性能_工具性能 - CSDN
  • Jmeter性能测试从入门到精通-全程实战 全程实战,每个知识点通过实际项目演练讲解 理论实践结合,既会做,又知道为什么这样做 讲解时同其他工具做对比,加深理解,了解区别 分享技巧,用起来事半功倍 从基础讲...
  • 1、本课程针对JMETER软件性能测试八大组件:配置元件、前置处理器、定时器、sampler(采样器)、后 置处理器、断言、监听器以及逻辑控制器等内容全方位讲解。 2、参数化、badboy测试脚本开发...
  • 1、为什么要做性能测试? 1)目前绝大多数应用都是基于网络的分布式应用,我们无法知道用户数量,用户场景的不确定性,导致系统测试时,不仅仅是功能,业务逻辑,接口测试,还要测试系统性能。一个用户没问题,但是...

    1、为什么要做性能测试?
    1)目前绝大多数应用都是基于网络的分布式应用,我们无法知道用户数量,用户场景的不确定性,导致系统测试时,不仅仅是功能,业务逻辑,接口测试,还要测试系统性能。一个用户没问题,但是用户一旦多了就可能出现各种各样的问题,所以需要进行系统性能测试。
    2)用户数量增加,系统负债增加,进行系统性能测试,知道系统承受的并发用户数量,带宽是否够用,cpu是否够用,内存是否够用,硬盘速度是否跟得上。从服务端来看,测试服务器是否能承载用户多并发,系统是否稳定,从用户角度看响应时间速度。

    2、性能测试内容
    1)负债测试(load test):对于分布式网络,测试不同用户数量来测试系统的反应,主要关注性能指标,系统不同表现。
    2)压力测试(stress testing):高压状态下多用户高并发测试(30万-50万),主要关注系统是怎么崩溃的。(内存泄漏,cpu无响应,数据库无反应,网络堵塞)
    3)容量测试(volumn testing):系统最大支撑的相关数量,数据库最大数据数量,用户数量。

    3、性能测试评价指标
    1)响应时间(response time):从用户视角评价系统的响应速度,通常响应的时间的经验值 2s流畅,5s可用,10s较慢
    2)吞吐量/率():硬盘IO(读写),网络IO(上行下行带宽),cupIO,服务器处理能力,客户端打开页面的数量。
    3)事务处理能力(TPS tansaction per second):打开页面,登陆服务器,实现消息发送等等用户的某一动作就被称为事物。

    4、性能测试关注点(也是软件测试的关注点)
    1、软件测试的作用和价值:两个方面产品和用户。产品角度:在研发过程中尽早的发现问题,提高软件质量,确保产品交互,功能完善,稳定可靠。用户角度:关注用户体验,操作,界面,性能,尽可能想办法提升用户体验,持续改善。

    2、性能测试的关注点:(三层架构,多方面制约,采用集群,云计算,虚拟化)

    1. 响应时间快慢,服务器端的处理速度
    2. 服务器端的使用情况
    3. 数据库端的资源使用情况
    4. 最大用户访问数量
    5. 同时处理最大业务数量
    6. 考察系统能否支撑7x24小时运转
    7. 内存资源、线程资源能否正常回收
    8. 代码,算法,sql语句设计是否合理
    9. 整个系统的稳定性,可恢复性

    5、性能测试的核心原理,开发测试工具也是基于前两点
    1、基于协议(前端后端通信机制),基于界面(决定和前端交互),基于代码(后端)。

    1. 基于网络的分布式架构:基于网络协议去模拟用户发送请求

    2、多线程:模拟多线程操作,多人同时操作,模拟大负载量(功能测试在于用以测试功能)
    3、模拟真实场景:真实的网络环境,用户操作时间不确定性,操作不确定,得出的数据是准确的,场景不对,数据也不一定可用。

    6、代码实现性能测试
    针对某一功能做性能测试,论坛的登陆以及发帖(post协议,多线程这两点)
    登陆操作,发帖操作(涉及协议),使用多线程同时操作。

    7、loadrunner使用(协议脚本,多线程)
    四个主要部件:1、vuser generator 开发性能测试脚本 。2、controller 提供多线程并发等操作. 3、ananlysis 结果分析 4、load generator 负债生成器(controller 里面的一个主键)

    1、vuser generator (虚拟用户生成器)
    新建一个脚本:
    这里写图片描述

    进入界面,点击start 录制一段脚本
    这里写图片描述
    internet application 指的是b-s 架构,win 32 是指c-s 架构,默认是录制到action,勾选recond表示立即开始。
    这里写图片描述

    可以手写,可以录制
    点击web_url,使用get请求

    点击web_submit_data,使用post请求

    解决乱码
    开始时:tool > advaced > support charset // utf-8 或者本机编码
    运行时:vuser > preferences > option > convert from/to utf-8

    编码的差别:
    国标GB-x ,2byte-16bit , 2^16种组合,只对中文进行编码。
    utf-8 :3byte = 24bit 2^24种组合 ,对全世界的文字进行统一的编码。
    ascii码:一个字节 (2^8=128)

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  • 性能评估  性能评估是对一个系统进行各项检测,并形成一份直观的文档,因此性能评估是通过各项测试来完成的。评估的一个目的是为性能的优化提供参考,而性能优化涉及的面很广,也很复杂,而且永无止境。对于不同的...

    性能评估

        性能评估是对一个系统进行各项检测,并形成一份直观的文档,因此性能评估是通过各项测试来完成的。评估的一个目的是为性能的优化提供参考,而性能优化涉及的面很广,也很复杂,而且永无止境。对于不同的应用程序,优化的方法会有一些区别。

    1 基准测试程序        

        把应用程序中用得最多、最频繁的那部分核心程序作为评价计算机性能的标准程序。称为基准测试程序(benchmark)。

        (1)整数测试程序:Dhrystone。用 C 语言编写,100 条语句。包括:各种赋值语句,各种数据类型和数据区,各种控制语句,过程调用和参数传送,整数运算和逻辑操作。

        VAX-11/780z 的测试结果为每秒 1757个 Dhrystones,即:

    1VAXMIPS=1757 Dhrystones/s

        (2)浮点测试程序:Linpack。用 FORTRAN 语言编写,主要是浮点加法和浮点乘法操作。用 MFPOPS(Million Floating Point Operations Per Second)表示 GFLOPS、 TFLOPS。

