服务器经常崩溃是怎么回事？

服务器崩溃的几种原因第一：高并发流量或请求超过服务器承受力
无论是企业和个人在租用服务器的时候都会受到峰值承受限制的，一旦超过服务器的承受能力，就会导致服务器瘫痪，应用程序暂停，网站无法访问。服务器都是有峰值限制的，不可能承受无上限的并发能力。而造成服务器瘫痪的原因就是在同一段时间内，访问人数多，造成高流量的突进。超出了服务器的承受范围。这种例子我们经常可以看到，比如双11期间，很多公司为了应对双11的高流量，开启的紧急避险措施和大规模的服务器负载能力。还有春运期间，12306网站由于受到高并发的问题，也会频繁的出现崩溃。
第二：磁盘空间不足
导致服务器无法正常运行的原因也有可能是磁盘空间溢出导致的。企业的网络管理员应该实时关注磁盘的使用情况，并且要在规定的时间把磁盘储存的数据备份到另外的存储设备里面，确保数据无遗失，推荐相关阅读：哪些网站应该使用服务器呢？
服务器的磁盘大部分的资源都是被日志文件占用了，包括web服务器，数据库等日志信息都包括其中，以及应用程序服务器日志文件均与内存泄漏是同等的危害。我们可以采取措施保护我们的数据和日志文件，日志文件对应用程序进行异地存储。日志文件系统空间如果满了，则web服务器将自动被挂起，但是机器本身瘫痪和宕机的几率就会大大降低。
第三：服务器超载
连接web服务器都是用一个线程链接的，web服务器会在线程用过之后自动挂起，不会再未已链接的线程提供任何服务。如果我们用了负载机制，那么如果该服务器没有响应，则该服务器的负载则会自动的转移到其他web服务器上，这个 *** 作会使服务器一个接一个的用光线程。这中 *** 作可能会导致整个服务器机组被挂起， *** 作系统同时还有可能在不断接收新的链接，而我们的web服务器无法未其提供服务，致使服务器崩溃。
第四：服务器遭到恶意攻击
网络科技的不断发展同时，黑客的技术和渗透也是很强的，服务器和系统遭受到攻击已经是普遍存在的了。所有服务器都会面临这个问题，这个是无法预测的危险，我们只能实时做好安全防护，将被攻击的风险降至最低。

本文由Donny译自 3scalecom 的 《How to load test & tune performance on your API》
这几年API的作用不断演化，以前API还只是用来做内部系统之间的集成点，但现在API已成为一个公司的核心系统，一个构建于Web和移动端应用之上的核心系统。

当API仅只用来处理后台的任务（例如生成报告），那么性能差点也不是问题。但是如今API慢慢地发展成为连接服务与终端用户的核心纽带。这种关键性的角色变化表明了一个重要的观点：那就是API的性能真的很重要。

如果API数据源响应快，前端的应用程序的设计好点或差点影响不大，要是响应慢如蜗牛，前端的设计再出色也是然并卵。现在我们的客户端应用展示的数据源可能都是来自多个API响应内容的聚合，性能对这种微服务构架来说真的非常重要。

可以毫不夸张的说出色的性能就是你API提供的最好功能。我们知道向目标改进的唯一正确的方法就是找到问题的关键点，或者叫关键路径，并不断迭代测量和调整你的架构系统，直到系统达到预定的目标。对于API来说，测量和提高性能的过程就是负载与压力测试的过程。

本文将重点介绍如何对你的API进行负载压力测试。我们会以一个简单的、未测过的例子开始，然后再添加一个访问控制层，要确保一切都经过严格测试，做好处理真实流量的准备工作。OK，开始吧！
首先我们要明确要测试什么，可以是对你所有的API接口，或者是对单个API接口，或是对需要排除故障或改进的API接口的常规测试。
本文的其部分，我们将使用一个示例API。这是一个棋牌类游戏的Nodejs API。它有三个API接口：
/question – 返回一个随机黑牌

/answer – 返回一个随机白牌
/pick – 返回一对随机的问题与答案

你测试用的负荷情况越和真实环境的越类似，你的负载测试就越有用。如果你不知道实际流量有多少或者你不知道负载在所有接口上是否都一致，那么就算你知道你的API可以保持400 请求/秒的吞吐量也没啥鸟用。

