基於電商模式的效能測試 一 基礎知識鋪墊

2021-10-03 10:14:14 字數 1521 閱讀 7764

1.1 測試步驟總覽

1.2 測試模型分析

如下的測試模型來簡單的說明測試中需要關注的點和測試的目的

拐點分析:

(1)第一條虛線處的拐點代表著隨著併發數的增加,資源利用率(cpu資源等)和吞吐量也在伴隨著遞增, 這個時候我們的響應時間有小幅度的增加,但是在可接受的範圍之內;在這個點是做容量規劃最好的參考點

(2)第二條虛線處的拐點表示隨著併發數的繼續增加,系統資源已經到達了瓶頸,吞吐量開始明顯下降,響應時間會大幅增加,也就是說已經到達了效能的瓶頸,請求佇列開始擠壓,這個時候已經嚴重影響使用者體驗或者有系統崩潰的風險。

2.1 需求分析與測試設計(效能需求目標+業務模型拆解)注:在後面的演示中,會以新系統上線的容量測試為例,目標為獲取系統最大容量

uv:或者外賣產品則集中在午飯和晚飯的2個小時時間段,假如uv為1000w/天,那麼高峰時段佔了總使用者數的80%:

1000w * 80% / (4*3600) = 每秒的併發使用者數

pvpv可以直接對應到qps指標,好比乙個電商產品,產品分別給出了首頁、商品頁、訂單頁的pv,便可依此來進行效能測試的基準設計,例如粗略的按24小時算qps的話就是qps = pv(天)/24/3600

2、根據具體的效能測試需求,確定測試型別以及壓測的模組(web/mysql/redis/系統整體)

3、前期要與相關人員充分溝通,初步確定壓測方案及具體效能指標

4、qa完成效能測試設計後,需產出測試方案文件傳送郵件到專案組,並且再次與相關人員溝通(或者組織效能測試評審),確認是否滿足需求

2.2、測試資料準備和構造(基於模型的資料準備)

資料的準備可以如下幾點:

2、資料表的資料填充

可以利用jmeter的高併發通過介面來提前建立資料

3、如果是多介面,則需要結合業務場景設計請求比例

比如使用者瀏覽主頁的pv和瀏覽商戶的比例為1:2,那麼介面的比例設計也就按照1:2來設計

2.3、效能指標預期(效能需求目標)

2.4、髮壓工具配置及指令碼編寫(壓力策略)

2.指令碼編寫

(2) 其他

3.命令啟動,jmeter本身也是軟體,也有自己的承載限制,所以真正測試過程還是要以命令列執行的方式,ui可以作為編寫和除錯指令碼使用

啟壓:./jmeter -n -t hb.jmx-l hb.jtl

2.5 測試過程(預計的前置準備過程和壓測時間點規劃)

2.6 結果分析與測試報告以上只是做了個效能測試的基礎知識鋪墊,後續在此理論基礎上,以電商業務為背景,結合docker+jmeter+influx+grafana完成乙個例項壓測與監控~

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