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  • 压力测试瓶颈分析

    2014-03-03 17:25:11
    1. 数据库连接池  初始:8  最大:32  增长:2  空闲超时:300 ...2. 服务器(如weblogic)内存启动内存应扩大 ... -Xms2024m -Xmx2024m 可设置机器内存的1/2. ...3. 服务器(如weblogic)处理进程数应扩大,一般...

    1. 数据库连接池

          初始:8

          最大:32

          增长:2

          空闲超时:300

    2. 服务器(如weblogic)内存启动内存应扩大

         -Xms2024m -Xmx2024m  可设置机器内存的1/2.

        

    3. 服务器(如weblogic)处理进程数应扩大,一般为数据库连接池的5-8倍

         -Dweblogic.threadpool.MinPoolSize=5
         -Dweblogic.threadpool.MaxPoolSize=220

     

    4.数据库方面的优化

     

     

     

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  • 原文链接: 性能测试压力瓶颈分析及优化 性能测试过程中,为了给服务器足够的压力,少不了要使用压力机,即模拟客户端的机器,压力机如果使用不当,测试结果就会不准确,反映不了服务器的真实性能情况。 ...

    原文链接: 性能测试之压力机瓶颈分析及优化

    性能测试过程中,为了给服务器足够的压力,少不了要使用压力机,即模拟客户端的机器,压力机如果使用不当,测试结果就会不准确,反映不了服务器的真实性能情况。
    因此,我们需要充分了解压力机,并对其进行调优,从而避免压力机自身瓶颈对压测带来影响,为性能测试结果的准确可靠,提供前置条件。
    下面,我们分三步来确保压力机靠谱:
    STEP1:了解压力机自身可能成为瓶颈的配置,并调优;
    STEP2:了解被模拟程序自身可能成为瓶颈的配置,并调优;
    STEP3:找到压力机上,单进程的性能瓶颈,以避免在施压过程中受此干扰;


    STEP1:

    1. 网络通讯协议相关配置调优(以TCP为例),优化最大连接数,理论上TCP最大连接数为65535,因此,理论上单机的瞬时并发最大不可能超过65535;

      既然存在使用压力机,必然是通过某种网络通讯协议来建立连接,并发送请求。以TCP协议为例,先来了解TCP协议:
      如何标识一个TCP连接?
      在确定最大连接数之前,先来看看系统如何标识一个tcp连接。系统用一个4四元组来唯一标识一个TCP连接:{local ip, local port,remote ip,remote port}。
      client最大tcp连接数(理论上)
      client每次发起tcp连接请求时,除非绑定端口,通常会让系统选取一个空闲的本地端口(local port),该端口是独占的,不能和其他tcp连接共享。tcp端口的数据类型是unsigned short,因此本地端口个数最大只有65536,端口0有特殊含义,不能使用,这样可用端口最多只有65535,所以在全部作为client端的情况下,最大tcp连接数为65535,这些连接可以连到不同的server ip。
      server最大tcp连接数(理论上),与本文无关,详见:http://www.cnblogs.com/mydomain/archive/2013/05/27/3100835.html
      上面给出的是理论上的单机最大连接数,在实际环境中,受到机器资源、操作系统等的限制,其最大并发tcp连接数远不能达到理论上限,另外1024以下的端口通常为保留端口。
      除端口限制外,TCP连接的内存设置,也会影响到最大连接数。在默认2.6内核配置下,经过试验,每个socket占用内存在15~20k之间。
      综上,关于TCP最大连接数,linux/Unix下有以下三类配置可以调优
      A:Linux网络内核对本地端口号范围的限制
      修改/etc/sysctl.conf文件,在文件中添加或修改如下行:

      ```
      net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 65000
      ```
      
      这表明将系统对本地端口范围限制设置为1024~65000之间。请注意,本地端口范围的最小值必须大于或等于1024;而端口范围的最大值则应小于或等于65535。修改完后保存此文件。
      

