• 如何找出系统能承受的最大在线用户数


    背景原因

    我们在性能测试工作中,有时需要对业务系统所能支持的最大在线用户数目进行评估。

    和平时的性能测试有区别的是,用户在线时只是与服务器保持连接,并不一定对服务器有业务请求,从而对服务器不一定会产生压力。

    但是因为在线用户数目并非可以无限增长,当在线用户数目达到应用服务器(或者WebLogic等中间件,或者数据库连接池等)的连接数设置的极限时,业务系统同样可能会发生异常,出现新用户无法登录,或者老用户被挤出系统,甚至业务系统宕机的情况。

    因此,对业务系统的最大在线用户数指标进行测试是极其必要的。

    现有一OA系统,需要测试其支持的最大在线用户数目。已知当使用浏览器登录该系统后,登录用户可持续地保持登录状态,即使长时间不做任何操作也不会自动退出系统;通过该OA系统的在线用户数统计模块可以详细地查看到当前在线的用户。

    测试思路

    测试被测系统所能支持的最大在线用户数,需要不断地使用新用户帐号进行登录操作,在此同时查看被测系统的在线用户数目以及系统的响应情况。

    在新增登录用户时需要注意,由于考察的是系统在正常情况下所能支持的在线用户数目,而不是系统在并发压力下的性能响应情况,因此登录用户时最好采用单个用户或少量并发用户(如两个或三个)逐步登录的形式,不同登录批次之间最好能有一定时间间隔,务必使新增登录用户的操作对服务器产生尽可能小的业务压力。

    在新增登录用户的过程中,需要对被测系统的在线用户数目进行查看,并着重关注以下几个方面:

    • 持续新增登录用户的同时,业务系统中的在线用户数目是否相应地进行增长
    • 持续新增登录用户的过程中,系统登录操作是否产生连接超时的情况,事务的响应时间是否出现大幅度上升的情况,系统登录事务是否出现失败的情况(这需要在脚本中对登录事务做检查点设置)
    • 持续新增登录用户的过程中,定期地在浏览器中手动刷新业务系统界面,查看业务系统是否出现不可访问的情况(如内部服务器错误、宕机等)

    需要注意的是:使用测试工具测试时,并不能像浏览器一样定期地与服务器进行通讯交互。我们需要用脚本模拟浏览器的定期交互行为

    测试结果分析

    通过以上方法可以测试得到业务系统所能承受的“初略的”最大在线用户数目。为什么说是“初略的”呢?因为该方法仍存在缺陷,主要体现在如下两个方面:

    • 该方法只适用于测试期间无他人使用系统的情况。如果测试期间同时有其他用户登录系统,或者系统中本身已存在在线用户,则会造成测试得到的结果不准确。
    • 该方法忽略了系统稳定性对在线用户数的影响。举例来说,也许逐步增加在线用户数至500时,系统并没有发生异常,但这并不意味着500个用户长时间处于在线状态时系统不会出现异常。

    针对以上两方面缺陷,可以做出如下改进:

    • 在逐步增加在线用户数的时候,定期(比如间隔3秒)查看业务系统自身统计的在线用户数目,并以该数据为测试结果。
    • 利用之前的方法测试得到业务系统“初略的”最大在线用户数后,使系统长时间保持该数量的在线用户数目,观察系统在长时间运行期间是否会出现异常;若出现异常后,适当减少在线用户数目后重复地进行测试,直到系统可以保持长时间地稳定运行为止,此时对应的在线用户数目即为业务系统所能承受的最大在线用户数目。
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/haibing1230/p/6961172.html
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