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内容概要:本文详细介绍了性能测试的关键问题,涵盖了性能测试过程中服务器性能受限的原因、提升服务器性能的方法、性能测试的核心指标、JMeter的优势、性能测试的需求来源、性能测试环境、性能测试结果分析方法、APP性能测试的重点和工具、常见的性能测试方法、性能测试的目的和关键、服务端性能分析的角度、性能测试流程、性能测试报告的内容、内存泄漏和溢出的概念、吞吐量和吞吐率的定义及其与负载的关系、TPS的估算方法、并发用户数的估算、响应超时和压测返回数据报错的定位方法、性能调优的策略、以及如何应对高并发场景等。文章还通过具体案例展示了如何设计并发测试和优化系统性能。 适用人群:适用于从事软件开发、测试、运维的技术人员,特别是负责性能测试和优化的专业人士。 使用场景及目标:①帮助技术人员理解性能测试的基本概念和方法;②指导如何进行性能测试,包括测试环境搭建、测试用例设计、测试执行和结果分析;③提供性能调优的思路和方法,确保系统在高并发场景下的稳定性和高效性;④为开发人员提供性能测试的实践经验,以便在项目中更好地进行性能优化。 其他说明:本文不仅详细介绍了性能测试的理论知识,还结合实际案例进行了深入浅出的讲解,有助于读者更好地理解和应用性能测试的相关技术和方法。建议读者在学习过程中结合实际项目进行实践,以加深理解和提高技能。
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1、性能测试过程中服务器的 CPU 使用率和内存使用率无法提升的原因主要包括以下几个方面:
1、网络带宽限制:在压力测试中,模拟大量用户请求时,如果单位时间内传递的数据包过大,超过了网络带宽
的传输能力,会导致网络资源竞争,从而影响服务端的处理能力
2、连接池配置不当:连接池配置不当会导致请求等待时间增加,影响 TPS。例如,服务器连接池和数据库连接
池的配置不合理,可用的连接数太少,导致请求等待
3、垃圾回收机制:垃圾回收机制频繁运行会占用资源,影响 TPS。例如,Java 应用中的垃圾回收会占用堆栈
内存,影响性能
4、数据库配置问题:高并发情况下,数据库的最大连接数不够、SQL 没有索引、没有主从分离等都会导致数
据库事务处理过慢,影响 TPS
5、硬件资源限制:包括 CPU、内存、磁盘等硬件资源的配置和使用率也会影响性能。例如,CPU 配置不足或
使用率过高、内存占用率高等都会导致性能瓶颈
6、压力机限制:单机/载能力有限,如 JMeter 等工具的负载能力有限,需要分布式压测来解决单机负载问题
7、压测脚本错误:压测脚本编写不当也会导致性能测试结果不准确
2、提升服务器性能的方法
1、优化代码和算法:检查并优化服务器应用程序中的不必要循环、重复计算或低效算法,使用更高效的算法和
数据结构
2、并发处理:使用多线程或多进程技术来处理并发请求,将任务分配给不同的 CPU 核心
3、负载均衡:将服务器的负载均衡到多个物理或虚拟机上,分散负载到多个 CPU 上
4、缓存技术:使用缓存技术存储经常使用的数据,减少对 CPU 的计算压力
5、减少不必要的任务:关闭不必要的服务或进程,释放 CPU 资源
6、硬件升级:如果服务器 CPU 性能较低,可以考虑升级到更高性能的 CPU
7、监控和优化:使用系统监控工具追踪和分析服务器的 CPU 和内存使用情况,根据分析结果进行优化和调整
3、性能测试的核心指标主要包括以下五类:
一、响应时间(Response Time)
定义:从用户发起请求到获取完整响应所需的总时间,包含网络传输、服务器处理等环节
细分指标:
平均响应时间:各请求响应时间的算术平均值。
最大响应时间:监测周期内最慢请求的耗时。
百分位响应时间:如 95%请求在 200ms 内完成。
行业基准:
在线交易类:互联网企业通常在 500ms 以内,金融保险企业多在 1-3 秒。
二、事务处理能力(TPS/QPS)
TPS(Transactions Per Second):每秒完成的事务数,反映系统核心处理能力。

QPS(Queries Per Second):每秒查询次数,常用于数据库场景。
关系:单接口无嵌套调用时,TPS=QPS;复杂业务链中需区分计算。
三、吞吐量(Throughput)
定义:单位时间内系统处理的请求或数据量,单位为请求/s 或 MB/s。
场景关联:
高吞吐量可能伴随高并发,但需关注网络带宽限制。
四、并发用户数(Concurrent Users)
定义:同一时刻对系统施加压力的有效用户数,区别于在线用户数。
关键值:
最大并发用户数:系统可承载的极限用户量。
五、资源利用率
核心指标:
CPU 使用率:反映计算资源消耗。
内存占用率:监测内存泄漏或溢出风险。
磁盘 IO:评估存储子系统性能瓶颈。
网络流量:判断带宽是否成为限制因素
4、JMeter 为性能测试提供什么好处?
JMeter 提供性能测试方面的优势,例如:
1、它可以用于测试静态资源和动态资源的性能;
2、它可用于测试网站最大并发用户数,从而分析定位网站瓶颈;
3、它提供了性能报告的图形化分析
5、你们系统哪些地方(哪些功能)做了性能测试?
用户使用最频繁的功能来做测试,比如:登陆,批量发短信
6、你们的并发用户数是怎么确定的?
1、会先上线一段时间,根据收集到的用户访问数据进行预估
2、根据需求来确定(使用高峰时间段,注册用户数,单次响应时间等)
7、你们性能测试在什么环境执行?
我们会搭建一套独立的性能测试环境进行测试,把机器数量,机器配置说一下
8、怎么分析性能测试结果?
首先查看事物通过率,然后分析其他性能指标,比如,确认响应时间,事务通过率,CPU 等指标是否满足需求;
如果测试结果不可信,要分析异常的原因,修改后重新测试。

