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    千次阅读 2019-10-08 04:07:21
    XXX压力测试报告 时间:2015-08-04 测试人员:xxx 目录 XXX压力测试报告... 1 一 测试内容... 2 二 测试方法... 2 三 测试目标... 2 四 测试环境... 2 五 系统部署... 3 5.1 物理部署... 3 5.2 网...

    XXX压力测试报告

     

    时间:2015-08-04                                             测试人员:xxx

     

    目录

    XXX压力测试报告... 1

    一  测试内容... 2

    二  测试方法... 2

    三  测试目标... 2

    四  测试环境... 2

    五  系统部署... 3

    5.1 物理部署... 3

    5.2 网络访问... 3

    六  性能测试结果与分析... 4

    6.1 jmeter集群压测(5进程-每个进行10线程)... 4

    6.2 jmeter集群压测(10进程-每个进行5线程)... 7

    6.3 jmeter集群压测(10进程-每个进行10线程)... 11

    七  结果汇总分析... 13

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    一  测试内容

    本次测试是针对xxx系统进行的压力测试,在交易接口中,只对交易接口进行压力测试,其中涵盖数据验签与签名功能。

    二  测试方法

             本次采用apache的开源测试工具jmeter,采用本地动态拼装请求数据并通过http协议post方式发送支付请求。并采用650张测试银行卡测试,其中大概有30张存在“无足够的存款”和“受限制的卡”情况。

    三  测试目标

    1)         获取在单机部署情况下最大TPS值

    2)         是否可以达到原来预期值TPS:50

    四  测试环境

    环境

    机器型号

    操作系统

    硬件cpu

    硬件mem

    客户端

    server2008虚拟机

    windows

    32核

    32G

    服务端

    HP DL580

    linux

    64核

    126G

    由于客户端与服务端的机器性能优秀,暂不会对压测形成瓶颈,该方面影响可以忽略

    五  系统部署

    5.1 物理部署

     

    5.2 网络访问

     

     

    六  性能测试结果与分析

    6.1 jmeter集群压测(5进程-每个进行10线程)

    启5个进程,每个进程启动10个线程,并发为50,项目日志开启info状态

    6.1.1 聚合报告

    Label

    #Samples

    Average

    Median

    90%Line

    95%Line

    99%Line

    Min

    Max

    Error%

    TPS

    KB/sec

    1

    22805

    547

    366

    512

    636

    5218

    150

    30003

    0.26

    65.3

    96.5

    2

    33605

    519

    362

    503

    618

    5200

    150

    30003

    0.21

    66.5

    98.5

    3

    43505

    536

    365

    508

    621

    5210

    150

    34899

    0.26

    65.6

    97.1

    4

    48205

    527

    365

    507

    618

    5206

    150

    34899

    0.24

    65.1

    96.3

    5

    49005

    535

    364

    507

    616

    5211

    150

    34899

    0.27

    63.9

    94.5

    6

    49901

    532

    364

    505

    614

    5207

    150

    34899

    0.27

    61.0

    90.2

    7

    50000

    531

    363

    504

    613

    5207

    150

    34899

    0.27%

    60.9

    90.1

    6.1.2 每秒的响应分布图

     

    6.1.3 响应时间分布图

     

    6.1.4 请求失败与成功分布图

     

    6.1.5 结果分析

    总笔数

    Jmeter错误笔数

    请求前置响应超长笔数

    服务本地处理超长笔数和404

    50000

    135

    120

    15

     

    1. 在使用jmeter压测请求被F5转发到apache server代理上,由于交易处理过程中处理时间过长造成长时间无响应,代理返回502 Proxy Error错误。
    2. 其中请求前置响应超长笔数在向前置获取结果返回的耗时超过3分钟,其余耗时均低于5s,前置接收到的晚,初步判定网络堵塞
    3. 本地业务处理的错误原因为签名、验签、获取数据及请求时404等

     

    6.2 jmeter集群压测(10进程-每个进行5线程)