      修改完成后,执行sysctl
      sysctl -p
      如果系统没有错误提示,就表明新的本地端口范围设置成功。如果按上述端口范围进行设置,则理论上单独一个进程最多可以同时建立60000多个
      B:Linux网络内核的IP_TABLE防火墙对最大跟踪的TCP连接数的限制,如果没有防火墙,可忽略此条:(参考:http://blog.chinaunix.net/uid-24907956-id-3428052.html
      首先确定有没有防火墙
      service iptables status
      如果有,条件允许,可以直接
      service iptables stop iptables
      再查看防火墙状态:
      service iptables status
      运行结果:
      iptables: Firewall is not running.
      如果不能关闭防火墙,则修改IP_TABLE防火墙对最大跟踪的TCP连接数:
      修改/etc/sysctl.conf文件,在文件中添加或修改如net.ipv4.ip_conntrack_max = 40960
      修改完成后,执行sysctl
      sysctl -p
      如果系统没有错误提示,就表明系统对新的最大跟踪的TCP连接数限制修改成功。若按上述参数进行设置,则理论上单独一个进程最多可以同时建立40960个TCP客户端连接。
      C:TCP相关内存限制
      在默认2.6内核配置下,经过试验,每个socket占用内存在15~20k之间。
      修改配置文件:/etc/sysctl.conf

      net.core.rmem_default = 262144
      net.core.wmem_default = 262144
      net.core.rmem_max = 16777216
      net.core.wmem_max = 16777216
      **net.ipv4.tcp_rmem = 4096 4096 16777216
      net.ipv4.tcp_wmem = 4096 4096 16777216
      net.ipv4.tcp_mem = 786432 2097152 3145728
      net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 262144**
      net.core.netdev_max_backlog = 20000
      net.ipv4.tcp_fin_timeout = 15
      net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1
      net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1
      net.ipv4.tcp_max_orphans = 131072

      配置文件生效:sudo /sbin/sysctl -p
      主要看这几项,按机器内存大小,进行调节:
      net.ipv4.tcp_rmem 用来配置读缓冲的大小,三个值,第一个是这个读缓冲的最小值,第三个是最大值,中间的是默认值。我们可以在程序中修改读缓冲的大小,但是不能超过最小与最大。为了使每个socket所使用的内存数最小,我这里设置默认值为4096。
      net.ipv4.tcp_wmem 用来配置写缓冲的大小。读缓冲与写缓冲在大小,直接影响到socket在内核中内存的占用。
      net.ipv4.tcp_mem 则是配置tcp的内存大小,其单位是页,而不是字节。当超过第二个值时,TCP进入 pressure模式,此时TCP尝试稳定其内存的使用,当小于第一个值时,就退出pressure模式。当内存占用超过第三个值时,TCP就拒绝分配 socket了,查看dmesg,会打出很多的日志“TCP: too many of orphaned sockets”。
      net.ipv4.tcp_max_orphans 这个值也要设置一下,这个值表示系统所能处理不属于任何进程的 socket数量,当我们需要快速建立大量连接时,就需要关注下这个值了。当不属于任何进程的socket的数量大于这个值时,dmesg就会看 到”too many of orphaned sockets”。

      另外,附上LINUX 查看tcp连接数及状态,以及状态详请,参见: http://blog.sina.com.cn/s/blog_623630d50101r93l.html

    2. 调整最大打开文件数;http://www.cnblogs.com/peida/archive/2013/02/26/2932972.html
      在linux环境下,任何事物都以文件的形式存在,通过文件不仅仅可以访问常规数据,还可以访问网络连接和硬件。所以如传输控制协议 (TCP) 和用户数据报协议 (UDP) 套接字等,系统在后台都为该应用程序分配了一个文件描述符,无论这个文件的本质如何,该文件描述符为应用程序与基础操作系统之间的交互提供了通用接口。
      lsof打开的文件可以是:
      普通文件、目录、网络文件系统的文件、字符或设备文件、(函数)共享库、管道,命名管道、符号链接、网络文件(例如:NFS file、网络socket,unix域名socket)、还有其它类型的文件,等等
      故,作为压力机,每个TCP/UDP连接都会占用一个文件打开数,此处,可能成为瓶颈。

    3. 打开进程数限制(root用户本项是无限)

