性能测试之脚本、工具、结果分析总结

TestWhite 2022-01-0418:08:41经验总结评论93109字阅读10分21秒
 1、脚本模板 
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 2、 场景模板 
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性能测试工具选择 文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

1. 数据建模工具文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

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DataFactory是一种强大的数据产生器,它允许开发人员和QA很容易产生百万行有意义的正确的测试数据库,该工具支持DB2、Oracle文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

、 Sybase、SQL Server数据库,支持ODBC连接方式,无法直接使用MySQL文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

数据库,可间接支持。文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

2. 脚本开发工具 文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

(1) 若考虑脚本运行效率,则可考虑底开发语言C或支持异步通信的语言JS,我们可以分别选择:Loadrunner 或 Node.js
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 的IDE环境进行开发。 文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

(2) 若考虑脚本开发效率,则可考虑代码复用性,可以选择面向对象语言C#或Java,为此我们可以分别选择:VS2008及以上版本 +对应LR.NET文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

控件 或者 Eclipse4.0及以上版本 + JDK1.7及以上版本。文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

3. 压力模拟工具 文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

(1) 若为Java类接口且单机并发数控制在500内,则可选择Jmeter或者 Loadrunner。 文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

(2) 若为WebService类接口且单机并发数控制在500内,则可选择SoapUI或者Loadrunner。 文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

(3) 若单机并发数超过500且控制在5000内,则可选择Loadrunner。 文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

(4) 若单机并发数超过5000,则建议采用负载集群,即采用“中控(Control Center)+ 多机部署(LoadGenerator)”方案。文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

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4. 性能监控工具 文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

4.1 监控工具 文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

无论Windows或Linux文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

平台,一般存在的是一个或一组进程实例,我们可以选择Loadrunner 或 Nmon 来监控。有时为了获取被测应用的一些特性指标,可以选择被测组件自带的性能工具集或监控系统。常见应用服务器监控工具推荐如下: 文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

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4.2 监控平台 文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

监控机器主要对被测集群服务器的服务或资源使用情况进行监控,比如各种开源的监控工具,MRTG:流量监控;CACTI:流量预警,性能报告Smokeping:IDC 质量监控;综合监控:Nagios、Zenoss、Ganglia 、Zabbix、Sitescope、Hyperic HQ 等,如下所示: 文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

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4.3 第三方监控云服务(APM) 文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

APM提供端到端应用性能管理软件及应用性能监控软件解决方案,包含移动,浏览器,应用,基础设施,网络,数据库性能管理等,支持Java、.NET、PHP文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

、Ruby、Python文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

Node.js、iOS文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

、Android文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

、HTML5
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等应用性能监控管理,主流云服务包括听云、OneAPM等,如下所示: 文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

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 性能测试结果分析 文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

1. 指标分析 文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

性能测试的指标可分为产品指标和资源指标两类。对测试人员而言,性能测试的需求来自于用户、开发、运维的三方面。用户和开发关注的是与业务需求相关的产品指标,运维人员关注的是与硬件消耗相关的资源指标。 文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

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(1) 从用户角度关注的指标 文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

用户关注的是单次业务相关的体验效果,譬如一次操作的响应快慢、一次请求是否成功、一次连接是否失败等,反映单次业务相关的指标包括: 文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

a.成功率b.失败率c.响应时间 文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

(2) 从开发角度关注的指标 文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

开发人员更关注的是系统层面的指标。 文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

a.容量:系统能够承载的最大用户访问量是多少?系统最大的业务处理量是多少?文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

b.稳定性:系统是否支持7*24小时(一周)的业务访问。 文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

(3) 从运维角度关注的指标 文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

运维人员更关注的是硬件资源的消耗情况。 文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

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以上说明了测试人员在选择指标时需站在用户角度去思考,另外为了后续能够更好地分析问题,更需掌握与被测组件特性或运行原理相关的性能指标。文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

举例来说,通常接口系统均会直接或间接地访问数据库层介质(如Mysql、Oracle、SQLServer等),此时我们需考虑由接口系统产生压力下存储介质的性能情况,通常我们会选择分析指标如下: 文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html


