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  • 性能测试指标
    千次阅读
    2022-03-02 19:57:19

    从性能测试分析度量的角度,性能指标的维度如下:

    • 系统性能指标
    • 资源性能指标
    • 中间件指标
    • 数据库指标
    • 稳定性指标
    • 可扩展性指标
    • 可靠性指标

    接下来从各自维度常见指标及指标含义看看各个性能测试指标

    一、系统性能指标

    系统性能指标,常见的有如下几类:

    • 响应时间
    • 系统处理能力
    • 吞吐量
    • 并发用户数
    • 错误率

    1.1 响应时间

    响应时间,简称RT
    指系统对请求作出响应的时间,可以理解为用户从客户端发起一个请求开始,到客户端接收到从服务器端返回的响应结束,整个过程耗费的时间
    直观上看,这个指标与人对软件性能的主观感受是非常一致的,因为它完整地记录了整个计算机系统处理请求的时间

    响应时间的绝对值并不能直接反映软件的性能的高低,软件性能的高低实际上取决于用户对该响应时间的接受程度

    1.2 系统处理能力

    指系统在利用系统硬件平台和软件平台进行信息处理的能力
    系统处理能力通过系统每秒钟能够处理的交易数量来评价,交易有两种理解:

    • 业务人员角度的一笔业务过程
    • 系统角度的一次交易申请和响应过程

    前者称为业务交易过程,后者称为事务,两种交易指标都可以评价应用系统的处理能力

    一般情况下,系统处理能力用以下几个指标来度量:

    • HPS(Hits Per Second):每秒点击次数,单位是次/秒
    • TPS(Transaction per Second):系统每秒处理交易数,单位是笔/秒
    • QPS(Query per Second):系统每秒处理查询次数,单位是次/秒

    对于互联网业务中,如果某些业务有且仅有一个请求连接,那么TPS=QPS=HPS,一般情况下用TPS来衡量整个业务流程,用QPS来衡量接口查询次数,用HPS来表示对服务器点击请求

    1.3 吞吐量

    指系统在单位时间内处理请求的数量

    • 对于单用户的系统,响应时间可以很好地度量系统的性能
    • 对于并发系统,通常需要用吞吐量作为性能指标

    一般而言,吞吐量是一个比较通用的指标,两个具有不同用户数和用户使用模式的系统,如果其最大吞吐量基本一致,则可以判断两个系统的处理能力基本一致

    1.4 并发用户数

    指在同一时刻内,登录系统并进行业务操作的用户数量

    • 对于长连接系统来说最大并发用户数即是系统的并发接入能力
    • 对于短连接系统而言最大并发用户数并不等于系统的并发接入能力
      短连接系统的并发用户数与系统架构、系统处理能力等各种情况相关

    与吞吐量相比,并发用户数是一个更直观但也更笼统的性能指标。实际上,并发用户数是一个非常不准确的指标,因为用户不同的使用模式会导致不同用户在单位时间发出不同数量的请求

    1.5 错误率

    错误率简称FR
    指系统在负载情况下,失败交易的概率

    二、资源性能指标

    资源性能指标,常见的有如下几类:

    • CPU
    • 内存
    • 磁盘吐吞量
    • 网络吐吞量

    2.1 CPU

    CPU又称为中央处理器,是一块超大规模的集成电路,是一台计算机的运算核心(Core)和控制核心(Control Unit),功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据

    CPU指标主要指的CPU利用率,包括:

    • 用户态(user)
    • 系统态(sys)
    • 等待态(wait)
    • 空闲态(idle)

    CPU的评估建议值:

    • CPU利用率要低于业界警戒值范围之内,即小于或者等于75%
    • CPU sys%小于或者等于30%
    • CPU wait%小于或者等于5%

    2.2 内存

    内存是与CPU进行沟通的桥梁
    计算机中所有程序的运行都是在内存中进行的,因此内存的性能对计算机的影响非常大

    现在的操作系统为了最大利用内存,在内存中存放了缓存,因此内存利用率100%并不代表内存有瓶颈
    衡量系统内存是否有瓶颈主要靠SWAP(与虚拟内存交换)交换空间利用率,一般情况下,SWAP交换空间利用率要低于70%,太多的交换将会引起系统性能低下

