OPENCV篇 七月 04, 2019

OpenCV --- 基于 OpenCV 的百度路况研究记录 (五) 性能测试

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背景

功能

基于百度地图的路况分析服务目前实现的功能有:

  1. 根据给定的行政区划(省,市,区,县等)获取任一缩放等级下的瓦片
  2. 提取分析拥堵数据(拥堵等级,拥堵点集,拥堵空间数据,拥堵距离,道路代码,省,市,区县,镇,街区,道路名,道路车道数,拥堵方向,拥堵描述,拥堵趋势变化,拥堵时长)
  3. 分析性能监控,日志记录

特性:

  1. 简单: 提供 web 界面,可支持在线查看,分析,调试路况信息
  2. 实时: 提供根据给定的区域范围 (矩形区域) 实时分析该区域拥堵数据的 API
  3. 弹性: 分布式计算分析,弹性增加或减少机器
  4. 易部署: 所有复杂的环境和依赖都已打包成镜像, 一条命令即可部署启动
  5. 少依赖: 服务的地理位置解析不依赖互联网接口及其他第三方接口,全部由分析服务自己解决

输入输出

输入: 百度地图瓦片
输出: 拥堵数据

环境

数据

合肥市(行政区划范围)第 17 等级下的全部地图瓦片, 共 61172 张瓦片,其中有道路信息(截止 2019-06-28) 的有 18092

环境依赖

  1. centOS : 7.5
  2. openjdk : 12
  3. openCV : 4.1.0
  4. docker : 18.09
  5. docker compose : 1.24.0
  6. redis : 5.0.5
  7. zookeeper : 3.5.5
  8. rabbitMQ : 3.7.15-management
  9. mariadb: 10.4.6
  10. postgres : 11.4
  11. node : 8.16.0
  12. PostGIS : 2.5.0
  13. PHP : 7.3.6 (PHP-pgsql, PHP-intl)
  14. Apache : 2.4

测试机器配置

暂时没有找到更合适的机器用来长时间运行测试,本次使用的是公司的机器,运行着几个服务,但对系统资源的占用都不大,可以忽略对本次性能测试的影响

CPU : Intel(R) Core(TM) i7-4770 CPU @ 3.40GHz x64 / 单颗 / 8 核
GPU : Intel Corporation Xeon E3-1200 v3/4th Gen Core Processor Integrated Graphics Controller / 核显
MEM : 组合内存, 4 个插槽, 共 24G
1. 8G Kingston DDR3 1600MHz
2. 8G Kingston DDR3 1600MHz
3. 4G Samsung DDR3 1600MHz
4. 4G Hynix/Hyundai DDR3 1600MHz
DISK : INTEL SSDSC2BW240H6 240G
NETWORK : Intel Corporation Ethernet Connection I217-LM 1000M

网络 : 中国电信 50M 对等宽带, PING 60ms, 抖动 28ms, 丢包 0% (公司网络正常使用情况下)
局域网 : 100M 局域网

测试

测试说明

  1. 服务部署在单台机器上, 线程跑满
  2. 目前已稳定运行一星期 (2019年06月28日 - 2019年07月05日)
  3. 从中抽取其中 1 天的分析数据 (2019年07月04日13:12:40 - 2019年07月05日13:12:40)
  4. 本次测试的功能包含了已经开发完成的全部功能

