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  • 并发网络带宽测试软件
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    2021-03-19 17:11:37

    如何做高并发系统的测试,一般而言,整体的测试策略是:先针对部分系统进行性能测试及压力测试,得到各部分的峰值处理性能,再模拟整体流程测试,重点测试整体业务流程以及业务预期负荷,着重测试以下几点:

    1、不同省份,不同运营商CDN节点性能,可采用典型压力测试方案

    2、核心机房BGP网络带宽,此部分重点在于测试各运行商的BGP网络可靠性,实际速率,一般采用smokeping,lxChariot等工具

    3、各类硬件设备性能,一般采用专业的网络设备测试工具

    4、各类服务器并发性能,分布式处理能力,可采用压力测试方案工具

    5、业务系统性能,采用业务系统压力测试方案

    6、数据库处理性能,这部分需要结合业务系统进行测试,以获取核心业务场景下的数据库的TPS/QPS,

    7、如果有支付功能,需要进行支付渠道接口及分流测试,此部分相对而言可能是最大的瓶颈所在,此外还涉及备份方案,容灾方案,业务降级方案的测试。

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  • 性能测试-并发和QPS响应时间:cpu计算耗时 + cpu等待耗时 + 网络io耗时 + 磁盘io耗时并发:服务端并发和客户端并发不是同一个概念。客户端并发仅仅是为了模拟多用户访问,服务端并发是同时处理的请求数。从收到...

    性能测试-并发和QPS

    响应时间:

    cpu计算耗时 + cpu等待耗时 + 网络io耗时 + 磁盘io耗时

    并发:

    服务端并发和客户端并发不是同一个概念。客户端并发仅仅是为了模拟多用户访问,服务端并发是同时处理的请求数。从收到客户端的请求到处理完成发出响应,都是属于并发执行的请求。

    客户端并发数不等于服务端并发数。虽然服务端同一时刻执行的线程数等于cpu个数,但是高性能的服务一般是都会使用了异步io;遇到io操作就扔给了操作系统执行,cpu接着干其他的事。所以应用程序同时可以处理多于cpu数目很多的请求。但也不是无限多的。影响并发的系统资源有socket数,带宽紧张程度,内存紧张程度,cpu繁忙程度,磁盘繁忙程度。这些资源共同影响并发数。

    这些资源中有些非常充足比如socket数(普通的服务都是设置了600000, 通过ulimit -n查看),有些就比较匮乏,比如磁盘(具体效率可以去google)。当磁盘遇到瓶颈的时候,socket资源充当了缓冲区。虽然同时能够接受很多请求,但是真正能做出响应的比较少,造成响应时间增加,这种并发没有意义。

    所以,能保证最低响应时间的并发才是有效并发。

    我们在压力测试过程中,不断的增加并发数,如果平均响应时间增加,说明并发能力已经到瓶颈了。

    上面已经谈及到,并发数可通过多次实验来获得。

    下面在来介绍一个种估算并发数据方法:

    并发估算法

    C=n*L/T

    C:并发

    n:压测时间段内所有的请求数

    L:平均响应时间

    T:压测总时长

    这里注意:L(平均响应时间)≠ T(总时长)/ n(总请求)

    QPS:每秒请求数,qps是衡量吞吐量指标

    QPS=请求总量/请求时间总量

    QPS=并发数/平均响应时间

    我们在压测工具制作中,一直存在一个争议——吞吐量的计算。

    在性能测试中,吞吐量的计算有两种常见的公式:

    公式1: 吞吐量=并发数/平均响应时间

    公式2: 吞吐量=请求总数/总时长

    公式1、2大家应该都接触过,虽然看上去不一样,其实理论上都是ok的。

    首先我们可以从C = nL / T 推导:

    并发 = 请求总数*平均响应时间 / 总时长

    =》并发 / 平均响应时间 = 请求总数 / 总时长

    =》公式1 = 公式2

    展开全文
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    性能测试-并发和QPS

    响应时间:

    cpu计算耗时 + cpu等待耗时 + 网络io耗时 + 磁盘io耗时

    并发:

