LR压力测试结果分析探讨【转】

上一篇 / 下一篇  2011-12-16 11:12:36 / 个人分类:LR

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à硬件瓶颈 网络 服务器à瓶颈(对局域网,可以不考虑)操作系统瓶颈(参数à配置) 中间件瓶颈(参数配置,数据库àweb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:

1Error: 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Apachetomcat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

1Vusers

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。
       
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:

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。

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。

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VuserWeb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。

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。

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,以并发点击数为主。

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。 
       
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

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: 
   
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,故暂未发现数据库的瓶颈!


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