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  • 本次产品稳定性测试报告写作思路 1. 本次产品稳定性测试的总体背景 2. 本次产品稳定性测试的方法及策略 3. 罗列已经进行稳定测试种类,并根据测试类型描述该次测试目的,并针对其测试目的给予简单的测试评论 4...
     
    
    本次产品稳定性测试报告写作思路
    1. 本次产品稳定性测试的总体背景
    2. 本次产品稳定性测试的方法及策略
    3. 罗列已经进行稳定测试种类,并根据测试类型描述该次测试目的,并针对其测试目的给予简单的测试评论
    4. 为其它同类型的测试,提供理论依据或为项目组成员提供参考依据,如:前期重新部署包、数据库或其它事项,测试服务器趋于正常。
    5. 纵观产品稳定性测试结果,基本达到发布标准,稳定性测试总结论
    6. 通过对产品性能分析结果,为项目组成员提供理论推导数据,给予标准的产品估算公式。
    本次产品稳定测试测试分析图表篇
    本次产品稳定性测试报告提纲内容

    1 引言.... 5

    1. 编写目的... 5

    2. 测试背景... 5

    3. 参考资料... 5

    2 测试活动概述.... 5

    3 测试环境概述.... 6

    1. Linux(Suse+DB2+WAS公司推荐环境[简称:测试环境一] 6

    3.1.1 WEB服务器... 6

    3.1.2 数据库服务器... 6

    3.1.3 客户端... 6

    2. Windows(Windows 2K Server SP4+DB2+WAS)排查内存问题[简称:测试环境二]. 6

    3.2.1 WEB服务器... 6

    3.2.2 数据库服务器... 6

    3.2.3 客户端... 6

    3. 网络环境... 7

    4. 测试包信息... 7

    5. 测试环境拓扑图... 7

    6. 中间件及数据库参数设置... 8

    3.6.1 中间件参数设置... 8

    3.6.2 数据库参数设置... 8

    7. 测试数据的分布... 8

    4 测试过程评价.... 9

    1. 实际情况与目标... 9

    4.1.1 2006911-915日测试... 9

    4.1.1.1 测试背景... 9

    4.1.1.2 测试场景... 9

    4.1.1.3 参数设置... 9

    4.1.1.4 测试结果... 9

    4.1.1.5 监测结果... 13

    4.1.1.6 数据结论... 15

    4.1.2 2006918-922日测试... 15

    4.1.2.1 测试背景... 15

    4.1.2.2 测试场景... 16

    4.1.2.3 参数设置... 16

    4.1.2.4 测试结果... 16

    4.1.2.5 监测结果... 23

    4.1.2.6 数据结论... 26

    4.1.3 20061017-1022日测试... 26

    4.1.3.1 测试背景... 26

    4.1.3.2 测试场景... 27

    4.1.3.3 参数设置... 27

    4.1.3.4 测试结果... 27

    4.1.3.5 监测结果... 33

    4.1.3.6 数据结论... 33

    本次产品稳定性测试报告计划内容
    测试场景与用例:
    1. 场景一:复合场景(综合),测试目的:验证产品是否可连续运行1年以上,以测试基准数据进行估算,并结合实际项目的公文数量与用户总量进行估算,以求把产品的性能结果应用于项目的实际估算中。
    2. 场景二:附件上传(单独),测试目的:验证前期在Linux下出现多次Was服务器宕机问题(在Windows下使用JProbe对JVM堆栈进行观测,并配合研发中心查找内存泄漏原因)
    3. 场景三:发送组件(拆分),测试目的:针对前期复合场景及附件上传场景中频繁出现的Was服务器宕机行为,与研发中心沟通后把初时的附件上传脚本拆分为两个独立组件以进行后续排查性测试,为研发中心定位及排查问题提供理论依据。
    4. 场景四:上传组件(拆分),测试目的:针对前期复合场景及上传中频繁出现的Was宕机问题,结合以进行发送组件测试。为求进一步缩小对产品内存泄漏问题的追踪,辅助研发中心对产品稳定测试给予综合结论。
