目的:
<!--[if !supportLists]-->1、 <!--[endif]-->在一定配置的机器及网络环境下,单个服务器所能达到的最大TPS;
<!--[if !supportLists]-->2、 <!--[endif]-->在服务器达到最大TPS时,客户端的并发用户数;
<!--[if !supportLists]-->3、 <!--[endif]-->在服务器达到最大TPS时,服务器线程池大小的配置情况;
<!--[if !supportLists]-->4、 <!--[endif]-->在服务器达到最大TPS时,服务平均响应时间;
性能技术器:
<!--[if !supportLists]-->1、 <!--[endif]-->并发用户数
<!--[if !supportLists]-->2、 <!--[endif]-->服务器CPU使用率(是否平稳)80%以下
<!--[if !supportLists]-->3、 <!--[endif]-->服务器内存使用率(是否有内存泄露)60%以下
<!--[if !supportLists]-->4、 <!--[endif]-->响应时间(最大、最小、平均)3~5秒
<!--[if !supportLists]-->5、 <!--[endif]-->磁盘I/O情况
<!--[if !supportLists]-->6、 <!--[endif]-->长时间测试并发,系统稳定性(7*24小时)
<!--[if !supportLists]-->7、 <!--[endif]-->最大吞吐量测试(30分钟)
测试机器配置:
CPU |
内存 |
硬盘 |
操作系统 |
|
2.0GHz X 4 8线程 |
16GB |
100GB |
Win2008 R2 64 |
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并发用户数与事务执行情况
并发用户数 |
平均事务时间 |
最大事务时间 |
最小事务时间 |
每秒点击率TPS |
总事务数 |
事务成功率(%) |
10 |
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30 |
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50 |
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100 |
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并发用户数与应用服务器资源使用情况:
并发用户数 |
CPU使用率 |
内存使用率 |
磁盘I/O |
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并发用户数与数据库服务器资源使用情况:
并发用户数 |
CPU使用率 |
内存使用率(JVM预分配) |
内存实际使用量 |
磁盘I/O |
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并发用户数与网络情况
并发用户数 |
网络带宽 |
网络吞吐量 |
网络延迟 |
10 |
宽带宽 |
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|
10 |
窄带宽 |
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J2EE服务器线程情况:
并发量(TPS) |
底层接收请求通信线程数 |
Keep-Alive-Timer线程数 |
业务处理线程数 |
请求等待处理队列容量 |
JVM总线程数 |
JDBC池连接数 |
100 |
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500 |
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J2EE 堆内存 GC情况:
并发量 |
GC算法及参数 |
新生代GC频率 |
老年代GC频率 |
老年堆内存占用 |
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以下的内容摘自http://www.baike.com/wiki/%E8%B4%9F%E8%BD%BD%E5%8E%8B%E5%8A%9B%E6%B5%8B%E8%AF%95
负载压力测试 - 分析处理
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。
服务器硬件瓶颈-〉网络瓶颈(对局域网,可以不考虑)-〉服务器操作系统瓶颈(参数配置)-〉中间件瓶颈(参数配置,数据库,web服务器等)-〉应用瓶颈(SQL语句、数据库设计、业务逻辑、算法等)注:以上过程并不是每个分析中都需要的,要根据测试目的和要求来确定分析的深度。对一些要求低的,我们分析到应用系统在将来大的负载压力(并发用户数、数据量)下,系统的硬件瓶颈在哪儿就够了。分段排除法很有效
一、错误提示分析
分析实例:
1、Error:Failedtoconnecttoserver“10.10.10.30:8080″:[10060]Connection
Error:timedoutError:Server“10.10.10.30″hasshutdowntheconnectionprematurely
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)
B、应用服务没有死(应用服务参数设置问题)
例:在许多客户端连接Weblogic应用服务器被拒绝,而在服务器端没有错误显示,则有可能是Weblogic中的server元素的AcceptBacklog属性值设得过低。如果连接时收到connectionrefused消息,说明应提高该值,每次增加25%
C、数据库的连接(1、在应用服务的性能参数可能太小了;2、数据库启动的最大连接数(跟硬件的内存有关)。)
分析:可能是以下原因造成
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。
二.监控指标数据分析
1、最大并发用户数:
应用系统在当前环境(硬件环境、网络环境、软件环境(参数配置))下能承受的最大并发用户数。在方案运行中,如果出现了大于3个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。如果测得的最大并发用户数到达了性能要求,且各服务器资源情况良好,业务操作响应时间也达到了用户要求,那么可行。否则,再根据各服务器的资源情况和业务操作响应时间进一步分析原因所在。
2、业务操作响应时间:
分析方案运行情况应从平均事务响应时间图和事务性能摘要图开始。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。细分事务并分析每个页面组件的性能。如果服务器耗时过长,请使用相应的服务器图确定有问题的服务器度量并查明服务器性能下降的原因。如果网络耗时过长,请使用“网络监视器”图确定导致性能瓶颈的网络问题