    2.3 磁盘吐吞量

    磁盘吞吐量简称为Disk Throughput,是指在无磁盘故障的情况下单位时间内通过磁盘的数据量

    磁盘指标主要有:

    • 每秒读写多少兆
    • 磁盘繁忙率
    • 磁盘队列数
    • 平均服务时间
    • 平均等待时间
    • 空间利用率

    其中磁盘繁忙率是直接反映磁盘是否有瓶颈的的重要依据,一般情况下,磁盘繁忙率要低于70%

    2.4 网络吐吞量

    网络吞吐量简称为Network Throughput,是指在无网络故障的情况下单位时间内通过的网络的数据数量,单位为Byte/s

    网络吞吐量指标用于衡量系统对于网络设备或链路传输能力的需求。当网络吞吐量指标接近网络设备或链路最大传输能力时,则需要考虑升级网络设备

    网络吞吐量指标主要有每秒有多少兆流量进出,一般情况下不能超过设备或链路最大传输能力的70%

    三、中间件指标

    常用的中间件例如Tomcat、Weblogic等指标主要包括JVM、ThreadPool和JDBC,具体如下:

    一级指标二级指标单位解释
    GCGC频率每秒多少次java虚拟机垃圾部分回收频率
    GCFull GC频率每小时多少次java虚拟机垃圾完全回收频率
    GCFull GC平均时长用于垃圾完全回收的平均时长
    GCFull GC最大时长用于垃圾完全回收的最大时长
    GC堆使用率百分比堆使用率
    ThreadPoolActive Thread Count活动的线程数
    ThreadPoolPending User Request处于排队的用户请求个数
    JDBCJDBC Active ConnectionJDBC活动连接数

    指标的参考标准:

    • 当前正在运行的线程数不能超过设定的最大值
      一般情况下系统性能较好的情况下,线程数最小值设置50和最大值设置200比较合适
    • 当前运行的JDBC连接数不能超过设定的最大值
      一般情况下系统性能较好的情况下,JDBC最小值设置50和最大值设置200比较合适
    • GC频率不能频繁,特别是FULL GC更不能频繁
      一般情况下系统性能较好的情况下,JVM最小堆大小和最大堆大小分别设置1024M比较合适

    四、数据库指标

    常用的数据库例如MySQL指标主要包括:

    • SQL
    • 吞吐量
    • 缓存命中率
    • 连接数

    具体指标如下:

    一级指标二级指标单位解释
    SQL耗时微秒执行SQL耗时
    吞吐量QPS每秒查询次数
    吞吐量每秒查询次数每秒事务次数
    命中率Key Buffer命中率百分比索引缓冲区命中率
    命中率InnoDB Buffer命中率百分比InnoDB缓冲区命中率
    命中率Query Cache命中率百分比查询缓存命中率
    命中率Table Cache命中率百分比表缓存命中率数
    命中率Thread Cache命中率百分比线程缓存命中率
    等待次数锁等待次数
    等待时间微秒锁等待时间

    指标的参考标准:

    • SQL耗时越小越好,一般情况下微秒级别
    • 命中率越高越好,一般情况下不能低于95%
    • 锁等待次数越低越好,等待时间越短越好

    五、稳定性指标

    • 最短稳定时间
      系统按照最大容量的80%或标准压力(系统的预期日常压力)情况下运行,能够稳定运行的最短时间

    一般来说,对于正常工作日(8小时)运行的系统,至少应该能保证系统稳定运行8小时以上
    对于7*24运行的系统,至少应该能够保证系统稳定运行24小时以上

    如果系统不能稳定的运行,上线后,随着业务量的增长和长时间运行,将会出现性能下降甚至崩溃的风险

    参考标准:

    • TPS曲线稳定,没有大幅度的波动
    • 各项资源指标没有泄露或异常情况

    六、可扩展性指标

    指应用软件或操作系统以群集方式部署,增加的硬件资源与增加的处理能力之间的关系

    计算公式为:(增加性能/原始性能)/(增加资源/原始资源)*100%。

    扩展能力应通过多轮测试获得扩展指标的变化趋势。一般扩展能力非常好的应用系统,扩展指标应是线性或接近线性的,现在很多大规模的分布式系统的扩展能力非常好

    参考标准:
    理想的扩展能力是资源增加几倍,性能就提升几倍。扩展能力至少在70%以上

    七、可靠性指标

    对于服务端性能测试,从系统可靠性指标度量分析时,常见如下:

