1100     11089.07 [#/sec] (mean)
1150     9590.15 [#/sec] (mean)
1200     13826.40 [#/sec] (mean)
1250     8186.03 [#/sec] (mean)
1300     13961.24 [#/sec] (mean)
1350     11077.12 [#/sec] (mean)
1400     16536.29 [#/sec] (mean)
1450     11430.66 [#/sec] (mean)
1500     10817.56 [#/sec] (mean)
1550     16195.09 [#/sec] (mean)
1600     17205.66 [#/sec] (mean)
1650     13300.61 [#/sec] (mean)
1700     11061.43 [#/sec] (mean)
1750     10837.05 [#/sec] (mean)
1800     9786.94 [#/sec] (mean)
1850     10808.81 [#/sec] (mean)
1900     13019.67 [#/sec] (mean)
1950     10090.06 [#/sec] (mean)

====== 10k ======
50     5513.00 [#/sec] (mean)
100     7093.53 [#/sec] (mean)
150     9134.78 [#/sec] (mean)
200     8910.81 [#/sec] (mean)
250     9240.74 [#/sec] (mean)
300     7805.80 [#/sec] (mean)
350     8661.73 [#/sec] (mean)
400     8835.57 [#/sec] (mean)
450     7966.94 [#/sec] (mean)
500     8322.71 [#/sec] (mean)
550     6575.24 [#/sec] (mean)
600     8726.30 [#/sec] (mean)
650     8108.30 [#/sec] (mean)
700     9226.79 [#/sec] (mean)
750     8834.83 [#/sec] (mean)
800     8386.70 [#/sec] (mean)
850     8380.58 [#/sec] (mean)
900     8323.48 [#/sec] (mean)
950     9060.00 [#/sec] (mean)
1000     7213.51 [#/sec] (mean)
1050     9504.06 [#/sec] (mean)
1100     9381.86 [#/sec] (mean)
1150     8839.41 [#/sec] (mean)
1200     9760.02 [#/sec] (mean)
1250     9476.96 [#/sec] (mean)
1300     8366.04 [#/sec] (mean)
1350     9651.87 [#/sec] (mean)
1400     9186.07 [#/sec] (mean)
1450     9600.16 [#/sec] (mean)
1500     8289.33 [#/sec] (mean)
1550     9399.26 [#/sec] (mean)
1600     8205.92 [#/sec] (mean)
1650     8306.61 [#/sec] (mean)
1700     9464.74 [#/sec] (mean)
1750     8682.26 [#/sec] (mean)
1800     9589.63 [#/sec] (mean)
1850     8315.31 [#/sec] (mean)
1900     9174.38 [#/sec] (mean)
1950     8956.78 [#/sec] (mean)

====== 100k ======
50     1033.41 [#/sec] (mean)
100     1054.92 [#/sec] (mean)
150     1061.72 [#/sec] (mean)
200     1075.20 [#/sec] (mean)
300     373.05 [#/sec] (mean)
350     375.34 [#/sec] (mean)
400     376.29 [#/sec] (mean)
450     376.51 [#/sec] (mean)
500     377.04 [#/sec] (mean)
550     377.09 [#/sec] (mean)
650     363.08 [#/sec] (mean)
700     368.69 [#/sec] (mean)

====== 300k ======
50     354.93 [#/sec] (mean)
100     361.82 [#/sec] (mean)
150     366.71 [#/sec] (mean)
200     369.58 [#/sec] (mean)
250     372.58 [#/sec] (mean)
300     374.43 [#/sec] (mean)
350     375.92 [#/sec] (mean)
400     376.23 [#/sec] (mean)
450     376.93 [#/sec] (mean)
500     376.61 [#/sec] (mean)
550     377.67 [#/sec] (mean)
600     372.58 [#/sec] (mean)
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    【项目资源】：包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、MATLAB、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】：所有源码都经过严格测试，可以直接运行。功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】：项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】：有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

    SAP SD-Class 17 SAP Error Message numbers and controls.mp4

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    网络安全中CSRF与XSS攻击及其防护措施详解

    内容概要：本文主要介绍了两种重要的网络攻击手段——CSRF（跨站请求伪造）和XSS（跨站脚本攻击）。首先阐述了CSRF的定义、形成机制以及防范办法，其中包括设置Cookie属性SameSite值为严苛级别或者验证来源请求头部字段Referer/Origin；再介绍了一次性和敏感业务的两步确认法以及采用非Cookie形式的身份标识Token。关于XSS，文中详述三种具体表现形式即存储型、反射型与基于DOM的XSS，还讲解了应对这种风险的有效举措，例如检验与编码用户提交的信息，在服务器回应客户端的数据里加入相关保护性HTTP首部字段，选择更为保险的DOM API接口调用方式以及对Cookies采取额外安全性设定。 适用人群：从事信息安全维护工作的专业人员，尤其涉及Web应用防护的技术团队成员。 使用场景及目标：当用户构建自己的web应用程序时，理解和掌握这两种威胁的运作机理有助于提高自身项目抵御此类恶意行为的能力，保证用户数据安全。 其他说明：了解如何有效地预防这两种类型的攻击不仅对提升个人技能有帮助，同时也能增强所开发系统的健壮性。由于互联网环境复杂多变，不断关注最新的攻防动态十分必要。

    Invoke-WmiCommand.zip

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