服务端性能测试——性能测试体系

发布时间:2024年01月08日

目录:

  1. 1.性能测试介绍
    1. 性能测试介绍
    2. 性能体系:
    3. 性能测试与分析优化:
  2. 行业流行性能压测工具介绍
  3. 行业流行性能监控工具介绍
  4. 行业流行性能剖析工具介绍
  5. 性能测试流程与方法
  6. 性能测试计划
    1. 计划:
    2. DAU,PV(perday),订单量(天)等等业务数据。
    3. 测试数据准备和构造
    4. 环境搭建
    5. 性能指标预期
    6. 发压时间线:
    7. 常?命令:
    8. 测试结果:
    9. 测试报告:
  7. 性能测试报告
  8. 性能测试场景设计
  9. 性能测试概念
  10. 经典技术架构解析

1.性能测试介绍

性能测试介绍
  • 有效的性能测试能给研发,运维团队提供有效的容量规划能力,系统风险识别,系统瓶颈识别,性能调优指导,保障尽量避免如上问题的发生

假设:以下场景,不可用10分钟,带来的经济损失

  • 天猫双十一峰值处理订单58.3万笔每秒,
  • 京东金融618战报:白条交易额10秒破亿京东支付峰值同比增长132%

降本增效大前提下:

  • 良好的容量规划能力+性能调优能力=为老板省钱?

性能测试能?是测开?程师精华加分项

性能体系:?

?性能测试与分析优化:

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上述图中,三线,三区,两点,三状态

  1. 三条曲线:吞吐量的曲线(紫色),使用率/用户数曲线(绿色),响应时间曲线(深蓝色)
  2. 三个区域:轻负载区(Light Load),重负载区(Heavy Load),塌陷区(Buckle Zone)
  3. 两个点:最优并发用户数(The Optimum Number of Concurrent Users),最大并发用户数(The Maximum Number of Concurrent Users)
  4. 三个状态描述:资源饱和(Resource Saturated),吞吐下降(Throughput Falling),用户受影响(End Users Effected)

2.行业流行性能压测工具介绍

  • Apache AB = Apache HTTP server benchmarking tool ?快灵的?具
  • Apache JMeter
  • Grinder是?个?于在多台 机器上运??jython(在 JVM上 运?的python)编写 的测试脚本的应?程序。它 的内部引 擎是基于 Grinder。nGrinder分别? 控制器和agent将 Grinder 的控制台和agent包装起 来,并扩展了?持多个 并发 测试的特性。
  • Locust

?3.行业流行性能监控工具介绍

  • Linux自带命令 Vmstat,Top等
  • 机器监控工具 Nmon
  • 物理机监控Collectd + InfluxDB+ Grafana
  • Docker+ Mysql + Redis一体化监控:Prometheus + Grafana
  • (node_exporter,mysqld_exporter,redis_exporter,自定义exporter,全家桶)
  • 全链路Tracing监控,Zipkin

4.?行业流行性能剖析工具介绍

  • JConsole
  • JVirusalVM
  • JStack
  • FlameGraph
  • SkyWalking
  • Zipkin

5.性能测试流程与方法

性能测试?法

  • 并发模式(虚拟?户模式) 并发是指虚拟并发?户数,从业务?度,也可以理解 为同时在线的?户数。如果需要从客户端的?度出发,摸底业务系统各节点能同 时承载的在线?户数,可以使?该模式设置?标并发。 RPS 模式(吞吐量模式)
  • RPS(Requests Per Second)是指每秒请求数。RPS 模 式即“吞吐量模式”,通过设置每秒发出的请求数,从服务端的?度出发,直接衡 量系统的吞吐能?,免去并发到 RPS 的繁琐转化,?步到位。?