    • 双机热备
    • 集群
    • 备份和恢复

    7.1 双机热备

    对于将双机热备作为可靠性保障手段的系统,可衡量的指标如下:

    • 节点切换是否成功及其消耗时间
    • 双机切换是否有业务中断
    • 节点回切是否成功及其耗时
    • 双机回切是否有业务中断
    • 节点回切过程中的数据丢失量

    在进行双机切换的同时,使用压力发生工具模拟实际业务发生情况,对应用保持一定的性能压力,保证测试结果符合生产实际情况

    7.2 集群

    对于使用集群方式的系统,主要通过以下方式考量其集群可靠性:

    • 集群中某个节点出现故障时,系统是否有业务中断情况出现
    • 在集群中新增一个节点时,是否需要重启系统
    • 当故障节点恢复后,加入集群,是否需要重启系统
    • 当故障节点恢复后,加入集群,系统是否有业务中断情况出现
    • 节点切换需要多长时间

    在验证集群可靠性的同时,需根据具体情况使用压力工具模拟实际业务发生相关情况,对应用保持一定的性能压力,确保测试结果符合生产实际情况

    7.3 备份和恢复

    验证系统的备份/恢复机制是否有效可靠,包括:

    • 系统的备份和恢复
    • 数据库的备份和恢复
    • 应用的备份和恢复

    备份和恢复的验证主要包括以下内容:

    • 备份是否成功及其消耗时间
    • 备份是否使用脚本自动化完成
    • 恢复是否成功及其消耗时间
    • 恢复是否使用脚本自动化完成
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    千次阅读 2022-05-22 11:28:07
    一、性能测试指标 1、在线用户数 此指标指的是某个时间段内,在服务器上保持登录状态的用户数,在线用户数不等同于并发用户数,因为,只要用户不向服务器发送请求,就不会对服务器产生影响。 2、并发用户数 在...

    最近在公司做压测时,对于各个监控工具的监控指标一脸蒙,有时候不清晰,有时候理解错误,于是,恶补基础知识,希望对广大网友有所帮助。

    一、性能测试指标

    1、在线用户数

    此指标指的是某个时间段内,在服务器上保持登录状态的用户数,在线用户数不等同于并发用户数,因为,只要用户不向服务器发送请求,就不会对服务器产生影响。

    2、并发用户数

    在性能测试过程中,一般用的比较多的指标是绝对并发用户数,我们也通常直接将绝对并发用户数直接称为并发用户数。

    相对并发用户数:在某段时间内,与服务器保持交互的用户数。

    绝对并发用户数:表示同一时间点(准确的说是在足够短的时间内)与服务器进行交互的用户数。

    3、思考时间

    每个用户操作后的暂停时间,也就是用户两次请求发起的间隔时间,这段时间是对服务器不产生压力的,在压测过程中,如果想要预估实际系统承受的最大压力,要尽可能的模拟用户真正的思考时间。

    4、响应时间

    响应时间,包含了网络传输请求时间、服务器处理时间、网络传输响应时间,其中,服务器处理时间通常受到代码处理请求的业务逻辑的影响,而且这个时间也是我们重点关心的一个时间,它能反映出我们代码中的缺陷和业务逻辑处理的优化点。而网络传输请求和响应时间,通常情况下取决于网络质量。

    5、TP90、TP99、TP999

    对于这个指标的定义为:满足90%、99%等的网络请求所需要的最低耗时。举例说明如下:

    一个接口6次请求的耗时分别为:100ms、20ms、300ms、40ms、50ms、150ms。将这些时间从小到大排列为:20ms、30ms、40ms、100ms、150ms、300ms。那么TP99的计算过程为:在这6次请求中,取第6的99%(6*0.99 = 5.94,近似于6)次的耗时做为tp99值,从小到大排序后,第6次的耗时为250ms,因此此接口6次请求的TP99的值就是250ms。一般,tp99不能增长太快,且要根据实际情况去确定期望的TP99值。

    6、TPS

    TPS通常又称为吞吐量,它指的是服务器每秒处理的事务数,是直接反应系统性能的指标,TPS越大,性能越好。

    那么TPS和响应时间以及并发用户数之间是什么关系呢?