        (3)Whetstone 基准测试程序。用 FORTRAN 语言编写的综合性测试程序,主要包括:浮点运算、整数算术运算、功能调用、数组变址、条件转移、超越函数。测试结果用 Kwips 表示。

        (4)SPEC 基准测试程序。SPEC 基准测试程序(System Performance Evaluation Cooperative,系统性能评估联盟)由 30个左右世界知名计算机大厂商所支持的非盈利的合作组织,包括 IBM、AT&T、BULL、Compaq、CDC、DG、DEC、Fujitsu、HP、Intel、 MIPS、Motolola、SGI、SUN、Unisys 等;SPEC 能够全面反映机器的性能,具有很高的参考价值。SPEC 以 AX-11/780 的测试结果作为基数,当前主要的基准测试程序有 SPEC int_base_rate 2000、SPEC fp_base_rate 2000和 SPEC JBB 2000 等。还有基于某种数据库运行环境下的测试,也是可以参考的数值。在采用通用基准测试程序时,要注意真实的业务流程和使用环境与通用测试基准的业务流程和使用环境的异同,这样,基准测试值才有参考价值。

        (5)TPC 基准程序。TPC(Transaction Processing Council,事务处理委员会)成立于1988年,已有 40 多个成员,用于评测计算机的事务处理、数据库处理、企业管理与决策支持等方面的性能。1989  年以来相继发表的 TPC  基准测试程序包括 TPC-A、TPC-B、TPC-C、TPC-D、TPC-H 和 TPC-W 等。其中 TPC-A 用于在线联机事务处理下更新密集的数据库环境下的性能测试,TPC-B 用于数据库系统及运行它的操作系统的核心性能测试, TPC-C 则用于在线联机事务处理测试,TPC-D 用于决策支持系统测试,TPC-H 是基于 TPC-D 基础上决策支持基准测试,还有 TPC-W 是用于电子商务应用软件测试。

        TPC-C 是衡量 OLTP 系统的工业标准。它测试广泛的数据库功能,包括查询、更新和排队袖珍型批处理(mini-batch)事务。这一规范在关键领域十分严格,如数据库透明性和事务处理隔离性。许多 IT 专家把 TPC-C 作为“真实世界”OLTP 系统性能的一个很好的指示器。独立审核员认证基准测试(benchmark)的结果,TPC 还有全套的公开报告。

        (6)Linpack 测试。Linpack 是国际上最流行的用于测试高性能计算机系统浮点性能的测试。通过对高性能计算机采用高斯消元法求解一元 N 次稠密线性代数方程组的测试,评价高性能计算机的浮点性能。

        Linpack 测试包括三类,Linpack100、Linpack1000 和 HPL。Linpack100 求解规模为 100 阶的稠密线性代数方程组,它只允许采用编译优化选项进行优化,不得更改代码,甚至代码中的注释也不得修改。Linpack1000 要求求解 1000 阶的线性代数方程组,达到指定的精度要求,可以在不改变计算量的前提下做算法和代码上的优化。HPL 即 High Performance Linpack,也叫高度并行计算基准测试,它对数组大小 N没有限制,求解问题的规模可以改变,除基本算法(计算量)不可改变外,可以采用其他任何优化方法。前两种测试运行规模较小,已不太适合现代计算机的发展。

        HPL 是针对现代并行计算机提出的测试方式。用户在不修改任意测试程序的基础上,可以调节问题规模的大小(矩阵大小)、使用 CPU 数目、使用各种优化方法等来执行该测试程序,以获取最佳的性能。HPL 采用高斯消元法求解线性方程组。求解问题规模为 N 时,浮点运算次数为2/3′N3 -2N2。

        因此,只要给出问题规模 N,测得系统计算时间 T,峰值=计算量(2/3′N3-2N2)/ 计算时间T,测试结果以浮点运算每秒(Flops)给出。HPL 测试结果是 TOP500 排名的重要依据。

    2 Web 服务器的性能评估 

        在 Web 服务器的测试中,能够反映其性能的主要包括最大并发连接数、响应延迟和吞吐量(每秒处理的请求数)几个参数。

        现在常见的 Web 服务器性能评测方法有基准性能测试、压力测试和可靠性测试。基准测试即采用前面所提到的各种基准程序对其进行测试;压力测试则是采用一些测试工具(这些测试工具的主要特征就是能够模拟足够数量的并发操作)来测试 Web 服务器的一些性能指标,如最大并发连接数,间接测试响应时间,以及每秒钟可以处理的请求数目。通过这种压力测试,不但可以考察 Web 服务器的各项性能指标,而且可以找到服务器的瓶颈所在,然后通过参数调整,让服务器运行得更高效。

        IxWeb 是美国 IXIA 公司的一个有关 Web 测试的解决方案,它是一个高性能业务负 载生成与分析应用系统,可在 TCP 和应用层模拟现实世界的业务负载方案,能够对设备 进行强度测试、检验转发策略和验证 4~7 层的性能。IxWeb 通过模拟用户(客户端)来测试 Web 服务器。每一个 IXIA 测试仪端口都有独立的 CPU 和内存,运行 Linux 操作系统,具备完整的 TCP/IP 协议栈,每个端口可以模拟大量的 Web 客户,每个客户能够产生大量的并发连接。它还可以通过同时模拟客户端和服务器端,对内容交换机等设备进行测试。

        IxWeb 能够配置会话,以模拟使用路由、交换和 NAT 环境中的用户。为了进一步测试实际应用方案,IxWeb 能够修改 TCP 参数,并提供对用户通过诸如拨号调制解调器和 DSL 等多种接入机制联网进行仿真的功能。通过配置“思考时间”(Think Times,用户操作之间的时间间隔)来对用户的行为进行仿真,还可进一步增加测试的真实性。

        IxWeb 中 HTTP 1.0/1.1支持的方法包括:GET、POST、PUT、HEAD、DELETE,可以修改HTTP 客户端与服务器包头规格。IxWeb 对 SSL 的支持使用户能够模拟访问安全网站的大量 SSL 客户端会话。IxWeb 具有生成真正的 SSL 握手和 HTTPS 功能。

        IxWeb 能够仿真成千上万个下载大文件的 FTP 用户及提供大量所需数据的相应设备。 IxWeb 提供了灵活的用户配置和全面的统计数字,以测定同步 FTP 用户的最大数量,以及内容交换机、负载均衡器、服务器与防火墙的吞吐量。