      如果你对进程总数量没有特殊要求,可以不修改本选项。
      执行命令:
      ulimit -a
      查看结果:
      max user processes (-u) 16484
      如果此项可能成为瓶颈,则修改此项。

    4. 确认网卡、路由不会成为瓶颈
      此处不做详解。

    5. 确认网络带宽

      此处不做详解,查看实时带宽流量 https://help.aliyun.com/knowledge_detail/5988901.html?pos=11

    6. 压力机其他可调优的参数

      参考:http://blog.csdn.net/my_yang/article/details/45788717


    STEP2:
    以java为例:

    1. java堆内存、栈内存,理论详见:http://blog.csdn.net/qh_java/article/details/9084091
      重要的是:
      在java中每new一个线程,jvm都是向操作系统请求new一个本地线程,此时操作系统会使用剩余的内存空间来为线程分配内存,而不是使用jvm的内存。这样,当操作系统的可用内存越少,则jvm可用创建的新线程也就越少。见:http://blog.sina.com.cn/s/blog_684fe8af0100wzg5.html
      因此,可以理解为线程使用的内存,不在“使用-Xms -Xmx设置的内存”中,需要根据实际情况进行调节,不宜过大,否则能启动的线程数量越小;
      如果是maven项目,使用jemeter,且使用maven的jemeter插件,那么在POM里,jmeter插件中设置此内存大小;

      另外,附上如何计算,只考虑内存的情况下,机器理论上能打开的最大线程数:http://blog.csdn.net/feng27156/article/details/19333575
      官网查线程栈默认值(64位为1M)http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/tech/vmoptions-jsp-140102.html 搜XX:ThreadStackSize

    2. maven内存

      maven本身编译的内存也不宜设置过小或过大,会影响能启动的线程数;

    3. 其他施压程序的瓶颈

      有的框架或程序,可以限制单台机器,连接到本服务的最大线程数,此配置可能成为瓶颈,比如dubbo的 actives配置(每服务消费者每服务每方法最大并发调用数)
      其他类似的配置;


    STEP3:
    找到压力机上,施压程序单进程的性能瓶颈
    如果是物理机,且并发数不大(几百到4/5千),可以忽略此条。
    除以上已知配置可能会影响压力机性能瓶颈以外,不排除其他影响压力机性能的因素,因此,在远程机器上,搭建一个mock程序,该程序什么都不做,直接返回成功。注意:mock程序部署机器物理配置最好能和压力机对等(对等时,至少部署两台),如果不能对等,部署多台,以排除部署机器的瓶颈;
    通过逐步增加线程数,观察平均响应时间和TPS,随着线程数的增加,TPS很难上升,平均响应时间明显增加的情况下,基本可以说明已经达到压力机的瓶颈,记下此时的线程数,在压测时,单台压力机最大线程数不宜超过该线程数,否则压测结果中,TPS和平均响应时间不准,压测结果不准确。


    总结:
    STEP3很重要,因为在实践中,一台8核 64G内存的机器,单进程,最大的线程数超过10000时,被测服务(20台机器做实验)的压力很难再上去,因此STEP1只能说是排除那些可能成为瓶颈的机器配置,STEP2为避免踩已知的坑,STEP3才能确认压力机的单进程施压能力到底是多少;

    转载请注明出处:
    http://blog.csdn.net/kaka1121/article/details/51496387

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  • 关于内存泄漏,相信大家都不陌生,压力测试中经常会出现,本人最近在做一个压力测试中就着实体会了一下,上来分享分享。内存泄露是指程序中间动态分配了内存,但是在程序结束时没有释放这部分内存,从而造成那一部分...
  • LR压力测试结果分析

    2012-03-06 12:10:00
    压力测试报告分析 (有兴趣的朋友一起探讨一下压力测试后的分析!图没有上传,有兴趣的朋友可以发mail给我!)分析原则: 1.具体问题具体分析(这是由于不同的应用系统,不同的测试目的,不同的性能关注点) 2.查找...
    压力测试报告分析 (有兴趣的朋友一起探讨一下压力测试后的分析!图没有上传,有兴趣的朋友可以发mail给我!)

