“黑云压城城欲摧，甲光向日金鳞开”，唐朝诗人李贺字面上描绘了黑云压城的自然景象，但实际描述的是敌军攻占城池的人马众多，来势汹汹，但是守城士兵依旧严阵以待，斗志昂扬。这种攻守的战争场面，和服务器的高并发压测十分相似。待压测的服务器应用类似于待攻占的城池，而测试软件需要做的就是构造出成千上百万的士兵，来攻占服务器的应用。
如何构造出成千上百万的攻城士兵，是高并发测试的关键。而传统压力测试工具设计的时候并不是针对高并发测试设计的。针对高并发场景，传统压力测试工具往往自身是性能瓶颈。为适应高并发趋势，我们设计了TCPBurn，用于无状态协议的高并发压力测试，瞬间可以创造出任意多的攻城的精兵猛将。
我们以消息推送服务为例，来模拟海量用户并发场景。千万并发连接测试相关的公开资料很少，据说要达到C10M（千万连接）并发，需要从根本上解决内核自身的问题。我们的实验希望验证linux服务器环境下Nginx能否承受千万连接的考验。
1、软硬件配置
为进行千万并发连接测试，采用的软硬件如下：
服务器IP地址采用192.168.25.89。
TCPBurn采用IP欺骗的方式来模拟客户端，需要为客户端选择IP地址网段，这里我们选择内网IP地址来欺骗Nginx。
客户端虚拟机IP地址和TCPBurn客户端所采用的IP地址关系如下：
虚拟机和服务器具体关系图如下（图中省略192.168前缀）：
图中的城池便是我们待测试的Nginx服务；我们在城池的周围建立了7个营地，每个营地其实是客户端的虚拟机。接下来，我们需要在每个虚拟机上，通过TCPBurn来构建我们的精兵猛将。每个TCPBurn实例为客户端配置了254个IP地址，每个可用的IP地址类似于营地中的兵团，而TCPBurn可利用的端口区间为32768～65535，也就是每个兵团的士兵可达到32768个。这么计算下来，我们使用TCPBurn，在每个营地，轻而易举的便能够构造出254×32768=8323072个士兵，即800多万并发连接。在我们测试过程中，每一个营地会利用300万个地址空间来构造300万个客户端并发连接，需要大概500多M内存，而2000万并发连接，需要累计消耗3G多空间。
服务器操作系统内核版本：
Linux 3.10.0-957.el7.x86_64
服务器CPU采样配置如下图：
服务器内存配置采样图：
从上图可以看出服务器可用内存大概是200G左右（为性能考虑，海量并发测试不考虑swap空间），用来支撑2000万并发连接应用。在这个配置下，理论上每一个连接消耗资源不超过10k字节才可以做到（包括内核+应用）。
虚拟机CPU采样配置如下图：
虚拟机内存情况如下图：
虚拟机的硬件条件足够支持单个TCPBurn模拟300万并发连接。
2、服务器端系统参数配置
为规避高并发带来的系统参数问题，需要在如下方面进行配置：
1）规避IP conntrack坑
参考第21讲（IP CONNTRACK大坑，你跳不跳）内容，我们在服务器端配置了iptables命令来规避IP conntrack坑（两大坑，性能+连接无法建立）：
具体命令：
iptables -t raw -A PREROUTING -p tcp --dport 8080 -j NOTRACK
iptables -t raw -A OUTPUT -p tcp --sport 8080 -j NOTRACK
这里8080是Nginx监听端口，意思是对出入8080端口的数据包不进行跟踪。设置上述命令可以降低内存和cpu资源消耗，并且也不会干扰测试的进行（21讲会详细讲述）。
配置结果可以通过iptables来查看，见下图：
2）规避文件句柄坑
ulimit -HSn 1000000
需要注意上述命令只对本终端有效，建议修改/etc/security/limits.conf。
上述设置确保单个进程能够打开的句柄数量为100万。
由于Nginx是多进程程序，所以可以配置多个进程的方式来支持2000万连接，理论上至少需要20个进程才能达到。
3）关闭rp filter设置
由于TCPBurn采用了IP欺骗（原理类似流量复制工具TCPCopy，可参考课程TCPCopy相关部分），系统如果设置rp filter则会干扰测试的进行。
由于被测试的服务器配置了rp filter过滤，为简单起见，在服务器端关闭所有rp_filter设置。
4）路由设置
由于TCPBurn采用IP欺骗的方式来模拟大量客户端连接，需要在服务器端配置路由，使其响应能够回到发送请求的客户端虚拟机上。
客户端虚拟机利用了7台虚拟机，所在的IP地址跟欺骗的IP网段地址对应关系如下：
192.168.25.121 192.168.100.0
192.168.25.122 192.168.101.0
192.168.25.123 192.168.102.0
192.168.25.124 192.168.103.0
192.168.25.125 192.168.104.0
192.168.25.126 192.168.105.0
192.168.25.127 192.168.106.0
在 服务端进行路由设置：