    启10个进程,每个进程启动5个线程,并发为50,项目日志开启info状态

    6.2.1 聚合报告

    Label

    #Samples

    Average

    Median

    90%Line

    95%Line

    99%Line

    Min

    Max

    Error%

    TPS

    KB/sec

    1

    11010

    555

    348

    495

    605

    5196

    148

    30003

    0.26

    68.7

    101.5

    2

    28910

    507

    333

    473

    568

    5178

    55

    30015

    0.25

    76.3

    121.9

    3

    36310

    501

    332

    475

    575

    5176

    55

    30031

    0.24

    77.1

    114.0

    4

    46310

    485

    331

    466

    557

    5172

    55

    30031

    0.21

    78.6

    116.3

    5

    50000

    478

    326

    460

    551

    5166

    55

    30031

    0.21

    72.1

    106.7

    6.2.2 每秒的响应分布图

     

    6.2.3 响应时间分布图

     

     

    6.2.4 请求失败与成功分布图

     

     

    6.2.5 应用系统状态

     

    6.2.6 结果分析

    总笔数

    Jmeter错误笔数

    请求前置响应超长笔数

    服务本地处理超长笔数和404

    50000

    105

    92

    13

     

    1         在使用jmeter压测请求被F5转发到apache server代理上,由于交易处理过程中处理时间过长造成长时间无响应,代理返回502 Proxy Error错误。

    2         其中请求前置响应超长笔数在向前置获取结果返回的耗时超过3分钟,其余耗时均低于5s,前置接收到的晚,初步判定网络堵塞

    3         本地业务处理的错误原因为签名、验签、获取数据及请求时404等

    6.3 jmeter集群压测(10进程-每个进行10线程)

    启10个进程,每个进程启动10个线程,并发为100,项目日志开启info状态

    6.3.1 聚合报告

    Label

    #Samples

    Average

    Median

    90%Line

    95%Line

    99%Line

    Min

    Max

    Error%

    TPS

    KB/sec

    1

    50000

    1219

    896

    1665

    2692

    5808

    209

    38306

    0.30

    68.0

    100.5

    6.3.2 每秒的响应分布图

     

    6.3.3 响应时间分布图

     

    6.3.4 请求失败与成功分布图

     

    6.3.5 结果分析

    总笔数

    Jmeter错误笔数

    请求前置响应超长笔数

    服务本地处理超长笔数和404

    50000

    150

    119

    31

     

    1         在使用jmeter压测请求被F5转发到apache server代理上,由于交易处理过程中处理时间过长造成长时间无响应,代理返回502 Proxy Error错误。

    2         其中请求前置响应超长笔数在向前置获取结果返回的耗时超过3分钟,其余耗时均低于5s,前置接收到的晚,初步判定网络堵塞

    3         本地业务处理的错误原因为签名、验签、获取数据及请求时404等

     

    6.4 jmeter集群压测(30进程-每个进行5线程)

    启30个进程,每个进程启动5个线程,并发为150,项目日志开启info状态

    6.4.1 聚合报告

    Label

    #Samples

    Average

    Median

    90%Line

    95%Line

    99%Line

    Min

    Max

    Error%

    TPS

    KB/sec

    1

    150000

    1473

    1924

    1733

    1959

    6156

    222

    35107

    0.21

    89.5

    132.2

    6.4.2 每秒的响应分布图

     

    6.4.3 响应时间分布图

     

     

    6.4.4 应用系统状态

     

    6.4.5 客户端系统状态

     

    6.4.6 结果分析

    暂未统计

    6.5 jmeter集群压测(20进程-每个进行5线程)

    启20个进程,每个进程启动5个线程,并发为100,项目日志开启info状态,超时时间2000ms

    6.5.1 聚合报告

    Label

    #Samples

    Average

    Median

    90%Line

    95%Line

    99%Line

    Min

    Max

    Error%

    TPS

    KB/sec

    1

    200000

    867

    722

    1073

    1296

    5674

    1

    10053

    0.84

    92.8

    138.6

    6.5.2 每秒的响应分布图

     

    6.5.3 响应时间分布图

     

    6.5.4 请求失败与成功分布图

     

    6.5.5 结果分析

    总笔数

    Jmeter错误笔数

    TPS

    100000

    730

    98.0

     

    1         由于本地客户端限定2000毫秒不响应就认为失败,所以失败率偏高

     

