用于用户负载测试的斜坡上升/下降算法

Question

我正在开发一个用于 Web 服务器的用户负载测试应用程序，并且我正在尝试实现一项功能，以自动增加服务器可以处理的最大“用户”数量。我想生成测试用户，直到达到平均响应时间和/或 http 请求失败率的某个阈值，然后我想杀死/生成用户，直到找到刚好低于阈值的稳定状态。

本质上，我想尽可能快地找到仍然满足要求的最大稳定并发用户数。

我当然可以自己想出一个算法，但我认为可能存在我可以使用的现有斜升/斜降算法。如果有人对此有所了解，如果您能指出正确的方向，我会很高兴！

谢谢！

Answer 1

这在很大程度上取决于正在发生的事情，以及系统是否开始逐渐衰减或性能是否出现离散下降（例如“健康”->“死亡”）。

在第二种情况下，没有反馈表明您是否正在接近边界，因此您需要先找到一个超过阈值的点，然后在该点和不超过阈值的最大值之间跳转临界点。您可以使用 2 个（或更多）单独的服务器来简化此操作。中间拆分几乎是最快的可行方式，但如果您有 10 台服务器，您可以在每次迭代中分成 10 个步骤。

如果您收到一些反馈，那么您正在寻找一种包含此反馈的方法。您可能会发现Nelder-Mead algorithm 是合适的。它相当容易实现，但您可能会找到任何感兴趣的语言的实现。