ubuntu gitlab如何进行性能测试

Ubuntu环境下GitLab性能测试的实施方法

一、测试前准备

在开始性能测试前，需完成以下基础准备工作：

1. 安装GitLab：按照GitLab官方文档（社区版/企业版）在Ubuntu服务器上完成安装，确保版本为最新稳定版（如GitLab 16.x及以上）。
2. 环境配置优化：
   • 分配足够资源：建议至少2核CPU、4GB内存（小型实例）、100GB以上SSD存储（用于Git仓库数据）；
   • 调整系统参数：修改/etc/sysctl.conf优化内核参数（如vm.swappiness=10减少交换空间使用）、/etc/security/limits.conf提升进程/文件句柄限制；
   • 配置GitLab：修改/etc/gitlab/gitlab.rb（如调整gitlab_rails['worker_processes']增加后台进程数、postgresql['shared_buffers']优化数据库缓存）。

二、常用性能测试工具及应用

1. 系统资源压力测试

• CPU测试：使用stress或stress-ng模拟高CPU负载。例如，stress --cpu 4 --timeout 60s启动4个线程占用CPU 60秒；stress-ng --cpu 8 --cpu-method matrixprod --timeout 120s使用矩阵乘法进行更真实的CPU压力测试。
• 内存测试：用stress生成内存负载（stress --vm 2 --vm-bytes 2G --timeout 30s，启动2个线程分配2GB内存）；或用sysbench评估内存性能（sysbench memory --memory-block-size=1K --memory-total-size=10G --threads=4 run，测试10GB内存的读写速度）。
• 网络测试：使用iperf3测试网络带宽（服务端：iperf3 -s；客户端：iperf3 -c <server_ip> -t 30，测量30秒内的最大带宽）；netperf测试TCP/UDP吞吐量和延迟。

2. GitLab特定功能测试

• CI/CD性能测试：通过GitLab内置的CI/CD流水线模拟高并发构建。例如，在.gitlab-ci.yml中增加并行作业（parallel: 10），运行大量构建任务（如编译、测试），观察流水线的执行时间和资源占用。
• 代码提交与分支管理测试：批量提交代码（使用脚本循环git commit -m "test" && git push，模拟100+次提交）；测试分支创建、合并、切换的性能（如用脚本创建100个分支并逐一合并）。

3. 文件系统性能测试（关键环节）

GitLab的性能高度依赖文件系统（尤其是Git仓库的读写操作），推荐使用fio工具进行深度测试：

• 安装fio：sudo apt install fio（Ubuntu默认仓库提供）；
• 测试命令示例：

  fio --randrepeat=1 --ioengine=libaio --direct=1 --gtod_reduce=1 --name=test --filename=/var/opt/gitlab/git-data/repositories/testfile --bs=4k --iodepth=64 --size=4G --readwrite=randrw --rwmixread=75
  

  参数说明：--filename指定测试文件路径（需放在Git数据目录，如/var/opt/gitlab/git-data/repositories）；--bs=4k设置块大小为4KB（匹配Git仓库的常见块大小）；--iodepth=64设置I/O队列深度（模拟高并发）；--readwrite=randrw表示随机读写；--rwmixread=75表示75%读、25%写。
• 注意事项：测试完成后，务必删除测试文件（rm /var/opt/gitlab/git-data/repositories/testfile），避免占用存储空间。

三、性能监控与结果分析

1. 实时系统监控：使用top（查看进程CPU/内存占用）、vmstat 1（监控虚拟内存、I/O、CPU）、iostat -x 1（查看磁盘I/O延迟、吞吐量）、sar -u 1（记录CPU历史使用率）等命令，实时观察系统资源变化。
2. GitLab内置监控：
   • 启用Performance Bar：进入GitLab管理区域→设置→度量与剖析→勾选“Performance Bar”，可在页面底部查看当前请求的执行时间（如SQL查询、Redis调用耗时）；
   • 查看Monitoring Dashboard：GitLab自带的“Monitoring”项目（/monitoring）提供实例的CPU、内存、磁盘、数据库等指标的实时图表。
3. 第三方可视化工具：
   • Prometheus + Grafana：GitLab默认集成Prometheus（收集指标），通过Grafana创建仪表盘（如GitLab进程状态、数据库查询时间、CI/CD流水线成功率），实现可视化监控；
   • Netdata：使用Docker快速部署（docker run -d --name netdata -p 19999:19999 netdata/netdata），访问http://<server_ip>:19999查看实时系统指标（如网络流量、磁盘I/O）。

四、优化与迭代

根据测试结果识别瓶颈（如CPU占用过高→优化GitLab worker进程数；磁盘I/O延迟高→更换为SSD；CI/CD流水线慢→增加并行作业数），调整配置后重复测试，直到满足性能要求。