    七  结果汇总分析

    Label

    #Samples

    Average

    Median

    90%Line

    95%Line

    进程

    线程

    并发

    Error%

    TPS

    KB/sec

    50并发

    50000

    531

    363

    504

    613

    5

    10

    50

    0.27%

    60.9

    90.1

    50并发

    50000

    478

    326

    460

    551

    10

    5

    50

    0.21

    72.1

    106.7

    100并发

    50000

    1219

    896

    1665

    2692

    10

    10

    100

    0.30

    68.0

    100.5

    150并发

    150000

    1473

    1924

    1733

    1959

    30

    5

    150

    0.21

    89.5

    132.2

    100并发

    200000

    867

    722

    1073

    1296

    20

    5

    100

    0.84

    92.8

    138.6

    使用jmeter压测时,如果使用1个进程开多个线程进行压测,一个进程很难快速处理多个线程,造成本地处理浪费大量时间用于调度,最终压力上不去。

    当采用集群压测时,启用多个进程调度少量线程,解决本地耗时,TPS明显提升。

    在启动10个进程50线程时效果最佳,符合交易每秒钟处理的交易笔数,当提升并发到100时,交易响应时间明显提升。

     

    压测过程中出现的错误主要有:

    1、  请求资源404错误

    2、  请求前置网络堵塞,每次均为3分钟

    3、  本地签名、验签、获取数据耗时过长

     

    最终压测结果TPS:90-100时可保证响应时间不超过2s

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/atwanli/articles/4908475.html

    展开全文
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    时间:2019

    -08-04 测试人员:xxx

    目录
    XXX压力测试报告… 1
    一 测试内容… 2
    二 测试方法… 2
    三 测试目标… 2
    四 测试环境… 2
    五 系统部署… 3
    5.1 物理部署… 3
    5.2 网络访问… 3
    六 性能测试结果与分析… 4
    6.1 jmeter集群压测(5进程-每个进行10线程)… 4
    6.2 jmeter集群压测(10进程-每个进行5线程)… 7
    6.3 jmeter集群压测(10进程-每个进行10线程)… 11
    七 结果汇总分析… 13

    一 测试内容
    本次测试是针对xxx系统进行的压力测试,在交易接口中,只对交易接口进行压力测试,其中涵盖数据验签与签名功能。
    二 测试方法
    本次采用apache的开源测试工具jmeter,采用本地动态拼装请求数据并通过http协议post方式发送支付请求。并采用650张测试银行卡测试,其中大概有30张存在“无足够的存款”和“受限制的卡”情况。
    三 测试目标

    1.     获取在单机部署情况下最大TPS值
      
    2.     是否可以达到原来预期值TPS:50
      

    四 测试环境
    环境 机器型号 操作系统 硬件cpu 硬件mem
    客户端 server2008虚拟机 windows 32核 32G
    服务端 HP DL580 linux 64核 126G
    由于客户端与服务端的机器性能优秀,暂不会对压测形成瓶颈,该方面影响可以忽略
    五 系统部署
    5.1 物理部署
    在这里插入图片描述
    5.2 网络访问
    在这里插入图片描述

    六 性能测试结果与分析
    6.1 jmeter集群压测(5进程-每个进行10线程)
    启5个进程,每个进程启动10个线程,并发为50,项目日志开启info状态
    6.1.1 聚合报告
    Label #Samples Average Median 90%Line 95%Line 99%Line Min Max Error% TPS KB/sec
    1 22805 547 366 512 636 5218 150 30003 0.26 65.3 96.5
    2 33605 519 362 503 618 5200 150 30003 0.21 66.5 98.5
    3 43505 536 365 508 621 5210 150 34899 0.26 65.6 97.1
    4 48205 527 365 507 618 5206 150 34899 0.24 65.1 96.3
    5 49005 535 364 507 616 5211 150 34899 0.27 63.9 94.5
    6 49901 532 364 505 614 5207 150 34899 0.27 61.0 90.2
    7 50000 531 363 504 613 5207 150 34899 0.27% 60.9 90.1
    6.1.2 每秒的响应分布图

    6.1.3 响应时间分布图

    6.1.4 请求失败与成功分布图

    6.1.5 结果分析
    总笔数 Jmeter错误笔数 请求前置响应超长笔数 服务本地处理超长笔数和404
    50000 135 120 15

    1.在使用jmeter压测请求被F5转发到apache server代理上,由于交易处理过程中处理时间过长造成长时间无响应,代理返回502 Proxy Error错误。
    2.其中请求前置响应超长笔数在向前置获取结果返回的耗时超过3分钟,其余耗时均低于5s,前置接收到的晚,初步判定网络堵塞
    3.本地业务处理的错误原因为签名、验签、获取数据及请求时404等