    服务端并发和客户端并发不是同一个概念。客户端并发仅仅是为了模拟多用户访问,服务端并发是同时处理的请求数。从收到客户端的请求到处理完成发出响应,都是属于并发执行的请求。

    客户端并发数不等于服务端并发数。虽然服务端同一时刻执行的线程数等于cpu个数,但是高性能的服务一般是都会使用了异步io;遇到io操作就扔给了操作系统执行,cpu接着干其他的事。所以应用程序同时可以处理多于cpu数目很多的请求。但也不是无限多的。影响并发的系统资源有socket数,带宽紧张程度,内存紧张程度,cpu繁忙程度,磁盘繁忙程度。这些资源共同影响并发数。

    这些资源中有些非常充足比如socket数(普通的服务都是设置了600000, 通过ulimit -n查看),有些就比较匮乏,比如磁盘(具体效率可以去google)。当磁盘遇到瓶颈的时候,socket资源充当了缓冲区。虽然同时能够接受很多请求,但是真正能做出响应的比较少,造成响应时间增加,这种并发没有意义。

    所以,能保证最低响应时间的并发才是有效并发。

    我们在压力测试过程中,不断的增加并发数,如果平均响应时间增加,说明并发能力已经到瓶颈了。

    上面已经谈及到,并发数可通过多次实验来获得。

    下面在来介绍一个种估算并发数据方法:

    并发估算法

    C=n*L/T

    C:并发

    n:压测时间段内所有的请求数

    L:平均响应时间

    T:压测总时长

    这里注意:L(平均响应时间)≠ T(总时长)/ n(总请求)

    QPS:每秒请求数,qps是衡量吞吐量指标

    QPS=请求总量/请求时间总量

    QPS=并发数/平均响应时间

    我们在压测工具制作中,一直存在一个争议——吞吐量的计算。

    在性能测试中,吞吐量的计算有两种常见的公式:

    公式1: 吞吐量=并发数/平均响应时间

    公式2: 吞吐量=请求总数/总时长

    公式1、2大家应该都接触过,虽然看上去不一样,其实理论上都是ok的。

    首先我们可以从C = nL / T 推导:

    并发 = 请求总数*平均响应时间 / 总时长

    =》并发 / 平均响应时间 = 请求总数 / 总时长

    =》公式1 = 公式2

    附上一些性能测试工具

    展开全文
  • 第一部分, 测试执行先看一图,再看下文这个当然就是压力过程中带宽的使用率了,我们的带宽是1Gbps的,合计传输速率为128MB/s,也正因为这个就让我越来越疑惑了,不过通过压力过程中的各项数据我又不得不相信。...

    第一部分, 测试执行

    先看一图,再看下文

    0bd60ae7f08631b5f3124863400d8684.png

    这个当然就是压力过程中带宽的使用率了,我们的带宽是1Gbps的,合计传输速率为128MB/s,也正因为这个就让我越来越疑惑了,不过通过压力过程中的各项数据我又不得不相信。

    在看看测试页面的大小和请求,如下图所示:

    3515ca294fa2ad89b58bd62433e2a60e.png

    这是通过httpwatch检测得出来的,页面传输内容的大小为652154Byte,请求数为149次,也就是说加载一次页面就大概需要请求这么多次请求,传输这么大的内容,当然这里剔除缓存机制来分析的。

    场景设计:

    1、并发用户200

    2、每20秒加载10个用户

    3、全部用户加载完成之后,持续运行10分钟

    监控目标:TPS、响应时间、点击率、吞吐率、内存、CPU和网络带宽

    测试分析结果如下图:

    de36815675aaf7cf45b8948626e8e2c8.png

    这里的可以得出平均点击率为11952.139次/s,而吞吐率为73178737byte,大约为73MB/s,TPS:720/s,这里的错误后面再说。

    712653c4523eb67dc3939e1e4e695639.png

    这里的响应时间很显然没有上去,说明压力没有传到页面上,而上面的错误也同时可以证实,报错基本都是请求被拒绝,也就说后面没有请求导致页面没有压力,响应时间就无效了。

    21/212>

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