“性能”其实是一个复杂的概念。不同的人、不同的应用场景都会对它有不同的定义。对于 HTTP 来说,它又是一个非常复杂的系统,里面有非常多的角色,所以很难用一两个简单的词就能把性能描述清楚。

还是从 HTTP 最基本的“请求 - 应答”模型来着手吧。在这个模型里有两个角色:客户端和服务器,还有中间的传输链路,考查性能就可以看这三个部分。

# HTTP 服务器

我们先来看看服务器,它一般运行在 Linux 操作系统上,用 Apache、Nginx 等 Web 服务器软件对外提供服务,所以,性能的含义就是它的服务能力,也就是尽可能多、尽可能快地处理用户的请求。

衡量服务器性能的主要指标有三个:吞吐量(requests per second)、并发数(concurrency)和响应时间(time per request)。

吞吐量就是我们常说的 RPS,每秒的请求次数,也有叫 TPS、QPS,它是服务器最基本的性能指标,RPS 越高就说明服务器的性能越好。

并发数反映的是服务器的负载能力,也就是服务器能够同时支持的客户端数量,当然也是越多越好,能够服务更多的用户。

响应时间反映的是服务器的处理能力,也就是快慢程度,响应时间越短,单位时间内服务器就能够给越多的用户提供服务,提高吞吐量和并发数。

除了上面的三个基本性能指标,服务器还要考虑 CPU、内存、硬盘和网卡等系统资源的占用程度,利用率过高或者过低都可能有问题。

在 HTTP 多年的发展过程中,已经出现了很多成熟的工具来测量这些服务器的性能指标,开源的、商业的、命令行的、图形化的都有。

在 Linux 上,最常用的性能测试工具可能就是 ab(Apache Bench)了,比如,下面的命令指定了并发数 100,总共发送 10000 个请求

ab -c 100 -n 10000 'http://www.xxx.com'

系统资源监控方面,Linux 自带的工具也非常多,常用的有 uptime、top、vmstat、netstat、sar 等等,可能你比我还要熟悉,我就列几个简单的例子吧:

top             # 查看 CPU 和内存占用情况
vmstat  2       # 每 2 秒检查一次系统状态
sar -n DEV 2    # 看所有网卡的流量,定时 2 秒检查

理解了这些性能指标,我们就知道了服务器的性能优化方向:合理利用系统资源,提高服务器的吞吐量和并发数,降低响应时间。

# HTTP 客户端

看完了服务器的性能指标,我们再来看看如何度量客户端的性能。

客户端是信息的消费者,一切数据都要通过网络从服务器获取,所以它最基本的性能指标就是“延迟”(latency)。

之前在讲 HTTP/2 的时候就简单介绍过延迟。所谓的“延迟”其实就是“等待”,等待数据到达客户端时所花费的时间。但因为 HTTP 的传输链路很复杂,所以延迟的原因也就多种多样。

首先,我们必须谨记有一个“不可逾越”的障碍——光速,因为地理距离而导致的延迟是无法克服的,访问数千公里外的网站显然会有更大的延迟。

其次,第二个因素是带宽,它又包括接入互联网时的电缆、WiFi、4G 和运营商内部网络、运营商之间网络的各种带宽,每一处都有可能成为数据传输的瓶颈,降低传输速度,增加延迟。

第三个因素是 DNS 查询,如果域名在本地没有缓存,就必须向 DNS 系统发起查询,引发一连串的网络通信成本,而在获取 IP 地址之前客户端只能等待,无法访问网站,

第四个因素是 TCP 握手,你应该对它比较熟悉了吧,必须要经过 SYN、SYN/ACK、ACK 三个包之后才能建立连接,它带来的延迟由光速和带宽共同决定。

建立 TCP 连接之后,就是正常的数据收发了,后面还有解析 HTML、执行 JavaScript、排版渲染等等,这些也会耗费一些时间。不过它们已经不属于 HTTP 了,所以不在今天的讨论范围之内。

而对于 HTTP 性能优化,也有一个专门的测试网站“WebPageTest”。它的特点是在世界各地建立了很多的测试点,可以任意选择地理位置、机型、操作系统和浏览器发起测试,非常方便,用法也很简单。

网站测试的最终结果是一个直观的“瀑布图”(Waterfall Chart),清晰地列出了页面中所有资源加载的先后顺序和时间消耗,比如下图就是对 GitHub 首页的一次测试。