    5. 场景五:附件上传(单独),测试目的:针对前期排查性测试中未发现Was宕机和其它服务器异常行为,在已进行后续测试中对测试服务器环境进行重新部署及优化。从而排除了由测试环境配置问题而导致性能问题。
    6. 场景六:复合场景(综合),测试目的:在以优化的测试环境中,重新赋予同测试用例、同数据量条件下复合场景测试。针对前期测试当中频繁发生Was宕机行为,从测试策略角度出发重新调整了内存堆栈截取策略。由此,进一步降低了由不正当的使用内存片段,而对产品性能造成的影响。
    注意:在以上排查性验证测试中,均使用Linux应用与Windows应用配合进行的原则进行问题排查。
    本次产品稳定测试报告资源列表
    测试时间与结果位置:
    测试
    场景
    测试
    类型
    测试
    日期
    测试
    内容
    场景一
    复合
    场景
    (综合)
    2006
    9-11
    9-15
    验证产品是否可连续运行1年以上,以测试基准数据进行估算,并结合实际项目的公文数量与用户总量进行估算,以求把产品的性能结果应用于项目的实际估算中。
    场景二
    附件
    上传
    (单独)
    2006
    9-18
    10-12
    验证前期在Linux下出现多次Was服务器宕机问题(在Windows下使用JProbe对JVM堆栈进行观测,并配合研发中心查找内存泄漏原因)
    场景三
    发送
    组件
    (拆分)
    2006
    10-17
    10-24
    针对前期复合场景及附件上传场景中频繁出现的Was服务器宕机行为,与研发中心沟通后把初时的附件上传脚本拆分为两个独立组件以进行后续排查性测试,为研发中心定位及排查问题提供理论依据。
    场景四
    上传
    组件
    (拆分)
    2006
    11-3
    11-4
    针对前期复合场景及上传中频繁出现的Was宕机问题,结合以进行发送组件测试。为求进一步缩小对产品内存泄漏问题的追踪,辅助研发中心对产品稳定测试给予综合结论。
    场景五
    附件
    上传
    (单独)
    2006
    11-13
    11-14
    针对前期排查性测试中未发现Was宕机和其它服务器异常行为,在已进行后续测试中对测试服务器环境进行重新部署及优化。从而排除了由测试环境配置问题而导致性能问题。
    场景五
    复合
    场景
    (综合)
    2006
    11-15
    11-16
    在以优化的测试环境中,重新赋予同测试用例、同数据量条件下复合场景测试。针对前期测试当中频繁发生Was宕机行为,从测试策略角度出发重新调整了内存堆栈截取策略。由此,进一步降低了由不正当的使用内存片段,而对产品性能造成的影响。

    以下截取了其中一个场景的测试分析:

    1.1.1 2006918-<chsdate w:st="on" isrocdate="False" islunardate="False" day="22" month="9" year="2006">9<span lang="EN-US"><span lang="EN-US">月22</span></span><span lang="EN-US"><span lang="EN-US">日</span></span></chsdate>测试

    1.1.1.1 测试背景

    本次稳定性复合场景测试,按照原定计划针对第一轮测试中Was宕机行为,进行进一步观测。在实际测试中,继续使用JProbe Memroy Debug工具对WindowsWas应用服务器进行长期监测。并调整了整个监视过程中,Debug工具的使用策略。即在Was服务器启动后11.5小时内,只在LoadRunner脚本运行后510分钟内截取一个SnapShot片段,以此作为BaseLine基准为后续片段提供比对依据。并在前期每20分钟做一次聚吸整理的基础上,调整为每40分钟做一次聚吸操作并结合实际测试情况合理调整SnapShot获取时间。在本次测试中,加入了对JProbe Memory工具Use Case的使用。该功能可以对长期监测过程中基础类及包数据进行定期截取,从而使得测试服务器在进行SnapShot内存快照时有良好的延展性。避免由于直接使用聚吸操作而造成的Was服务器宕机行为,影响测试监测结果。

    1.1.1.2 测试场景

    场景设计

    事务点

    集合点

    登陆系统

    (Login Transaction)

    ①登陆系统 ②登出系统

    登陆按钮

    新建公文

    (NewDoc Transaction)

