效能基礎理論

2022-08-20 17:00:16 字數 2061 閱讀 5857

一、效能測試的意義

現狀:網際網路行業發展快,使用者量大大增加;業務和系統架構越來越複雜,資料越來越多,使用者不僅僅滿足於功能的實現,在某些場景下,更在意系統效能。

二、什麼是效能測試

百科解釋:

效能測試是通過自動化的測試工具模擬多種正常、峰值以及異常負載條件來對系統的各項效能指標進行測試。負載測試和壓力測試都屬於效能測試,兩者可以結合進行。通過負載測試,確定在各種工作負載下系統的效能,目標是測試當負載逐漸增加時,系統各項效能指標的變化情況。壓力測試是通過確定乙個系統的瓶頸或者不能接受的效能點,來獲得系統能提供的最大服務級別的測試。

通過一定的手段,在多併發情況下,獲取被測系統的各項效能指標,驗證被測系統在高併發下的處理能力、響應能力,穩定性等,能否滿足預期。定位效能瓶頸,排查效能隱患,保障系統的質量,提公升使用者體驗。

三、什麼樣的系統需要做效能測試

◼ 使用者量大,pv比較高的系統

◼ 系統核心模組/介面

◼ 業務邏輯/演算法比較複雜

◼ **/活動推廣計畫

四、效能測試發生的場景

◼ 新系統,新專案(舊)

◼ 線上效能問題驗證和調優

◼ 新技術選型

◼ 效能容量評估和規劃

◼ 日常系統效能回歸

五、效能測試指標

1、tps

事務:在效能測試領域裡,衡量乙個系統效能的好壞,主要看的是單位時間內,系統可以處理多少業務量。

各個系統的業務各不相同,為了方便衡量業務的效能,需要在測試指令碼中新增一對標籤,測試工具統計單位時間內,標籤的業務量,就可以統計出真實的業務量。

指令碼中的標籤,就叫做事務。事務是使用者定義的,想測試什麼業務的效能,就把該業務加到事務中。

(測試「下單」 業務,將下單放到事務標籤裡,測試「新增購物車-下單」 整體業務將兩個介面加在乙個事務標籤裡)

tps/qps

transaction per second 每秒處理的事務數

request per second 每秒處理的請求數

2、平均響應時間

響應時間=網路傳輸的總時間+各元件業務處理時間=rt(response time)

3、top響應時間

將所有請求的響應時間先從大到小進行排序,計算指定比例的請求都是小於某個時間。

該指標統計的是大多數請求的耗時。

tp90(90%響應時間):90%的請求耗時都低於某個響應時間

tp95(95%響應時間):95%的請求耗時都低於某個響應時間

tp99(99%響應時間):99%的請求耗時都低於某個響應時間

4、其他效能測試指標

併發數/虛擬使用者(vuser):壓測工具中設定的併發執行緒/程序數量

成功率:請求的成功率

pv(page view):頁面/介面的訪問量

uv(unique visitor):頁面/介面的每日唯一訪客

吞吐量:網路中上行和下行的流量總和,吞吐量代表網路的流量,tps越高,吞吐量越大

tps、響應時間和併發數的關係

在系統達到效能瓶頸之前,tps 和 併發數 成正比關係

響應時間單位為秒的情況下

tps = 1 / 響應時間 * 併發數

tps = 併發數 / 響應時間

集合點集合點是為了增加瞬間併發壓力的一種機制,在指令碼中增加乙個標記,所有虛擬使用者執行到標記處會進行等待,等所有使用者都到達後,再同時繼續執行下一步操作。

優點:對伺服器來說,會產生一種瞬間高併發

缺點:對伺服器來說,平均壓力會降低

什麼時候需要加集合點?

根據業務來選擇,如果業務場景是瞬間高併發型別的,如搶購、秒殺等,需要加集合點;其他的場景都不需要加,一般加了集合點後,就不使用tps來衡量系統效能

集合點功能要慎重選擇,因為加了集合點後,系統的平均壓力會降低 

六、效能監控指標

作業系統級別監控:

cpu使用率、記憶體使用率、網路io(input/output)、磁碟(read/write/util)

中介軟體監控:

連線數、長短連線、使用記憶體

應用層監控:

執行緒狀態、jvm引數、gc頻率、鎖

資料庫監控:

連線數、鎖、快取、記憶體、sql效率 

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