    分析原则:

    1.具体问题具体分析(这是由于不同的应用系统,不同的测试目的,不同的性能关注点)
    2.查找瓶颈时按以下顺序,由易到难。
        服务硬件瓶颈  网络瓶颈(对局域网,可以不考虑) 服务操作系统瓶颈(参数配置) 中间件瓶颈(参数配置,数据,web服务等) 应用瓶颈(SQL语句、数据设计业务逻辑、算法等)
       
    分析的信息来源:
    1 根据场景运行过程中的错误提示信息
    2 根据测试结果收集到的监控指标数据

    一.错误提示分析

    分析实例:
    1.Error: Failed to connect to server “172.17.7.230″: [10060] Connection
    Error: timed out Error: Server “172.17.7.230″ has shut down the connection prematurely

    分析:
    A、应用服务死掉。
    (小用户时:程序上的问题。程序上处理数据库的问题,实际测试中多半是服务器链接的配置问题)

    B、应用服务没有死()
    (应用服务参数设置问题)
            对应的Apache和tomcat的最大链接数需要修改,如果连接时收到connection refused消息,说明应提高相应的服务器最大连接的设置,增加幅度要根据实际情况和服务器硬件的情况来定,建议每次增加25%!

    C、数据库的连接
    (数据库启动的最大连接数(跟硬件的内存有关))

    D、我们的应用程序spring控制的最大链接数太低

    2 Error: Page download timeout (120 seconds) has expired

    分析:

    A、应用服务参数设置太大导致服务器的瓶颈
    B、页面中图片太多
    C、在程序处理表的时候检查字段太大多
    D、实际测试时有些资源需要请求外网,而我们的测试环境是局域网环境
    3 Error  “http://172.17.7.230/Home.do....

    分析:
            A、脚本设计错误,造成页面异常。服务器有响应!
            B、并发数过大,造成服务器响应延迟。

    4 Error page “text=xxxxx”

    分析:
            A、脚本设计问题,例如,前一脚本修改了某些内容,造成后面的脚本访问异常。
            B、不确定因素,有时候回放正常的脚本,一放到场景中就出现这样的错误。只能反复修改脚本!

    二.监控指标数据分析
    1.Vusers数
            Loadrunner 系统设置的虚拟用户数目。Vuser去实际调用事先制作的脚本文件中的应用。
            每个Vuser产生响应的操作,所有的操作对服务器形成并发。
           
    颜色        比例        度量        图最小值        图平均值        图最大值        图中间值        图SD
            1        Run        0.0        21.25        44        41        21.276

            在实际测试中,Vusers可以根据实际情况的需要,在测试过程中增加或者减少。

    2.最大并发用户数:

    颜色        比例        度量        最小值        平均值        最大值        SD
            100        Apache CPU 使用情况(Apache):172.17.7.210        0.777        0.852        0.93        0.043
            0.01        已发送 KB/秒(Apache):172.17.7.210        6        1430.371        2689.333        327.924
            0.1        点击次数/秒(Apache):172.17.7.210        0.333        114.352        533.667        40.201

    应用系统在当前环境下能承受的最大并发用户数。
        在方案运行中,如果出现了大批用户的业务操作失败,或出现了服务器shutdown的情况,则说明在当前环境下,系统承受不了当前并发用户的负载压力,那么最大并发用户数就是前一个没有出现这种现象的并发用户数。
            从上图可以看出:在测试运行到4个小时左右的时候,apache的点击数/秒开始迅速增加!

    3.业务操作响应时间:

        使用“事务性能摘要”图,可以确定在方案执行期间响应时间过长的事务。

    颜色        比例        度量
            1        最小值
            1        平均值
            1        最大值
            分析事务的响应情况,要每次详细分析,目前还只能观察到响应时间过长的事务!

    4.每秒点击数
            负载测试期间每秒内 Vuser 在 Web 服务器上点击的次数。可根据点击次数来估算 Vuser 生成的负载数。


    颜色        比例        度量        图最小值        平均值        图最大值        图中间值        图SD
            1        点击次数        69.908        105.736        130.244        103.666        12.186

            从图中不难看出,在4小时的时候,点技数明显增高。和apache的每秒点击数增大的时间相吻合!