    6.2 jmeter集群压测(10进程-每个进行5线程)
    启10个进程,每个进程启动5个线程,并发为50,项目日志开启info状态
    6.2.1 聚合报告
    Label #Samples Average Median 90%Line 95%Line 99%Line Min Max Error% TPS KB/sec
    1 11010 555 348 495 605 5196 148 30003 0.26 68.7 101.5
    2 28910 507 333 473 568 5178 55 30015 0.25 76.3 121.9
    3 36310 501 332 475 575 5176 55 30031 0.24 77.1 114.0
    4 46310 485 331 466 557 5172 55 30031 0.21 78.6 116.3
    5 50000 478 326 460 551 5166 55 30031 0.21 72.1 106.7
    6.2.2 每秒的响应分布图

    6.2.3 响应时间分布图

    6.2.4 请求失败与成功分布图

    6.2.5 应用系统状态

    6.2.6 结果分析
    总笔数 Jmeter错误笔数 请求前置响应超长笔数 服务本地处理超长笔数和404
    50000 105 92 13

    1 在使用jmeter压测请求被F5转发到apache server代理上,由于交易处理过程中处理时间过长造成长时间无响应,代理返回502 Proxy Error错误。
    2 其中请求前置响应超长笔数在向前置获取结果返回的耗时超过3分钟,其余耗时均低于5s,前置接收到的晚,初步判定网络堵塞
    3 本地业务处理的错误原因为签名、验签、获取数据及请求时404等
    6.3 jmeter集群压测(10进程-每个进行10线程)
    启10个进程,每个进程启动10个线程,并发为100,项目日志开启info状态
    6.3.1 聚合报告
    Label #Samples Average Median 90%Line 95%Line 99%Line Min Max Error% TPS KB/sec
    1 50000 1219 896 1665 2692 5808 209 38306 0.30 68.0 100.5
    6.3.2 每秒的响应分布图

    6.3.3 响应时间分布图

    6.3.4 请求失败与成功分布图

    6.3.5 结果分析
    总笔数 Jmeter错误笔数 请求前置响应超长笔数 服务本地处理超长笔数和404
    50000 150 119 31

    1 在使用jmeter压测请求被F5转发到apache server代理上,由于交易处理过程中处理时间过长造成长时间无响应,代理返回502 Proxy Error错误。
    2 其中请求前置响应超长笔数在向前置获取结果返回的耗时超过3分钟,其余耗时均低于5s,前置接收到的晚,初步判定网络堵塞
    3 本地业务处理的错误原因为签名、验签、获取数据及请求时404等

    6.4 jmeter集群压测(30进程-每个进行5线程)
    启30个进程,每个进程启动5个线程,并发为150,项目日志开启info状态
    6.4.1 聚合报告
    Label #Samples Average Median 90%Line 95%Line 99%Line Min Max Error% TPS KB/sec
    1 150000 1473 1924 1733 1959 6156 222 35107 0.21 89.5 132.2
    6.4.2 每秒的响应分布图

    6.4.3 响应时间分布图
    在这里插入图片描述

    6.4.4 应用系统状态

    6.4.5 客户端系统状态
    在这里插入图片描述
    6.4.6 结果分析
    暂未统计
    6.5 jmeter集群压测(20进程-每个进行5线程)
    启20个进程,每个进程启动5个线程,并发为100,项目日志开启info状态,超时时间2000ms
    6.5.1 聚合报告
    Label #Samples Average Median 90%Line 95%Line 99%Line Min Max Error% TPS KB/sec
    1 200000 867 722 1073 1296 5674 1 10053 0.84 92.8 138.6
    6.5.2 每秒的响应分布图

