性能压测项目总结 第1篇

测试脚本开发工作就是发挥 LR 的时候。

测试脚本是对业务操作的程序化体现，一个脚本一般为一项业务的过程描述。本活动主要为脚本的录制（编写）、修改和调试工作，从而保证在测试实施之前每个测试用例的脚本都能够在单笔和少量迭代次数的条件下能够正确执行。

测试脚本开发的一般步骤如下：

通过录制，或者编写，完成脚本代码生成。代码生成时，主要根据需求插入事务，作为测试过程中统计交易响应时间的单位；

根据测试需求，进行参数化设置；

设定检查点，根据报文内容字段判断交易是否正确执行，即检查点的设置在应用层面；

根据测试要求确定是否设置集合点；

性能压测项目总结 第2篇

1）阶段概述

测试执行工作结束后开始撰写性能测试报告。性能测试报告在发布前需要进行评审。

2）关键点描述

报告撰写：

性能测试报告要内容包括：测试目的、范围及方法、环境描述、测试结果描述、结果分析、结论和建议等。

测试结果描述：

测试结果的描述，应体现性能测试的执行过程，如：混合场景的容量测试结果展示中，需要描述各个并发梯度下测试结果及监控结果；在数字形式的结果记录中，要求小数点后精确 3 位有效数字。

测试缺陷与问题：

在性能测试分析报告中须描述测试过程发现的缺陷与问题，对于确认是测试缺陷的项进行风险评估，并给出风险提示。

最终结果分析：

测试最终结果的分析，该部分内容应该全面、透彻、易理解且通过图表方式表达更直观。

测试结论：

测试结论是性能测试分析报告必须包括的内容。测试的结论须清晰、准确回答性能测试需求中描述的各项指标，需全面覆盖测试需求。

性能压测项目总结 第3篇

为什么监控很重要，它是发现问题的眼睛，而且一旦在过程中没有及时监控和发现，还原现场是有难度的。不仅需要罗列清楚你所需要的监控工具和访问方式，同时也需要层次分明地传递你监控的内容。对我来说做监第一个关键词：全。

怎么去理解“全”呢？ 先举一个典型的例子，有时候做一个新的项目，询问支持的同学有没有部署监控，他们说已经部署了，但等你真正使用的时候发现只监控了一台应用服务器的 CPU。

这个例子我相信大多数人都似曾相识，所以我说的全，至少包含两个方面： 涉及所有服务器； 涉及服务器基础监控，包括 CPU、磁盘、内存、网络等。

第二是分层，不仅仅硬件相关的，还有链路相关的，都要监控，工具如skywalking，pinpoint等。

监控还有个很重要的点是设置阈值来报警，无论是线上和线下的性能测试，报警功能都是必需的。因为通过人工的观察，往往不能以最快的速度发现问题。一旦能够及时报警，涉及的人员就可以快速响应，尽可能降低风险。

每一次的努力都是未来的投资，尽管困难重重，成功路上充满坎坷，但坚持不懈的奋斗将会使你获得自己更多意想不到的成果，也会让你成为更好的自己，让我们一起努力吧！

每个人都有选择放弃或者奋斗的权利，但只有那些勇敢拿起武器、冲破障碍的人才能迎来更美好的明天。所以不要轻易放弃，坚持自己的梦想，继续向前走！

岁月不等人，现在就是改变未来的最佳时机。只要你心怀信念、勇往直前、孜孜不倦地努力，即使路途崎岖，也终将到达成功的彼岸。让我们一起为梦想而奋斗，创造更美好的明天！

性能压测项目总结 第4篇

查看日志报错：

2023-09-05 18:36: [] ERROR - could not acquire a semaphore for execution : BaseUserRemote#updateSysUser(SysUser) could not acquire a semaphore for execution and no fallback available.  2023-09-05 18:36: [] 错误 - 无法获取用于执行的信号量 ：BaseUserRemote#updateSysUser(SysUser) 无法获取用于执行的信号量，并且没有可用的后备。

来分析一下错误的原因：

这个异常信息表示您的程序在调用 BaseUserRemote#updateSysUser(SysUser) 方法时无法获取一个信号量（semaphore）。信号量是一种计数器，用来控制同时访问某个特定资源的操作数量。 如果信号量的值为 0，那么没有许可可用，请求获取信号量的线程会被阻塞，直到有其他线程释放信号量。

出现这个异常的可能原因有以下几种：

hystrix为每个依赖提供一个小的线程池（或信号量），如果线程池已满调用将被立即拒绝，加速失败判定时间。hystrix还提供了两种隔离策略，分别是THREAD和SEMAPHORE。THREAD模式下，每个请求在单独的线程上执行，并受到线程池大小的限制；SEMAPHORE模式下，每个请求在调用线程上执行，并受到信号量计数的限制。隔离策略可以通过参数来设置，默认值是THREAD。

hixtry和ribbon的超时时间设置对压测时总是熔断有什么影响，主要取决于以下几个因素：

一般来说，要避免压测时总是熔断，需要根据实际情况合理地设置hixtry和ribbon的超时时间，保证在压测流量范围内，请求能够及时得到响应或者降级处理，不会因为等待过久或者失败过多而触发熔断器打开

高并发一下如何设置 hixtry 和 ribbon的超时时间？

一般来说，hixtry的超时时间包括以下几个方面：

一般来说，ribbon的超时时间包括以下几个方面：

hixtry还有一个fallback机制，当请求失败或者被拒绝时，可以执行一个备选方案，返回一个默认值或者友好提示。fallback也需要一定的资源来执行，所以hixtry也对fallback的并发请求数做了限制