    ①登陆系统 ②新建公文 ③登出系统

    新建公文

    打开公文

    (OpenDoc Transaction)

    ①登陆系统 ②代办页面 ③打开公文 ④登出系统

    点击公文

    发送公文

    (SendDoc Transaction)

    ①登陆系统 ②新建公文 ③添加正文

    ④上传附件 ⑤发送公文 ⑥登出系统

    发送按钮

    保存公文

    (SaveDoc Transaction)

    ①登陆系统 ②新建公文 ③添加正文(50K

    ④上传附件(<chmetcnv w:st="on" tcsc="0" numbertype="1" negative="False" hasspace="False" sourcevalue="1" unitname="m"><span lang="EN-US" style="mso-bidi-font-size: 10.5pt">1M</span></chmetcnv>×2 ⑤保存公文 ⑥登出系统

    保存按钮

    新建个人日程

    (NewData Transaction)

    ①登陆系统 ②个人事务 ③新建个人日程

    ④提交个人日程 ⑤登出系统

    提交按钮

    1.1.1.3 参数设置

    1. 应用服务器参数:请参考《ExOAJ2EE)版产品稳定性测试计划》

    2. 数据库服务器参数:请参考《ExOAJ2EE)版产品稳定性测试计划》

    3. 测试场景参数:

    Ø 并发用户数-45

    Ø 测试环境-测试环境二

    Ø LoadRunner监视服务器:

    1) 172.16.14.98(数据库服务器)

    2) 172.16.14.151(应用服务器)

    3) 172.16.14.146(加压机)

    1.1.1.4 测试结果

    测试运行:2小时50分(小时)

    附件上传:1227(份)

    新建公文:613(份)

    新建个人日程:634(条)

    1. 平均事务响应时间:

    <shapetype id="_x0000_t75" stroked="f" filled="f" path="m@4@5l@4@11@9@11@9@5xe" o:preferrelative="t" o:spt="75" coordsize="21600,21600"><stroke joinstyle="miter"></stroke><formulas><f eqn="if lineDrawn pixelLineWidth 0"></f><f eqn="sum @0 1 0"></f><f eqn="sum 0 0 @1"></f><f eqn="prod @2 1 2"></f><f eqn="prod @3 21600 pixelWidth"></f><f eqn="prod @3 21600 pixelHeight"></f><f eqn="sum @0 0 1"></f><f eqn="prod @6 1 2"></f><f eqn="prod @7 21600 pixelWidth"></f><f eqn="sum @8 21600 0"></f><f eqn="prod @7 21600 pixelHeight"></f><f eqn="sum @10 21600 0"></f></formulas><path o:connecttype="rect" gradientshapeok="t" o:extrusionok="f"></path><lock aspectratio="t" v:ext="edit"></lock></shapetype><shape id="_x0000_i1027" style="WIDTH: 481.5pt; HEIGHT: 241.5pt" type="#_x0000_t75"><imagedata o:title="Average_Time" src="file:///C:/DOCUME~1/ADMINI~1/LOCALS~1/Temp/msohtml1/01/clip_image001.png"></imagedata></shape>

    图表 11:第二轮测试-复合场景各事务平均响应时间

    <shape id="_x0000_i1028" style="WIDTH: 481.5pt; HEIGHT: 69pt" type="#_x0000_t75"><imagedata o:title="Average_Time_Detail" src="file:///C:/DOCUME~1/ADMINI~1/LOCALS~1/Temp/msohtml1/01/clip_image003.png"><font size="2"></font></imagedata></shape>

    如上图所示,在服务器运行00:01:25:2000:01:42:24(秒),该段时间内各事务响应时间均呈放量增长。

    注意:在以上排查性验证测试中,均使用Linux应用与Windows应用配合进行的原则进行问题排查。

    2. 事务通过率:

    <shape id="_x0000_i1029" style="WIDTH: 481.5pt; HEIGHT: 241.5pt" type="#_x0000_t75"><imagedata o:title="" src="file:///C:/DOCUME~1/ADMINI~1/LOCALS~1/Temp/msohtml1/01/clip_image005.png"><font size="2"></font></imagedata></shape>