    6.5.3 响应时间分布图
    在这里插入图片描述
    6.5.4 请求失败与成功分布图

    6.5.5 结果分析
    总笔数 Jmeter错误笔数 TPS
    100000 730 98.0

    1 由于本地客户端限定2000毫秒不响应就认为失败,所以失败率偏高

    七 结果汇总分析
    Label #Samples Average Median 90%Line 95%Line 进程 线程 并发 Error% TPS KB/sec
    50并发 50000 531 363 504 613 5 10 50 0.27% 60.9 90.1
    50并发 50000 478 326 460 551 10 5 50 0.21 72.1 106.7
    100并发 50000 1219 896 1665 2692 10 10 100 0.30 68.0 100.5
    150并发 150000 1473 1924 1733 1959 30 5 150 0.21 89.5 132.2
    100并发 200000 867 722 1073 1296 20 5 100 0.84 92.8 138.6
    使用jmeter压测时,如果使用1个进程开多个线程进行压测,一个进程很难快速处理多个线程,造成本地处理浪费大量时间用于调度,最终压力上不去。
    当采用集群压测时,启用多个进程调度少量线程,解决本地耗时,TPS明显提升。
    在启动10个进程50线程时效果最佳,符合交易每秒钟处理的交易笔数,当提升并发到100时,交易响应时间明显提升。

    压测过程中出现的错误主要有:
    1、 请求资源404错误
    2、 请求前置网络堵塞,每次均为3分钟
    3、 本地签名、验签、获取数据耗时过长

    最终压测结果TPS:90-100时可保证响应时间不超过2s

    展开全文
  • jmeter-压力测试报告-超细,Jmeter性能测试工具使用总结
  • 一个真实系统的压力测试报告,包括测试场景及测试环境配置及测试说明及测试结果
  • JMeter压力测试报告

    2019-09-28 17:35:24
    JMeter压力测试报告需要包括放内容: 1、压力测试概要 测试环境: 测试时间: 服务端配置: 客户端配置: 测试工具:JMeter 2、测试说明 (1)名词定义(时间单位ms) Sample:本次测试场景共运行多少线程;...

    JMeter压力测试报告需要包括放内容:

    1、压力测试概要

    测试环境:

    测试时间:

    服务端配置:

    客户端配置:

    测试工具:JMeter

    2、测试说明

    (1)名词定义(时间单位ms)

    Sample:本次测试场景共运行多少线程;

     Average:平均响应时间; 

     Median:统计意义上的响应时间中值;

      90% line:所有线程中90%的线程响应时间都小于xx的值;

      Min:响应最小时间;

     Max:响应最大时间;

     Error:出错率;

    Throughput - 吞吐量以“requests/second、requests /minute、 requests /hour”来衡量。 时间单位已经被选取为second,所以,显示速率至少是1.0,即每秒1个请求。 当吞吐量被保存到CVS文件时,采用的是requests/second,所以30.0 requests/second 在CVS中被保存为0.5
     
    Kb/sec - 以Kilobytes/seond来衡量的吞吐量

    (2)安装JMeter,描述测试数据,例如:

    分别对以上页面进行压力测试     分别测试10,50,100,500,1000个线程,来模拟这么多用户并发访问系统,每个用户循环访问一次

    3,测试结果分析(列出表格,主要是聚合报告各数据对比)

    4、给出典型聚合报告

    (聚合报告名词解释如上2、(1)所述)

    5、给出典型图形结果

    (名词解释:

    样本数目是总共发送到服务器的请求数。
    最新样本是代表时间的数字,是服务器响应最后一个请求的时间。
    吞吐量是服务器每分钟处理的请求数。 
    平均值是总运行时间除以发送到服务器的请求数。 
    中间值是代表时间的数字,有一半的服务器响应时间低于该值而另一半高于该值。 
    偏离表示服务器响应时间变化、离散程度测量值的大小,或者,换句话说,就是数据的分布。

    6、根据以上结果分析,给出总结,得出结论,说明调优点

    转载于:https://www.cnblogs.com/timeorspace/p/6704501.html

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  • 服务器虚拟化压力测试报告,doc格式,详细请下载查看。
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    Jmeter压力测试报告案例

    《xxxxxx》监测服务压力测试报告

     

     

    文档修订记录

     

     

    版本号

    日期

    修改人

    摘要

    V1.0

    2019年8月14日

    xxx

    初稿

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     


     

    内容目录

     

     

     

