1.压测任务需求的确认

确定好工作范围:
首先分析压测最容易出现瓶颈的地方,有目的的进行测试。
用户更关心整个系统中哪个环节的性能情况也会影响工作范围。
2. 压力测试 通过不断加压被测系统,直到性能指标达到饱和,这种测试能够找到系统的极限,为系统调优提供数据
性能测试 通过模拟生产运行的业务压力量和使用场景组合测试系统的性能是否满足生产性能要求
配置测试 通过测试找到系统各资源的最优分配原则
并发测试 测试多个用户同时访问一个应用,同一个模块或者数据是否存在死锁或者其他性能问题
极限测试 测试系统在一定饱和情况下,系统处理会话能力,以及系统是否会出错
容量测试 测试系统能够承受住的最大的会话能力
可靠性测试 通过对系统加载一定量业务的压力,运行一段时间
失败测试 对于有冗余备份和负载均衡的系统,通过这样的测试来检验如果系统局部发生故障用户是否能够继续使用系统,用户将受到多大的影响。

固定接口参数进行压测还是进行接口参数随机化压测?
要求支持多少并发数?
TPS(每秒钟处理事务数)目标多少?响应时间要达到多少?
压服务器名称还是压服务器IP,一般都是压测指定的服务器

jmeter 压测设置

线程数:并发数量,能跑多少量。具体说是一次存在多少用户同时访问
Rame-Up Period(in seconds):表示JMeter每隔多少秒发动并发。理解成准备时长:设置虚拟用户数需要多长时间全部启动。如果线程数是20,准备时长为10,那么需要10秒钟启动20个数量,也就是每秒钟启动2个线程。
循环次数:这个设置不会改变并发数,可以延长并发时间。总请求数=线程数*循环次数
调度器:设置压测的启动时间、结束时间、持续时间和启动延迟时间。

压测结果查看
  运行完后,聚合报告会显示压测的结果。主要观察Samples、Average、error、Throughput。
Samples:表示一共发出的请求数
Average:平均响应时间,默认情况下是单个Request的平均响应时间(ms)
Error%:测试出现的错误请求数量百分比。若出现错误就要看服务端的日志,配合开发查找定位原因
Throughput:简称tps,吞吐量,默认情况下表示每秒处理的请求数,也就是指服务器处理能力,tps越高说明服务器处理能力越好。
压测结果的分析

有错误率同开发确认,确定是否允许错误的发生或者错误率允许在多大的范围内;

Throughput吞吐量每秒请求的数大于并发数,则可以慢慢的往上面增加;若在压测的机器性能很好的情况下,出现吞吐量小于并发数,说明并发数不能再增加了,可以慢慢的往下减,找到最佳的并发数;

压测结束,·登陆相应的web服务器查看CPU等性能指标,进行数据的分析;

最大的tps:不断的增加并发数,加到tps达到一定值开始出现下降,那么那个值就是最大的tps。

最大的并发数:最大的并发数和最大的tps是不同的概率,一般不断增加并发数,达到一个值后,服务器出现请求超时,则可认为该值为最大的并发数。
压测过程出现性能瓶颈,若压力机任务管理器查看到的cpu、网络和cpu都正常,未达到90%以上,则可以说明服务器有问题,压力机没有问题。
影响性能考虑点包括:数据库、应用程序、中间件(tomact、Nginx)、网络和操作系统等方面。

转载自:https://www.cnblogs.com/leiziv5/p/9055804.html#undefined

 

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