    图表 12:第二轮测试-复合场景每秒点击率

    <shape id="_x0000_i1030" style="WIDTH: 481.5pt; HEIGHT: 241.5pt" type="#_x0000_t75"><imagedata o:title="" src="file:///C:/DOCUME~1/ADMINI~1/LOCALS~1/Temp/msohtml1/01/clip_image007.png"><font size="2"></font></imagedata></shape>

    图表 13:第二轮测试-复合场景吞吐量

    <shape id="_x0000_i1031" style="WIDTH: 481.5pt; HEIGHT: 241.5pt" type="#_x0000_t75"><imagedata o:title="Througuput_Hits" src="file:///C:/DOCUME~1/ADMINI~1/LOCALS~1/Temp/msohtml1/01/clip_image009.png"><font size="2"></font></imagedata></shape>

    图表 14:第二轮测试-复合场景Hit(点击率)与Throughput(吞吐量)

    通过以上Hits(点击率)与Throughput(吞吐量)分析,把曲线波动较为剧烈的三段时间取出独立进行分析,由此我们可以计算得出该事务的实际事务通过率下表所示:

    1) 时间段一:00:17:0400:25:36()

    <shape id="_x0000_i1032" style="WIDTH: 435pt; HEIGHT: 227.25pt" type="#_x0000_t75"><imagedata o:title="" src="file:///C:/DOCUME~1/ADMINI~1/LOCALS~1/Temp/msohtml1/01/clip_image011.png"><font size="2"></font></imagedata></shape>

    图表 15:第二轮测试-复合场景第一段时间各脚本事务通过率

    事务名称

    通过率

    登陆事务(Login

    60.4%

    新建公文(NewData

    100

    打开公文(OpenDoc

    100

    新建个人消息(SendMessage

    100

    上传附件1UploadFile1

    98.34%

    上传附件2UploadFile2

    95.79%

    平均事务通过率

    92.42%

    2) 时间段二:01:12:3201:29:36()

    <shape id="_x0000_i1033" style="WIDTH: 414pt; HEIGHT: 229.5pt" type="#_x0000_t75"><imagedata o:title="" src="file:///C:/DOCUME~1/ADMINI~1/LOCALS~1/Temp/msohtml1/01/clip_image013.png" cropright="3459f" cropbottom="1995f"><font size="2"></font></imagedata></shape>

    图表 16:第二轮测试-复合场景第二段时间各脚本事务通过率

    事务名称

    通过率

    登陆事务(Login

    66.79%

    新建公文(NewData

    100

    打开公文(OpenDoc

    100

    新建个人消息(SendMessage

    97.63

    上传附件1UploadFile1

    89.70%

    上传附件2UploadFile2

    90.16%

    平均事务通过率

    90.71%

    3) 时间段三:02:25:0402:50:40()

    <shape id="_x0000_i1034" style="WIDTH: 426pt; HEIGHT: 213.75pt" type="#_x0000_t75"><imagedata o:title="" src="file:///C:/DOCUME~1/ADMINI~1/LOCALS~1/Temp/msohtml1/01/clip_image015.png"><font size="2"></font></imagedata></shape>

    图表 17:第二轮测试-复合场景第三段时间各脚本事务通过率

    事务名称

    通过率

    登陆事务(Login

    80.05%

    新建公文(NewData

    100

    打开公文(OpenDoc

    98.43

    新建个人消息(SendMessage

    98.18

    上传附件1UploadFile1

    81.81%

    上传附件2UploadFile2

    85.18%

    平均事务通过率

    90.61%

    3. 发生性能拐点时,事务错误状态分析

    结合以上三段时间各事务通过率,我们可以较为清晰的发现登陆事务通过率相对与其它事务而言总事务通过率仅为67.54%,由此我们需对该事务错误进行进一步分析,如下图所示:

    <shape id="_x0000_i1035" style="WIDTH: 437.25pt; HEIGHT: 219.75pt" type="#_x0000_t75"><imagedata o:title="" src="file:///C:/DOCUME~1/ADMINI~1/LOCALS~1/Temp/msohtml1/01/clip_image017.png"><font size="2"></font></imagedata></shape>

