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1.) Webseiten Analyse
Dies ist der Erste Teil von meiner Blog-Reihe “Webseiten beschleunigen”. Um die ursprüngliche Ladegeschwindigkeit deiner Webseite zu prüfen, installieren wir uns zwei Erweiterungen für Firefox.
ggf. kann man sich auch nach die nachfolgenden Links anschauen, jedoch habe ich mit der Kombination „ Firebug + YSlow“ sehr gute Erfahrungen gemacht, daher folgt nun diesbezüglich ein kleines Video.
Alternative von Google:
Alternative Online-Analyse:
Bisher habe ich nur zwei Online-Analyse-Dienste gefunden, welche mir wirklich geholfen haben.
a.) Auf Pingdom.com kannst du die Ladezeit deiner Webseite und dessen Inhalt sehr schön in einem Graphen sehen und Schwachstellen somit sehr einfach erkennen, z.B. wenn eine externe Datei nicht erreichbar ist.
b.) Die nächste Webseite ist AOL’s WebPageTest ist ein wenig umfangreicher, so zeigt diese Webseite wie bereits beim vorherigen Link einen Graphen mit den geladen Dateien an, jedoch führt diese Webseite den Test zweimal durch, so dass die Auswirkung vom Browser-Cache simuliert wird. Außerdem gibt es eine Checkliste, wo alle Dateien noch einmal einzeln geprüft werden.
1.1) Webseiten Benchmark
Außerdem könnte kann die Abfragen auch direkt von der Shell aus starten z.B. mit “httperf”. Es folgt ein kleines HowTo für Debian:
sudo bash
aptitude install httperf
httperf --hog --server voku-online.de --num-conn 20 --ra 10 --timeout 5
jedoch kann ich zumindest mit der Ausgabe nicht viel anfangen, da mir diese vielen Zahlen auf Anhieb nicht viel sagen, daher folgt eine kleine Anleitung, wie man aus diesen Werten einen Graphen zeichnet
cd /usr/src/
wget http://www.xenoclast.org/autobench/downloads/debian/autobench_2.1.2_i386.deb
dpkg -i autobench_2.1.2_i386.deb
autobench --single_host --host1 www.test.de --uri1 /10K --quiet
--low_rate 20 --high_rate 200 --rate_step 20 --num_call 10
--num_conn 5000 --timeout 5 --file results.tsv
aptitude install gnuplot
bench2graph results.tsv result.ps
so nun laden wir die Datei „result.ps“ z.B. per WinSCP auf unsern Windows Rechner und öffnen die Datei mit Ghostscript
Hier mein Beispiel:
(1) req_rate: request rate, requests per second
(2) con_rate: connection rate, connections per second
(3) min_rep_rate: minimum reply rate, replies per second
(4) avg_rep_rate: average reply rate, replies per second
(5) max_rep_rate: maximum reply rate, replies per second
(6) stddev_rep_rate: standard deviation for reply rate
(7) resp_time
(8) net_io: Net I/O, KB per second
(9) error
Link:
autobench
Anstatt diesen Vorgang komplett per Hand zu bewerkstelligen, kann man auch folgende Webseite dazu nutzen:
So kannst du herausfinden, wie sich deine Webseite verhält, wenn sehr viele Besucher diese besuchen. Anbei das Ergebnis von diesem Blog. (Nach meiner Optimierung per “PHP XCache” + “Nginx” + “W3 Total Cache“
Hier ist ein schneller Überblick darüber, was diese Kurve nun aussagt. -> loadimpact.com/forum/