测试数据

id task_id max_thread_size start_time end_time total_time network_time all_count error_count congest_count
102 1562217160232 8 2019-07-04 13:12:40 2019-07-04 13:14:16 95 84 18902 0 152
103 1562217280004 8 2019-07-04 13:14:40 2019-07-04 13:16:18 98 89 18902 0 153
104 1562217400004 8 2019-07-04 13:16:40 2019-07-04 13:18:14 94 85 18902 0 142
105 1562217520003 8 2019-07-04 13:18:40 2019-07-04 13:20:18 98 87 18902 0 151
106 1562217640004 8 2019-07-04 13:20:40 2019-07-04 13:22:21 101 90 18902 0 158
107 1562217760003 8 2019-07-04 13:22:40 2019-07-04 13:24:13 93 82 18902 0 166
108 1562217880004 8 2019-07-04 13:24:40 2019-07-04 13:26:16 96 85 18902 0 165
109 1562218000003 8 2019-07-04 13:26:40 2019-07-04 13:28:17 97 87 18902 0 157
110 1562218120004 8 2019-07-04 13:28:40 2019-07-04 13:30:18 98 86 18902 0 171
111 1562218240003 8 2019-07-04 13:30:40 2019-07-04 13:32:16 96 85 18902 0 164
112 1562218360003 8 2019-07-04 13:32:40 2019-07-04 13:34:29 109 97 18902 0 163
113 1562218480004 8 2019-07-04 13:34:40 2019-07-04 13:36:16 96 85 18902 0 169
114 1562218600003 8 2019-07-04 13:36:40 2019-07-04 13:38:17 97 86 18902 0 182
115 1562218720003 8 2019-07-04 13:38:40 2019-07-04 13:40:17 97 86 18902 0 182
116 1562218840004 8 2019-07-04 13:40:40 2019-07-04 13:42:18 98 86 18902 0 201
117 1562218960004 8 2019-07-04 13:42:40 2019-07-04 13:44:19 99 88 18902 0 196
118 1562219080003 8 2019-07-04 13:44:40 2019-07-04 13:46:16 96 84 18902 0 188
119 1562219200003 8 2019-07-04 13:46:40 2019-07-04 13:48:15 95 83 18902 0 174
120 1562219320003 8 2019-07-04 13:48:40 2019-07-04 13:50:16 96 83 18902 0 176
121 1562219440003 8 2019-07-04 13:50:40 2019-07-04 13:52:19 99 86 18902 0 195
122 1562219560003 8 2019-07-04 13:52:40 2019-07-04 13:54:26 106 93 18902 0 182
123 1562219680003 8 2019-07-04 13:54:40 2019-07-04 13:56:27 107 95 18902 0 185
124 1562219800003 8 2019-07-04 13:56:40 2019-07-04 13:58:19 99 89 18902 0 189
125 1562219920003 8 2019-07-04 13:58:40 2019-07-04 14:00:28 108 96 18902 0 195
126 1562220040003 8 2019-07-04 14:00:40 2019-07-04 14:02:25 105 93 18902 0 209
127 1562220160003 8 2019-07-04 14:02:40 2019-07-04 14:04:22 102 90 18902 0 205
128 1562220280003 8 2019-07-04 14:04:40 2019-07-04 14:06:18 98 87 18902 0 214
129 1562220400003 8 2019-07-04 14:06:40 2019-07-04 14:08:16 96 83 18901 1 219
130 1562220520003 8 2019-07-04 14:08:40 2019-07-04 14:10:16 96 83 18902 0 226
131 1562220640003 8 2019-07-04 14:10:40 2019-07-04 14:12:19 99 88 18902 0 240
132 1562220760002 8 2019-07-04 14:12:40 2019-07-04 14:14:18 98 85 18902 0 228
133 1562220880003 8 2019-07-04 14:14:40 2019-07-04 14:16:22 102 89 18902 0 219
134 1562221000003 8 2019-07-04 14:16:40 2019-07-04 14:18:17 97 85 18902 0 230
135 1562221120003 8 2019-07-04 14:18:40 2019-07-04 14:20:20 100 88 18902 0 247
136 1562221240003 8 2019-07-04 14:20:40 2019-07-04 14:22:17 97 86 18902 0 218
137 1562221360003 8 2019-07-04 14:22:40 2019-07-04 14:24:18 98 85 18902 0 256
138 1562221480003 8 2019-07-04 14:24:40 2019-07-04 14:26:23 103 89 18902 0 233
139 1562221600003 8 2019-07-04 14:26:40 2019-07-04 14:28:23 103 89 18902 0 246
140 1562221720003 8 2019-07-04 14:28:40 2019-07-04 14:30:22 102 87 18902 0 241
141 1562221840003 8 2019-07-04 14:30:40 2019-07-04 14:32:15 95 82 18902 0 231
142 1562221960004 8 2019-07-04 14:32:40 2019-07-04 14:34:17 97 83 18902 0 241
143 1562222080003 8 2019-07-04 14:34:40 2019-07-04 14:36:17 97 84 18902 0 241
144 1562222200002 8 2019-07-04 14:36:40 2019-07-04 14:38:52 132 120 18902 0 258
145 1562222340003 8 2019-07-04 14:39:00 2019-07-04 14:40:37 97 82 18901 1 263
146 1562222500043 8 2019-07-04 14:41:40 2019-07-04 14:43:14 94 81 18902 0 219
147 1562222620004 8 2019-07-04 14:43:40 2019-07-04 14:45:29 109 97 18902 0 208
148 1562222740004 8 2019-07-04 14:45:40 2019-07-04 14:47:18 98 84 18902 0 219
149 1562222860004 8 2019-07-04 14:47:40 2019-07-04 14:49:12 92 80 18902 0 237
150 1562222980003 8 2019-07-04 14:49:40 2019-07-04 14:51:12 92 79 18902 0 212
151 1562223100004 8 2019-07-04 14:51:40 2019-07-04 14:53:15 95 81 18902 0 248
152 1562223220003 8 2019-07-04 14:53:40 2019-07-04 14:55:22 102 89 18902 0 242
153 1562223340003 8 2019-07-04 14:55:40 2019-07-04 14:57:18 98 84 18902 0 258
154 1562223460003 8 2019-07-04 14:57:40 2019-07-04 14:59:19 99 84 18902 0 258
155 1562223580003 8 2019-07-04 14:59:40 2019-07-04 15:01:24 104 88 18900 2 270