    图表 18:第二轮测试-复合场景各事务错误状态分析

    <shape id="_x0000_i1036" style="WIDTH: 481.5pt; HEIGHT: 712.5pt" type="#_x0000_t75"><imagedata o:title="" src="file:///C:/DOCUME~1/ADMINI~1/LOCALS~1/Temp/msohtml1/01/clip_image019.png"><font size="2"></font></imagedata></shape>

    图表 19:第二轮测试-复合场景各事务详细错误分析

    <shape id="_x0000_i1037" style="WIDTH: 481.5pt; HEIGHT: 241.5pt" type="#_x0000_t75"><imagedata o:title="" src="file:///C:/DOCUME~1/ADMINI~1/LOCALS~1/Temp/msohtml1/01/clip_image021.png"><font size="2"></font></imagedata></shape>

    图表 20:第二轮测试-复合场景异常响应与Error -27728超时连接错误(120)

    由上表可知,在总共1333个错误中有40.56%错误来自于登陆脚本第25行错误。错误代号为:Error -26612,该错误为服务器拒绝请求(HttpServer出现大量500或找不到页面404等);错误数量:540;通过数据日志及Was服务器日志分析可知发生该问题可能由于并发用户数设置偏高,导致应用服务器与数据库服务器之间出现连接数不足的情况,由此在长时间超时错误后,系统无法有效分配服务器资源与等待连接。由此,导致Was服务器运行过程登陆事务通过较低。

    4. JProbe Memory Debug SnapShot 横向数据对比:

    1.1.1.5 监测结果

    1. 应用服务器综合性能指标(172.16.14.151):

    <shape id="_x0000_i1038" style="WIDTH: 481.5pt; HEIGHT: 241.5pt" type="#_x0000_t75"><imagedata o:title="Report5" src="file:///C:/DOCUME~1/ADMINI~1/LOCALS~1/Temp/msohtml1/01/clip_image023.png"><font size="2"></font></imagedata></shape>

    图表 21:第二轮测试-复合场景应用服务器资源统计

    <shape id="_x0000_i1039" style="WIDTH: 481.5pt; HEIGHT: 138.75pt" type="#_x0000_t75"><imagedata o:title="Report5lgn" src="file:///C:/DOCUME~1/ADMINI~1/LOCALS~1/Temp/msohtml1/01/clip_image025.png"><font size="2"></font></imagedata></shape>

    通过对应用服务器实际观测,我们主要从以下三个指标判断服务器的健康情况以及是否肯能出现内存泄漏。

    2. %Processor TimeActual Average Value (98.70%) > 80% to 85%

    <shape id="_x0000_i1040" style="WIDTH: 481.5pt; HEIGHT: 241.5pt" type="#_x0000_t75"><imagedata o:title="" src="file:///C:/DOCUME~1/ADMINI~1/LOCALS~1/Temp/msohtml1/01/clip_image027.png"><font size="2"></font></imagedata></shape>

    图表 21:第二轮测试-复合场景%Processor Time

    <shape id="_x0000_i1041" style="WIDTH: 481.5pt; HEIGHT: 19.5pt" type="#_x0000_t75"><imagedata o:title="" src="file:///C:/DOCUME~1/ADMINI~1/LOCALS~1/Temp/msohtml1/01/clip_image029.png"><font size="2"></font></imagedata></shape>

    3. %Disk TimeActual Average Value (1.607%) << 80% and Max_Value = 80.223% > 80%

    <shape id="_x0000_i1042" style="WIDTH: 481.5pt; HEIGHT: 241.5pt" type="#_x0000_t75"><imagedata o:title="" src="file:///C:/DOCUME~1/ADMINI~1/LOCALS~1/Temp/msohtml1/01/clip_image031.png"><font size="2"></font></imagedata></shape>

    图表 22:第二轮测试-复合场景%Disk Time

    <shape id="_x0000_i1043" style="WIDTH: 481.5pt; HEIGHT: 19.5pt" type="#_x0000_t75"><imagedata o:title="" src="file:///C:/DOCUME~1/ADMINI~1/LOCALS~1/Temp/msohtml1/01/clip_image033.png"></imagedata></shape>