    一、测试内容-------------------------------------------------------------4

    二、测试方法-------------------------------------------------------------4

    三、测试目标 -------------------------------------------------------------4

    四、测试环境------------------------------------------------------------- 5

    1.系统环境配置 -------------------------------------------------------5

      2.测试客户端配置 ----------------------------------------------------5

     3网络环境 ---------------------------------------------------------------5

    4.测试时间-------------------------------------------------------------- 5

    五、系统部署 ---------------------------------------------------------------5

    六、测试说明------------------------------------------------------------------- 5

    七、测试统计及分析------------------------------------------------------------- 6

    八、结果------------------------------------------------------------------------- 10

    九、结论及建议 ----------------------------------------------------------------10

    1.结论:------------------------------------------------------------------ 10

    2.建议:------------------------------------------------------------------ 10


     

     

    一、测试内容

     

    本次测试是针对《xxxx数字化营销》系统内的监测服务进行的压力测试,本次压测主要提取广告监测代码进行压测:广告监测服务。

    二、测试方法

    1.本次采用apache的开源测试工具jmeter,采用jmeter代理服务器录制脚本生成http请求脚本,并通过http协议get方式发送访问请求,收集服务器响应速度,服务器资源耗用情况。

    2、安装启动JMeter,分别对以上页面进行压力测试分别测试50、100、500、1000个线程,即模拟这些数目的用户并发; Ramp-up period(inseconds)的值设为1(即1s启动50、100、500、1000并发访问),并发持续运行为10分钟。

    3、测试指标提取:

    测试项

    并发数

    线程组增量

    持续运行时间

    响应时间

    成功率

    CPU使用率

    内存使用率


     


     


     

    广告监测服务

    50

    每秒增加10个

    10分钟

    ≤5分钟

    99%


     


     


     


     

    75%

     


     


     


     


     

    70%

     

    100

    每秒增加100个

    10分钟

    ≤5分钟

    99%

    200

    每秒增加200个

    10分钟

    ≤5分钟

    99%

    500

    每秒增加500个

    10分钟

    ≤5分钟

    99%

    1000

    每秒增加1000个

    10分钟

    ≤5分钟

    99%

     

    三、测试目标

    一台广告监测服务器极限值

    四、测试环境

    1.系统环境配置

    主机用途

    机型/OS

    台数

    CPU/台

    内存容量/台

    对应IP

    应用服务器

     

    1

    2 CPU

    4GB

    公网:xxx

    内网:xxx

    数据库服务器

    同上

    同上

    同上

    同上

    同上

     

    2.测试客户端配置

     

     

    主机用途

    机型/OS

    台数

    CPU/台

    内存容量/台

    对应IP

    压力负载生成器

    xxx

    1

    2

    8G

    xxx

    3网络环境

    本次测试是在公网中进行的测试,更能模拟用户操作环境,可以会对压测造成影响。

    4.测试时间

    压测环境

    测试人

    测试时间

    2CPU 4GB内存

    xxxxx

    2019年8月14

    五、系统部署

    系统已经经过开发人员部署在xxxxxx这台机子上,无需另外再次进行系统部署。

    访问网址:XXXXX

    六、测试说明

    名词定义(时间的单位均为ms):

    Samples – 本次场景中一共完成了多少个线程

    Average – 平均响应时间

    Median----50%请求的响应时间

    90%Line----90%请求响应时间

    95%Line----95%请求响应时间

    99%Line----99%请求的响应时间

    Min----最小的响应时间

    Max----最大的响应时间

    Error%----错误率=错误的请求的数量/请求的总数

    Throughput----吞吐量即表示每秒完成的请求数

    Received KB/sec----每秒从服务器端接收到的数据量

    Sent KB/sec----每秒从客户端发送的请求的数量

    七、测试统计及分析

    压测场景:

    1.输入URL:xxxxxxx

    2.2CPU 4GB内存压力统计

    1)50个线程组并发

    聚合报告

    并发50个用户,持续运行10分钟,完成1426013次访问请求,最小响应速度为0.004秒,最大为3.688秒,平均响应速度为0.02秒,与预期的快近4秒多,访问成功率100%,符合预期的需求。

    系统资源耗用

    从13:22开始压测,持续运行10分钟13:32结束,CPU使用率主要维持在45%—85%之间,整体趋势图来看与预期的小于75%略显偏高;内存(Memory)使用率75%左右,与预期小于70%,总体不符合需求。