        IxWeb 提供了广泛翔实的实时统计数字及记录日志,并可将其导出到标准文件格式,以便定制报告生成。测试一旦完成,即可以用包括 HTML 在内的多种文件格式生成内容丰富的报告。

    3 系统监视 

        系统监视的目标是为了评估系统性能。要监视系统性能,需要收集某个时间段内的3种不同类型的性能数据:

        (1)常规性能数据。该信息可帮助识别短期趋势(如内存泄漏)。经过一两个月的数据收集后,可以求出结果的平均值并用更紧凑的格式保存这些结果。这种存档数据可帮助人们在业务增长时作出容量规划,并有助于在日后评估上述规划的效果。

        (2)比较基准的性能数据。该信息可帮助人们发现缓慢、历经长时间才发生的变化。通过将系统的当前状态与历史记录数据相比较,可以排除系统问题并调整系统。由于该信息只是定期收集的,所以不必对其进行压缩存储。

        (3)服务水平报告数据。该信息可帮助人们确保系统能满足一定的服务或性能水平,也可能会将该信息提供给并不是性能分析人员的决策者。收集和维护该数据的频率取决于特定的业务需要。

        进行系统监视通常有 3 种方式。一是通过系统本身提供的命令,如 UNIX/Liunx 中的 w、ps、last,Windows 中的 netstat 等;二是通过系统记录文件查阅系统在特定时间内的运行状态;三是集成命令、文件记录和可视化技术,提供直观的界面,操作人员只需要进行一些可视化的设置,而不需要记忆繁杂的命令行参数,即可完成监视操作,如Windows的Perfmon 应用程序。

        目前,已经有些厂商提供专业化的监视平台,将上面3 种方式集成到一个统一的监控 平台,进行统一监控,并提供各类分析数据和分析报表,帮助用户进行性能的评估和诊断。 如IBM 公司提供的Tivoli、HP公司提供的Sitescope等。

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  • 本课程是基于JMeter的高级性能测试,主要讲解一些高阶用法,拓展性能测试的应用。除此之外还有一些在项目中性能测试方式,问题分析思路的干货分享。主要的内容结构如下图:
  • 下午逛一个测试交流群时,聊起性能测试,然后某位群成员说他们用的loadrunner做性能,当时觉得这话有点偏颇,虽然我也是一个性能测试道路上的摸索前进者。。。 诚然,我们在进行性能测试工作的过程中,需要借助工具...

    一个完整的性能测试流程
    下午逛一个测试交流群时,聊起性能测试,然后某位群成员说他们用的loadrunner做性能,当时觉得这话有点偏颇,虽然我也是一个性能测试道路上的摸索前进者。。。

    诚然,我们在进行性能测试工作的过程中,需要借助工具的辅助来帮我们完成一些工作,但loadrunner≠性能测试!或者说,性能测试工具≠性能测试,工具永远是一种

    辅助的工具,而不能认为会用工具就会性能测试了!希望看到这里的童鞋(测试小白这种认知比较多),可以改变这个观念。。。

    下面,就说说一个完整的性能测试过程吧。。。

    PS:文末附上一张性能测试的思维导图

    一、准备工作

    1、系统基础功能验证

    性能测试在什么阶段适合实施?切入点很重要!一般而言,只有在系统基础功能测试验证完成、系统趋于稳定的情况下,才会进行性能测试,否则性能测试是无意义的。

    2、测试团队组建

    根据该项目的具体情况,组建一个几人的性能测试team,其中DBA是必不可少的,然后需要一至几名系统开发人员(对应前端、后台等),还有性能测试设计和分析人员、脚本开发

    和执行人员;在正式开始工作之前,应该对脚本开发和执行人员进行一些培训,或者应该由具有相关经验的人员担任。

    3、工具的选择

    综合系统设计、工具成本、测试团队的技能来考虑,选择合适的测试工具,最起码应该满足一下几点:

    ①支持对web(这里以web系统为例)系统的性能测试,支持http和https协议;

    ②工具运行在Windows平台上;

    ③支持对webserver、前端、数据库的性能计数器进行监控;

    4、预先的业务场景分析

    为了对系统性能建立直观上的认识和分析,应对系统较重要和常用的业务场景模块进行分析,针对性的进行分析,以对接下来的测试计划设计进行准备。

    二、测试计划

    测试计划阶段最重要的是分析用户场景,确定系统性能目标。

    1、性能测试领域分析

    根据对项目背景,业务的了解,确定本次性能测试要解决的问题点;是测试系统能否满足实际运行时的需要,还是目前的系统在哪些方面制约系统性能的表现,或者,哪些系统因素导致

    系统无法跟上业务发展?确定测试领域,然后具体问题具体分析。

    2、用户场景剖析和业务建模

    根据对系统业务、用户活跃时间、访问频率、场景交互等各方面的分析,整理一个业务场景表,当然其中最好对用户操作场景、步骤进行详细的描述,为测试脚本开发提供依据。

    3、确定性能目标

    前面已经确定了本次性能测试的应用领域,接下来就是针对具体的领域关注点,确定性能目标(指标);其中需要和其他业务部门进行沟通协商,以及结合当前系统的响应时间等数据,确定

    最终我们需要达到的响应时间和系统资源使用率等目标;比如:

    ①登录请求到登录成功的页面响应时间不能超过2秒;

    ②报表审核提交的页面响应时间不能超过5秒;

    ③文件的上传、下载页面响应时间不超过8秒;

    ④服务器的CPU平均使用率小于70%,内存使用率小于75%;

    ⑤各个业务系统的响应时间和服务器资源使用情况在不同测试环境下,各指标随负载变化的情况等;

    4、制定测试计划的实施时间

    预设本次性能测试各子模块的起止时间,产出,参与人员等等。

    三、测试脚本设计与开发

    性能测试中,测试脚本设计与开发占据了很大的时间比重。

    1、测试环境设计

    本次性能测试的目标是需要验证系统在实际运行环境中的性能外,还需要考虑到不同的硬件配置是否会是制约系统性能的重要因素!因此在测试环境中,需要部署多个不同的测试环境,

    在不同的硬件配置上检查应用系统的性能,并对不同配置下系统的测试结果进行分析,得出最优结果(最适合当前系统的配置)。

    这里所说的配置大概是如下几类:

    ①数据库服务器

    ②应用服务器

    ③负载模拟器

    ④软件运行环境,平台

    测试环境测试数据,可以根据系统的运行预期来确定,比如需要测试的业务场景,数据多久执行一次备份转移,该业务场景涉及哪些表,每次操作数据怎样写入,写入几条,需要多少的

    测试数据来使得测试环境的数据保持一致性等等。

    可以在首次测试数据生成时,将其导出到本地保存,在每次测试开始前导入数据,保持一致性。

    2、测试场景设计

    通过和业务部门沟通以及以往用户操作习惯,确定用户操作习惯模式,以及不同的场景用户数量,操作次数,确定测试指标,以及性能监控等。

    3、测试用例设计

    确认测试场景后,在系统已有的操作描述上,进一步完善为可映射为脚本的测试用例描述,用例大概内容如下:

    用例编号:查询表单_xxx_x1(命名以业务操作场景为主,简洁易懂即可)

    用例条件:用户已登录、具有对应权限等。。。

    操作步骤:

    ①进入对应页面。。。。。。

    ②查询相关数据。。。。。。

    ③勾选导出数据。。。。。。

    ④修改上传数据。。。。。。

    PS:这里的操作步骤只是个例子,具体以系统业务场景描述;

    4、脚本和辅助工具的开发及使用

    按照用例描述,可利用工具进行录制,然后在录制的脚本中进行修改;比如参数化、关联、检查点等等,最后的结果使得测试脚本可用,能达到测试要求即可;

    PS:个人而言,建议尽量自己写脚本来实现业务操作场景,这样对个人技能提升较大;一句话:能写就绝不录制!!!

    四、测试执行与管理

    在这个阶段,只需要按照之前已经设计好的业务场景、环境和测试用例脚本,部署环境,执行测试并记录结果即可。

    1、建立测试环境

    按照之前已经设计好的测试环境,部署对应的环境,由运维或开发人员进行部署,检查,并仔细调整,同时保持测试环境的干净和稳定,不受外来因素影响。

    2、执行测试脚本

    这一点比较简单,在已部署好的测试环境中,按照业务场景和编号,按顺序执行我们已经设计好的测试脚本。

    3、测试结果记录

    根据测试采用的工具不同,结果的记录也有不同的形式;现在大多的性能测试工具都提供比较完整的界面图形化的测试结果,当然,对于服务器的资源使用等情况,可以利用一些计数器或

    第三方监控工具来对其进行记录,执行完测试后,对结果进行整理分析。

    五、测试分析

    1、测试环境的系统性能分析

    根据我们之前记录得到的测试结果(图表、曲线等),经过计算,与预定的性能指标进行对比,确定是否达到了我们需要的结果;如未达到,查看具体的瓶颈点,然后根据瓶颈点的具体数据,

    进行具体情况具体分析(影响性能的因素很多,这一点,可以根据经验和数据表现来判断分析)。

    2、硬件设备对系统性能表现的影响分析

    由于之前设计了几个不同的测试环境,故可以根据不同测试环境的硬件资源使用状况图进行分析,确定瓶颈是再数据库服务器、应用服务器抑或其他方面,然后针对性的进行优化等操作。

    3、其他影响因素分析

    影响系统性能的因素很多,可以从用户能感受到的场景分析,哪里比较慢,哪里速度尚可,这里可以根据2\5\8原则对其进行分析;

    至于其他诸如网络带宽、操作动作、存储池、线程实现、服务器处理机制等一系列的影响因素,具体问题具体分析,这里就不一一表述了。

    4、测试中发现的问题

    在性能测试执行过程中,可能会发现某些功能上的不足或存在的缺陷,以及需要优化的地方,这也是执行多次测试的优点。

    六、性能测试思维导图

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    以上就是一个较简单,完整的性能测试过程,当然其中很有很多值得分析和探讨的内容,限于篇幅和时间问题,这里不一一赘述,以后会慢慢对性能测试执行、瓶颈分析、优化的内容不断

    补充,也希望看到的童鞋可以提出建议和指正,如有兴趣,可加入博客主页的群链接,一起交流关于软件测试的相关技术和经验。。。
    在这里插入图片描述

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  • 最近在学习性能测试的东西,对于一些常见性能测试指标做些总结,保存在这里方便后期查阅,文中摘抄自某大神的博客,文末放原文链接,有需要的童鞋可以更深入了解!       什么是性能测试?   压力测试:...

    最近在学习性能测试的东西,对于一些常见性能测试指标做些总结,保存在这里方便后期查阅,文中摘抄自某大神的博客,文末放原文链接,有需要的童鞋可以更深入了解!

     

     

     

    什么是性能测试?

     

    压力测试:强调极端暴力 
    稳定性测试:在一定压力下,长时间运行的情况 
    基准测试:在特定条件下的性能测试 
    负载测试:不同负载下的表现 
    容量测试:最优容量

     

    概述

     

          不同人群关注的性能指标各有侧重。后台服务接口的调用者一般只关心吞吐量、响应时间等外部指标。后台服务的所有者不仅仅关注外部指标,还会关注CPU、内存、负载等内部指标。

    拿某打车平台来说,它所关心的是智能提示的外部指标能不能抗住因大波优惠所导致的流量激增。而对于智能提示服务的开发、运维、测试人员,不仅仅关注外部指标,还会关注CPU、内存、IO等内部指标,以及部署方式、服务器软硬件配置等运维相关事项。

     

    外部指标

    从外部看,性能测试主要关注如下三个指标

    • 吞吐量:每秒钟系统能够处理的请求数、任务数。

    • 响应时间:服务处理一个请求或一个任务的耗时。

    • 错误率:一批请求中结果出错的请求所占比例。

    响应时间的指标取决于具体的服务。如智能提示一类的服务,返回的数据有效周期短(用户多输入一个字母就需要重新请求),对实时性要求比较高,响应时间的上限一般在100ms以内。而导航一类的服务,由于返回结果的使用周期比较长(整个导航过程中),响应时间的上限一般在2-5s。

       对于响应时间的统计,应从均值、.90、.99、分布等多个角度统计,而不仅仅是给出均值。下图是响应时间统计的一个例子

    吞吐量的指标受到响应时间、服务器软硬件配置、网络状态等多方面因素影响。

    • 吞吐量越大,响应时间越长。

    • 服务器硬件配置越高,吞吐量越大。

    • 网络越差,吞吐量越小。

    在低吞吐量下的响应时间的均值、分布比较稳定,不会产生太大的波动。

    在高吞吐量下,响应时间会随着吞吐量的增长而增长,增长的趋势可能是线性的,也可能接近指数的。当吞吐量接近系统的峰值时,响应时间会出现激增。

    错误率和服务的具体实现有关。通常情况下,由于网络超时等外部原因造成的错误比例不应超过5%%,由于服务本身导致的错误率不应超过1% 。

     