所以，你应该先从收集你API的使用数据开始。你可以直接从你的API服务日志或者从其他你在用的应用性能工具（例如New Relic）中获取数据。在对你的API进行第一次测试之前，你应该对以下问题做到心中有数：
（1）每秒请求数的平均吞吐量（Average throughput in requests per second）

（2）峰值吞吐量（您在某段时间内获得的最大流量是多少？）（Peak throughput）

（3）API各接口的吞吐量分布情况（有没有一些接口的流量远超其他接口？）

（4）用户的吞吐量分布情况（少数用户产生大多数的流量，或者是更均匀分布？）

另外还需要考虑的一个关键点是，在测试期间将要模拟的流量会是怎样的，主要考虑点是：

（1）重复负载生成（Repetitive load generation）

（2）模拟流量模式

（3）真实流量

通常我们最好以最简单的方法开始测试，然后逐步演化到更为接近真实环境的测试。我们可以先用重复负载生成来做为API接口的第一个测试，这样不仅可以验证我们的测试环境是否稳定，更重要的是可以让我们找到API能承受的最大吞吐量，这样我们就可以知道API可以达到的性能上限是多少。

找到你的API性能上限值后，你就可以开始考虑如何将你的生成的测试流量塑造得更接近真实环境。使用真实流量来测试是最理想的，但实际 *** 作不太可行。要模拟真实流量比较难，也太花时间。所以我们有一个折中点的方法：先研究你的流量分析数据，并做一个简单的概率模拟。比如你有100个API接口（提示：原文endpoint在这里我译为接口，翻译成端点也可以，不过译成接口感觉更容易理解），你检查了上个月的使用情况，发现80%的流量来自20个接口，其中3个接口占用了50%的流量。那么你就可以创建一个遵循这种概率的请求列表，并提供给你的负载测试工具。这样做就相对快多了，并且它相对比较接近你真实负载，可以显示出你实际环境中可能遇到的问题。

最后，如果你拿到你要测试的API的真实访问日志，你就可以用它们来做最接近客观现实的测试。我们待会儿要讨论的大部分负载测试工具，都是接收一个请求列表作为输入文件。你可以用你的访问日志，稍微做一个格式调整就可以匹配每个测试工具所需的格式。搞定这个你就可以在测试环境中轻松重现你的生产流量。
好了，你清楚了你要测试什么鬼了，准备工作的最后一步就是配置好你的测试环境。你需要一个专用的测试环境。如果你不怕被你老板骂的话，或者比较任性，你也可以直接在你的生产环境中进行性能测试，不过出问题别说哥事先没跟你说清楚哈。

如果您已经设好一个预生产或沙箱环境，并且你的API也在上面运行了，那么你就万事俱备了。因为本文要用示例API，我们会在AWS的服务实例上设置我们的环境。

在我们的例子中，我们使用一个简单的API，不需要从磁盘读取或在内存中保存大型数据集。我们选择Linux C4large 实例就够了。

注意：我们对比过其他相似处理资源数但内存更大的AWS实例，但实际测试中内存大部分没使用，所以我们选了C4large

接下来，我们将一个配好的负载测试实例（服务器）运行起来，这只是一个运行模拟测试程序的服务器，它会通过从多个并发连接重复发送请求到我们的API服务器。你需要模拟的负载越高，机器的性能就要求越高。再次，这也是一个CPU密集型工作负载。这里我们选择具有4个虚拟核，16个 ECU的优化处理器的 c4xlarge AWS服务器

我们选择在相同的可用区内部署所有实例（API服务器与测试服务器在同一个区/机房），这样可以将外部因素对我们测试结果的影响降到最小。
我们有一个沙箱环境来运行我们的API，同时也有另一台服务器准备开始负载测试。如果这是你第一次做性能测试，你一定会想知道什么是最好的方法。在本节中，我们将会分享我们如何选择工具，同时也会介绍一下目前市面上一些公认比较好的工具。

JMeter

在人们意识当中，首当翘楚的估计是 Apache JMeter ，这是一个开源的Java程序，他关键的特性就是提供一个强大而完善的创建测试计划的GUI。测试计划由测试组件组成，测试组件定义了测试的每一个部分，例如：

（1）用来注入负载测试的线程
（2）参数化测试中使用的>