    5.吞吐量
            负载测试期间 Web 服务器上的吞吐量(字节)。吞吐量表示在任何指定秒内 Vuser 从服务器接收到的数据量。此图可估计 Vuser 生成的负载量(服务器吞吐量)。

    颜色        比例        度量        图最小值        平均值        图最大值        图中间值        图SD
            1        Throughput        1257502.795        1375591.372        1525865.047        1372743.691        49130.473

            同样,从图中可以看出,在4个小时的时候,web服务器的吞吐量开始增高。在图中还可以看到吞吐量的走势图,从开始到进行到4个小时反弹之前呈降低的趋势,这是因为系统在初期调用的资源都是直接来之服务器,运行一段时间后系统的部分资源来自缓存。

    6.下载组件大小
            每个页面的组件大小,且包括组件的标头的大小!


            页面组件大小的分析表格比较复杂,实际分析中可以通过loadrunner的报告分析工具来分析。页面组件大小分析主要是找到页面中比较庞大的组件,如果其影响到了页面的下载速度,则要想办法将其改小!

    7.Apache资源
            显示APACHE web服务器上的资源摘要。前面已经提到过以并发点击数为主。



    颜色        比例        度量        最小值        平均值        最大值        SD
            100        Apache CPU 使用情况(Apache):172.17.7.210        0.777        0.852        0.93        0.043
            0.01        已发送 KB/秒(Apache):172.17.7.210        6        1430.371        2689.333        327.924
            0.1        点击次数/秒(Apache):172.17.7.210        0.333        114.352        533.667        40.201

    三.服务器资源监控指标:
            (目前通过top监察)
    内存:
    Linux资源监控中指标内存页交换速率(Paging rate),如果该值偶尔走高,表明当时有线程竞争内存。如果持续很高,则内存可能是瓶颈。也可能是内存访问命中率低。
            实际测试中,当并发点击数出现突然剧增前后,内存的PR 值则居高25不下。说明目前测试的系统中内存存在瓶颈!
           
    内存资源成为系统性能的瓶颈的征兆:
    很高的换页率(high pageout rate);
    进程进入不活动状态;
    交换区所有磁盘的活动次数可高;
    可高的全局系统CPU利用率;  
    内存不够出错(out of memory errors)

    处理器:

    Linux资源监控中指标CPU占用率持续超过80%(对该值的要求,根据具体应用和机器配置而要求不同,有资料表明95%),表明瓶颈是CPU。
            实际测试中,当并发点技数出现突然增加前后,cpu的占用率持续保持在86%以上!
    说明,目前系统用应用的cpu也是测试的瓶颈!

    CPU资源成为系统性能的瓶颈的征兆:  
    很慢的响应时间(slow response time)  
    CPU空闲时间为零(zero percent idle CPU)  
    过高的用户占用CPU时间(high percent user CPU)  
    过高的系统占用CPU时间(high percent system CPU)  
    长时间的有很长的运行进程队列(large run queue size sustained over time)

    四.数据库服务器:
            数据库服务器目前测试观察,当web服务器点击率增大时,观察mysql数据库的最大连接数,仍未超过系统设置的最大连接数。所以,暂时未发现数据库的瓶颈!


    五.结论
            以上报告分析中的数据、图标均来自同一次测试。是在平时测试中挑出的一次现象比较明显,比较利于观察的作为分析案例。
            根据以上综合分析,当前测试环境下,当应用系统产生最大533.667的并发压力。平均负载压力114.352。根据分析,用户在4个小时的时候,并发数迅速增加前后的值在400左右!分析结果跟实际测试的硬件环境以及测试脚本有一定关系。同时,测试服务器的硬件配置和实际服务器的配置还有一定的差距!