     

     

    2)100个线程组并发

    聚合报告

    并发100个用户,持续运行10分钟,完成1418887次访问请求,最小响应速度为0.004秒,最大为27.009秒,平均响应速度为0.042秒,与预期的快了近4秒多,访问成功率100%,符合预期的需求。

    系统资源耗用

    从13:37开始压测,持续运行10分钟13:47结束,CPU使用率主要维持在40%—85%之间,整体趋势图来看与预期的小于75%略显偏高;内存(Memory)使用率75%左右,与预期等于70%,总体不符合需求。

     

    3)200个线程组并发

    聚合报告

    并发200个用户,持续运行10分钟,完成1452045次访问请求,最小响应速度为0.004秒,最大为367.546秒,平均响应速度为0.082秒,与预期的快4秒多,访问成功率100%,符合预期的需求。

    系统资源耗用

     

    从14:32开始压测,持续运行10分钟14:42结束,CPU使用率主要维持在65%—85%之间,整体趋势图来看与预期的小于75%略显偏高;内存(Memory)使用率75%左右,与预期70%略显偏高,总体不符合需求。

     

    4)500个线程组并发

    聚合报告

    并发500个用户,持续运行10分钟,完成1334830次访问请求,最小响应速度为0.004秒,最大为417.365秒,平均响应速度为0.224秒,与预期的还快4秒,访问成功率99.99999%,符合预期的需求。

    系统资源耗用

     

    从14:48开始压测,持续运行10分钟14:58结束,CPU使用率主要维持在63%—87%之间,整体趋势图来看与预期的小于75%略显偏高;内存(Memory)使用率75%左右,与预期70%略显偏高,总体不符合需求。

     

    5)1000个线程组并发

    聚合报告

    并发1000个用户,持续运行10分钟,完成1289467次访问请求,最小响应速度为0.004秒,最大为597.21秒,平均响应速度为0.464秒,与预期的还快4秒,访问成功率99.99998%,符合预期的需求。

    系统资源耗用

     

    从15:08开始压测,持续运行10分钟15:18结束,CPU使用率主要维持在45%—85%之间,整体趋势图来看与预期的小于75%略显偏高;内存(Memory)使用率75%左右,与预期70%略显偏高,总体不符合需求。

     

    针对广告监测动态统计

    并发线程数

    #Samples

    Average

    90%Line

    Min

    Max

    Error%

    Throughput

    50

    1426013

    20

    11

    4

    3688

    0.00%

    2374.7/sec

    100

    1418887

    42

    22

    4

    27009

    0.00%

    2359.4/sec

    200

    1452045

    82

    212

    4

    367546

    0.00%

    2416.9/sec

    500

    1334830

    224

    625

    4

    417365

    0.01%

    2222.5/sec

    1000

    1289467

    464

    1039

    4

    597210

    0.02%

    2144.2/sec

    八、结果

    2cpu 4GB内存压测:

    测试项

    并发数

    线程组增量

    持续运行时间

    响应时间(ms)

    成功率

    CPU使用率

    内存使用率


     


     


     

    广告监测服务

    50

    每秒增加50个

    10分钟

    20

    100%

    45%—85%之

    75%

    100

    每秒增加100个

    10分钟

    42

    100%

    40%—85%

    75%

    200

    每秒增加200个

    10分钟

    82

    100%

    65%—85%

    75%

    500

    每秒增加500个

    10分钟

    224

    99.9999%

    63%—87%

    75%

    1000

    每秒增加1000个

    10分钟

    464

    99.9998%

    45%—85%

    75%

    九、结论及建议

    1.结论:

    2cpu 4GB内存压测:当压测开始发现硬件CPU及内存存在不足,并发数增加到了500个,服务器的平均响应速度变得慢,并且开始有数据请求失败cpu及内存是个瓶颈。

    PS:该服务器还有一些其他服务运行这占有一定的CPU及内存对数据结果是存在一定的影响的。所以此数据只能作为参考值来看。

    2.建议:

    依照目前服务情况达到500将是极限,建议增加CPU及内存或作负载均衡,方可维护服务的稳定,目前硬件配置为2CPU ,4GB内存。

     

     

    https://www.cnblogs.com/waitingzxy/p/11376034.html

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