性能测试之思

服务器

浏览数:140

2019-10-7

AD:资源代下载服务

最近工作之余,对以往的性能测试相关知识做了整理和复盘,发现了很多之前没认真思考过的小细节,整理出来,以供参考。。。

1、如何理解性能指标?

在性能测试中,涉及的性能指标有很多,强行记忆理解可能是一件很吃力的事情。对性能指标进行分层划分,这样有助于记忆和理解。

在体育运动中,我们都知道提倡“更高、更快、更强”,其实对于系统的性能,我们也可以这么理解,大概分层如下:

分层 说明
更高 资源:CPU%、Memery%、I/O
更快 速度:TPS、RT/ART
更强 容量、PV、Hit

2、层层分析性能瓶颈

软件应用是一个很复杂的东西,影响性能表现的因素更多,直接影响OR间接影响,在分析过程中都是需要注意的。下面是一些比较常用的分析方法:

①、分层梳理

梳理层次 举例说明
业务梳理 业务配比、依赖关系角度
数据梳理 真实数据统计准确性、测试数据失效过期、数据污染
架构梳理 缓存、集群、负载均衡、分布式、微服务、异步通信、网关
参数梳理 最大连接数、最大线程数、JVM内存分配、timeout、异常/失败重试次数
场景梳理 异常场景、容量场景、基准场景、并发场景、稳定性场景、多节点场景、容灾恢复场景

②、模块梳理

组成模块 举例说明
负载机 高并发下,负载机可能成为限制性能提升的瓶颈
网络 高吞吐量下,网络带宽的不足会成为性能提升的瓶颈
中间件 缓存策略、代理分发策略、服务通信策略
服务器 CPU、Memory
数据库 索引、锁、分库分表、视图、实例等
操作系统 文件I/O、buffer、cached等

3、性能测试的方法论

①、性能测试场景一定要基于真实环境来模拟;

②、性能测试场景一定要基于具体清晰的指标来构建;

③、场景建模是分析的结果,性能需求分析是场景建模的前提;

④、开展性能测试之前,要设定统一的目标、分析方法、条理分明的流程以及高度的团队协作和任务分配;

⑤、性能测试,执行监控分析是核心;

4、什么时候需要关联

①、服务端value动态返回;

②、数据在后续执行中需要引用;

③、业务场景有前后依赖关系;

5、如何理解ThinkTime?

①、要不要添加ThinkTime?

②、什么时候用到ThinkTime?

③、用ThinkTime会有什么效果?

④、ThinkTime是否匹配真实业务场景?

⑤、ThinkTime是否会影响到服务器资源?

6、你真的了解测试目的么?

①、在什么环境/条件下执行测试?(硬件配置、软件版本/参数、测试环境)

②、被测试的系统业务场景是什么?是否要剔除不必要的业务?

③、如果保证数据的真实性、有效性?如何避免数据污染带来的影响?

④、测试策略真的符合预期的目的么?

⑤、系统的性能表现真的符合实际的生产场景么?如何量化?

以上就是一些最近思考整理的问题,仅供参考,后续如有新的思考点,会更新,就酱。。。

 

作者:老_张