     一个系统的吞度量(承压能力)与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。

    单个reqeust 对CPU消耗越高,外部系统接口、IO影响速度越慢,系统吞吐能力越低,反之越高。

    系统吞吐量几个重要参数:QPS(TPS)、并发数、响应时间

            QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量

            并发数: 系统同时处理的request/事务数

            响应时间:  一般取平均响应时间

    (很多人经常会把并发数和TPS理解混淆)

    理解了上面三个要素的意义之后,就能推算出它们之间的关系:

    QPS(TPS)= 并发数/平均响应时间

            一个系统吞吐量通常由QPS(TPS)、并发数两个因素决定,每套系统这两个值都有一个相对极限值,在应用场景访问压力下,只要某一项达到系统最高值,系统的吞吐量就上不去了,如果压力继续增大,系统的吞吐量反而会下降,原因是系统超负荷工作,上下文切换、内存等等其它消耗导致系统性能下降。

    决定系统响应时间要素

    我们做项目要排计划,可以多人同时并发做多项任务,也可以一个人或者多个人串行工作,始终会有一条关键路径,这条路径就是项目的工期。

    系统一次调用的响应时间跟项目计划一样,也有一条关键路径,这个关键路径是就是系统影响时间;

    关键路径是有CPU运算、IO、外部系统响应等等组成。

    我们在做系统设计的时候就需要考虑CPU运算、IO、外部系统响应因素造成的影响以及对系统性能的初步预估。

    而通常境况下,我们面对需求,我们评估出来的出来QPS、并发数之外,还有另外一个维度:日PV。

    通过观察系统的访问日志发现,在用户量很大的情况下,各个时间周期内的同一时间段的访问流量几乎一样。比如工作日的每天早上。只要能拿到日流量图和QPS我们就可以推算日流量。

    通常的技术方法:

            1. 找出系统的最高TPS和日PV,这两个要素有相对比较稳定的关系(除了放假、季节性因素影响之外)

            2. 通过压力测试或者经验预估,得出最高TPS,然后跟进1的关系,计算出系统最高的日吞吐量。B2B中文和淘宝面对的客户群不一样,这两个客户群的网络行为不应用,他们之间的TPS和PV关系比例也不一样。

    A)淘宝

    淘宝流量图:

    系统吞吐量评估方法

    淘宝的TPS和PV之间的关系通常为  最高TPS:PV大约为 1 : 11*3600 (相当于按最高TPS访问11个小时,这个是商品详情的场景,不同的应用场景会有一些不同)

    B) B2B中文站

    B2B的TPS和PV之间的关系不同的系统不同的应用场景比例变化比较大,粗略估计在1 : 8个小时左右的关系(09年对offerdetail的流量分析数据)。旺铺和offerdetail这两个比例相差很大,可能是因为爬虫暂的比例较高的原因导致。

    在淘宝环境下,假设我们压力测试出的TPS为100,那么这个系统的日吞吐量=100*11*3600=396万

    这个是在简单(单一url)的情况下,有些页面,一个页面有多个request,系统的实际吞吐量还要小。

    无论有无思考时间(T_think),测试所得的TPS值和并发虚拟用户数(U_concurrent)、Loadrunner读取的交易响应时间(T_response)之间有以下关系(稳定运行情况下):
    TPS=U_concurrent / (T_response+T_think)。

    并发数、QPS、平均响应时间三者之间关系

    系统吞吐量评估方法

    来源:http://www.cnblogs.com/jackei/

     

     

     

     

    内部指标

     

    从服务器的角度看,性能测试主要关注CPU、内存、服务器负载、网络、磁盘IO等

    CPU

    后台服务的所有指令和数据处理都是由CPU负责,服务对CPU的利用率对服务的性能起着决定性的作用。

    Linux系统的CPU主要有如下几个维度的统计数据

    • us:用户态使用的cpu时间百分比

    • sy:系统态使用的cpu时间百分比

    • ni:用做nice加权的进程分配的用户态cpu时间百分比

    • id:空闲的cpu时间百分比

    • wa:cpu等待IO完成时间百分比

    • hi:硬中断消耗时间百分比

    • si:软中断消耗时间百分比

    下图是线上开放平台转发服务某台服务器上top命令的输出,下面以这个服务为例对CPU各项指标进行说明

    us & sy:大部分后台服务使用的CPU时间片中us和sy的占用比例是最高的。同时这两个指标又是互相影响的,us的比例高了,sy的比例就低,反之亦然。通常sy比例过高意味着被测服务在用户态和系统态之间切换比较频繁,此时系统整体性能会有一定下降。另外,在使用多核CPU的服务器上,CPU 0负责CPU各核间的调度,CPU 0上的使用率过高会导致其他CPU核心之间的调度效率变低。因此测试过程中CPU 0需要重点关注。

    ni:每个Linux进程都有个优先级,优先级高的进程有优先执行的权利,这个叫做pri。进程除了优先级外,还有个优先级的修正值。这个修正值就叫做进程的nice值。一般来说,被测服务和服务器整体的ni值不会很高。如果测试过程中ni的值比较高,需要从服务器Linux系统配置、被测服务运行参数查找原因

    id:线上服务运行过程中,需要保留一定的id冗余来应对突发的流量激增。在性能测试过程中,如果id一直很低,吞吐量上不去,需要检查被测服务线程/进程配置、服务器系统配置等。

    wa:磁盘、网络等IO操作会导致CPU的wa指标提高。通常情况下,网络IO占用的wa资源不会很高,而频繁的磁盘读写会导致wa激增。如果被测服务不是IO密集型的服务,那需要检查被测服务的日志量、数据载入频率等。

    hi & si:硬中断是外设对CPU的中断,即外围硬件发给CPU或者内存的异步信号就是硬中断信号;软中断由软件本身发给操作系统内核的中断信号。通常是由硬中断处理程序或进程调度程序对操作系统内核的中断,也就是我们常说的系统调用(System Call)。在性能测试过程中,hi会有一定的CPU占用率,但不会太高。对于IO密集型的服务,si的CPU占用率会高一些。