156 1562223700003 8 2019-07-04 15:01:40 2019-07-04 15:03:18 98 85 18902 0 254
157 1562223820003 8 2019-07-04 15:03:40 2019-07-04 15:05:57 137 113 18902 0 253
158 1562223960003 8 2019-07-04 15:06:00 2019-07-04 15:07:50 110 97 18902 0 262
159 1562224080004 8 2019-07-04 15:08:00 2019-07-04 15:09:44 104 90 18902 0 250
160 1562224200003 8 2019-07-04 15:10:00 2019-07-04 15:11:44 104 92 18902 0 244
161 1562224320004 8 2019-07-04 15:12:00 2019-07-04 15:13:46 106 93 18902 0 259
162 1562224440003 8 2019-07-04 15:14:00 2019-07-04 15:15:42 102 88 18902 0 239
163 1562224560003 8 2019-07-04 15:16:00 2019-07-04 15:17:43 103 89 18902 0 269
164 1562224680003 8 2019-07-04 15:18:00 2019-07-04 15:19:35 95 83 18902 0 241
165 1562224780003 8 2019-07-04 15:19:40 2019-07-04 15:21:19 99 86 18902 0 254
166 1562224900003 8 2019-07-04 15:21:40 2019-07-04 15:23:16 96 83 18902 0 262
167 1562225020003 8 2019-07-04 15:23:40 2019-07-04 15:25:16 96 82 18902 0 268
168 1562225140003 8 2019-07-04 15:25:40 2019-07-04 15:27:35 115 99 18900 2 254
169 1562225260003 8 2019-07-04 15:27:40 2019-07-04 15:29:52 132 118 18902 0 252
170 1562225400003 8 2019-07-04 15:30:00 2019-07-04 15:31:57 117 103 18902 0 240
171 1562225520003 8 2019-07-04 15:32:00 2019-07-04 15:33:44 104 88 18902 0 260
172 1562225640003 8 2019-07-04 15:34:00 2019-07-04 15:35:42 102 88 18902 0 264
173 1562225760003 8 2019-07-04 15:36:00 2019-07-04 15:37:41 101 86 18902 0 277
174 1562225880002 8 2019-07-04 15:38:00 2019-07-04 15:39:50 110 94 18900 2 275
175 1562226000003 8 2019-07-04 15:40:00 2019-07-04 15:41:39 99 84 18902 0 281
176 1562226100003 8 2019-07-04 15:41:40 2019-07-04 15:43:17 97 82 18902 0 304
177 1562226220004 8 2019-07-04 15:43:40 2019-07-04 15:45:21 101 87 18902 0 269
178 1562226340002 8 2019-07-04 15:45:40 2019-07-04 15:47:24 104 89 18902 0 284
179 1562226460003 8 2019-07-04 15:47:40 2019-07-04 15:49:22 102 87 18902 0 290
180 1562226580003 8 2019-07-04 15:49:40 2019-07-04 15:51:23 103 89 18902 0 287
181 1562226700003 8 2019-07-04 15:51:40 2019-07-04 15:53:21 101 89 18902 0 260
182 1562226820003 8 2019-07-04 15:53:40 2019-07-04 15:55:34 114 99 18902 0 276
183 1562226940004 8 2019-07-04 15:55:40 2019-07-04 15:57:50 130 113 18901 1 280
184 1562227080003 8 2019-07-04 15:58:00 2019-07-04 15:59:54 114 99 18902 0 259
185 1562227200003 8 2019-07-04 16:00:00 2019-07-04 16:01:43 103 89 18902 0 258
186 1562227320003 8 2019-07-04 16:02:00 2019-07-04 16:03:48 108 94 18902 0 265
187 1562227440002 8 2019-07-04 16:04:00 2019-07-04 16:05:39 99 86 18902 0 257
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790 1562300860003 8 2019-07-05 12:27:40 2019-07-05 12:29:20 100 89 18902 0 171
791 1562300980004 8 2019-07-05 12:29:40 2019-07-05 12:31:25 105 94 18902 0 169
792 1562301100003 8 2019-07-05 12:31:40 2019-07-05 12:33:19 99 88 18902 0 182
793 1562301220004 8 2019-07-05 12:33:40 2019-07-05 12:35:16 96 86 18902 0 172
794 1562301340003 8 2019-07-05 12:35:40 2019-07-05 12:37:21 101 89 18902 0 164
795 1562301460004 8 2019-07-05 12:37:40 2019-07-05 12:39:17 97 85 18902 0 158
796 1562301580003 8 2019-07-05 12:39:40 2019-07-05 12:41:25 105 93 18902 0 184
797 1562301700005 8 2019-07-05 12:41:40 2019-07-05 12:43:19 99 88 18902 0 173
798 1562301820004 8 2019-07-05 12:43:40 2019-07-05 12:45:14 94 84 18902 0 155
799 1562301940004 8 2019-07-05 12:45:40 2019-07-05 12:47:20 100 88 18902 0 158
800 1562302060004 8 2019-07-05 12:47:40 2019-07-05 12:49:18 98 88 18902 0 146
801 1562302180003 8 2019-07-05 12:49:40 2019-07-05 12:51:26 106 93 18902 0 165
802 1562302300003 8 2019-07-05 12:51:40 2019-07-05 12:53:23 103 92 18902 0 172
803 1562302420004 8 2019-07-05 12:53:40 2019-07-05 12:55:29 109 96 18902 0 183
804 1562302540005 8 2019-07-05 12:55:40 2019-07-05 12:57:26 106 95 18902 0 140
805 1562302660004 8 2019-07-05 12:57:40 2019-07-05 12:59:20 100 89 18902 0 143
806 1562302780004 8 2019-07-05 12:59:40 2019-07-05 13:01:21 101 89 18902 0 145
807 1562302900004 8 2019-07-05 13:01:40 2019-07-05 13:03:25 105 94 18902 0 155
808 1562303020005 8 2019-07-05 13:03:40 2019-07-05 13:05:18 98 86 18902 0 164
809 1562303140004 8 2019-07-05 13:05:40 2019-07-05 13:07:19 99 89 18902 0 176
810 1562303260007 8 2019-07-05 13:07:40 2019-07-05 13:09:22 102 91 18902 0 153
811 1562303380006 8 2019-07-05 13:09:40 2019-07-05 13:11:21 101 91 18902 0 166
812 1562303500005 8 2019-07-05 13:11:40 2019-07-05 13:13:18 98 85 18901 1 151