    假如1个用户在1s时间内完成1笔事务,那么TPS=1;

    如果某笔业务的响应时间是1ms,那么每秒处理的事务所为1000,也就是说TPS=1000;

    如果1个用户在1s只能完成1笔事务,要想达到TPS=1000,那么并发用户量就需1要是1000;

    不难得出这样的公式:

    设并发数为c,响应时间为t(ms),那么TPS=(1000/t)*c

    从公式可以看出,要想提高系统的TPS,有两种方式:增加并发量或者降低响应时间。

    降低响应时间只能通过优化代码的方式实现。

    提高并发用户数c,而并发用户数通常又和服务器程序的请求处理模型关系密切,如果一个线程处理一个请求,最大并发用户数则取决于服务器能处理的最大线程数;同理,如果是一个进程对应一个请求,那么最大的并发用户数取决于最大进程数。需要说明的是,随着并发用户数的增加,响应时间往往也会随之增大。因此,最大并发用户数要从实际得出才有意义。

    二、性能测试基础曲线图

      

     对上图进行分析(x轴为并发用户数):

    先看响应时间:在轻压力区,响应时间变化不大,曲线比较平稳;进入重压力区后,响应时间呈现上升趋势;而进入拐点区后,响应时间增长率增大,响应时间急剧增加。

    再看吞吐量:随着并发用户数的增加,吞吐量增加;进入重压力区后吞吐量逐步平稳,到达拐点后吞吐量急剧下降,说明系统已经到了处理极限,

    再看资源利用率:随着并发数的增加,资源利用率逐步上升,到达拐点后,利用率急剧下降。

    综合来看,随着并发数的增加,资源利用率和吞吐量在增加,说明系统正在积极的处理事务,此时,系统能够承受这些请求量,因此,响应时间是趋于平稳的。但是随着并发数的持续增加,压力逐步增大,吞吐量和利用率达到饱和。随后,吞吐量急剧下降,响应时间急剧上升,说明此时系统已经处于崩溃边缘了。

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    2021-07-23 11:44:10
    本文将讲一讲性能测试过程中应该关心那些指标?这些指标代表什么含义?性能测试通过标准是什么?详细内容见下文。外部指标(业务指标)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、...

    本文将讲一讲性能测试过程中应该关心那些指标?这些指标代表什么含义?性能测试通过标准是什么?详细内容见下文。

    外部指标(业务指标)

    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。

    对于响应时间的统计,一般从均值、.90、.99、分布等多个角度统计,而不仅仅是给出均值。均值在实际工作中参看意义不大。

    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。如图:

    fff244492746233c0c2fcc9c51ff14d0.png

    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%。

    内部指标(资源指标)

    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,具体使用方法命令以及各参数含义后面在第二篇linux相关知识中介绍。

    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

    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

    load: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。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。

    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。

    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。

    性能通过标准

    通过对以上内外指标(即业务指标和资源指标)了解,对于性能测试,在测试过程中需要通过观察这些指标,根据这些指标的结果来判断是否满足要求,主要包含如下图:

    dff059180b2729c07052a821d2ae94af.png

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    目    录

    一  系统性能测试指标

    1.1 响应时间

    1.2 并发

    1.3 点击量/点击率

    1.4 吞吐量/吞吐率

    1.5 TPS/QPS

    1.6 PV/UV

    二  Linux服务器性能指标

    2.1 CPU使用率

    2.2 内存占用率

    2.3 系统平均负载

    2.4 磁盘IO

    2.5 linux常用性能命令

    2.5.1 CPU

    2.5.2 内存

    2.5.3 负载

    2.5.4 磁盘

    2.5.5 整体


    性能测试指标是衡量系统性能的评价标准,常用的系统性能测试指标包括:响应时间、并发用户/并发、点击率、吞吐量、TPS/QPS、PV/UV;Linux服务器常用的性能指标包括:CPU使用率、内存占用率、磁盘IO、系统平均负载等。

