我正在考虑使用 AppEngine 来部署我正在开发的网络应用程序。作为我对 AppEngine 平台调查的一部分,我一直在检查简单请求的响应时间。为此,我编写了一个简单的 PING servlet:
@SuppressWarnings("serial")
public class Ping extends HttpServlet
{
@Override
public void doGet(@SuppressWarnings("unused") HttpServletRequest xiReq,
HttpServletResponse xiResp)
throws IOException
{
xiResp.setContentType("text/plain");
xiResp.getWriter().println("PONG");
}
}
然后我编写了一个 java 程序,每秒向这个 servlet 发出一个请求,并计算完成请求所需的时间。使用以下代码获取页面内容。
private static String getPageContent(String url) throws IOException {
String result = null;
URL reqURL = new URL(url);
URLConnection connection = reqURL.openConnection();
connection.setConnectTimeout(30 * 1000);
connection.setReadTimeout(30 * 3000);
InputStream webStream = connection.getInputStream();
BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(webStream));
result = reader.readLine();
reader.close();
return result;
}
我的监控脚本每 3 分钟输出以下格式的数据:
date,num_reqs,num_failedreqs,avg_reqtime,num_normreqs,avg_normreqtime,num_latereqs,avg_latereqtime
normrequests 是所有需要少于 500 毫秒才能完成的请求 latereqs 是所有需要超过 500 毫秒才能完成的请求 failreqs 是任何在下载期间抛出 IO 异常或者如果接收到的内容不等于“PONG”
我最后 20 分钟的输出如下:
Thu Nov 25 10:04:01 GMT 2010,300,0,186,295,171,5,1093
Thu Nov 25 10:09:28 GMT 2010,300,0,191,292,173,8,842
Thu Nov 25 10:14:52 GMT 2010,300,0,184,295,167,5,1177
Thu Nov 25 10:20:15 GMT 2010,300,0,182,294,168,6,876
Thu Nov 25 10:25:46 GMT 2010,300,0,172,298,167,2,827
这表明在每 5 分钟内有 2 到 8 个“延迟”请求平均需要 827 到 1177 毫秒才能完成。
这与在 Amazon EC2 上运行的微型实例上针对同一 servlet 运行的同一时期的以下输出进行了比较。
Thu Nov 25 10:03:53 GMT 2010,300,0,177,300,177,0,0
Thu Nov 25 10:09:20 GMT 2010,300,0,179,299,178,1,583
Thu Nov 25 10:14:43 GMT 2010,300,0,176,299,175,1,545
Thu Nov 25 10:20:07 GMT 2010,300,0,176,299,175,1,531
Thu Nov 25 10:25:37 GMT 2010,300,0,181,298,178,2,669
这表明“迟到”请求少得多,而且这些慢速请求的响应时间也短得多。
我正在从位于英国的服务器发出请求。我的 Amazon EC2 实例在“美国东部”运行。我不知道 Google 在哪里运行我的 AppEngine 实例。
我能做些什么来提高 AppEngine 响应时间的一致性吗?或者我看到的 AppEngine 的差异是正常的吗?
最佳答案
您看到的“延迟”请求是由于 App Engine 启动了一个新的 Java 运行时来处理您的请求。 App Engine 会增加它按需运行的应用程序实例的数量,并在一段时间不活动后关闭空闲实例。
对于低流量应用,此行为更为明显,因为即使是单个用户也可能导致需要启动新运行时的峰值,并且实例更有可能因不活动而关闭。随着应用流量的增加,您看到的预热请求数量将与流量成比例地减少。
关于java - AppEngine 响应时间差异,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/4276127/
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这篇文章是继上一篇文章“Observability:从零开始创建Java微服务并监控它(一)”的续篇。在上一篇文章中,我们讲述了如何创建一个Javaweb应用,并使用Filebeat来收集应用所生成的日志。在今天的文章中,我来详述如何收集应用的指标,使用APM来监控应用并监督web服务的在线情况。源码可以在地址 https://github.com/liu-xiao-guo/java_observability 进行下载。摄入指标指标被视为可以随时更改的时间点值。当前请求的数量可以改变任何毫秒。你可能有1000个请求的峰值,然后一切都回到一个请求。这也意味着这些指标可能不准确,你还想提取最小/