测试内容
测试 CodeAndPeace社区 首页（热帖排行）高并发访问的效果，测试分为本地开发环境和线上生产环境，对比使用本地缓存组件 Caffeine 和不使用缓存（查询直接走 MySQL）情况下的首页平均响应时间和吞吐量。
测试环境
测试环境主要分为本地开发环境和线上生产环境
开发环境
OS：Windows 10
CPU：AMD Ryzen3 3700x，8 核 16 线程
内存：16G，3200 MHz
硬盘：固态
压测软件：JMeter
生产环境
OS：CentOS 7
CPU：Intel Xeon Gold 6161，单核单线程
内存：2G
硬盘：机械
压测软件：Apache Benchmark
备注
- 生产环境是华为云服务器，其实是虚拟化的硬件
- 为了避免网络环境影响，两次测试其是都是本地访问，如果是远程访问，并不会有这么好的结果
测试结果
开发环境
不同并发量下的吞吐量
- 使用缓存时，在各个并发量下，吞吐量基本维持在不使用缓存时的 10 倍左右。
- 当并发量提高到 3000+ 时，依赖于 AMD 多核 CPU 的优势（AMD YES !），吞吐量并没有明显的下降。
不同并发量下的平均响应时间
无论是否使用缓存，响应时间与并发量都呈现线性关系，但是使用缓存的曲线斜率要小很多，当并发量来到 3000+ 时，不使用缓存的平均响应时间已经达到 6s+，这显然是无法接受的，而使用缓存后，平均响应时间维持在 0.5s 左右。
特别说明——不同并发量下 CPU 占用
- 通过查看任务管理器，不使用缓存时，服务主程序的 CPU 占用最高到 64% 左右，且 MySQL 服务在各个并发量下的 CPU 占用基本都维持在 10% 左右，并没有提高，也就是说，CPU 还没有发挥全部实力，数据库的处理能力就已经到达了瓶颈（给你机会你不中用啊！）
- 如果使用缓存，主程序 CPU 占用可以维持在 85% 以上，并发量大时可以接近90%，且 MySQL 并没有占用 CPU。
生产环境
不同并发量下的吞吐量
因为云服务器的配置相比自己的电脑较低，只有单核（最普通的学生机），所以使用缓存后的提升并没有比自己本机上大，不过相比不使用缓存，依然有 3-4 倍的提升。
不同并发量下的平均响应时间
线上环境下，响应时间随并发量的变化规律与生产环境差不多，使用缓存后的优化效果也有 3-4 倍的提升。
软件链接
- 压测软件：JMeter
- 压测软件：Apache Benchmark
- 画图软件：Tecplot2015