    一  系统性能测试指标

    1.1 响应时间

    响应时间是指某个请求或操作从发出到接收到反馈所消耗的时间,包括应用服务器(客户端)处理时间、网络传输时间以及数据库服务器处理时间。比如一个页面从点击/输入到完全加载的时间;完成一次增加、删除、修改或者查询动作的事务响应时间等。

    一个请求在网络上的传输往往要经历多个网络节点才能到达目标服务器,我们假设请求经历了三个网络节点的传输时间B1、B2、B3,客户端的处理时间为A,服务器的响应时间为C。则一次请求的完整路径可以描述为下图:

    客户端从发出请求到接收到服务器反馈的完整链路时间为A—>B1—>B2—>B3—>C(节点处理时间都包括接收和发送两个过程)。则请求的响应时间为:

    响应时间=A+B1+B2+B3+C

    1.2 并发

    并发是指多个用户在同一时期内进行相同的事务处理或操作。由于用户在进行一系列操作流程时有一定的时间间隔(即用户思考时间)或者服务器处理请求有先后顺序,于是,就产生了绝对并发和相对并发概念的区分。

    绝对并发是指同一时刻(即同一时间点)并发用户对服务器同时发送请求。

    相对并发是指一段时间内(即同一时间区间)并发用户对服务器发送请求。

    举个例子,一个并发量为10000人(可同时容纳10000人)的动物园,这里的并发量是指绝对并发还是相对并发呢?我们很容易理解,这个并发指的是相对并发,因为整个动物园是一个交织的网状结构,出入口、老虎、狮子、大象等各个动物站点都有分流的作用,基本不可能出现出入口或者站点能够同时承载10000人的情况,出入口的并发可能只有200人。因此这个动物园的例子里,并发量10000是指各个节点的总和,参观者参观动物园有路径的先后顺序,是相对并发的概念。而出入口的并发量是200人,则是指同一时间在出入口能够同时容纳200人,这就是绝对并发的概念。

    一般来说,在系统的性能测试中,系统或者模块的并发更多是指相对并发,而接口的并发更倾向于绝对并发。并发性能的概念是指系统、模块或接口稳定运行,不抛出异常情况下所能够承载的并发量。

    在并发性能测试中常用到并发用户数和并发请求数两个指标。顾名思义,并发用户数是指同一时间(点或区间),系统、模块或接口能够承载的用户数量;并发请求数是指同一时间(点或区间),系统、模块或接口能够承载的请求数量。

    1.3 点击量/点击率

    点击量是衡量网站流量的一个指标,也就是点击数clicks,是对网站点击数据的统计。

    点击率(Clicks Ratio)也可以叫做点进率(“Click-through Rate),它是网站上某一内容被点击的次数与整个网站内容被显示次数之比,即clicks/views。反应了网站上某一页面或内容的受关注程度,经常用来衡量广告的吸引程度。比如公众号的一篇文章被浏览了10w次,文章中的广告链接被点击了2000次,那么这条广告的点击率是2%(2000/100000*100%)。

    在性能测试领域,点击率(hit rate)常指单位时间内(每秒钟)页面的点击数,即每秒钟发送的http请求数量,点击率越大对服务器造成的压力也越大,对服务器的性能要求也越高。

    有些人容易混淆点击率和点击量的概念,比如我们经常会听到有人说某网站的点击率是多多万,实际上这里的点击率指的是点击量,曝光率或者说页面浏览量。

    1.4 吞吐量/吞吐率

    吞吐量是指系统处理客户请求数量的总和,可以指网络上传输数据包的总和,也可以指业务中客户端与服务器交互数据量的总和。

    吞吐率是指单位时间内系统处理客户请求的数量,也就是单位时间内的吞吐量。可以从多个维度衡量吞吐率:①业务角度:单位时间(每秒)的请求数或页面数,即请求数/秒或页面数/秒;②网络角度:单位时间(每秒)网络中传输的数据包大小,即字节数/秒等;③系统角度,单位时间内服务器所承受的压力,即系统的负载能力。