是一个配置参数，它表示每个命令允许的最大并发请求数。如果超过这个数目，请求将被拒绝，并触发降级逻辑

当你使用100并发进行压测时，可能有以下几种情况：

当你设置了时，就相当于把fallback的并发请求数限制放宽了，让所有的fallback都能执行成功，不会报信号量阻塞的错误](about:blank#)12。但这并不意味着你解决了压测中出现的问题，只是把错误从信号量阻塞转移到了其他地方（如线程池拒绝、熔断器打开等）](about:blank#)12。

根据上述分析，我们解决此问题 从两点出发：1、设置hixtry 的超时时间 2、设置ribbon的超时时间 3、设置fallback的数量

当在进行压测时，发生了60个请求连接失败并触发了服务降级，这可能是由于服务端在高并发情况下无法处理这些请求而导致的。服务降级是为了保护服务端的稳定运行而进行的一种策略，当服务端无法及时响应请求或出现错误时，Hystrix会触发服务降级来保护服务端资源不过载。这样会导致某些请求被降级，返回默认响应。

要解决这种情况，首先需要确认为什么这60个请求触发了服务降级，而其他请求并没有报错或被降级。可能的原因包括：

服务端资源限制：服务端可能存在资源限制，如线程池容量不足、内存限制或者数据库连接池不够。你可以检查服务端的资源配置，并根据实际情况进行调整和优化。

请求过于频繁：这60个请求可能在短时间内同时发起，导致高并发情况下服务端无法处理这些请求。你可以考虑限制或调整客户端请求的频率，以免过多的请求同时到达服务端。

在OpenFeign和Hystrix的配置方面，你可以采取一些措施来改善这个问题：

调整线程池配置：在Hystrix的配置中，你可以增加线程池的核心线程数、最大线程数等参数来提高服务端的并发处理能力。

调整Hystrix的超时时间：可根据实际情况适当调整Hystrix的超时时间，避免过长的等待时间导致服务降级。

优化服务端性能：通过代码优化、缓存技术等方式提高服务端的性能和并发处理能力，以应对高并发请求。

使用负载均衡：使用负载均衡器对请求进行分流，将请求均匀分配到多个服务实例上，分散负载压力。

需要注意的是，在进行配置调整之前，一定要通过监控和分析来了解系统的瓶颈和性能状况，并找到具体的问题所在。同时，也可以适用开源性能测试工具，如JMeter、Gatling等进行压力测试，用于定位问题和验证配置的效果。

综上所述，通过优化服务端资源和配置OpenFeign和Hystrix的相关参数，可以增加系统的并发处理能力，减少触发服务降级的情况。但并发测试需要综合考虑系统的硬件资源和业务逻辑，建议结合具体场景来进行调整和优化。

在高并发情况下，Hystrix发生服务降级的条件包括：

这些条件可以通过配置Hystrix的参数来控制。使用OpenFeign集成Hystrix时，可以通过在Feign客户端接口的方法上添加@HystrixCommand注解来设置相关参数。

为了满足100个并发数并避免服务降级的情况，你可以根据以下几个方面进行配置：

超时时间：适当增加超时时间，确保服务端有足够的时间进行处理，并保证请求在指定超时时间内得到响应。可以在@HystrixCommand注解的commandProperties属性中设置参数。

请求阈值和错误比例：根据实际情况，调整请求阈值和错误比例的参数，使得请求超过阈值和错误比例的发生概率较低。可以在@HystrixCommand注解的commandProperties属性中设置和参数。

熔断时间：调整熔断器的关闭时间，确保熔断器在一段时间后能够逐渐关闭，允许部分请求通过。可以在@HystrixCommand注解的commandProperties属性中设置参数。

需要注意的是，并发数受到多个因素的影响，包括服务端的资源和处理能力、网络传输速度等。当高并发情况下，确保系统的可用性和性能需要综合考虑各个环节的优化。除了Hystrix的参数配置，还可以采取负载均衡、集群部署、合理设计数据库访问、缓存策略等措施来提升系统的并发处理能力。

最重要的是根据具体的业务场景进行测试和调优，逐步优化系统的性能和可用性，以满足高并发场景下的需求。

熔断并不是服务报错，而是一种主动的保护机制，用于避免服务因为故障或者延迟而造成的雪崩效应]。雪崩效应是指当一个服务不可用或者响应缓慢时，会导致调用方的资源耗尽，从而影响其他服务的正常运行，最终导致整个系统崩溃。

熔断的原理是通过监控服务的调用情况，当发现服务出现异常或者超时的比例或次数达到一定的阈值时，就会触发熔断器打开，切断对该服务的调用，并返回一个默认的结果或者提示信息 。这样可以保证调用方不会因为等待故障服务而浪费资源，也可以减轻故障服务的压力，让其有机会恢复正常 。

熔断的优势是可以提高系统的可用性和稳定性，因为它可以防止故障服务影响整个系统的运行，也可以让故障服务快速恢复 。熔断并不会影响高并发的需求，反而可以让系统在高并发下更加健壮和鲁棒 。

服务降级是指当服务不可用或者响应缓慢时，为了保证系统的可用性和稳定性，采取一些措施来减少服务的质量或者功能，从而避免系统崩溃或者雪崩效应。

熔断的目的是为了保护系统在高并发下不至于崩溃，而不是为了满足所有用户的数据需求。当系统的处理能力达到极限时，必须采取一些措施来减少负载，否则会导致系统无法正常运行，甚至崩溃 。

