【项目实战-4】nodejs开启gzip，QPS提升6倍

【问题表现】

在压测项目生产环境中，发现首页的QPS一直在8k，未达到压测目标，但压测其他接口QPS能达到5w，需要排查出问题进行优化。

首页接口压测结果：

其他接口压测结果：

【问题分析与排查思路】

1. 梳理整个压测链路：jmeter->1个公网CLB->web接入层（Node,40台机器） 查看接入层40台机器的资源消耗情况，发现负载不高，没有压力。 查看前端平均响应时间是 20ms，但整个链路耗时1.5s，需要排查下耗时长的原因。
2. 根据压测链路从CLB来看是否成为瓶颈，有开发提出建议，增加一个CLB看性能是否提升。

由于再增加一个CLB，需要前面加ecdn，压测链路发生改变：

ecdn(15个ip轮询)->waf->2个公网clb->web（node，40台机器）

压测结果如下：

3. 进行后端开启gzip验证，看流量是否有降低，看cpu负载影响大小

jmeter修gzip的请求方式

压测结果如下：

每个请求的response由55.5kB缩小到9.4kB

CLB的出带宽4000Mbps缩小到750Mbps，CPU的负载由10%增加到15%

4. 由上面的压测结果来看，jmeter开启gzip后，CLB资源消耗减少，恢复至最开始状态后，采用1个CLB进行验证。

压测链路：1个公网clb->web（node，40台机器）

压测结果如下：

5. 在压测的过程中，还发现不同地区的压测集群压测结果不一致，越靠近压测环境的集群，压测的qps更高。

项目中使用广州的压测集群比北京的压测集群，压测的QPS更高。

北京集群压测结果：

【总结】

在压测前端项目中涉及到很多数据资源的传输，开启gzip压缩功能可以节省网络流量。主要分为2个部分

• jmeter端通过在http信息头里添加名称：Accept-Encoding值: gzip；
• 服务端通过使用node中间件---compression，实现压缩功能。

本项目使用的nodejs框架，需额外关注实现gzip压缩需要使用中间件compression，一般情况下使用Apache框架是由默认配置项实现gzip功能。

在分析问题的过程中，可以采用控制变量法进行一一排查，提高问题排查效率。