    内存

    性能测试过程中对内存监控的主要目的是检查被测服务所占用内存的波动情况。

    在Linux系统中有多个命令可以获取指定进程的内存使用情况,最常用的是top命令,如下图所示

    其中

    • VIRT:进程所使用的虚拟内存的总数。它包括所有的代码,数据和共享库,加上已换出的页面,所有已申请的总内存空间

    • RES:进程正在使用的没有交换的物理内存(栈、堆),申请内存后该内存段已被重新赋值

    • SHR:进程使用共享内存的总数。该数值只是反映可能与其它进程共享的内存,不代表这段内存当前正被其他进程使用

    • SWAP:进程使用的虚拟内存中被换出的大小,交换的是已经申请,但没有使用的空间,包括(栈、堆、共享内存)

    • DATA:进程除可执行代码以外的物理内存总量,即进程栈、堆申请的总空间

    从上面的解释可以看出,测试过程中主要监控RES和VIRT,对于使用了共享内存的多进程架构服务,还需要监沙发控SHR。

    LOAD(服务器负载)

    Linux的系统负载指运行队列的平均长度,也就是等待CPU的平均进程数

    从服务器负载的定义可以看出,服务器运行最理想的状态是所有CPU核心的运行队列都为1,即所有活动进程都在运行,没有等待。这种状态下服务器运行在负载阈值下。

    通常情况下,按照经验值,服务器的负载应位于阈值的70%~80%,这样既能利用服务器大部分性能,又留有一定的性能冗余应对流量增长。

    Linux提供了很多查看系统负载的命令,最常用的是top和uptime

    top和uptime针对负载的输出内容相同,都是系统最近1分钟、5分钟、15分钟的负载均值

     

    查看系统负载阈值的命令如下

    在性能测试过程中,系统负载是评价整个系统运行状况最重要的指标之一。通常情况下,压力测试时系统负载应接近但不能超过阈值,并发测试时的系统负载最高不能超过阈值的80%,稳定性测试时,系统负载应在阈值的50%左右。

    网络

    性能测试中网络监控主要包括网络流量、网络连接状态的监控。

    网络流量监控

    可以使用nethogs命令。该命令与top类似,是一个实时交互的命令,运行界面如下

    在后台服务性能测试中,对于返回文本结果的服务,并不需要太多关注在流量方面。

    网络连接状态监控

    性能测试中对网络的监控主要是监控网络连接状态的变化和异常。对于使用TCP协议的服务,需要监控服务已建立连接的变化情况(即ESTABLISHED状态的TCP连接)。对于HTTP协议的服务,需要监控被测服务对应进程的网络缓冲区的状态、TIME_WAIT状态的连接数等。Linux自带的很多命令如netstat、ss都支持如上功能。下图是netstat对指定pid进程的监控结果

     

    磁盘IO

    性能测试过程中,如果被测服务对磁盘读写过于频繁,会导致大量请求处于IO等待的状态,系统负载升高,响应时间变长,吞吐量下降。

    Linux下可以用iostat命令来监控磁盘状态,如下图

    • tps:该设备每秒的传输次数。“一次传输”意思是“一次I/O请求”。多个逻辑请求可能会被合并为“一次I/O请求”。“一次传输”请求的大小是未知的

    • kB_read/s:每秒从设备(driveexpressed)读取的数据量,单位为Kilobytes

    • kB_wrtn/s:每秒向设备(driveexpressed)写入的数据量,单位为Kilobytes

    • kB_read:读取的总数据量,单位为Kilobytes

    • kB_wrtn:写入的总数量数据量,单位为Kilobytes

    从iostat的输出中,能够获得系统运行最基本的统计数据。但对于性能测试来说,这些数据不能提供更多的信息。需要加上-x参数

    • rrqm/s:每秒这个设备相关的读取请求有多少被Merge了(当系统调用需要读取数据的时候,VFS将请求发到各个FS,如果FS发现不同的读取请求读取的是相同Block的数据,FS会将这个请求合并Merge)

    • wrqm/s:每秒这个设备相关的写入请求有多少被Merge了

    • await:每一个IO请求的处理的平均时间(单位是毫秒)

    • %util:在统计时间内所有处理IO时间,除以总共统计时间。例如,如果统计间隔1秒,该设备有0.8秒在处理IO,而0.2秒闲置,那么该设备的%util = 0.8/1 = 80%,该参数暗示了设备的繁忙程度。

     

    常见性能瓶颈

    • 吞吐量到上限时系统负载未到阈值:一般是被测服务分配的系统资源过少导致的。测试过程中如果发现此类情况,可以从ulimit、系统开启的线程数、分配的内存等维度定位问题原因

    • CPU的us和sy不高,但wa很高:如果被测服务是磁盘IO密集型型服务,wa高属于正常现象。但如果不是此类服务,最可能导致wa高的原因有两个,一是服务对磁盘读写的业务逻辑有问题,读写频率过高,写入数据量过大,如不合理的数据载入策略、log过多等,都有可能导致这种问题。二是服务器内存不足,服务在swap分区不停的换入换出。

    • 同一请求的响应时间忽大忽小:在正常吞吐量下发生此问题,可能的原因有两方面,一是服务对资源的加锁逻辑有问题,导致处理某些请求过程中花了大量的时间等待资源解锁;二是Linux本身分配给服务的资源有限,某些请求需要等待其他请求释放资源后才能继续执行。

    • 内存持续上涨:在吞吐量固定的前提下,如果内存持续上涨,那么很有可能是被测服务存在明显的内存泄漏,需要使用valgrind等内存检查工具进行定位。

     

    举个 (栗子) 例子

     

    智能提示服务趴窝了以后,必须立刻对其做性能摸底。根据目前的情况,测试结果中需要提供外部指标和内部指标。

    智能提示服务的架构和每个模块的功能如下图所示

    从图中我们可以看出,测试前智能提示服务的底层数据服务已经确定了性能上限。因此,本次测试我们的任务是在底层数据服务性能为3500qps的前提下,找到智能提示服务上游各个模块的性能上限。

    一个完整的后台服务性能测试流程如下图所示。

    测试前准备:

    • 测试数据:由于智能提示已经在线上运行,本次测试使用智能提示趴窝那天的日志作为测试数据

    • QPS预估:本次测试就是为了找这个数

    • 服务器配置:使用与线上软硬件配置相同的服务器 

     

    压测过程:

    我们使用Jmeter发送测试数据来模拟用户请求,Jmeter测试配置文件使用的原件如下图所示。从图中可以看出,性能测试的配置文件主要由数据文件配置(线程间共享方式、到达末尾时的行为等)、吞吐量控制、HTTP采样器(域名、端口、HTTP METHOD、请求body等)、响应断言(对返回结果的内容进行校验)。

     

    数据文件配置

    吞吐量控制

    HTTP请求采样

    响应断言

    • CPU

    在linux中,sar、top、ps等命令都可以对cpu使用情况进行监控。一般来说,最常用的是top命令。top命令的输出如下:

    top命令是一个交互式命令,运行后会一直保持在终端并定时刷新。在性能测试中,可以使用如下参数让top命令只运行一次

    $top –n 1 –b –p ${pid}

     

    • 服务器负载

    linux中,服务器负载使用uptime命令获取,该命令的输出如下图

    每一列的含义如下:

    “当前时间 系统运行时长 登录的用户数最 近1分钟、5分钟、15分钟的平均负载”

     

    • 内存

    在linux中, top、ps命令都可以对指定进程的内存使用状况进行查看。但最准确的信息在/proc/${PID}/status中,如下图

    上面命令的输出中,我们重点关注VmRSS、VmData、VmSize

     

    • 磁盘IO

    磁盘监控数据使用iostat命令获取

    测试报告输出

    在统计完性能测试过程中收集的监控指标后,就可以输出性能报告了。

    通常来说,性能报告中要包含如下内容:

    • 测试结论:包括被测服务最大QPS、响应时间等指标是否达到期望,部署建议等。

    • 测试环境描述:包括性能需求、测试用服务器配置、测试数据来源、测试方法等

    • 监控指标统计:响应时间统计、QPS、服务器指标统计、进程指标统计。建议最好用图表来表示统计数据。 

     

    结语

     

    测试完毕后,得出的结论是单台智能提示服务的性能是300qps,线上整套智能提示服务的性能是1800qps;而月黑风高那天的流量大概是5000qps+,难怪智能提示趴窝,确实流量太大,远超线上的吞吐容量。

    最后,智能提示服务申请了服务器进行扩容,并对某打车平台的流量进行了限制,既开源又节流,保证今后月黑风高之夜一众约酒、约饭、约P之人的打车体验,提高了各种约的成功率,可谓功德无量。

     

     

    软件性能的关注点

    对一个软件做性能测试时需要关注那些性能呢?

    我们想想在软件设计、部署、使用、维护中一共有哪些角色的参与,然后再考虑这些角色各自关注的性能点是什么,作为一个软件性能测试工程师,我们又该关注什么?

    首先,开发软件的目的是为了让用户使用,我们先站在用户的角度分析一下,用户需要关注哪些性能。

    对于用户来说,当点击一个按钮、链接或发出一条指令开始,到系统把结果已用户感知的形式展现出来为止,这个过程所消耗的时间是用户对这个软件性能的直观印象。也就是我们所说的响应时间,当相应时间较小时,用户体验是很好的,当然用户体验的响应时间包括个人主观因素和客观响应时间,在设计软件时,我们就需要考虑到如何更好地结合这两部分达到用户最佳的体验。如:用户在大数据量查询时,我们可以将先提取出来的数据展示给用户,在用户看的过程中继续进行数据检索,这时用户并不知道我们后台在做什么。

    用户关注的是用户操作的相应时间。

    其次,我们站在管理员的角度考虑需要关注的性能点。

    1、 相应时间
    2、 服务器资源使用情况是否合理
    3、 应用服务器和数据库资源使用是否合理
    4、 系统能否实现扩展
    5、 系统最多支持多少用户访问、系统最大业务处理量是多少
    6、 系统性能可能存在的瓶颈在哪里
    7、 更换那些设备可以提高性能
    8、 系统能否支持7×24小时的业务访问

    再次,站在开发(设计)人员角度去考虑。

    1、 架构设计是否合理
    2、 数据库设计是否合理
    3、 代码是否存在性能方面的问题
    4、 系统中是否有不合理的内存使用方式
    5、 系统中是否存在不合理的线程同步方式
    6、 系统中是否存在不合理的资源竞争

    那么站在性能测试工程师的角度,我们要关注什么呢?

    一句话,我们要关注以上所有的性能点。

    二、软件性能的几个主要术语

    1、响应时间:对请求作出响应所需要的时间

    网络传输时间:N1+N2+N3+N4

    应用服务器处理时间:A1+A3

    数据库服务器处理时间:A2

    响应时间=N1+N2+N3+N4+A1+A3+A2

    2、并发用户数的计算公式

    系统用户数:系统额定的用户数量,如一个OA系统,可能使用该系统的用户总数是5000个,那么这个数量,就是系统用户数。

    同时在线用户数:在一定的时间范围内,最大的同时在线用户数量。
    同时在线用户数=每秒请求数RPS(吞吐量)+并发连接数+平均用户思考时间

    平均并发用户数的计算:C=nL / T

    其中C是平均的并发用户数,n是平均每天访问用户数(login session),L是一天内用户从登录到退出的平均时间(login session的平均时间),T是考察时间长度(一天内多长时间有用户使用系统)

    并发用户数峰值计算:C^约等于C + 3*根号C

    其中C^是并发用户峰值,C是平均并发用户数,该公式遵循泊松分布理论。

    3、吞吐量的计算公式

    指单位时间内系统处理用户的请求数

    从业务角度看,吞吐量可以用:请求数/秒、页面数/秒、人数/天或处理业务数/小时等单位来衡量

    从网络角度看,吞吐量可以用:字节/秒来衡量

    对于交互式应用来说,吞吐量指标反映的是服务器承受的压力,他能够说明系统的负载能力

    以不同方式表达的吞吐量可以说明不同层次的问题,例如,以字节数/秒方式可以表示数要受网络基础设施、服务器架构、应用服务器制约等方面的瓶颈;已请求数/秒的方式表示主要是受应用服务器和应用代码的制约体现出的瓶颈。

    当没有遇到性能瓶颈的时候,吞吐量与虚拟用户数之间存在一定的联系,可以采用以下公式计算:F=VU * R /

    其中F为吞吐量,VU表示虚拟用户个数,R表示每个虚拟用户发出的请求数,T表示性能测试所用的时间

    4、性能计数器

    是描述服务器或操作系统性能的一些数据指标,如使用内存数、进程时间,在性能测试中发挥着“监控和分析”的作用,尤其是在分析统统可扩展性、进行新能瓶颈定位时有着非常关键的作用。