    转载于:https://www.cnblogs.com/testlife/archive/2012/03/06/2381650.html

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  • 软件性能测试(并发负载压力测试分析分析原则:具体问题具体分析(这是由于不同的应用系统,不同的测试目的,不同的性能关注点)查找瓶颈时按以下顺MILY:宋体;mso-ascii-font-family:"TimesRoman?;mso-hansi-font-...
  • 在论坛混了多日,发现越来越多的性能测试工程师基本上都能够掌握利用软件测试工具来作负载压力测试,但多数人对怎样去分析工具收集到的测试结果感到无从下手,下面我就把个人工作中的体会和收集到的有关资料整理出来...
  • 具体问题具体分析(这是由于不同的应用系统,不同的测试目的,不同的性能关注点)  2. 查找瓶颈时按以下顺序,由易到难。  服务器硬件瓶颈 网络瓶颈(对局域网,可以不考虑) 服务器操作系统瓶颈(参数配置) ...

    分析原则:

      1. 具体问题具体分析(这是由于不同的应用系统,不同的测试目的,不同的性能关注点)

      2. 查找瓶颈时按以下顺序,由易到难。

      服务器硬件瓶颈 网络瓶颈(对局域网,可以不考虑) 服务器操作系统瓶颈(参数配置) 中间件瓶颈(参数配置,数据库web服务器等) 应用瓶颈(SQL语句、数据库设计、业务逻辑、算法等)

      分析的信息来源:

      1. 根据场景运行过程中的错误提示信息

      2. 根据测试结果收集到的监控指标数据

      一.错误提示分析

      分析实例:

      1.Error: Failed to connect to server “172.17.7.230″: [10060] Connection

      Error: timed out Error: Server “172.17.7.230″ has shut down the connection prematurely

      分析:

      A、应用服务死掉。

      (小用户时:程序上的问题。程序上处理数据库的问题,实际测试中多半是服务器链接的配置问题)

      B、应用服务没有死

      (应用服务参数设置问题)

      对应的Apache和tomcat的最大链接数需要修改,如果连接时收到connection refused消息,说明应提高相应的服务器最大连接的设置,增加幅度要根据实际情况和服务器硬件的情况来定,建议每次增加25%!

      C、数据库的连接

      (数据库启动的最大连接数(跟硬件的内存有关))

      D、我们的应用程序spring控制的最大链接数太低

      2. Error: Page download timeout (120 seconds) has expired

      分析:

      A、应用服务参数设置太大导致服务器的瓶颈

      B、页面中图片太多

      C、在程序处理表的时候检查字段太大多

      D、实际测试时有些资源需要请求外网,而我们的测试环境是局域网环境

      3. Error “http://172.17.7.230/Home.do....”

      分析:

      A、脚本设计错误,造成页面异常。服务器有响应!

      B、并发数过大,造成服务器响应延迟。

      4. Error page “text=xxxxx”

      分析:

      A、脚本设计问题,例如,前一脚本修改了某些内容,造成后面的脚本访问异常。

      B、不确定因素,有时候回放正常的脚本,一放到场景中就出现这样的错误。只能反复修改脚本!

      二.监控指标数据分析

      1.Vusers数

      Loadrunner 系统设置的虚拟用户数目。Vuser去实际调用事先制作的脚本文件中的应用。

      每个Vuser产生响应的操作,所有的操作对服务器形成并发。

      颜色 比例 度量 图最小值 图平均值 图最大值 图中间值 图SD

      1 Run 0.0 21.25 44 41 21.276

      在实际测试中,Vusers可以根据实际情况的需要,在测试过程中增加或者减少。

      2.最大并发用户数:

      颜色 比例 度量 最小值 平均值 最大值 SD

      100 Apache CPU 使用情况(Apache):172.17.7.210 0.777 0.852 0.93 0.043

      0.01 已发送 KB/秒(Apache):172.17.7.210 6 1430.371 2689.333 327.924

      0.1 点击次数/秒(Apache):172.17.7.210 0.333 114.352 533.667 40.201

      应用系统在当前环境下能承受的最大并发用户数。

      在方案运行中,如果出现了大批用户的业务操作失败,或出现了服务器shutdown的情况,则说明在当前环境下,系统承受不了当前并发用户的负载压力,那么最大并发用户数就是前一个没有出现这种现象的并发用户数。


    本文转自 32氪 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/10672221/1904347


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空空如也

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压力测试瓶颈分析