route add -net 192.168.100.0 netmask 255.255.255.0 gw 192.168.25.121
route add -net 192.168.101.0 netmask 255.255.255.0 gw 192.168.25.122
route add -net 192.168.102.0 netmask 255.255.255.0 gw 192.168.25.123
route add -net 192.168.103.0 netmask 255.255.255.0 gw 192.168.25.124
route add -net 192.168.104.0 netmask 255.255.255.0 gw 192.168.25.125
route add -net 192.168.105.0 netmask 255.255.255.0 gw 192.168.25.126
route add -net 192.168.106.0 netmask 255.255.255.0 gw 192.168.25.127
上述路由设置的作用是请求从哪一台虚拟机过来，其响应就回到哪一台虚拟机。
3、服务器端Nginx部署安装
我们需要部署一个消息推送Nginx服务，用来支持2000万模拟用户的消息推送服务 。
具体安装请参考官网：https://github.com/wandenberg/nginx-push-stream-module
N
ginx配置参考下图：
上图中配置了20个进程，每一个进程支持1048576个连接，理论上可以支持2000万并发连接（1048576×20 > 20000000）。
Nginx其它配置如下：
监听端口采用8080端口。
消息推送相关配置参数见下面两张图：
完成上述步骤后，消息推送服务已经部署好，直接启动Nginx：
./nginx
Nginx就可以等待用户发送请求过来。
4、客户端TCPBurn部署安装
tcpburn（TCPBurn是由tcpburn和 intercept组成）运行，首先需要intercept的配合（具体工作原理图可以参考TCPCopy部分课程）。
intercept工具的主要功能是截获Nginx消息推送服务的响应数据包，配合tcpcopy和tcpburn工具来完成用户会话回放。没有intercept的配合，tcpburn就无法工作。
1）intercept安装运行
intercept安装参考官网github地址：https://github.com/session-replay-tools/tcpburn
如果编译的时候遇到问题，一般是因为没有安装相应的libpcap开发库，安装上即可（centos上可以使用命令：yum install libpcap-devel.x86_64）
运行命令如下：
需要注意的是，7台虚拟机运行的intercept命令都一样，具体命令如下：
./intercept -i eth1 -F 'tcp and src port 8080' -d
intercept命令参数说明如下：
-i 参数设置的是网卡设备名称，因环境不同会有差异。
例如，下图192.168.25.121对应的网卡设备是eth1，而Nginx返回给192.168.100.0网段的IP地址响应包都通过路由走向192.168.25.121（充当网关），经过的网卡就是eth1，所以-i参数选择eth1：
-F 参数设置过滤条件，需要加引号，引号里的内容类似tcpdump的过滤条件
-d 参数，设置-d代表以daemon方式运行
2）tcpburn安装
安装tcpburn参考官网github地址：https://github.com/session-replay-tools/tcpburn
3）准备测试数据
tcpburn不伪造原始数据，需要依赖外部抓包文件。
在服务器端，我们采用如下命令来开启抓包：
tcpdump -i any tcp and port 8080 -s 1500 -w 8080.pcap -v
然后我们在另外一个终端下面访问Nginx服务：
这些访问就会被tcpdump所捕获。
我们累计开启5个终端，分别访问如下：
curl -s -v --no-buffer 'http://192.168.25.89:8080/sub/my_channel_1'
curl -s -v --no-buffer 'http://192.168.25.89:8080/sub/my_channel_2'
curl -s -v --no-buffer 'http://192.168.25.89:8080/sub/my_channel_3'
curl -s -v --no-buffer 'http://192.168.25.89:8080/sub/my_channel_4'
curl -s -v --no-buffer 'http://192.168.25.89:8080/sub/my_channel_5'
然后ctrl+c关闭服务器tcpdump抓包，5个请求都被捕获。利用wireshark来查看这些抓包数据，从下图中我们可以看出抓包文件捕获了5个请求作为tcpburn回放的请求。