Chrome 等浏览器自带的开发者工具也可以很好地观察客户端延迟指标,面板左边有每个 URI 具体消耗的时间,面板的右边也是类似的瀑布图。

点击某个 URI,在 Timing 页里会显示出一个小型的“瀑布图”,是这个资源消耗时间的详细分解,延迟的原因都列的清清楚楚,比如下面的这张图:

图里面的这些指标都是什么含义呢?我给你解释一下:

  • 因为有“队头阻塞”,浏览器对每个域名最多开 6 个并发连接(HTTP/1.1),当页面里链接很多的时候就必须排队等待(Queued、Queueing),这里它就等待了 1.62 秒,然后才被浏览器正式处理;
  • 浏览器要预先分配资源,调度连接,花费了 11.56 毫秒(Stalled);
  • 连接前必须要解析域名,这里因为有本地缓存,所以只消耗了 0.41 毫秒(DNS Lookup);
  • 与网站服务器建立连接的成本很高,总共花费了 270.87 毫秒,其中有 134.89 毫秒用于 TLS 握手,那么 TCP 握手的时间就是 135.98 毫秒(Initial connection、SSL);
  • 实际发送数据非常快,只用了 0.11 毫秒(Request sent);
  • 之后就是等待服务器的响应,专有名词叫 TTFB(Time To First Byte),也就是“首字节响应时间”,里面包括了服务器的处理时间和网络传输时间,花了 124.2 毫秒;
  • 接收数据也是非常快的,用了 3.58 毫秒(Content Dowload)。

从这张图你可以看到,一次 HTTP“请求 - 响应”的过程中延迟的时间是非常惊人的,总时间 415.04 毫秒里占了差不多 99%。

所以,客户端 HTTP 性能优化的关键就是:降低延迟。

# HTTP 传输链路

以 HTTP 基本的“请求 - 应答”模型为出发点,刚才我们得到了 HTTP 性能优化的一些指标,现在,我们来把视角放大到“真实的世界”,看看客户端和服务器之间的传输链路,它也是影响 HTTP 性能的关键。

划分出了几个区域,这就是所谓的“第一公里”“中间一公里”和“最后一公里”(在英语原文中是 mile,英里)。

“第一公里”是指网站的出口,也就是服务器接入互联网的传输线路,它的带宽直接决定了网站对外的服务能力,也就是吞吐量等指标。显然,优化性能应该在这“第一公里”加大投入,尽量购买大带宽,接入更多的运营商网络。

“中间一公里”就是由许多小网络组成的实际的互联网,其实它远不止“一公里”,而是非常非常庞大和复杂的网络,地理距离、网络互通都严重影响了传输速度。好在这里面有一个 HTTP 的“好帮手”——CDN,它可以帮助网站跨越“千山万水”,让这段距离看起来真的就好像只有“一公里”。

“最后一公里”是用户访问互联网的入口,对于固网用户就是光纤、网线,对于移动用户就是 WiFi、基站。以前它是客户端性能的主要瓶颈,延迟大带宽小,但随着近几年 4G 和高速宽带的普及,“最后一公里”的情况已经好了很多,不再是制约性能的主要因素了。

除了这“三公里”,我个人认为还有一个“第零公里”, 就是网站内部的 Web 服务系统。它其实也是一个小型的网络(当然也可能会非常大),中间的数据处理、传输会导致延迟,增加服务器的响应时间,也是一个不可忽视的优化点。

在上面整个互联网传输链路中,末端的“最后一公里”我们是无法控制的,所以我们只能在“第零公里”“第一公里”和“中间一公里”这几个部分下功夫,增加带宽降低延迟,优化传输速度。

# 小结

  • 性能优化是一个复杂的概念,在 HTTP 里可以分解为服务器性能优化、客户端性能优化和传输链路优化;
  • 服务器有三个主要的性能指标:吞吐量、并发数和响应时间,此外还需要考虑资源利用率;
  • 客户端的基本性能指标是延迟,影响因素有地理距离、带宽、DNS 查询、TCP 握手等;
  • 从服务器到客户端的传输链路可以分为三个部分,我们能够优化的是前两个部分,也就是“第一公里”和“中间一公里”;
  • 有很多工具可以测量这些指标,服务器端有 ab、top、sar 等,客户端可以使用测试网站,浏览器的开发者工具。

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