完整数据

完整数据可通过连接数据库查看:

DBType: MariaDB
schemas: traffic-service-v2
host: 192.168.10.224
port: 3306
username: root
password: 123456

数据分析

通过以上数据,我们可以做个简单汇总分析:

  1. 一个分析周期内网络请求所消耗的时间占用了总消耗时间的 4/5, 这里说的网络请求时间指的是请求百度瓦片所消耗的时间
  2. 一个分析周期内: 总消耗时间的平均值为: 98.7 s, 网络请求所消耗的平均时间为: 85.7 s, 服务处理所消耗的平均时间为 13 s ;至于时间为什么会呈这样的分布,下面会有详细的解释
  3. 7 月 4 日的晚高峰拥堵时间开始与 17:09 左右, 于 19:33 左右结束, 并且在 17:58 至 18:00 达到了最高峰; 在最高峰时间服务分析耗时 31 s, 处理了 613 张拥堵瓦片.同理,还可以对 7 月 5 日进行同样的分析,这里不再列举
  4. 单张瓦片平均处理时间为 : 0.06976290 s
  5. 每个分析周期都会请求 18902 次瓦片,为什么有的周期请求时间断,而有的周期请求时间长?
    原因有 2 :
     1. 请求过程中可能会发生阻塞的情况,虽然这种情况较少,但是会拖慢单个线程的处理速度
     2. 每次分析的拥堵状况不同, 涉及拥堵的瓦片被填充的有效像素点的数量也不同,这就导致每次同一编号瓦片,但是大小不同,消耗的时间也就不同

机器表现

经过一周的服务性能测试,机器的表现如下

  1. CPU

CPU-OVERVIEW

这是一个分析周期的资源占用情况, 一个分析周期指的是分析完一遍合肥市拥堵情况的动作
截取其中几分钟的的监控情况如下:

CPU

简单解释:
第二张图中每个驼峰代表一次分析过程,图中 11:06 - 11:13,经过了 4 个分析周期,每个分析周期的的大致状态是前期和后期 CPU 占用率都不高,中间部分 CPU 占有率高, 约 80% 左右
这是因为在抓取地图瓦片的时候是按 从北向南 , 从西向东 的顺序来抓取的
很显然合肥市市内是较整个合肥市拥堵情况较重的,而市内是则位于整片区域的中心部分
于是就能解释为什么在一个分析周期前期和后期 CPU 占用率都不高,中间部分 CPU 占有率高的原因

  1. 线程
    Thread

简单解释:
重点看 ts_ 前缀开头的线程
这 8 条线代表分析服务的 8 个线程,绿色代表正在运行, 黄色代表在等待中
中间被隔开代表分析服务已经进行了一个周期
可以看出单个线程在执行一个分析周期的时候,有至少三分之一的时间是处于等待的
这是因为服务分析速度很快,分析完毕之后就从队列中拿出下一条任务出来分析,而在分析之前,会先进行网络请求
请求瓦片是 TCP 请求, 经历上一次请求关闭的四次挥手和连接建立的三次握手, 这种 IO 请求的耗时对 CPU 来说简直如隔三秋
( 对于一次分析周期,去除无道路信息的瓦片,有 18902 张瓦片, 这些都是几十 KB 到几百 KB 大小不等的图片, 需要进行 18902 次 IO 请求,其开销必然不小 )
但是 CPU 不会闲着,他会去处理其他线程的请求
这样的分析也能够解释了上述表格中 总耗时网络请求耗时 之间的关系

线程中甚至还会出现这样的情况

Thread Waiting

这种情况会拖慢单个线程的执行效率
这种情况是因为在请求百度瓦片的时候某一张耗时过长被阻塞了,导致线程一直在等待,直到等待时间大于等于连接超时时间或者数据传输超时时间,该线程会被主动释放,后面又恢复正常运行
不过这种情况出现的次数比较少,主要看网络的稳定性,有出现的情况都在日志里记录下来了,即上述表格中的出错数

  1. 内存
    Memory

对于服务器内存来说, 24G 内存还是比较吃紧的
其中最消耗服务器内存是核心分析服务, 为 java 服务
java 12 初始化堆大小和最大堆大小均没有配置,为缺省值
这时最大堆大小 Xmx 为物理内存的 1/4 , 即 6 GB

通过上面的图可以得出:
核心分析服务达到峰值时, 以达到最大内存 6G, 后来内存占用又会减少,很有可能是 6G 内存不够使用,已触发 GC, 导致内存释放
结合整个机器内存占用普遍在 80% 以上, 更能说明这一点

  1. 磁盘
    Disk

磁盘的 IO 情况其实并没有太大变动,只是在分析的高峰会有写入和读取

  1. 网络
    Networks

8 线程并发请求, 外网下载速度平稳在 350 kb/s 左右, 对网络带宽大小要求不高,但要求网络稳定,无抖动,无丢包

性能优化

经过上面的分析,我认为可以从下面几个点再继续优化:

  1. 提示机器内存: 显然测试机器的内存有点吃紧, 至少 64 G 为合适
  2. CPU 的频率不需要太高,可选择核数多 CPU, 因为整个耗时最长的是网络请求时间, 而这种 IO 并不消耗 CPU 时间,可将线程数调节至 CPU 逻辑核心数的 3 倍到 5 倍. 推荐 IntelXeon E5 系列 CPU
  3. 提供更稳定的网络
  4. 既然请求百度的瓦片耗时高,那么先缓存一部分瓦片到本地进行分析,效率是否更高? (下面进行测试) 不过带来的坏处就是丧失了分析服务的实时性

本地缓存分析

我事先缓存了 2019年07月04日17:00:00 到 2019年07月04日18:00:00, 60 分钟内每分钟的瓦片数据, 共计 18902 * 60 = 1134120 张瓦片到本地磁盘

Nginx 读取

将这 110w 张瓦片放到 nginx 目录下, 在进行测试
发现测试结果并不能够令人满意,和上面的结果几乎无差,这里就不再贴出表格数据了
仔细分析结果是没错的.还是同样的 TCP 请求,只不过不同的是从远端服务器变成了本地服务器

本地读取瓦片

将 TCP 请求更换为本地读取文件形式,结果分析时间令人欣慰, 这里也不贴出表格数据了,放一张日志的截图对比下

File System

总结

  1. 本分析服务对服务器的要求并不高, 要求 CPU 尽量多核心,网络稳定
  2. 开销时间主要集中在网络请求耗时, 目前较好的解决方式是先本地缓存再分析,牺牲了分析的实时性
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