【服务器压力测试】本地PC电脑作为服务器运行时出现卡顿和资源紧张（Windows/Linux）

要让本地PC电脑作为服务器运行时出现卡顿和资源紧张的情况，可以通过以下几种方式模拟或触发：

1. 增加CPU负载

• 运行大量计算密集型任务，例如：
  • 使用多线程循环执行复杂计算（如数学运算、加密解密等）。
  • 运行图像处理、视频转码等高消耗任务。
• 示例代码（Python）：

  python

  import threading
  
  def cpu_intensive_task():
      while True:
          [x**2 for x in range(10000)]
  
  threads = [threading.Thread(target=cpu_intensive_task) for _ in range(10)]
  for t in threads:
      t.start()

2. 占用内存资源

• 分配大量内存而不释放，导致内存不足。
• 示例代码（Python）：

  python

  import time
  
  def memory_hog():
      data = []
      while True:
          data.append(' ' * 10**6)  # 每次分配1MB内存
          time.sleep(0.1)
  
  memory_hog()

3. 占用磁盘IO

• 频繁读写大文件，或者同时进行多个大文件操作。
• 示例代码（Python）：

  python

  import os
  
  def disk_io_stress():
      filename = "stress_test_file.tmp"
      with open(filename, "wb") as f:
          while True:
              f.write(b'0' * 10**7)  # 写入10MB数据
              f.flush()
              os.fsync(f.fileno())
  
  disk_io_stress()

4. 占用网络带宽

• 启动一个HTTP服务器并不断发送/接收大量数据。
• 示例代码（Python）：

  python

  from http.server import BaseHTTPRequestHandler, HTTPServer
  
  class StressHandler(BaseHTTPRequestHandler):
      def do_GET(self):
          self.send_response(200)
          self.send_header('Content-type', 'application/octet-stream')
          self.end_headers()
          self.wfile.write(b'0' * 10**7)  # 发送10MB数据
  
  server = HTTPServer(('0.0.0.0', 8000), StressHandler)
  server.serve_forever()

5. 创建大量并发连接

• 启动多个客户端同时访问服务器，模拟高并发场景。
• 示例代码（Python）：

  python

  import threading
  import requests
  
  def make_request():
      while True:
          try:
              requests.get("http://localhost:8000")
          except:
              pass
  
  threads = [threading.Thread(target=make_request) for _ in range(100)]
  for t in threads:
      t.start()

6. 禁用缓存机制

• 在代码中禁用操作系统或应用层的缓存机制，强制每次请求都进行实际的磁盘IO或网络请求。

7. 使用低效算法

• 编写低效的算法（如嵌套循环、递归等），增加不必要的计算开销。

8. 限制系统资源

• 使用Windows的任务管理器或第三方工具限制CPU核心数、内存大小等资源。

通过上述方法，可以人为地制造资源紧张和卡顿现象。但请注意，这些操作可能会对系统稳定性造成影响，建议在测试环境中进行，避免对生产环境造成不必要的损害。