熔断的策略是根据服务的重要性和可用性来制定的，一般来说，对于核心业务和关键服务，不会轻易触发熔断，而对于非核心业务和次要服务，可以适当降低服务质量，或者提供一些默认的结果或提示信息 。

熔断的效果是让系统在高并发下更加稳定和可靠，因为它可以防止故障服务影响其他正常服务，并且可以让故障服务快速恢复。虽然熔断会让部分用户无法获取到他们想要的数据，但这是一种权衡和妥协的结果，相比于让整个系统崩溃，熔断是一种更好的选择 。

对于那些降级的服务，会给用户返回一些默认的结果或者提示信息，以便让用户知道服务目前的状态，不再继续等待或者重试.具体的返回内容取决于服务的类型和业务场景，一般有以下几种方式：

举例说明：

综上分析，

1、高并发情况下出现了服务降级无非就是 服务器压力过大，或者超过了熔断的阈值导致了降级。如果服务端还能承受那就调整熔断的阈值。

2、如果不能承受就修改在降级后响应给用户数据，来保证高并发。

在使用 JMeter 进行压测时，错误的请求链接是由于多种原因导致的，比如网络延迟、服务器负载、请求参数、代码逻辑等。当有 100 个请求同时进来时，可能会有以下几种情况发生：

实际上，并发小的情况下，代码并不会报错，这可能是因为以下几个原因：

压测时请求的参数都是一致的，为什么还会出现部分请求成功，部分请求失败的情况，这可能是因为以下几个原因：

压测过程中，如果并发高的情况下，有的请求报 500 错误，有的请求是成功的。如果并发小的情况下 所有的请求都是成功的，这说明了以下几点：

既然有请求成功，为什么还会报 500 错误呢？500 错误是服务器内部错误，表示服务器在处理请求时出现了意料之外的情况，无法完成请求。这可能是由于以下几种原因：

既然是请求成功的为什么还会报代码错误呢？这可能是由于以下几种原因：

对app服务端压测分为两个步骤：

1、使用fildder工具进行抓包

2、根据抓取的信息在jmeter上创建测试计划，并填写抓取信息。（这里可通过fildder 导出jmx脚本供jmeter使用）

Fiddler是一款可以抓取HTTP/HTTPS/FTP请求的工具，它可以通过代理的方式拦截和修改网络流量，从而获取app应用的请求链接和请求头等信息。要使用Fiddler抓取app应用的请求，您需要做以下几个步骤：

具体的操作方法和截图，您可以参考以下链接：

JMeter是一款可以进行性能测试和压力测试的工具，它可以根据Fiddler抓取到的请求信息来模拟用户并发访问app应用。要使用JMeter进行压测，您需要做以下几个步骤：

如果您要抓取的协议是HTTP协议，那么Fiddler的操作方法和上述操作基本一致，只是不需要安装和信任Fiddler的根证书，也不需要设置解密HTTPS请求。您只需要在手机上设置网络代理为电脑的IP地址和Fiddler的端口号（默认为8888），然后在手机上打开app应用，进行操作，就可以在电脑上的Fiddler中查看抓取到的HTTP请求和响应。

JMeter的操作方法也和我之前回答的基本一致，只是不需要在HTTP请求中填写SSL管理器或Keystore配置元件。您只需要在HTTP请求中填写Fiddler抓取到的请求链接、请求方法、请求参数、请求头等信息，然后在线程组中设置线程数、循环次数、启动时间等参数，就可以开始压测。

如果您想要简便的操作方式，您可以尝试使用Fiddler的导出功能，将抓取到的请求导出为JMeter脚本文件（.jmx格式），然后在JMeter中直接打开该文件，就可以看到已经配置好的测试计划。

测试计划-》线程组-》控制器-》Http Request-》（请求头、提取器、响应断言）

View Result Tree （ 结果查看树）、Aggregate Report（聚合报告）、Asserssion Result（断言结果）

聚合报告是一种常用的性能测试结果分析工具，它可以显示每个请求的统计信息，如响应时间、吞吐量、错误率等。

聚合报告的各个参数的含义如下：

这是因为在springboot项目中，内置的tomcat服务器就已经设置了并发的参数。主要有四个参数比较重要，如下是默认配置

# 设置请求队列的最大长度 # 设置最大连接数 # 设置最大工作线程数 # 设置最小空闲线程数

这四个参数是指 Spring Boot 内置 tomcat 的配置参数，分别是：

这四个参数的含义可以用一个生活中的案例来类比，例如：

假设有一个快餐店，它有一个柜台和一个厨房。柜台负责接收顾客的订单，厨房负责制作食物。我们可以把这个快餐店看作是一个 tomcat 服务器，把顾客看作是请求，把柜台和厨房看作是线程。

那么，这四个参数就相当于：

在使用过程中，如何配置这四个参数取决于您的应用程序的性能需求和实际情况。一般来说，您可以参考以下的原则：

机器的配置是影响这四个参数的重要因素，主要包括 CPU、内存、网络等方面。一般来说，机器的配置越高，就可以支持更高的并发数和更快的响应速度。但是，机器的配置并不是唯一的决定因素，还需要考虑应用程序的代码质量、业务逻辑、缓存策略、数据库优化等方面。