    4. Page/SecActual Average Value (1.91 s) << X 00 s (X=1,2,3,4…) and Max_Value = 472.98

    <shape id="_x0000_i1025" style="WIDTH: 481.5pt; HEIGHT: 241.5pt" type="#_x0000_t75"><imagedata o:title="" src="file:///C:/DOCUME~1/ADMINI~1/LOCALS~1/Temp/msohtml1/01/clip_image035.png"><font size="2"></font></imagedata></shape>

    图表 23:第二轮测试-复合场景Pages/Sec

    <shape id="_x0000_i1026" style="WIDTH: 481.5pt; HEIGHT: 19.5pt" type="#_x0000_t75"><imagedata o:title="" src="file:///C:/DOCUME~1/ADMINI~1/LOCALS~1/Temp/msohtml1/01/clip_image037.png"><font size="2"></font></imagedata></shape>

    1.1.1.6 数据结论

    通过以上监测结果,我们可以在一定程度上肯定本次测试应用服务器的健康情况。从以上三个主要性能指标判断,本次测试结果中可能存在内存泄漏。通过JProbe工具对内存堆栈的使用情况的分析来看,部分Class类及包文件有明显的增长趋势。由于,以上趋势较为锐急。由此,需要更进一步的通过场景拆分,分别对该场景内两个组件进行测试。本轮测试结束后,与研发中心产品经理商榷后,决定继续在下一轮分拆组件测试中对之前的数据予以关注。针对本次测试中应用服务器实际运行2小时43分后出现的Was宕机现象,内存堆栈中几个Class有明显增加的趋势。在第三轮场景拆分测试中,我们将试图通过本次数据的实际结果与性能指标,对可能引起发生内存泄漏、Was宕机等问题进一步进行排查。并在一定程序上辅助研发中心了解产品真实的健康情况,在实际测试数据的基础上给予产品发布足够的信心与帮助。

    展开全文
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  • 在高级报告功能中,您会看到“响应时间稳定性报告”,那么稳定性是什么意思呢?我们来举一个例子: 假如我们监控一台服务器的ping响应时间,我们可以得到每小时的平均响应时间,比如这台服务器在今天凌晨5点到6点...

    在高级报告功能中,您会看到“响应时间稳定性报告”,那么稳定性是什么意思呢?我们来举一个例子:

    假如我们监控一台服务器的ping响应时间,我们可以得到每小时的平均响应时间,比如这台服务器在今天凌晨5点到6点期间的平均响应时间是30ms,紧接着,6点是32ms,7点是29ms,8点是36ms,9点是60ms,请注意,9点的平均响应时间一下子慢了下来,几乎是正常值的2倍,这将影响到该服务器的响应时间稳定性,这种剧烈的波动意味着在9点到10点期间可能服务器所在网络质量较差。

    所以,稳定性是用来衡量网站或服务器响应时间是否波动的一个指标,波动越大,用户体验越差,我们希望响应时间可以平稳。

    稳定性最终体现在“稳定性分数”上。我们将一个星期中的波动情况收集后,通过数理统计方法计算出稳定性分数,它的范围从0到10,同时我们将分数分为3个级别:

    • 非常稳定:9分-10分
    • 稳定:6分-8分
    • 不稳定:0分-5分

    这样一来,在“响应时间稳定性报告”中,您可以看到各个稳定性级别中站点监控项目的统计。

    对于每个站点监控项目,您还可以看到一周每天24个时段偏离平均响应时间的分布图,位于横坐标上方的红色柱形,表示这个时段的响应时间大于平均响应时间,而绿色柱形表示低于平均值。所以,绿色的时段速度快,红色的时段速度慢,看它们分布的时段就知道它们在一天中性能变化的规律。

    高级报告功能目前只向专业版和高级版用户开放,详情请浏览套餐计划

    转载于:https://my.oschina.net/cloudwise/blog/860227

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  • jmeter-稳定性测试

    千次阅读 2019-09-18 09:53:40
    1、需要记录借助SSH Secure Shell 应用服务器(测试),数据库服务器(测试)cup以及内存占用情况,网络占用情况。 连接上服务器后输入命令:top 可以查看服务器CPU内存使用情况,nload ens160 可以查看网络使用情况...