?6.性能测试计划

计划:?
  1. 需求分析与测试设计
  2. 环境设计与搭建
  3. 测试数据准备
  4. 性能指标预期设定
  5. 发压?具配置及脚本编写
  6. 测试执? & 监控
DAU,PV(per day),订单量(天) 等等业务数据。
  • 案例 ?. 业务已经在线上运?, 或有相似业务在运?。 A ?为?志。? 当前业务数据。=> 业务模型 => 预估接? TPS/QPS ?问题:?志怎么取,取?整天算平均值么??
  • 案例 ?. 新业务,或新活动,从未接触过,如何来做? A. 友商经验。 B. 产品,运营共同梳理评估 1.核?场景路径 2.??及对应转化率 3. 问题收 敛页? => 业务模型 =>对应测试场景,数据量级,接??例。
测试数据准备和构造
  1. 接口请求参数:??构造/?志获取/上下关联;
  2. 数据表的数据填充;
  3. 如果是多接口,则需结合业务场景设计请求?例?
环境搭建
  1. 设计:根据需求,结合线上机器部署情况,搭建线下测试环 境,要求具有?定的 参考价值,?般同?1/2,1/4
  2. 环境搭建: (1)起压环境:压测?具的安装与调试、 机器参数记录; (2)被压环境:基础服务的搭建、web机代码部署及代码改 造、机器 参数记录
  3. 环境调试:查看接?是否正常?
性能指标预期
  1. 每秒请求数(QPS)
  2. 请求响应时间(最?、最?、平均)
  3. 错误率
  4. 机器性能:cpu idle 45%、memory?剧烈抖动或者飙升
  5. 压测过程接?功能是否正常 不同性能测试?式下指标预期会有差异?
发压时间线:
  1. 测试前环境检查:记录机器参数
  2. 起压:根据被压情况,调节并发量到适合的情况
  3. 查看记录各项性能指标 (1)nginx?志查看每秒请求数 (2)查看nginx错误请 求 (3)查看机器参数:cpu idle、mem等 (4)查看db、cache等数据是否写?正常 (5)访问接?,查看功能是否正常?
常?命令:
  1. 查看nginx每秒请求数:tail -f access.log | awk '{print $4}' | uniq -c 2.
  2. 查看某个接?每秒请求数:tail -f access.log | grep p_getorderstatus |awk '{print $4}' | uniq -c
  3. 查看cpu idle:vmstat 1
  4. 查看内存:free -m
  5. 查看nginx?志是否有错误请求:tail -f access.log |cut -d ' ' -f 10 |grep -v 200
  6. 查看进程:top、ps aux|grep xxx
  7. 查看nginx?志某接?访问数量:cat access.log.xxxx|grep p_getorderstatus |wc -l
  8. 杀进程: 指定进程号:kill xxx; 指定部分进程名:pkill xxx; ?定义特征:for i in `ps aux |grep xxxx|awk '{print $2}'`;do kill $i ;done 或者kill `pgrep -f xxxx`
  9. 查看TIME_WAIT数量:ss -s 或者 netstat -tnlp |grep TIME_WAIT|wc -?
测试结果:
  1. 测试前环境检查:记录机器参数
  2. 起压:根据被压情况,调节并发量到适合的情况
  3. 查看记录各项性能指标 (1)nginx?志查看每秒请求数 (2)查看nginx错误请 求 (3)查看机器参数:cpu idle、mem等 (4)查看db、cache等数据是否写?正常 (5)访问接?,查看功能是否正常?
测试报告:
  1. 根据测试过程中记录的各项参数,结合压测?具产 ?的?志,对测试结果进?分析,并产出测试报告
  2. 测试完成后,及时与相关?员沟通,确认是否满?需求
  3. 发送测试报告邮件?

7.性能测试报告?

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8.性能测试场景设计

  1. 负载测试(Load Test):负载测试是?种性能测试,指数据在 超负荷环境中运 ?,程序是否能够承担。 关注点:how much
  2. 压?测试(Stress Test): 压?测试(又叫强度测试)也是? 种性能测试,它在系统 资源特别低的情况下软件系统运?情况,? 的是找到系统在哪?失效以及如何失 效的地?。
  3. 极限测试 Extreme testing:在过量?户下的负载测试 Hammer testing:连续执?所有能做的操作
  4. 容量测试(Volume Test):确定系统可处理同时在线的最??户数 关注点:how much(?不是how fast) 容量测试,通常和数据库 有关,容量和负载的区别在于:容量关注的是?容量,?不需要关注使?中的实际 表现。

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9.性能测试概念?

并发:并发是指虚拟并发?户数,从业务?度,也可以理解为同时在线的?户数。并? 技术上提升压?的?式:

  1. 多进程:启动多个进程,每个进程虽然只有?个线程,但是多个进程可以?起执?多个任务
  2. 多线程:启动?个进程,在?个进程的内部启动多个线程,这样多个线程也可以?起执?多个任务
  3. 多进程+多线程:启动多个进程,每个进程再启动多个线程
维度多进程多线程优劣
数据共享,同步数据是分开的:共享复杂,需要用IPC;同步简单多线程共享进程数据︰共享简单;同步复杂各有优势
内存,CPU占用内存多,切换复杂,CPU利用率低占用内存少,切换简单,CPU利用率高线程占优
创建销毁,切换创建销毁、切换复杂,速度慢创建销毁、切换简单,速度快线程占优
编程调试编程简单,调试简单编程复杂,调试复杂进程占优
可靠性进程间不会相互影响一个线程挂掉将导致整个进程挂掉进程占优
分布式适应于多核、多机分布﹔如果一台机器不够,扩展到多台机器比较简单适应于多核分布进程占优

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TPS(Transaction per Second):系统每秒处理交易数, 单位是笔/秒。 QPS(Query per Second):系统每秒处理查询次数,单 位是次/秒。对于互联?业务中,如果某些业务有且仅有 ?个请求连接,那么TPS=QPS, ?般情况下?TPS来衡量整个业务流程,?QPS来衡量接? 查询次数。?并发数 = QPS * 平均响应时间

指标分位 Mean P90 P95 P99

?10.经典技术架构解析

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文章来源:https://blog.csdn.net/qq_56444564/article/details/135458581
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