我们把抓包文件8080.pcap放到每一个虚拟机tcpburn运行目录下面。
4）关闭客户端虚拟机ip forward功能
客户端虚拟机必须关掉ip forward功能，否则那些回到虚拟机的响应数据包，会路由给真正的客户端机器（具体参考TCPCopy欺骗部分内容）。
查看客户端ip forward是否开启的方法如下：
sysctl -a|grep ip_forward
如果net.ipv4.ip_forward = 1，那就必须在客户端/etc/sysctl.conf文件里面增加下面一行：
net.ipv4.ip_forward = 0
并执行sysct -p使其生效
五、第一次冲击2000万并发失败
在客户端虚拟机上利用tcpburn命令发起连接请求。
在第一台虚拟机（192.168.25.121）tcpburn命令如下：
./tcpburn -x 8080-192.168.25.89:8080 -f /xxx/tcpburn/sbin/8080.pcap -s 192.168.25.121 -u 3000000 -c 192.168.100.x
参数解释如下：
-x 8080-192.168.25.89:8080代表复制抓包文件的8080端口请求到192.168.25.89机器的8080端口应用
-f 参数指定抓包文件的路径
-s 参数指定运行intercept所在机器的IP地址（tcpburn与intercept一一对应）
-u 参数指定模拟用户的数量，-u 3000000代表一个tcpburn实例模拟300万用户
-c 参数代表300万用户采用的IP地址列表是从192.168.100.0网段去获取
由于客户端虚拟机和服务器都在同一个网段192.168.25.0，可能你会问客户端IP地址为什么不采用这个网段的地址呢？首先我们不想干扰本网段的应用，其次单台虚拟机采用的端口数是有限的。对服务器Nginx应用，由于客户端虚拟机TCP层的端口限制，最多模拟几万个连接，而TCPburn由于绕开了TCP端口限制，采用IP欺骗的方式，可以采用任意其它网段的IP地址，这样就可以利用海量的地址空间，从而为海量用户模拟打下基础。这里我们采用192.168.100.0网段，理论上可以利用254×32768=8323072（tcpburn采用的端口从32768开始）个连接，而我们这里只用了300万个连接。
我们逐个运行TCPBurn。每一台虚拟机运行一个TCPBurn实例，包括tcpburn和intercept实例。intercept命令相同，而tcpburn命令在不同虚拟机的参数不同，需要修改-s参数和-c参数。下图是运行了第6个tcpburn实例时的情况，连接数量已经达到1600多万。
此时的内存使用情况呢？参考下图，服务器还有60多G内存空间可以利用。
此时的Nginx，情况如何？Nginx开始大量报too many open files错误，每秒大概输出这样的日志数量高达几十万，而我们的连接数量只是以每秒几千的速度缓慢增加。Nginx高频繁输出这样的错误日志，显然是不合理的，而且这样很快就会打爆磁盘空间。
此时，tcpburn运行过的命令如下图：
第6个tcpburn实例并没有运行完毕。理论上，第6个tcpburn运行完，连接数量可达到1800万。
继续观察一段时间，服务器连接数量不再增加，最终运行结果如下图：
服务器连接数量达到1672万后，就很难上升了，但从下图的内存来看，还有50多G空闲内存，这说明Nginx遇到accept连接瓶颈了。
我们继续试验，让这1600多万客户端连接都接收一个消息推送，以便查看Nginx运行和内存情况。
下图我们在服务器端机器对my_channel_1发送了Goodbye消息，根据Nginx返回结果，会有3344639个客户端连接去接收这个消息。
同时我们查看Nginx运行情况，我们发现下图中的Nginx异常繁忙，因为有几百万的消息推送需要处理。
对5个channel进行消息推送（服务器端执行），命令如下图：
curl -s -v -X POST 'http://localhost:8080/pub?id=my_channel_1' -d 'Goodbye!'
curl -s -v -X POST 'http://localhost:8080/pub?id=my_channel_2' -d 'Goodbye!'
curl -s -v -X POST 'http://localhost:8080/pub?id=my_channel_3' -d 'Goodbye!'
curl -s -v -X POST 'http://localhost:8080/pub?id=my_channel_4' -d 'Goodbye!'
curl -s -v -X POST 'http://localhost:8080/pub?id=my_channel_5' -d 'Goodbye!'
5个消息推送完以后，每一个客户端连接都会收到一个推送消息。
根据下图，可以看出可用内存还有40多G空间，而整个消息推送过程，额外消耗了不少的内存。
