前段时间公司的分布式图片文件系统（FastDFS）做了图片裁剪和缩放功能,并把缩放计算和FastDFS做了解耦分离，前端用虚拟机作为图片文件缩放的访问代理层(Nginx Proxy)，后端使用nginx直接访问FastDFS的文件系统。以下是测试和分析过程。

1测试场景

         为了测试解耦后的图片读取并发和分析系统瓶颈，我们在内网中搭建了一个测试环境。以下是测试环境的网络的物理架构图：

上图中：

         NginxProxy：CPU解耦后的图片裁剪代理服务器

         Storage：图片的存储服务器

         ab：图片访问的模拟压力测试客户端

访问的原图大小：75KB，分辨率640 * 480

裁剪后的图片大小：23KB

Nginx Proxy的CPU：4核 2.5G

Nginx Proxy的内存：4G

2测试用例

所有测试的样本请求总数都是100000个

2.1 ab直接对storage获取原图

小结：

从上面的数据可以看出，这种方式的测试主要瓶颈是在网络带宽上，TPS的能力直接是受限于网络的带宽。CPU和内存不会是瓶颈。这里要注意的是我们采用的是访问同一种图片，所以无法分析磁盘IO的并发，关于Storage的磁盘IO并发我们在后面做详细的分析总结。

2.2 ab通过Nginx proxy访问图片

2.2.1原图访问

小结:

         这个case和2.1情况差不多，TPS稍有下降，proxy的CPU虽然比较高（没过50%），但是并发数是受storage带宽的限制。带宽是这种case最大的瓶颈.这里CPU高的原因是因为HTTP是短连接请求，nginx不停的受理来之ab的TCP请求和发起对storage的upstream的TCP请求导致的。

2.2.2裁剪图访问

小结:

         这个case的测试数据可以看出，NginxProxy的CPU成为整个系统的瓶颈，TPS只有280左右。Storage的带宽还有近100M的富余。在这种情况测试后，我们增加一个PROXY来进行测试。

2.3 通过两台Nginx Proxy访问裁剪图片

有两个ab客户端同时发起测试请求，例如64个并发，那么每个ab 发起32个并发

小结：

         这个case和2.2.2的case比较可以得出，增加NginxProxy的数量在Storage有富余带宽的情况下是基本成线性增长的关系。在Storage 磁盘IO无线和1G带宽的情况下，一个Storage可以挂在4核 2.5GHZ CPU运算能力的proxy最多4个。

3测试结果分析

3.1 CPU

从以上4个测试case的结果看,耗CPU的主要是在图片的裁剪上。根据2.2.2的测试数据，我们可以得出一个基本的CPU与裁剪图片的数据之间的关系，如下：

                   在CPU100%的时候，Storage上的带宽是24270KB。那么1GHZ运能能力能裁剪大概的带宽数据：

         1GHZ每秒裁剪的带宽数据 = 24270KB / (4 * 2.5G) = 2427KB =2.4MB

         1GHZ每秒裁剪的图片数 = 279 / (4 * 2.5G) = 28张。（分辨率640 x 480 成 300 x 300）

         因为线上生产环境是原图套图和裁剪图混合访问，1GHZCPU的实际运算能力应该在40 ~ 50左右。这个具体要看各种图片的分布比例。

3.2内存

在整个测试过程中，Nginx Proxy的每个进程的内存始终保持在50M左右。如果在Storage和Proxy之间带宽不足或者网络不稳定的情况下，Proxy的内存将会大大增加（在10月21日的测试中，4个nginx总共占用了1.7G的内存），这是由于图片分片从storage发送过来时，Proxy需要在内存中拼接图片导致的。

3.3磁盘IO

         这个测试过程中，我们始终都是访问同一张图片，所以不存在磁盘IO的测试。我们可以根据SATA硬盘（7200转速）的一些特性做随机文件访问的分析。基于LevelDB和innoDB引擎对SATA硬盘的两个基本参数我们可以做具体的分析。这两个参数是：

1、  磁盘在seek一次需要耗费10ms左右的时间

2、  磁盘顺序读取1M数据到内存需要10ms左右的时间。

基于我们的Storage上都是随机访问小文件（大部分100KB~ 200KB以内），那么Storage在读取一个小文件的时候必须seek一次，在进行顺序读取。我们线上环境有各种图片格式，大小不一，我们暂且以图片大小平均100KB来分析。

         从上面两个参数我们很容易知道随机读取一张100KB的图片大概需要的时间：

                   Readdelay = seek + read time = 10ms + 10ms / 10 = 11ms;

         那么一秒钟我们单个SATA盘最大可以读取的图片数：

                   Percount = 1000 / 11 = 90张。

线上环境一般是单个Storage配置12个SATA盘。那么一个Storage最大可以的图片数：

                   Maxread count = 90 * 12 = 1080张。

         如果考虑文件的PageCache的话，Max Read count可能会略大于这个数字。

这个计算仅仅是12个磁盘全部用于读，没有 写的情况。在实际情况是有写的，因为商家会不定时增加或者修改图片，Max read count在实际系统中是会小于1080张的。尤其是在遇到类似图片搬家之类操作时，磁盘的IO能力会大大打折扣。

从这个分析结果再对比我们2.1中的TPS = 1495可以看出，Max readcount < TPS,也就是说如果Storage的带宽是千兆，那么带宽是大于磁盘IO的，所以在带宽达到极限之前，磁盘IO首先会成为瓶颈。从上面分析的结果我们可以得出，一个Storage磁盘IO读的TPS 在600 ~ 700左右就应该是瓶颈了。

3.4网络带宽

         通过上面4个CASE,我们基本知道Storage和Nginx Proxy之间的带宽是一个很重要的因素。因为做了CPU解耦，无疑增加了一次原图拉取的开销。我们线上环境可能是采用如下的物理网络拓扑：

         如果Nginx Proxy集群的CPU运算能力和右边的Storage集群的磁盘IO都能力超过交换机之间的网络传输能力的话，那么瓶颈就会在交换机之间的带宽上。我们还是以原图平均大小为100KB来计算，如果交换机之间是千兆网络,那么转换成字节带宽为：

                   Bandwidth=1024 mb / 8 = 128MB

proxy集群每秒能同时获得的原图数：

                   PerPic count = 128M / 0.1 = 1280张。

         这里的计算并没有除去TCP本身的净核，一般用到120M就是比较高效的。也就是说最多不超过1200张图片。

4结论

         我们可以初步按照2.2.2的case和3.3的磁盘IO分析得出基本的proxy/storage和带宽之间的对应关系。我们可以得出一个基本的结论：

50GHZ的CPU运算能力每秒可以裁剪近1200~1500张图片，带宽在120MB/S.

         3台storage除去磁盘IO写负载，大概每秒能读取1000 ~ 1100张图片。

         配上1GB的传输带宽。

通过Nginx访问FastDFS文件系统并进行图片文件裁剪的性能测试和分析