    资源利用率:指系统各种资源的使用情况,如cpu占用率为68%,内存占用率为55%,一般使用“资源实际使用/总的资源可用量”形成资源利用率。

    5、思考时间的计算公式

    Think Time,从业务角度来看,这个时间指用户进行操作时每个请求之间的时间间隔,而在做新能测试时,为了模拟这样的时间间隔,引入了思考时间这个概念,来更加真实的模拟用户的操作。

    在吞吐量这个公式中F=VU * R / T说明吞吐量F是VU数量、每个用户发出的请求数R和时间T的函数,而其中的R又可以用时间T和用户思考时间TS来计算:R = T / TS

    下面给出一个计算思考时间的一般步骤:

    A、首先计算出系统的并发用户数

    C=nL / T F=R×C

    B、统计出系统平均的吞吐量

    F=VU * R / T R×C = VU * R / T

    C、统计出平均每个用户发出的请求数量

    R=u*C*T/VU

    D、根据公式计算出思考时间

    TS=T/R

     

    转载自https://www.testwo.com/article/725

    展开全文
  • 性能需求分析

    2019-09-05 18:07:59
    性能需求分析 需求分析是个繁杂过程,它并非我们想象的那么简单,而性能测试需求除了要对系统的业务非常了解,还需要有深厚性能测试知识。才能够挖掘分析出真正的性能需求。 1、如何获得有效的需求 1.1、客户方...

    性能需求分析

    需求分析是个繁杂过程,它并非我们想象的那么简单,而性能测试需求除了要对系统的业务非常了解,还需要有深厚性能测试知识。才能够挖掘分析出真正的性能需求。

    1、如何获得有效的需求

    1.1、客户方提出

    客户方能提出明确的性能需求,说明对方很重视性能测试,这样的企业一般是金融、电信、银行、医疗器械等;他们一般对系统的性能要求非常高,对性能也非常了解。提出需求也比较明确。
    曾经有一个银行项目,已经到最后的性能测试极端,因为数据库设计不合理,导致性能出现很大的问题,最终不得不把整合项目作废,对于这样的项目,其实从分析设计阶段就应该考虑系统的性能问题。性能测试也一样,对于某些项目来说越早进行越好。当然,前期的性能测试为单元性能测试、接口性能测试,有别系统性能测试。

    2、根据历史数据分析

    对于一些面向用户的独特产品,比较难定位市场的大小,可以先上一运营一段时间,通过运营可以搜集客户资料,比如,每月、每星期、每天的峰值业务量是多少。用户以什么样的速度在递增中。用户对系统的哪些功能模块使用的最多,他们所点的比例等等。收集到这些数据之后,我们就可评估系统的系统需求指标,从而进行性能测试。

    3、需求分析与定位

    这里根据前期的需求分析与定位,来分析确定系统性能指标。例如某省幼儿园管理系统。统计全省有多少家幼儿园,系统的使用时间为幼儿到校之后,管理人员对幼儿的到校情况进行录入,以及幼儿的午饭,放学情况的录入时间。经过与需求人员交流分析也能得到比较明确的性能指标。

    4、参考历史项目或其它同行业的项目

    如果公司之前有类似的项目经验,根据项目大小及上次性能测试的一些指标。从根据项目的规模可以制定出相应的性能指标。
    即使本公司没有类似的项目,但其它公司有类似的项目,例如做IPTV或者DVB计费系统的测试,可以参考电信计费系统的需求——虽然不能完全照搬数据,但是可以通过其他行业成熟的需求来了解需要测试的项目有哪些,应该考虑到的情况有哪些种。

    5、参考其它资料数据

    如果你做的是非常独特的产品,市场上没有此类型的产品,而且需求及市场也难以估计,那么只能从与产品相关的资料中寻找痕迹了。不过,相信这样不确定性的产品,老板要承担的风险也是挺大的。

    需要说明的是,我上面介绍的方面并非是独立的,可以综合的使用,你可以根据客户提出的指标,再根据历史数据以及参考同类型项目来进行。这样可以更确定你的性能指标是客户(或自己)真正需要的、最符合项目需求的。

    2、性能测试点的选取

    *  发生频率非常高的(例如:某核心业务系统中的登录、收发等业务,它们在每天的业务总量中占到90%以上)
    *  关键程度非常高的(产品经理认为绝对不能出现问题的,如登录,扫码,支付等)
    *  资源占用非常严重的(导致磁盘I/O非常大的,例如某个业务进行结果提交时需要向数十个表存取数据,或者一个查询提交请求时会检索出大量的数据记录)

    3、常见性能需求

    1、接口的响应速度达到300ms以下。
    2、系统服务支持50万个在线用户
    3、接口成功率达到99.5%以上。
    4、在100个并发用户的高峰期,系统的基本功能,处理能力至少达到10TPS
    5、这个系统能否支撑200万的vu(每天登录系统的人次)          vu----Virtual user(虚拟用户)

    "不成文"的性能需求指标:
    80/20原则:又称帕累托效应,比如,某一些系统一天中80%的访问量集中在20%的时间内。

    4、下面来分析某移动支付的需求:

    按照2018年日交易笔数的目标为1000万笔:

    如何得到每秒的交易笔数?

    一: 严格的根据2/8原则  ,80%的订单集中在20%的时间生成。

    集中订单交易数:  10000000*80%=8000000笔

    集中发送的时间:24*20%=4.8小时=17280秒

    每秒生成的订单数:8000000/17280=462.9笔/秒

    二:另外的200W交易笔数请求分布在另外的23个小时内,因为考虑到半夜之后基本没什么请求量,假设另外的200W次请求分布在10:00-24:00,那么我们另外一个指标是 2000000/14/3600 = 39.68 (稳定支持这样的TPS)

    5、性能测试场景设计

    峰值场景设计: 设计符合业务场景的高压力场景,比如大量并发集中在半小时-1小时内

    稳定场景设计: 8-10小时的长时间稳定压力场景

    性能瓶颈压测场景: 逐步增加压力,寻找业务请求瓶颈(适用于没有业务指标,技术优化类)

    秒杀类超大并发场景设计: 测试秒杀场景

    6、性能测试通过标准

    达到目标预期

     

     

     

     

     

     

     

     

     

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