也就是说，当100个请求同时进来后，当前配置能处理的最大并发数 = max-threads + accept-count（队列数）

如果在请求响应中超时，那么一般来说就会占用一定的资源，增加了服务器的负载，所以必要的请求超时时间的设置也是必不可少的。

链接服务器的超时时间是指客户端在发送请求后，等待服务器响应的最大时间。如果在这个时间内，客户端没有收到服务器的响应，那么客户端就会认为请求失败，抛出一个超时异常。

链接服务器的超时时间是如何影响并发的呢？一般来说，链接服务器的超时时间越短，就可以支持更高的并发数，但是也会增加请求失败的风险。链接服务器的超时时间越长，就可以降低请求失败的风险，但是也会占用更多的资源，限制并发数。

为什么会这样呢？我们可以用一个生活中的例子来类比，例如：

假设有一个银行，它有一个柜台和一个后台系统。柜台负责接收客户的业务请求，后台系统负责处理业务逻辑。我们可以把这个银行看作是一个客户端，把后台系统看作是一个服务器。

那么，链接服务器的超时时间就相当于柜台等待后台系统响应的最大时间。如果在这个时间内，柜台没有收到后台系统的响应，那么柜台就会认为业务失败，向客户道歉并结束服务。

如果链接服务器的超时时间设置得很短，比如 1 分钟，那么柜台就可以快速地处理每个客户的业务请求，不会占用太多的资源，可以支持更多的客户同时办理业务。但是，如果后台系统处理业务逻辑需要花费较长的时间，或者出现了网络延迟或故障等情况，那么柜台就有可能在 1 分钟内没有收到后台系统的响应，导致业务失败。

如果链接服务器的超时时间设置得很长，比如 10 分钟，那么柜台就可以降低业务失败的风险，即使后台系统处理业务逻辑需要花费较长的时间，或者出现了网络延迟或故障等情况，柜台也可以等待更久地收到后台系统的响应。但是，如果柜台处理每个客户的业务请求需要花费较长的时间，那么柜台就会占用更多的资源，无法支持更多的客户同时办理业务。

因此，在设置链接服务器的超时时间时，需要根据实际情况和需求来进行权衡和调整。一般来说，可以参考以下的原则：

如下合适的配置：

​ 中配置会话超时 ​ 最简单的方法是在你的中加入参数。比如说

​ 还要注意的是，Tomcat不允许你将超时时间设置得少于60秒。

使用Java 8和lambda表达式的捷径写法。

在应用程序启动期间，Spring Boot自动配置检测到EmbeddedServletContainerCustomizer，并调用customize(…)方法，传递对Servlet容器的引用。

性能压测项目总结 第5篇

直接上公式不太好理解，我们先看案例 案例1： 秒杀型算法 案例的业务量要求 某业务，类似秒杀型，用户估算有2W左右，每个用户平均请求2次接口（查询用户信息接口、查询业务接口）， 这些用户大概率会在2分钟内会访问我们的系统，业务要保证用户2s能打开页面

TPS的分析 TPS是系统每秒钟处理的任务数量，给定二业务场景，我们就需要先计算出来每秒需要系统处理多少任务，从而反推在压力测试的时候，需要给多大的TPS了。

首先，整个系统的总请求数=用户（2W）* 每个用户请求数（2次）= 40000次 其次，每秒要求处理的请求数=总请求数/时间（切换到秒） 即约350（333向上取个整吧）。

最后，TPS并发数量与每个请求所消耗的时间，可实际计算出每秒实际能够处理的请求数。

即每秒实际处理请求数量=tps数量 * 1000【1秒，需要切换为毫秒】/单组tps处理时间【这里是按200ms返回】 因此，我们只要保证 每秒实际处理请求数>每秒要求处理的请求数 就可以了。

最终结果就是： TPS数量 > 每秒要求处理的请求数 * tps返回时间【按200ms计算】/1000ms 带入数据计算 tps>(350 * 200)/1000，具体tps>70。

因此可让压力测试人员按照tps100来压接口，返回在200ms以内就满足性能要求。 当然如果实际tps50的返回时间为100ms，则按照这个粗略的公式来推算，也是能够支撑的（350 * 100/1000=35，也就是说tps高于35，返回100ms以内也是可以的）

案例2： 一个日常服务的算法 如：一个100w访问的服务，每天访问集中白天8小时，每个用户大约会请求3个接口，每天早上9点是峰值。

首先计算日均请求数（每秒）； 按8小时 100w访问量、平均3个接口请求计算； 每秒日均请求数=100w（访问量）* 3（每个访问量平均请求接口数）/8（小时）/3600（切换成秒），结果就是每秒请求100次。

按接口200ms返回，tps需要> 100 * 200/1000，即>20就行了。 如考虑日常服务的峰值，则按4 * 日均，即每秒请求400次，则tps>80即可，因此可推荐按tps=100来做接口的压力测试。

相关总结： 时间段越短，数据也越接近于瞬间并发 如果用整日的数据来计算总请求数，需要按照日流量分布来估算一个峰值数据，日常APP可考虑使用 峰值=4 * 日均【当然还是要看你具体的访问量】

如果觉得以上繁杂，反正你也可以参考这个结论： 没啥人用的服务 tps 20，返回有300ms就行了； 十万到百万级的服务，响应能达到tps50 /200ms就可以了； 后台服务，能达到tps 20 / 200ms即可（通常后台同时使用也没多少人）； 秒杀类的短时间高并发……TPS100或200 在 100ms内响应 应该也能撑一段时间（具体情况还是要看业务量）；