(1) 连接数(Connections) 
(2) 每秒查询数/每秒事务数(QPS/TPS) 
(3) 每秒磁盘IO数(IOPS) 
(4) 缓存命中率(Buffer Hits) 
(5) 每秒发生的死锁数(Dead Locks/sec) 
(6) 每秒读/写字节数(Read/Write Bytes/sec) 

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2. 建模分析 文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html


2.1 理发店模型 文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

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图中展示的是1个标准的软件性能模型。在图中有三条曲线,分别表示资源的利用情况(Utilization,包括硬件资源和软件资源)、吞吐量(Throughput,这里是指每秒事务数)以及响应时间(Response Time)。图中坐标轴的横轴从左到右表现了并发用户数(Number of Concurrent Users)的不断增长。 
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在这张图中我们可以看到,最开始,随着并发用户数的增长,资源占用率和吞吐量会相应的增长,但是响应时间的变化不大;不过当并发用户数增长到一定程度后,资源占用达到饱和,吞吐量增长明显放缓甚至停止增长,而响应时间却进一步延长。如果并发用户数继续增长,你会发现软硬件资源占用继续维持在饱和状态,但是吞吐量开始下降,响应时间明显的超出了用户可接受的范围,并且最终导致用户放弃了这次请求甚至离开。 文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html


根据这种性能表现,图中划分了三个区域,分别是Light Load(较轻的压力)、Heavy Load(较重的压力)和Buckle Zone(用户无法忍受并放弃请求)。在Light Load和Heavy Load 两个区域交界处的并发用户数,我们称为“最佳并发用户数(The Optimum Number of Concurrent Users)”,而Heavy Load和Buckle Zone两个区域交界处的并发用户数则称为“最大并发用户数(The Maximum Number of Concurrent Users)”。 文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html


当系统的负载等于最佳并发用户数时,系统的整体效率最高,没有资源被浪费,用户也不需要等待;当系统负载处于最佳并发用户数和最大并发用户数之间时,系统可以继续工作,但是用户的等待时间延长,满意度开始降低,并且如果负载一直持续,将最终会导致有些用户无法忍受而放弃;而当系统负载大于最大并发用户数时,将注定会导致某些用户无法忍受超长的响应时间而放弃。所以我们应该保证最佳并发用户数要大于系统的平均负载。 文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html


2.2 压力变化模型 文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

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随着单位时间流量的不断增长,被测系统的压力不断增大,服务器资源会不断被消耗,TPS 值会因为这些因素而发生变化,而且符合一定的规律。
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图中: 文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html


a 点:性能期望值 
b 点:高于期望,系统资源处于临界点 
c 点:高于期望,拐点 
d 点:超过负载,系统崩溃 
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2.3 容量计算模型
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以一网站性能测试为案例: 文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html


1. 通过分析运营数据,可以知道当前系统每小时处理的PV数 
2. 通过负载测试,可以知道系统每小时最大处理的PV数
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即整理得文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

系统每小时PV处理剩余量 = 系统每小时最大处理的PV数 — 系统每小时处理的PV数文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

假设该网站用户负载基本呈线性增长,现有系统用户数为70万,根据运营推广计划,1年内该网站发展用户将达到1000万,即增长了14倍。即整理得:文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

系统每小时PV处理增加量 = 当前系统每小时处理的PV数 * 14 — 当前系统每小时处理的PV数文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

每天系统负载增加率 = 100% / 365 = 2.74 % (备注:此处将未来系统用户数达到1000万的负载定义为 100% )文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

系统每天PV处理增加量 = 系统每小时PV处理增加量 * 每天系统负载增加率 * 24文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

所以,我们可以知道在正常负载条件下:文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

系统可支持正常运行天数 = 系统每小时PV处理剩余量 * 24 / 系统每天PV处理增加量文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

假设该网站后续部署升级天数已知,这样我们可以知道提前升级的天数:文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

系统可支持正常运行天数 — 部署升级天数。 
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性能测试通过标准 文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

1. 所有计划的测试已经完成。 文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

2. 所有计划收集的性能数据已经获得。 文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

3. 所有性能瓶颈得到改善并达到设计要求。 文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/38134.html

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