性能测试学习笔记
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下一篇 2010-03-17 22:14:34
/ 个人分类：性能测试
一 性能指标
1.不同角色的人的眼中性能的关注点不同，比如响应时间
1) 用户感受到的响应时间：如果采用一种优化的数据呈现策略，当少部分数据返回后就立刻将数据呈现在用户面前，那么用户感受到的时间会小于实际需要的响应时间。
2)管理员关注的性能：资源利用率，系统可扩展性，系统容量，稳定性
3)开发视角：系统构架，数据库设计，代码。
2 .响应时间：对请求作出响应所需要的时间。分为呈现时间和系统响应时间。
呈现时间：数据在被客户端收到到响应数据后呈现页面所消耗的时间。
系统响应时间：从请求发出到客户端接受到数据所消耗的时间。
一般都直接用系统响应时间=响应时间。
响应时间=网络传输时间+应用延迟时间（数据库延迟+服务器延迟）
时间标准：2、5、10：2s 非常好。5s： 不错。10s：上限
3.并发用户数：
业务并发用户数：同时在线。
系统用户数：可能使用的人数。
服务器的并发访问数：同时对服务器发出请求。读日志来确定
测试人员一般关心业务并发用户数，所以=并发用户数
4.吞吐量：单位时间系统处理的客户请求的数量。页面数每秒。
对交互式系统，用响应时间和并发用户数来规划性能；非交互式系统，用吞吐量合适。吞吐量的限制是性能瓶颈的重要表现形式。
吞吐量F=VU×R每个VU发出的请求数除以测试时间
5.性能计数器：是描述服务器或操作系统性能的一些数据指标：如内存数，进程时间。常用资源利用率进行比较，结合响应时间变化曲线，系统负载曲线
6. 思考时间：用户进行操作时，每个请求之间的间隔时间。
每个用户发出的请求数R = 时间除以思考时间
如何得出思考时间：1.计算系统并发用户数；2.统计系统平均吞吐量；3，统计平均每个用户发出的请求数；
二 测试方法：
1.RBI（Rapid bottleneck Identify）:基于以下一些事实：发现的80%的系统的性能瓶颈都是由吞吐量制约；并发用户数和吞吐量瓶颈之间存在一定的关联；采用吞吐量可以更快速定位问题。
首先访问服务器上的“小页面”和“简单应用”，从应用服务器、网络等基础的层次上了解系统吞吐量的表现；其次选择不同的场景，设定不同的并发用户数，使其吞吐量保持基本一致的增长趋势，通过不断增加用户数和吞吐量观察系统性能表现。RBI将性能瓶颈的定位按照一种自上而下的分析方式进行分析，首先确定是由并发还是由吞吐量引发的性能表现限制，然后从网络、数据库、应用服务器和代码本身4个环节
三 性能测试分为：
1.性能测试：验证系统是否有系统宣称具有的能力。
2.负载测试：在被测系统上不断加压，直到性能指标超过预定指标或资源饱和。找出处理极限。
3.压力测试：检查系统处于压力情况下的表现。加压使资源使用保持在一定的水平，检查此时有无错误信息产生以及响应时间。一般用于测试系统稳定性。“cpu 75%，内存70%”
4.配置测试：通过对软硬件环境的调整了解不同环境对性能的影响程度，从而找到系统各项资源的最优分配原则。
5.并发测试：发现并发访问的问题。内存泄漏、线程锁和资源争用。
内存问题：内存泄漏，太多临时对象，太多超过设计生命周期的对象
数据库问题：死锁，长事务
线程进程问题：同步失败？
其他:是否出现资源争用导致的死锁；是否没有正确处理异常；
需要一些工具进行代码级别的检查和定位：DevParter，JProfile,JProbe
6.可靠性测试：通过给系统加载一定的业务压力（资源在70% 到90%的使用率），让应用持续运行运行一段时间，测试系统在这种条件下是否能稳定运行。目的验证系统是否支持长时间稳定运行。一般处于峰值压力下，进行2到3天的稳定性测试。
7.失效恢复测试：针对有冗余备份和负载均衡的系统设计的。验证在局部故障下，系统可否继续使用。
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