拥有梦想是勇敢的开始，坚持奋斗是壮丽的征程。不畏艰难，迎难而上，只有燃烧激情、持之以恒，才能谱写人生最美妙的乐章。相信自己，跨越极限。

每一次努力都是为自己的梦想增添一抹色彩，每一次挑战都是成长的机会。不畏困难，勇往直前，只要坚持奋斗，就能绽放出人生最耀眼的光芒，创造属于自己的璀璨未来！

奋斗是翻越荆棘的道路，汗水是收获的甘露。不屈不挠，追求卓越，只要努力奋斗，就能点亮人生的星空。相信自己，坚持梦想，你将书写属于自己的辉煌传奇，绽放生命的无限光芒。

性能压测项目总结 第6篇

如果是性能调优，还需同上一个版本的性能测试结果对比

最后感谢每一个认真阅读我文章的人，看着粉丝一路的上涨和关注，礼尚往来总是要有的，虽然不是什么很值钱的东西，如果你用得到的话可以直接拿走 这些资料，对于做【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库，这个仓库也陪伴我走过了最艰难的路程，希望也能帮助到你！凡事要趁早，特别是技术行业，一定要提升技术功底。希望对大家有所帮助…….

性能压测项目总结 第7篇

还有一种就是在config配置类中加入：

如果服务端使用到Nginx做了反向代理转发请求，就需要在Nginx的配置文件中设置超时时间，否则会返回“: 你的主机中的软件中止了一个已建立的连接”这样的异常提示。

未设置时Nginx响应时间默认60秒，这里将http头部的keepalive_timeout 、client_header_timeout 、client_body_timeout 、send_timeout 、以及server代码块中的proxy_read_timeout 均配置为120秒。

bytes_sent “KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '#' at position 21: …referer_ ' #̲ …http_user_agent” “$http_x_forwarded_for”';

性能压测项目总结 第8篇

性能测试实施方案编制是性能测试工作中必须的工作环节，其产出为《性能测试方案》，如：《云智慧_XXX 项目_XXX 功能模块_性能能测试方案 》。

在方案中需要描述：测试需求、启停准则、测试模型设计、测试策略、测试内容、测试环境与工具需求，以及各个阶段的输出文档。

在方案中还需说明性能测试工作的时间计划安排、预期的风险与风险规避方法等。

测试模型设计内容来自本阶段测试模型设计中形成的测试场景，以及场景中典型交易及所占比率。

案例设计 在案例设计中，包括案例的描述、测试环境描述（硬件、软件、应用版本、测试数据）、延迟设置、压力场景、执行描述、预期结果、监控要点。

案例设计是性能测试工作的必须工作环节，案例设计的产出文件是《性能测试案例》。

性能压测项目总结 第9篇

1）协议分析

一般性能测试工具都是基于协议开发的，所以先要明确应用使用的协议

2）工具选取

1）类型

开源工具、收费工具、自研工具

2）分析工具

<1>理解工具实现原理

<2>采用用异步还是同步

常识：

1．同步请求：发出一个调用请求，在没有得到结果之前，该调用就不返回。

2.异步请求：发出一个调用请求，在没有得到请求结果之前，该调用可立即返回。该调用请求的处理者在处理完成后通过状态、通知和回调等来通知调用者。

<3>使用长连接还是短连接

性能压测项目总结 第10篇

1）阶段概述 调研阶段的主要工作为：组建工作小组、项目创建、需求分析、模型构建、定制性能测试详细实施计划。

重点关注：需求调研、需要分析、模型构建

2）关键点描述 需求调研分为两个步骤进行：需求调研、需求分析。

该工作是性能测试必须的工作环节。工作产出文件为《XX 项目性能测试需求表》，如：《云智慧_XXX 系统_XXX 模块性能测试需求表》。

此阶段模型构建主要是业务模型构建。

性能压测项目总结 第11篇

被测的业务部署架构是什么意思呢，简单来说就是 被测服务涉及哪些组件，每个组件部署在哪些服务器上，服务器的配置是怎样的？

你需要画一个部署架构示意图，有了这张图，才能知道如何做到全貌监控，以及遇到问题从哪些服务入手。

一个经典的链路： 从客户端发起到服务端，服务端从代理层到应用层，最后到数据层。需要注意的是，你需要明确被测的环境里的各个服务有多少节点，比如客户层的压测机节点有几台，分别在哪个网段。同理我们可以去调研服务层和数据层的节点。

而且现在都是云服务，会做到弹性扩容，不同的时间节点会有不同的实例节点，这些都应当做好记录。

性能压测项目总结 第12篇

1）先进行混合业务功能场景的测试，在考虑进行测试单业务功能场景的测试

2）负载测试->压力测试->稳定性测试->强度测试

注：如果测试稳定性，时间建议至少8小时；

3）逐步加压

比如开始前5分钟，20个用户，然后每隔5分钟，增加20个用户。

好处：不仅比较真实的模拟现实环境，而且在性能指标比较模糊，且不知道服务器处理能力的情况下，可以帮我们确定一个大致基准，因为通常情况下，随着用户数的不断增加，服务器压力也会随着增加，如果服务器不够强大，那么就会出现不能及时处理请求、处理请求失败的情况下，对应的运行结果图形中，运行曲线也会出现对应的形态，比如从原本程一条稳定直线的情况，到突然极限下降、开始上下波动等，通过分析我们就能得出服务器大致处理能力，供后续测试参考。

