• 性能计数器指标


    应用服务器指标

    1.事务通过率
    成功事务比率=通过事务数/总的事务数,如果这个值低于一个值(80%~100%)
    测试失败率:行业参考值%1~%5,银行系统:1/10000的失败率

    2.事务响应时间
    找出用时比较长的事务

    3.吞吐量
    用来找拐点,性能测试模型

    服务器硬指标

    1、CPU
    cpu使用率:Processor → %Processor Time 不能超过75% 偶尔100%
    队列长度:Sytem → Processor QueLength:指处理列队中的线程数 小于等于2

    2、内存
    可用物理内存(单位:M):Memory → Available Mbytes 大于10%
    windows:内存使用率不超过90%,剩余10%以上
    unix/linux:内存使用可到达100%,只要不使用虚拟内存,就没有问题

    3、磁盘I/O
    PhysicalDisk → %Disk Time:物理硬盘驱动器忙于读写或写入请求提供服读取:PhysicalDisk → Avg.Disk sec/Read
    写入:PhysicalDisk → Avg.Disk sec/Write
    磁盘用于I/O的时间不要超过20%

    4、Network Interface:网络接口 总的数据流量不能超过当前宽带的一半
    Bytes Total/sec

    总结:

    我们现在做开展性能测试的目的:告诉老板,我们在什么配置的机器上,
    1.最大能承受的用户量是多少
    2.找出拐点 多少用户量以下是服务器处理没达到饱和,多少用户至多少用户,服务器处理稳定;超过多少用户,超出了处理能力,出现错误
    3.哪些业务响应时间比较长

    Jmeter测试过程中遇到的问题

    1.跑负载场景,忘记关同步定时器,开高级随机定时器,到时负载的接口的响应时间特别长
    2.跑完一个场景之后,没有重启服务器,释放内存,导致后面的场景的数据有影响。后面我们跑一次场景,关服务器一次,停机5分钟再执行下一次
    3.我们用了二个jmeter控制台压,因为二个控制机的配置不一致,跑出了的数据不要比较后面我们就干脆用一台固定的jmeter控件机来跑
    4.数据量的控制,跑完一个场景,我们会清理一次数据,保证数据量的稳定。
    100万笔数据 → 120万笔数据 → 100

    性能测试环境搭建:

    小环境模拟:1.测试机的配置和真实的服务器的配置要一样,数据可以少,例如:我们有100台服务器,我们可以拿出5台做性能测试的小环境模拟

    金融业务+app测试+接口测试

  • 相关阅读:
    sql ''增删改'' 笔记
    表单
    html基础
    第一本书的总结
    带参
    字符串
    zookeeper入门与实践
    node中间层转发请求
    npm脚本传参问题
    docker入门笔记
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/TD1900/p/12382645.html
Copyright © 2020-2023  润新知