性能测试监控指标技术总结.doc

性能测试设计 逐级加压测试 在本次性能测试过程中，除了以前使用的负载测试、压力测试和疲劳强度测试等方式外，我方还设计了逐级加压的性能测试场景。主要目的是在一个场景采用逐渐增加用户数量的方法逐渐加大系统的压力，检测系统在压力逐渐增加情况下的服务情况，更准确地找出在用户可接受的情况下系统能承受的最大用户数和最佳用户数量。该方式在实际使用中，达到效好的效果。下面结合移动项目的测试场景，对该测试方式进行说明。 在进行逐级加压的性能测试场景前应先进行负载或压力测试，确定系统在大致达到某一数量级并发用户时系统性能变得不可接受。然后以这个并发用户数下的最大响应时间为逐级加压场景的时间阶梯。如在前面的测试中800用户并发时，系统出现了事务失败，响应时间最大为26秒左右，那么逐级加压测试场景就可以设定为1-800用户，每30秒增加一批用户，每批增加的用户数与要测试的时间长度和用户需求要求的并发用户精确程度有一定关系，如用户要求测试结果精确在50用户以内，那么就可以采用每30秒增加40个并发用户数的方式，全部用户登录的时间约为 (800用户/40用户)*30秒=600秒 ，再加上几分钟的全部并发用户执行时间，总体测试时间可以设计为10分钟（600秒）+2分钟（观察运行）=12分钟。 以移动项目该场景的为例，测试结果如下图 图7-4并发用户数与响应时间对照 结果分析如下： 系统在1-800用户并发压力逐渐加大的情况下，响应时间逐渐变长（如图7-4），根据2-5-10原则，可以推测，在现有系统软件配置下，当并发用户在15（参考每秒请求数为5）以下时，用户鉴权基本可以2秒内得到响应；当并发用户在100（参考每秒请求数为16）以下时，用户鉴权基本可以5秒内得到响应；当并发用户在240（参考每秒请求数为23）以下时，用户鉴权基本可以10秒内得到响应（如图7-4）。 项目监控指标 本次性能测试系统架构是典型的Unix+Weblogic+Oracle形式，监控指标较为全面并给出了性能分析的参考值，可以作以后此类项目的参考基准： 分类 指标名称 描述 单位 参考值 外部表现 事务响应时间 客户端发送请求,服务器返回最后(或者第)一个字节的时间 秒 无 事务成功数 指定时间内成功完成的事务数量 笔 无 事务失败数 指定时间内完成失败的事务数量 笔 无 每秒请求次数 每秒发送的请求次数 次/秒 无 吞吐量 每秒系统流入流出的字节数 字节/秒 无 Unix CPU utilization CPU占用率 % 80 Average Load CPU处理等待线程数 个 Paging rate 内存页交换率 页/秒 Disk rate 磁盘处理交换率 Context switches rate 线程切换率 次/秒 5000*CPU个数 Oracle 高速缓存区命中率 高速缓存区命中率 % 90 库快存命中率 库快存命中率 % 90 共享区库缓存区命中率 共享区库缓存区命中率 % 99 SGA 中字典缓冲区的命中率 SGA 中字典缓冲区的命中率 % 85 回滚段的争用 回滚段的争用 % 1 SGA 中重做日志缓存区的命中率 SGA 中重做日志缓存区的命中率 % 1 监控内存和硬盘的排序比率 监控内存和硬盘的排序比率 % 10 当前打开游标总数 当前打开游标总数 个 300 Weblogic 线程等待队列长度 线程等待队列长度 个 50 Java堆可用百分比 Java堆可用百分比 % 30 ServerRutime/JVMRuntime/HeapSizeCurrent 当前堆大小 Bytes ServerRutime/JVMRuntime/HeapFreeCurrent 空闲堆大小 Bytes ServerRutime/JDBCConnectionPool/WaitForConnectionCount 等待连接数 ServerRutime/JDBCConnectionPool/MaxCacapcity 连接池最大容量 ServerRutime/JDBCConnectionPool/ WaitForSecondHighCount 连接最大等待时间 秒 ServerRutime/JDBCConnectionPool/ ActiveConnectionsCount 活动连接数 ServerRutime/ExecuteQueduRuntime/ExecuteThreadCurrentIdleCount 空闲线程数 ServerRutime/ExecuteQueduRuntime/PendingRequestOldestT