<!--[if gte vml 1]><v:shapetype id="_x0000_t75" coordsize="21600,21600" o:spt="75" o:preferrelative="t" path="m@4@5l@4@11@9@11@9@5xe" filled="f" stroked="f"> <v:stroke joinstyle="miter" /> <v:formulas> <v:f eqn="if lineDrawn pixelLineWidth 0" /> <v:f eqn="sum @0 1 0" /> <v:f eqn="sum 0 0 @1" /> <v:f eqn="prod @2 1 2" /> <v:f eqn="prod @3 21600 pixelWidth" /> <v:f eqn="prod @3 21600 pixelHeight" /> <v:f eqn="sum @0 0 1" /> <v:f eqn="prod @6 1 2" /> <v:f eqn="prod @7 21600 pixelWidth" /> <v:f eqn="sum @8 21600 0" /> <v:f eqn="prod @7 21600 pixelHeight" /> <v:f eqn="sum @10 21600 0" /> </v:formulas> <v:path o:extrusionok="f" gradientshapeok="t" o:connecttype="rect" /> <o:lock v:ext="edit" aspectratio="t" /> </v:shapetype><v:shape id="图片_x0020_1" o:spid="_x0000_i1027" type="#_x0000_t75" alt="负载压力测试" href="http://tupian.baike.com/a4_55_64_01300000165488121629644817662_gif.html?prd=zhengwenye_left_neirong_tupian" target=""_blank"" title=""点击查看原图"" style='width:225pt; height:165.75pt;visibility:visible;mso-wrap-style:square' o:button="t"> <v:imagedata src="file:///C:\Users\fingers\AppData\Local\Temp\msohtmlclip1\01\clip_image001.jpg" o:title="负载压力测试" /> </v:shape><![endif]--><!--[if !vml]--><!--[endif]-->负载压力测试
3、服务器资源监控指标:
内存:
1、UNIX资源监控中指标内存页交换速率(Pagingrate),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。
2、Windows资源监控中,如果Process\PrivateBytes计数器和Process\WorkingSet计数器的值在长时间内持续升高,同时Memory\Availablebytes计数器的值持续降低,则很可能存在内存泄漏。
内存资源成为系统性能的瓶颈的征兆:很高的换页率(highpageoutrate);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(outofmemoryerrors)。
处理器:
1、UNIX资源监控(Windows操作系统同理)中指标CPU占用率(CPUutilization),如果该值持续超过95%,表明瓶颈是CPU。可以考虑增加一个处理器或换一个更快的处理器。如果服务器专用于SQLServer,可接受的最大上限是80-85%合理使用的范围在60%至70%。
2、Windows资源监控中,如果System\ProcessorQueueLength大于2,而处理器利用率(ProcessorTime)一直很低,则存在着处理器阻塞。
CPU资源成为系统性能的瓶颈的征兆:很慢的响应时间(slowresponsetime);CPU空闲时间为零(zeropercentidleCPU);过高的用户占用CPU时间(highpercentuserCPU);过高的系统占用CPU时间(highpercentsystemCPU);长时间的有很长的运行进程队列(largerunqueuesizesustainedovertime)。
磁盘I/O:
1、UNIX资源监控(Windows操作系统同理)中指标磁盘交换率(Diskrate),如果该参数值一直很高,表明I/O有问题。可考虑更换更快的硬盘系统。
2、Windows资源监控中,如果DiskTime和Avg.DiskQueueLength的值很高,而PageReads/sec页面读取操作速率很低,则可能存在磁盘瓶径。
I/O资源成为系统性能的瓶颈的征兆:
过高的磁盘利用率(highdiskutilization);
太长的磁盘等待队列(largediskqueuelength);
等待磁盘I/O的时间所占的百分率太高(largepercentageoftimewaitingfordiskI/O);
太高的物理I/O速率:largephysicalI/Orate(notsufficientinitself);
过低的缓存命中率(lowbuffercachehitratio(notsufficientinitself));
太长的运行进程队列,但CPU却空闲(largerunqueuewithidleCPU)。
4、数据库服务器:
SQLServer数据库:
1、SQLServer资源监控中指标缓存点击率(CacheHitRatio),该值越高越好。如果持续低于80%,应考虑增加内存。
2、如果FullScans/sec(全表扫描/秒)计数器显示的值比1或2高,则应分析你的查询以确定是否确实需要全表扫描,以及SQL查询是否可以被优化。
3、NumberofDeadlocks/sec(死锁的数量/秒):死锁对应用程序的可伸缩性非常有害,并且会导致恶劣的用户体验。该计数器的值必须为0。
4、LockRequests/sec(锁请求/秒),通过优化查询来减少读取次数,可以减少该计数器的值。
1、如果自由内存接近于0而且库快存或数据字典快存的命中率小于0.90,那么需要增加SHARED_POOL_SIZE的大小。
快存(共享SQL区)和数据字典快存的命中率:
select(sum(pins-reloads))/sum(pins)fromv$librarycache;
select(sum(gets-getmisses))/sum(gets)fromv$rowcache;
自由内存:select*fromv$sgastatwherename=‘freememory’。
2、如果数据的缓存命中率小于0.90,那么需要加大DB_BLOCK_BUFFERS参数的值(单位:块)。
缓冲区高速缓存命中率:selectname,valuefromv$sysstatwherenamein(‘dbblockgets’,‘consistentgets’‘physicalreads’)HitRatio=1-(physicalreads/(dbblockgets+consistentgets))。
3、如果日志缓冲区申请的值较大,则应加大LOG_BUFFER参数的值。
日志缓冲区的申请情况:selectname,valuefromv$sysstatwherename=‘redologspacerequests’。
4、如果内存排序命中率小于0.95,则应加大SORT_AREA_SIZE以避免磁盘排序。
内存排序命中率:selectround((100*b.value)/decode((a.value+b.value),0,1,(a.value+b.value)),2)fromv$sysstata,v$sysstatbwherea.name=’sorts(disk)’andb.name=’sorts(memory)’
注:上述SQLServer和Oracle数据库分析,只是一些简单、基本的分析,特别是Oracle数据库的分析和优化,是一门专门的技术,进一步的分析可查相关资料。
1、http://www.51testing.com/?action_viewnews_itemid_20802.html
2、http://www.cnblogs.com/simpsons/archive/2007/09/18/896532.html
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