4）单点并发

比如使用集合点，单独针对某个环节的并发测试，通常是针对某个环节的性能调优时使用。

常识：

a)负载测试

保证系统能正常运行(通常是满足某些系统性能指标)的前提下，让被测对象承担不同的工作量，以评估被测对象的最大处理能力及存在缺陷而进行的测试

b)压力测试

不保证系统能否正常运行的前提下，让被测对象承担不同工作量，以评估被测对象能提供的最大处理能力及存在缺陷而进行的测试

c)稳定性测试

测试系统的长期稳定运行的能力。同疲劳强度测试的区别是，稳定性测试的压力强度较小，一般趋向于客户现场日常状态下的压力强度，当然在通过时间不能保证稳定性的状态下，需要加大压力强度来测试，此时的压力强度则会高于正常值。

d)强度测试

通常模拟系统在较差、异常资源配置下运行，如人为降低系统工作环境所需要的资源,如网络带宽,系统内存,数据锁等等,以评估被测对象在资源不足的情况下的工作状态

注：疲劳强度测试是一类特殊的强度测试，主要测试系统长时间运行后的性能表现，例如7x24小时的压力测试。

性能压测项目总结 第13篇

原因解析：出现TPS波动较大问题的原因一般有网络波动、其他服务资源竞争以及垃圾回收问题这三种。

1 # 实时打印到屏幕 2 jstat -gc PID 300 10 3 jstat -gcutil PID 300 10 4 # GC信息输出到文件 5 jstat -gc PID 1000 120 >>/path/ 6 jstat -gcutil PID 1000 120 >>/path/ 调优方案：

2、高并发下大量报错 原因解析：出现该类问题，常见的原因有短连接导致的端口被完全占用以及线程池最大线程数配置较小及超时时间较短导致。 调优方案：

# 最大线程数，即服务端可以同时响应处理的最大请求数 maxThreads=_200_                         #  Tomcat的最大连接线程数，即超过设定的阈值，Tomcat会关闭不再需要的socket线程        maxSpareThreads=_200_                #  所有可用线程耗尽时，可放在请求等待队列中的请求数，超过该阈值的请求将不予处理，返回Connection refused错误 acceptCount=_200_                  #  等待超时的阈值，单位为毫秒，设置为0时表示永不超时 connectionTimeout=_20000_           

3、集群类系统，各服务节点负载不均衡 原因解析：出现这类问题的原因一般是SLB服务设置了会话保持，会导致请求只分发到其中一个节点。 调优方案：如果确认是如上原因，可通过修改SLB服务（F5/HA/Nginx）的会话保持参数为None，然后再次压测验证；

4、并发数不断增加，TPS上不去，CPU使用率较低 原因解析：出现该类问题，常见的原因有：SQL没有创建索引/SQL语句筛选条件不明确、代码中设有同步锁，高并发时出现锁等待； 调优方案：

5、压测过程中TPS不断下降，CPU使用率不断降低 原因解析：一般来说，出现这种问题的原因是因为线程block导致，当然不排除其他可能； 调优方案：如果是线程阻塞问题，修改线程策略，然后重新验证即可；

6、其他 除了上述的五种常见性能瓶颈，还有其他，比如：connection reset、服务重启、timeout等，当然，分析定位后，你会发现，我们常见的性能瓶颈，