    吞吐率(或吞吐量)是一种多维度量的性能指标,它与请求处理所消耗的CPU、内存、IO和网络带宽都强相关。

    1.5 TPS/QPS

    TPS(Transaction Per Second)是指单位时间(每秒)系统处理的事务量。事务可以是用户自定义的一系列操作或者动作的集合,比如“用户注册“事务是点击注册按钮,填写用户注册信息,点击提交按钮,以及加载注册成功页面的动作集合。

    QPS(Query Per Second)是指单位时间内查询或访问服务器的次数。

    TPS和QPS的区别在于一个事务可以包含多次查询或访问服务器,也可以只查询或访问一次服务器。当多次查询或访问时,一个TPS相当于多个QPS;当只查询或访问一次时,一个TPS则等价于一个QPS。

    1.6 PV/UV

    PV和UV是衡量web网站性能容量的两个重要度量指标,经常用在电子商务网站领域中用来衡量网站的活跃度。

    PV(Page View)是页面的浏览量或点击量,用户对系统或者网站任何页面的每一次点击或者访问都会被记录一次浏览量或点击量,对相同页面进行多次访问浏览量或点击量也会进行累计。

    UV(Unique Vistor)是系统或者网站的独立访客,一段时间内相同客户端(或PC)访问系统或者网站只会被记录一次,连续重复访问或者浏览多个系统页面次数不会进行累计。

    PV和UV按照统计周期划分,可以划分为全天PV、每小时PV、全天UV和每小时UV等。在一些数据或交易量非常庞大的场景中,比如双11或618等全民购物活动时,常常还会统计峰值PV和峰值UV。

    二  Linux服务器性能指标

    2.1 CPU使用率

    CPU使用率是单位时间内服务器CPU的使用统计,可以用除CPU空闲时间外其他时间占总CPU时间的百分比来表示,即:CPU使用率=1-CPU空闲时间/总CPU时间

    命令:#top          //top工具间隔3s会动态滚动更新一次数据

    字段说明:

    us (user):用户态的CPU使用时间比例,是用户运行程序的真正时间,它不包括后面的ni时间;

    sy (system): 内核态的CPU使用时间比例,是操作系统的运行时间,操作系统运行时,用户运行程序往往处于等待状态;

    ni (nice): 表示低优先级用户态的CPU时间比例,取值范围为[-20,19],数值越大,则优先级越低;

    id (idle): 表示空闲的CPU时间比例,值越大,CPU空闲时间比例越高,利用率越低;

    wa (iowait): 表示处于IO等待状态的CPU时间比例;

    hi (hard interrupt): 表示处理硬中断的CPU时间比例;

    si (soft interrupt): 与hi相反,表示处理软中断的CPU时间比例;

    st (steal): 表示当前系统运行在虚拟机中被其他虚拟机占用的CPU时间比例。

    在性能测试中,系统整体的CPU使用率可以用(1-id)来计算。当us很高时,说明CPU时间主要消耗在用户代码上,可以从用户代码角度考虑优化性能;当sy很高时,说明CPU时间主要消耗在内核上,可以从是否系统调用频繁、CPU进程或线程切换频繁角度考虑性能的优化;当wa很高时,说明有进程在进行频繁的IO操作,可能是磁盘IO或者网络IO。

    一般情况下,如果%us+%sy<=70%,我们可以认为系统的运行状态良好。

    2.2 内存占用率

    Linux的系统内存管理机制遵循内存利用率最大化的原则。内核会将空余的内存划分为cached(不属于free),对于有频繁读取操作的文件或数据会被保存在cached中。因此,对于linux系统来说,可用于分配的内存不止free的内存,同时还包括cached的内存(其实还包括buffers的内存)。

    cached和buffers都属于缓存,它们的区别主要在于cached主要用来缓冲频繁读取的文件,它可以直接记忆我们打开的文件内容;而buffers主要用来给块设备做的缓冲大小,只记录文件系统的metadata以及tracking in-flight pages信息,比如存储目录里面的内容,权限等。

    top工具既可以查看系统CPU使用情况,也可以查看系统内存使用信息。

    命令:#top         

    在性能测试中,经常会用到系统已用内存、物理已用内存、系统内存占用率以及物理内存占用率这几个指标,它们的计算公式如下:

    系统已用内存MemUsed=MemTotal-MemFree           //包含buffers和cached

    物理已用内存-/+Used= MemTotal-MemFree-MemBuffers-MemCached

    系统内存占用率MemUsed%=(MemUsed/ MemTotal)*100%

    物理内存占用率-/+Used%=(-/+Used/ MemTotal)*100%

    一般情况下,系统内存占用率<=70%,我们可以认为系统的内存使用情况良好,如果超出则说明系统内存资源紧张。

    2.3 系统平均负载

    当发现系统出现卡断或者运行不顺畅时,我们可以通过uptime,top或者w命令来查看系统的负载情况。

    命令1:#uptime

    命令2:#top

    命令3:#w

    Linux的load average表示系统负载的平均值,显示的三个数值分别表示1分钟、5分钟和15分钟内的平均负载情况。这里的平均负载是指单位时间内,系统处于可运行状态和不可中断状态的平均进程数,可以简单的理解为平均负载就是系统平均活跃进程数。其中可运行状态是指正在使用CPU或者正在等待CPU的进程(处于R状态:Running或者Runnable的进程);不可中断状态的进程指的是正处于内核态关键流程中的进程,处于这个流程的进程是不可打断的,比如等待硬件设备的I/O响应。

    举个例子,当平均负载的值为4:

    对于只有1个CPU的系统,意味着平均有3个进程竞争不到CPU;

    对于拥有4个CPU的系统,意味着CPU利用率为100%;

    对于拥有8个CPU的系统,意味着CPU利用率为50%,有一半空闲。

    可以看出,当系统平均负载的值如果超过系统CPU的数量时,那么系统有可能会遇到性能瓶颈,要视具体情况而定。

    在性能测试中,我们也经常会通过比较1min、5min或者15min的值,来判断系统平均负载的变化情况:

    如果1min的值大于5min或者15min的值,说明负载在增加;

    如果1min的值小于5min或者15min的值,说明负载在减小;

    2.4 磁盘IO

    Linux服务器性能除了CPU和内存外,还有磁盘IO也是一种常用的性能指标。

    命令:#iostat –x –k 2 3     //每隔2S输出磁盘IO的使用情况,共采样3次

    通过ll /dev/mapper命令可以查看dm-x与磁盘逻辑卷的映射关系;

    字段说明:

    rrqm/s: 每秒对该设备的读请求被合并次数,文件系统会对读取同块(block)的请求进行合并;

    wrqm/s: 每秒对该设备的写请求被合并次数;

    r/s: 每秒完成的读次数;

    w/s: 每秒完成的写次数;

    rkB/s: 每秒读数据量(kB为单位)

    wkB/s: 每秒写数据量(kB为单位)

    avgrq-sz:平均每次IO操作的数据量(扇区数为单位)

    avgqu-sz: 平均等待处理的IO请求队列长度;

    await: 平均每次IO请求等待时间(包括等待时间和处理时间,毫秒为单位)

    svctm: 平均每次IO请求的处理时间(毫秒为单位)

    %util: 采用周期内用于IO操作的时间比率,即IO队列非空的时间比率;

    在性能测试中,我们可以重点关注iowait%%util参数。其中iowait% 表示CPU等待IO时间占整个CPU周期的百分比,如果iowait值超过50%,或者明显大于%system%user以及%idle,表示IO可能存在问题了;%util表示磁盘忙碌的情况,一般%util<=70%表示该磁盘IO使用状态良好。

    2.5 linux常用性能命令

    2.5.1 CPU

    命令1: # cat /proc/cpuinfo          //获取CPU详情

    命令2: # top       //包含CPU、内存使用等情况,常用命令

    2.5.2 内存

    命令1: # free –h

    命令2:# top

    2.5.3 负载

    命令1:#uptime

    命令2:#top

    命令3:#w

    2.5.4 磁盘

    命令1: #fdisk –l           //查看硬盘及分区情况

    命令2:# df –h          //查看文件系统的磁盘空间使用情况

    2.5.5 整体

    命令:# vmstat 3 2         //每3秒一次,共2次

     

     

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