性能测试报告
核心结论
基于本次测试结果，ThingsPanel新架构在1万台设备并发接入的场景下表现出色：
- 单集群支持25000/秒的数据写入，CPU峰值利用率维持在82%以下
- 在高并发下系统各项指标稳定，数据处理无延迟积压
- 基于当前硬件配置，预计可支持40万设备同时接入（按每分钟单设备4个数据点计算）
1. 测试背景与目的
为验证新架构下系统的并发处理能力，搭建了三节点集群环境进行压力测试。本次测试重点关注：
- 系统在高并发环境下的数据处理能力与稳定性
- 集群架构下的资源利用效率
- 系统扩展潜力评估
2. 测试环境
服务器配置
| 机型 | CPU | 内存 | 硬盘 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 云服务器1 | Intel(R) Xeon(R) Platinum 8269CY CPU @ 2.50GHz 4核 | 8GB | ESSD云盘 PL0 40GiB (2280 IOPS) | Cassandra数据库、VerneMQ、数据库和broker的插件应用 |
| 云服务器2 | Intel(R) Xeon(R) Platinum 8269CY CPU @ 2.50GHz 4核 | 8GB | ESSD云盘 PL0 40GiB (2280 IOPS) | Cassandra数据库、VerneMQ、数据库和broker的插件应用 |
| 云服务器3 | Intel(R) Xeon(R) Platinum 8269CY CPU @ 2.50GHz 4核 | 8GB | ESSD云盘 PL0 40GiB (2280 IOPS) | 应用平台、TimescaleDB、负载均衡器、测试脚本等 |
测试参数设置
- 设备数量：分别以5000台和10000台设备进行测试
- 数据上报频率：每台设备每6.4秒推送16个数据点
- 测试持续时间：持续运行24小时以验证系统稳定性
3. 测试结果
性能指标数据
| 设备数量 | 写入速度 | CPU使用率（%） | 内存使用率（%） | 内网带宽 | 云盘读写BPS |
|---|---|---|---|---|---|
| 5000台 | 12000/s | 36 / 37 / 40 | 35 / 37 / 17 | 25M | 38M |
| 10000台 | 25000/s | 72 / 73 / 82 | 45 / 48 / 17 | 48M | 76M |
系统稳定性表现
- 数据处理能力：单集群实现25000/秒的持续稳定写入
- 响应时间：Web操作平均响应时间维持在200ms以内
- 队列状态：测试期间broker队列数据处理实时，无积压
- 查询性能：历史数据查询平均响应时间
<500ms
4. 分析与结论
性能分析
-
数据处理能力
- 在1万设备并发场景下，系统维持25000/秒的写入速度，CPU使用率峰值82%，说明系统仍有性能余量
- 数据写入与查询无延迟，表明系统的数据处理管道设计合理
-
资源利用效率
- CPU利用率随设备数量增加呈线性增长，从5000设备时的40%增至1万设备时的82%
- 内存使用率增幅较小（17%→48%），显示内存管理优化效果良好
- 磁盘IO从38M增加到76M，未达到ESSD云盘性能上限
-
网络传输效率
- 内网带宽占用从25M增长到48M，增长比例与设备数量基本匹配
- 网络延迟稳定在个位数毫秒级别，说明集群间通信高效
扩展性评估
基于测试数据，对系统扩展性进行了如下评估：
- 单集群容量：按每分钟单设备4个数据点计算，当前配置理论上可支持40万设备接入
- 横向扩展：通过增加节点，预计系统可线性扩展至百万级设备规模
- 资源瓶颈：当前配置下，CPU使用率是最先达到瓶颈的资源，建议后续扩容优先提升CPU配置
5) 改进建议
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硬件优化
- 建议升级CPU核心数至8核，以提供更充足的计算资源
- 考虑使用更高性能的ESSD云盘，为未来数据量增长预留空间
-
软件优化
- 优化数据写入批处理机制，减少CPU消耗
- 实现智能负载均衡，提高集群资源利用率
- 增强监控告警机制，提前预警潜在瓶颈
结论
测试表明，ThingsPanel架构具备优秀的并发处理能力和可扩展性。在中等硬件配置下，单集群可稳定支持万级设备接入，为未来支撑更大规模物联网应用奠定了基础。系统在设备数量倍增的情况下，仍保持线性的资源消耗增长，这验证了架构设计的合理性和效能。后续可通过优化资源配置和软件架构，进一步提升系统性能。