性能测试4【搬代码】

news2024/11/15 11:31:30

性能测试4与性能测试3最后的
三、性能瓶颈分析和性能调优
(1)基准测试
(2)负载测试
(3)压力测试
(4)浪涌测试
(5)容量测试
有关，需要结合看

性能瓶颈分析和性能调优

(1)基准测试
一般是单接口（单交易）：使用一个用持续压测1min以上。
目的：获取单个接口没有压力的情况下各项性能指标，作为他场景的参考依据。
核心性能指标：并发用户数，响应时间（<1.5s），吞吐量（TPS、QPS、RPS）,资源利用率（<80%），事务错误率（<0.1%）

(2)负载测试【一般在10分钟左右】
单交易负载测试：单个接口
多交易负载测试：多个接口、流程接口（流程负载测试、混合负载测试）

为什么做负载：就是为了得到下面两个指标
最佳并发用户数：资源利用率最高
最大并大用户数：并发用户数的上限，一旦超过上限，那么相应时间用户无法容忍5s，TPS直线下降

(3)压力测试【一般一小时为单位，如8、10、12、24h，有最长的压一个星期】
破坏性压力测试：(极限测试)：最大并发用户数，可能会伴随客回复性测试(单机、集群)
稳定性压力测试：最佳并发用户数

(4)浪涌测试

(5)容量测试
第一种:TPS容量
如：测试被测系统是否能够每秒处理1000个事务
第二种：并发用户数容量
如：测试被测系统某一个功能是否能够支持1000个并发
第三种：在线用户数
如：测试被测系统能否支持10000个用户使用。（压力不大）
思考时间:吞吐量控制器
上面3中场景我们应该怎么去做，用例怎么去设计？
二、实战
常规的场景线程组就够了
线程组

线程数：虚拟用户数：100
Ramp-UP时间：10  10s加载100个用户，平均每秒加载10个
循环次数： 1 永久：一直跑
调度器：
	持续时间：10  如果超过这个时间还在一直跑，那么请使用CLI模式，也就是命令行模式
	【持续时间优先级大于循环次数】

不要使用GUI模式进行负载测试！，仅用于测试创建和测试调试。
对于负载测试，请使用CLI模式（以前是NON GUI）：
jmeter-n-t[jmx文件]-l[结果文件]-e-o[web报表文件夹的路径]
&增加Java堆以满足您的测试要求：
修改jmeter批处理文件中的当前环境变量HEAP=“-Xms1g-Xmx1g-XX:MaxMetaspaceSize=256m”
检查https://jmeter.apache.org/usermanual/best-practices.html

命令行：jmeter-n-t[jmx文件]-l[结果文件]-e-o[web报表文件夹的路径]

谁占的资源最多

场景一:
线程数10，Ramp-UP:1,循环次数：2，  每次占用10个资源内存， 1
线程数20，Ramp-UP:1,循环次数：1，  每次占用20个资源内存， 2 占的最多


场景二:
线程数：1，Ramp-UP:1 循环次数：永久。持续时间：10s
问题：请问这里请求了多少次？ 这里的请求和设置没有直接关系

以上两个场景对应结论：
1.要吗就是固定循环次数，这个时候你设置持续时间没有意义
2.要吗就是循环次数设置为永久，然后固定持续时间

实战一：（秒杀场景知识没有这么多线程数，只有并发数）


场景9	总和业务，从投产到入库	50~100个用户并发数5的情况，持续运行1个消失	持续运行，观察通过的事务和响应时间

依据上述场景，要求并发数=5，我们看一下下面做法是否正确:
线程数：50~100，Ramp-UP:1,循环次数：永久，持续时间：30s

从上图可以看到start Time没有同一时间发送5个请求所以是不对的。
如果想让同时并发，那么就要添加一个同步定时器如图所示：

聚合报告：
标准差主要是看：平均值和90%百分位之间的差由上图可以看出标准差还是很大的
吞吐量：就是TPS；算法：总样本数/总时间=吞吐量；52104/30=1,736.8。与吞吐量很相似
接收KB/Sec、发送KB/Sec其实就是吞吐率

如何看响应时间稳不稳定？
看标准差：在汇总报告中的标准误差

使用同步定时器其实是不对的，因为实际操作中，我们的线程是实时都会来的。并不是等待5个人齐了才发起的。
实战二：
以TPS（每秒完成的事务数）为10的压力持续压测30s？

实战三：
测试被测系统是否能够每秒处理1000个事务，TPS=1000

方案一：负载测试
	以1000个线程为基点，以100、200、300、400...1000，1100...个线程往上压，逐步递增，然后看TPS的性能拐点，有没有超过1000

	方案二：直接使用到达线程组（面向目标的场景）
	 bzm - Arrivals Thread Group到达线程组：是基于TPS为目标的线程组
		 TPS目标：设100，每秒处理100事务
		加载时间：达到目标想要多长时间：3
		加载次数：递增次数，加载几次:3
		持续运行多久：60

如：测试被测系统某一个功能是否能够支持1000个并发

方案一：1000宪曾+同步定时器 得到核心的五个性能指标（(1)基准测试中五个）


方案二：
bzm - Arrivals Thread Group到达线程组：的目标是TPS目标
 bzm - Concurrency Thread Groupbzm-并发线程组：的目标是并发数目标
两种页面及其相似，但是目标不一样。
具体表现在聚合报告中，右上方的启用的线程多少不一样，TPS吞吐量不一样。
方案二使用的是并发线程组：一般使用一下3个监听器
jp@gc - Active Threads Over Time jp@gc-随时间推移的活动线程
jp@gc - Transactions per Second jp@gc-每秒事务数
jp@gc - Response Times Over Time jp@gc-随时间推移的响应时间