9、think_time 的作用是什么?
1、模拟真实生产用户操作,考察对服务器所造成影响。
2、在确定性能测试结果可信后,如果发现以下问题,按下面提供的思路来定位问题
10、响应时间不达标怎么办?
查看事务所消耗的时间主要在网络传输还是服务器,
如果是网络,就结合 Throughput(网络吞吐量)图,计算带宽是否存在瓶颈,
如果存在瓶颈,就要考虑增加带宽,或对数据的传输进行压缩处理;
如果不存在瓶颈,那么,可能是网路不稳定导致。
如果主要时间是消耗在服务器上,就要分别查看 web 服务器和数据库服务器的 CPU,内存的使用率是否过高,
因为过高的 CPU,内存必定会造成响应时间过长,
如果是 web 服务器的问题,就把 web 服务器对应上对应的用户操作日志取下来,发给开发定位;
如果是数据库的问题,就把数据库服务器对应上对应的日志取下来,发给开发定位。
11、查看事务所消耗的时间主要在网络传输还是服务器
1. 我们有两个服务,分别为服务 A(client),服务 B(server)
2.服务 A 使用 http 请求,请求服务 B,
3.业务部门反馈服务 A 请求服务 B 有时候需要 500 到 1500 毫秒之内才能返回结果;
4 业务部门在服务 B 上打印日志发现请求很快就能处理完,最长的耗时才 100ms;所以他们说问题出在网络上
排查过程
既然业务部门说问题发生在网络上,那么我们要找出来实际耗时到底是不是发生在网络上,那我们如何证明(判
断问题是不是发生在网络上呢?其实我们只需要找出下面
这几个时间点就能说明问题到底是不是在网络上:
·服务 A 出发请求的时间点(客户端发出请求的时间点)
·服务 B 收到请求的时间点(服务端收到客户端请求的时间点)
·服务 B 响应请求的时间点(服务端发出的时间点)
·服务 A 收到服务 B 响应的时间点
12、服务器 CPU 指标异常怎么办
分析思路:就把 web 服务器对应上对应的用户操作日志取下来,发给开发定位
把数据库服务器对应上对应的日志取下来,发给开发定位。
13、你们的性能测试需求哪里来?
1:客户提供需求
2:运维提供需求

3:开发提供需求
14、你们性能测试做的是前台还是后台?
BS 项目:测试的是后台服务器的性能和浏览器端性能;
APP 项目:手机端和服务器端的性能都做
15、性能测试指标有哪些
响应时间
呑吐量
cрu
内存
io
Disk
16、你觉得 app 的性能测试,即专项测试,需要重点关注那些方面?
内存、cpu 占用、耗电量、流量、流畅度等
17、APP 性能测试关注点及常见 APP 性能测试工具
包体大小:
包体大小能被列为性能指标,是从 APP 性能指标及运营两个维度考虑的,用户是更希望包体小的同时性能要好,
有时它们会是一个互相取舍的关系。
启动时长:
移动应用的启动时间是用户体验的一个重要方面,IOS 一直建议尽可能的缩短启动时间,防止用户不愿意使用
它们。对于浏览器而言,由于程序启动时还会有教育页和闪屏的下发,因此启动时间的获取显得尤为重要。
启动时间分为冷启动时间和热启动时间,所谓的“冷启动”,就是一个完全没有运行的应用的启动时间,与热
启动(应用已经在后台运行,某个事件将其带至前台)相比,由于此时系统尚未建立缓存,因此冷启动往往要
较平时(热启动)耗费更长的时间。
内存使用:
在 Android 系统中,每个 APP 进程除了同其他进程共享(shareddirty)外,还独用私有内存(private dirty),通
常我们使用 PSS(=私有内存+比例分配共享内存)来衡量一个 APP 的内存开销。移动设备的内存资源是非常有限,
为每个 APP 进程分配的私有内存也是有限制。一方面我们要合理的申请内存使用,以免导致频繁的 GC(垃圾
回收机制)影响性能和大对象申请发生内存溢出:另一方面,我们要及时释放内存,以免发生内存泄漏。
CPU 占用率:
一般情况下,用主流手机使用 APP20%-40%的 CPU 占用率算是合理的,当然这个数值随着近年来手机硬件配
置的提高,会略微下降,如果 CPU 占用率超过 80%就非常值得我们去关注了。
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