导致其的原因大多都是因为参数配置、服务策略、阻塞及各种锁导致。。。 ​

参考文章： _43820813/article/details/109715497 ​

关于性能测试，安利下虫师的博客，各种内容非常详细。  

性能压测项目总结 第14篇

阶段概述：

性能测试的总结工作，主要对该任务的测试过程和测试技术进行总结。性能测试工作进入总结阶段，也意味着性能测试工作临近结束。

在这个阶段，时间允许的情况下应将所有的重要测试资产进行归档保存。

每个人都有自己独特的能力和才华，你需要做的就是发现并发挥这些潜能，让它成为推动你向前的动力源泉。

不论遇到什么困难和挫折，都不要轻易放弃自己的梦想。只要心中有信念，脚下就有力量，你就能克服所有难关，到达胜利的彼岸。

人生就是一个不断突破自我的过程。每当你面临挑战时，都要告诉自己：“我可以做到！”这样，你就有了战胜困难的信心和勇气。

性能压测项目总结 第15篇

排查原则 为了能快速的排查分析，我们建议排查顺序为：从表及里，从易到难。 按照下面这个图的话，建议由左到右，由上到下

可能会出现瓶颈的地方  

性能压测项目总结 第16篇

1）用例设计

通常是基于场景的测试用例设计

<1>单业务功能场景

运行测试期间，所有虚拟用户只执行同一种业务功能某个环节、操作

<2>混合业务功能场景

运行测试期间，部分虚拟用户执行某种业务的某个环节操作，部分虚拟用户执行该业务功能的其它环节

运行测试期间，部分虚拟用户执行某种业务功能，部分虚拟用户执行其它业务功能

注：这里用例没说到多少用户去跑，跑多久等，这里只是把他当作相同场景用例下的的一组组测试数据了。

2）事务定义

根据用例合理的定义事务，方便分析耗时（特别是混合业务功能场景测试），进而方便分析瓶颈。

比如，购买商品，我们可以把下订单定义为一个事务，把支付也定义为一个事务。

3）场景监控对象

针对每条用例，结合“系统分析”第4）点，明确可能的压力点（比如数据库、WEB服务器），需要监控的对象，比如tps，耗时，CPU，内存，I/O等

性能压测项目总结 第17篇

1） 阶段概述

测试执行阶段是执行测试案例，获得系统处理能力指标数据，发现性能测试缺陷的阶段。

测试执行期间，借助测试工具执行测试场景或测试脚本，同时配合各类监控工具。执行结束后统一收集各种结果数据进行分析。根据需要，执行阶段可进行系统的调优和回归测试。

重点关注：结果记录、测试监控、结果分析

2）关键点描述

测试执行与结果记录：

测试执行过程有相应的优先级策略，依据测试案例的优先级别，优先执行级别较高的测试案例。

测试过程中，通过对每个测试结果的分析来决定是重复执行当前案例还是执行新的测试案例；通常发现瓶颈问题会立即进行调整并重新执行测试用例，直到当前的案例通过。

在执行阶段，测试的执行、分析调优、回归测试工作较为反复，须认真记录全部执行过程和执行结果，执行结果数据是分析瓶颈的主要依据。

测试监控：

测试的监控工作与执行工作同步进行，场景或脚本开始执行时，同时启动监控程序（可以用 nmon 或者系统命令 top/vmstat/iostat 等）。

当然也可以用云智慧的监控宝和透视宝协同工作，监控宝可以监控网站／网页性能／Ping/DNS/FTP/UDP/TCP/SMTP 等 IT 基础设施的性能指标，透视宝可以发现主机资源、Web 应用、浏览器、APP 等应用的性能瓶颈

测试结果分析：

测试过程中根据前端性能测试工具显示结果、监控结果综合分析出现的测试问题。

例如：

测试组在执行 “一般日日间交易模型” 负载测试 570TPS 压力时，数据库监控发现有死锁想象，具体如下：

问题分析：经与开发一同分析，原因如下：流控信息收集程序（pltflowGthDaemon）在同一柜员、在毫秒级并发做交易时 plt_flowgather 表出现死锁。测试环境联机交易使用同一个柜员号发起，因此出现概率较高。

性能压测项目总结 第18篇

1）阶段概述

测试准备阶段是性能测试工作中重要阶段。

在准备阶段，需要完成业务模型到测试模型的构建、性能测试实施方案编写、测试环境的准备、性能测试案例设计、性能测试监控方案设计、性能测试脚本，及相关测试数据的准备，并在上述相关准备活动结束后按照测试计划进行准入检查。

重点关注：测试模型构建、方案设计、案例设计、数据准备等

2）关键点描述

性能压测项目总结 第19篇

结合需求分析中第3点，分析系统架构。从功能实现上来看，怎么实现这个完整功能的。通常这些业务功能操作都对应着一个或多个请求(可能能是不同类型的请求，比如http, mysql等)，我们要做的是找出这些：

1）请求顺序、请求之间相互调用关系

2）数据流向，数据是怎么走的，经过哪些组件、服务器等

3）预测可能存在性能瓶颈的环节（组件、服务器等）

4）明确应用类型IO型，还是CPU消耗性、内存消耗型->弄清楚重点监控对象

5）关注应用是否采用多进程、多线程架构->多线程容易造成线程死锁、数据库死锁，数据不一致等

6）是否使用集群/是否使用负载均衡

了解测试环境部署和生产环境部署差异，是否按1:1的比例部署

通常建议测试时先不考虑集群，采用单机测试，测试通过后再考虑使用集群，这样有个比较，比较能说明问题

参考阅读“浅谈web网站架构演变过程”：

性能压测项目总结 第20篇

需求分析的基本流程是：

n 首先，由性能测试工程师根据需求调研所获取的信息进行分析，将《云智慧_XXX 系统_XXX 模块性能测试需求表》中的性能需求转换为具体的性能需求指标值；

n 其次，根据测试环境与线上环境的差异分析，由性能测试工程师将线上环境条件下的性能需求指标值转换为本次测试环境条件下的性能需求指标值；

例如：TPS（Transaction per Second）：系统每秒处理交易数，推导过程如下，

当前线上 试用系统主要为查询类交易，交易占比 40%，系统生产交易量统计为 1 个月约 20W 笔，假设 系统上线后业务量激增到每日查询类 20W，则每日总交易量 T 达到：

T = 20W/40%=500000 笔 / 日

系统处理能力 TPS 推导： 上线后交易量最大 500000 笔 / 日，系统晚间几乎无交易量，按 2:8 原则推算，则 (50000080%)/(820%3600)= 笔 / 秒，取整为 70 笔 / 秒，每年按业务量增长 50% 计算，则一年后系统处理能力指标约等于 70+7050%=105 笔 / 秒。

稳定_易量推导：取系统处理能力的 60%_时长 = 105 笔 / 秒 * 60%*8_3600=1814400 笔。

经过分析后汇总成测试指标值

需求分析其主要内容和规范性要求如下：

n 性能测试需求：应准确描述性能测试指标项及需求指标值。

n 系统范围：应准确描述性能测试需求指标值所依托的测试范围信息，如应描述测试范围的关联系统逻辑示意图，及各关联系统的信息；在对系统局部环节进行测试时，也需阐明具体测试范围，详细描述被测系统的相关子系统。

n 环境差异分析：应准确描述性能测试需求指标值所依托的测试环境信息，如须描述测试环境的总体网络拓扑结构图、测试环境机器配置表（数量、型号、资源、操作系统）、以及相应的软件配置、重要参数配置等。同时应准确描述线上环境的上述信息，并进行详细的环境差异性分析。