    1、需要借助SSH Secure Shell,nload监控应用服务器(测试),数据库服务器(测试)cup以及内存占用情况,网络占用情况。
    在这里插入图片描述
    连接上服务器后输入命令:top 可以查看服务器CPU内存使用情况,nload ens160 可以查看网络使用情况(160指的nload的网卡)
    2、如需测试100个用户10秒内加载完成访问24小时,利用cmd命令测试输出HTML格式的性能测试报告。
    (1)设置线程组,每个http请求都可以带上结果树与聚合报告,最好是在最外面线程组下添加一个可以查看所有请求的聚合报告。点击stop可以停止程序,点击file可以打开最近打开的jmx文件,注意点击保存。
    在这里插入图片描述
    (2)jmeter线程组设置完成之后,只留下每个http请求的HTTP Header Manager(请求头)关闭所有测试报告例如聚合报告和结果树。不需要点击执行场景直接关闭jmeter。
    (3)打开cmd命令窗口,切换至jmeter所在的磁盘,并一步一步进入到bin文件。
    例如jmeter所在的位置是D:\soft\apache-jmeter-5.0\bin\jmeter

    在cmd窗口输入以下命令

    d:
    cd ..
    cd soft
    cd apache-jmeter-5.0
    cd bin
    jmeter -n -t D:\lrbf\lrbf.jmx -l D:\lrbf\html.csv -e -o D:\lrbf\HttpReports
    //D:\lrbf\lrbf.jmx 用jmeter程序测试的线程组所保存的jmx文件所在的位置
    //D:\lrbf\html.csv 用命令测试生成的csv报告需要保存的位置,也可以生成jtl文件
    //D:\lrbf\HttpReports 用命令测试生成的http报告需要保存的位置
    

    输入完毕之后,即自动开始执行稳定性测试,当error出现错误时,可终止cmd命令,打开jmeter程序,开启聚合报告,可查看聚合报告结果找出问题,注意观察应用服务器内存是否释放,是否积压太多。性能测试可参考链接JMeter学习笔记16-如何输出HTML格式的性能测试报告

    遇到的问题

    (一)若输出的HTML报告失败,可手动将csv/jtl文件转换为HTML文件利用csv,jtl生成html,解决方案:进入jmeter的bin目录输入如下命令:
    jmeter -g D:\lrbf\html.csv -o D:\lrbf\HttpReports
    -g : 指定已存在的测试结果文件
    -o : 指定测试报告的存放位置,HttpReports需为空

    (二)转换测试报告时当csv文件过大导致报错“内存溢出”,解决方案:

    1. 修改jmeter的配置文件user.properties
      在这里插入图片描述
    2. 修改jmeter.bat
      在这里插入图片描述
      添加
      set HEAP=-Xms512m -Xmx4096m
      set NEW=-XX:NewSize=256m -XX:MaxNewSize=512m
      并修改HEAP的JVM为1024
      (三)输出的HTML测试报告出现乱码,如图所示
      在这里插入图片描述
      解决方案:嗯…我这个问题是浏览器问题,谷歌打开显示中文乱码,用搜狗和IE打开都是正常的英文。
      在这里插入图片描述
      参考`解决jtl转html提示内存溢出问题
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    socket.io测试报告

    1、socekt.io能坚持多久

    将服务器上的socekt.io代码从早上9:30分开始运行到晚上18点,每100毫秒发送一条数据,数据大概15个字符,同时开启5个连接
    结果是没有任何一个接连中断过
    事例demo1

    2、socket.io默认事件触发情况

    服务器端socket存在connect和disconnect事件,客户机端存在reconnecting、connect、connecting、reconnect、disconnect几个事件
    测试情况
    1、正常链接,服务器端触发connect,客户端触发connect
    2、断开链接,服务器端和客户端同时触发disconnect,客户端继续触发reconnecting->reconnect->connect
    3、网络断开,服务端不会触发任何事件,客户端触发disconnect->reconnecting->reconnect->reconnect->reconnect(次数不定,至少1次)->connect

    测试代码

    转载于:https://www.cnblogs.com/Silababy/p/5970727.html

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服务器稳定性报告