以上分析内容将作为性能测试方案的重要组成部分。

模型构建例如：业务模型

根据 200X 年 XX 月 XX 日～200X 年 XX 月 XX 日期间的业务高峰日 200X 年 XX 月 XX 日的业务量统计，经过略微调整得出以下业务模型，要求业务模型交易至少占线上交易量的 90% 以上：

性能压测项目总结 第21篇

1）2/8法则

2/8法则：80%的业务量在20%的时间里完成。这里，业务量泛指访问量，请求数，数据量等

2）正态分布

3）按比例倍增

4）响应时间2-5-8原则

就是说，一般情况下，当用户能够在2秒以内得到响应时，会感觉系统的响应很快；当用户在2-5秒之间得到响应时，会赶紧系统的响应速度还可以；当用户在5-8秒以内得到响应时，会赶紧系统的速度很慢，但是还可以接受；而当用户在超过8秒后仍然无法得到响应时，会感觉系统糟糕透了，或者认为系统已经失去响应。

注意：这个要根据实际情况，有些情况下时间长点也是可以接受的，好比12306

举例：

某公司后台监控，根据一段时间的采样数据，分析得出日高峰时段(11:00-14:00)用户下单请求数平均为1000，峰值为1500，根据这个计算并发请求数

时段：3个小时-> 3 x 60 x 60 = 1080s

业务量：1500

吞吐量：1500 * 80% / (1080 * 20%) = 请求数/s

假设用户下单遵循正态分布，那么并发请求数峰值会肯定大于上述估算的吞吐量

注意:

1、2/8原则计算的结果并非在线并发用户数，是系统要达到的处理能力（吞吐量）

2、如果要求更高系统性能，根据实际情况，也可以考虑1/9原则或其它更严格的算法

3、以上估值只是大致的估算，不是精确值

举例：

想了下，暂时没想到啥好的例子，大致就说一些涉及到数据量的性能测试，比如报表统计，或者是大数据挖掘，查询等，怎么去估算数据量？

数据生命周期：

一般来说，数据都是有一定的生命周期的，时间的选取需要结合数据周期考虑。这里假设3年后系统性能仍然需要满足业务需求。

数据增长率：

如果是老项目，可以考虑对应功能主表历史数据存放情况

这里假设按年统计，比如第一年10000，第二年15000，第三年20000，第四年25000，那么我们得出，以第一年为基准，数据增长率分别为，1，，每年在上一年的基础上，以5000的速度增长

预估3年后，数据增长率为3，需要测试数据量为（1+3）x 10000 = 40000

注意：

1、实际数据一般是没上面举例那么规律的，只能大致估算数据增长率。

2、一些大数据量的性能测试除了和数据量相关，还涉及到数据分布等，比如查询，构造数据时需要结合实际，尽量贴近实际。

3、不同业务模块，涉及表不一样，数据量要求也是不一样的，需要有区别的对待。

如果是新项目，那就比较不确定了，除非能收集相关数据。

性能压测项目总结 第22篇

1）明确要测试的功能业务中，功能业务占比，重要程度。

目的在于

<1>明确重点测试对象，安排测试优先级

<2>建模，混合场景中，虚拟用户资源分配，针对不同业务功能施加不同的负载。

2）明确下“需求分析-指标分析”中相关业务功能所需基础数据及数据量问题，因为那块需求分析时可能只是大致估算下，评估指标是否合理，需要认真再分析下

性能压测项目总结 第23篇

1）网络路由

通常为了排除网络型瓶颈，通常建议在局域网下进行测试。

通常，这里我的分析思路是这样的：

<1>检查hosts文件的配置

从终端压测机(负载生成机)开始，到请求目的服务器器，机器的hosts文件配置

通常，hosts文件位于如下：

Windows：C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts

Unix/Linux：/etc/hosts

小常识：

1、通常域名访问站点，首先要通过DNS域名服务器把网络域名（形如）解析成的IP地址，然后继续后续访问。

2、hosts存放了域名和ip地址的映射关系，如下

使用hosts可以加快域名解析，在进行DNS请求以前，系统会先检查自己的hosts文件中是否有这个地址映射关系，如果有则把域名解析为映射的IP地址，不请求网络上的DNS服务器，如果没有再向已知的DNS服务器提出域名解析。也就是说hosts的请求级别比DNS高，可加快域名解析。

<2>检查DNS配置

不同DNS，其速度和准确率是不一样的，比如速度远比快，如果有用到DNS（特别是压测机），需要考虑下是否适当

<3>确保路由正确设置

2）网络带宽

如果没条件在局域网下测试，可能需要估算所需大致带宽。

如果测试时是基于UI层操作的操作，那么得估算页面平均大小，这个可以通过浏览器自带工具查看打开单个页面服务器返回的请求数据大小。如果是测试时是基于接口层的请求测试，可以通过工具查看服务器响应数据大小。

然后根据采集的页面PV峰值、请求数峰值进行计算。

假设在PV峰值、请求数峰值= 1000，峰值时段：8:00 - 12:00，平均页面、请求大小200k

带宽= 1000 x 80% / (20% x 4 x 3600s) x 200KB x /1024 x 8bit ,单位MBps

注意：这里涉及到浏览器缓存等因素，估值可能不准，大致估算。