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    在做性能測(cè)試之后需要知道些什么

    在做性能測(cè)試之后需要知道些什么

     之前寫過一篇《在做性能測(cè)試之前應(yīng)該知道什么》有博文,自我感覺講的不好,舉了兩個(gè)例子,和做性能測(cè)試之前需要知道的一些要點(diǎn)。離我的題目有差距。二則覺得講的不全。其實(shí),要做性能測(cè)試需要知道的東西太多了。豈是一篇博文都能說全的。在這里表示一下愧疚之情。

      好多測(cè)試新手,在做完性能測(cè)試之后,不知如何對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。在這里我想談?wù)勔恍┬阅軠y(cè)試參數(shù)的相關(guān)知識(shí)。當(dāng)然,也不是一篇博文就能說清道明的。只希望在你的測(cè)試道路上能給你一絲幫助。

      不怕啰嗦的再次忠告,那想成為測(cè)試高手的新人,多學(xué)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)。別把過多的時(shí)間放在研究新工具的使用上。工具何其多,原理差不多。不要本末倒置了。也算是自我提醒吧!

      性能測(cè)試常見指標(biāo)

      性能測(cè)試說白了就是通過工具模擬多個(gè)用戶對(duì)被測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行訪問。然后查看系統(tǒng)對(duì)于多個(gè)用戶發(fā)來請(qǐng)求的處理能力。

      左邊的兩個(gè)小人表示兩個(gè)用戶,向右邊服務(wù)器發(fā)送請(qǐng)求,然后得到服務(wù)器的響應(yīng)信息。

      首先,我們要保證向服務(wù)器發(fā)送的請(qǐng)求的正確性,當(dāng)然用戶向服務(wù)器發(fā)送錯(cuò)誤的請(qǐng)求,服務(wù)器也會(huì)個(gè)客戶端響應(yīng)信息,但響應(yīng)的是報(bào)錯(cuò)信息;所以,為了保證測(cè)試數(shù)據(jù)的有效性,我們的要保證發(fā)送請(qǐng)求的正確性。

      為什么一般的性能測(cè)試要在局域進(jìn)行?

      一般我們的性能測(cè)試都是在局域網(wǎng)中進(jìn)行的。為什么一定要在局域網(wǎng)中進(jìn)行呢?因?yàn)榫钟蚓W(wǎng)中不受網(wǎng)絡(luò)限制。這個(gè)說法不能絕對(duì)。但是一般測(cè)試工具的用戶并發(fā)量是不會(huì)受到局域網(wǎng)帶寬的限制,除非你做的是十萬,百萬級(jí)別的用戶并發(fā)。相信懂一點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)知識(shí)的人都知道,當(dāng)你上網(wǎng)很慢的時(shí)候,比如打開某某網(wǎng)站很慢,你肯定會(huì)罵電信的網(wǎng)絡(luò)不給力,而不會(huì)罵這個(gè)網(wǎng)站響應(yīng)速度不給力。因?yàn)椋?qǐng)求信息的耗時(shí)大部耗在傳輸過程中。

      所以,剛做測(cè)試時(shí),我們?nèi)豪餆嶙h論,如果我們每個(gè)人都開一個(gè)壓力工具對(duì)百度網(wǎng)站進(jìn)行加壓。百度,服務(wù)器會(huì)不會(huì)掛掉。有測(cè)友說這樣是不道德人。呵呵!其實(shí),完全不必有這個(gè)擔(dān)心。就一般人家用的帶寬,我確保,你向百度服務(wù)器發(fā)送的請(qǐng)求大部分都死在半路上,就算不死到了百度服務(wù)器已經(jīng)不能叫并發(fā)了。何況百度服務(wù)器的集群技術(shù)以及其他各種分壓技術(shù)。所以,做性能測(cè)試不了解被測(cè)系統(tǒng)的架構(gòu),以及各種技術(shù)的性能。很難做出有效的測(cè)試報(bào)告。

      下面我們看看性能測(cè)試的一些技術(shù)指標(biāo)。

      Work Load = Virtual Users

      工作負(fù)荷 = 虛擬用戶數(shù)

      對(duì)服務(wù)器產(chǎn)生多大壓力,可以由多少用戶同時(shí)對(duì)服務(wù)器發(fā)送請(qǐng)求來衡量。也就是服務(wù)器的性能可以看它同時(shí)處理多少用戶發(fā)送來的請(qǐng)求來衡量。

      虛擬用戶數(shù)可以用進(jìn)程或線程的方式進(jìn)行模擬。

      response time  響應(yīng)時(shí)間

      從客戶端將數(shù)據(jù)包發(fā)出,到接收到服務(wù)器端發(fā)來的請(qǐng)求。這個(gè)過程的總體時(shí)間叫response time

      這個(gè)時(shí)間用來衡量的處理請(qǐng)求的速度(拋出網(wǎng)速限制的前提下)

      throughput ~Ti & To

      這個(gè)表示,吞吐量,吞吐量越大表示系統(tǒng)性能越強(qiáng)。1個(gè)用戶跑100天和10個(gè)用戶跑1分鐘。當(dāng)然是1個(gè)用戶跑100天的吞吐量大。所以,我們要想看系統(tǒng)的性能應(yīng)該用吞吐率,就是單位時(shí)間的吞吐量,比如吞吐量/秒。

      站在服務(wù)器端,T-in表示T-out表求

      TiT-in 主要衡量客戶端的能力,看客戶端往服務(wù)器發(fā)送的請(qǐng)求數(shù)據(jù)包的吞吐率。

      To T-out 主要衡量的服務(wù)器端的能力,看服務(wù)器處理返回請(qǐng)求數(shù)據(jù)包的吞吐率。

     Hits/Request

      網(wǎng)頁(yè)點(diǎn)擊數(shù)/請(qǐng)求

      Response/Successful Response

      響應(yīng)/成功的響應(yīng)

      RequestResponse是對(duì)應(yīng),一個(gè)請(qǐng)求對(duì)應(yīng)一個(gè)響應(yīng)。但當(dāng)客戶端對(duì)服務(wù)器的壓力達(dá)到一直程度后,不是每一請(qǐng)求都能得到響應(yīng)的。去年末火了個(gè)最牛B電子商務(wù)網(wǎng)站。12306(鐵路網(wǎng)上訂票系統(tǒng)),雖然有很差的用戶體驗(yàn),但每天還是大把的人拼命的登錄(過年回家的人傷不起),甚至用外掛登錄。見有網(wǎng)友云云點(diǎn)擊(請(qǐng)求)了幾十幾百次才訂票(響應(yīng))成功。所以,成功響應(yīng)率也是很重要的一個(gè)指標(biāo)。客戶端發(fā)送一千個(gè)請(qǐng)求的成功得到響應(yīng)的幾率。

      Hits Per Second

      每秒中點(diǎn)擊次數(shù)

      和吞吐量一樣,單單用點(diǎn)擊數(shù)(hits)來衡量系統(tǒng)也是不合理的。所以,用每秒鐘的點(diǎn)擊數(shù)才能衡量出服務(wù)器的處理能力。

      響應(yīng)時(shí)間圖分析

      橫坐標(biāo)表示用戶數(shù)

      縱坐標(biāo)表示時(shí)間

      紅色虛線,表求的是一種系統(tǒng)的理想狀態(tài)。

      當(dāng)服務(wù)器處理10個(gè)用戶請(qǐng)求時(shí)所用的時(shí)間是2秒(假設(shè)),當(dāng)服務(wù)器處理200用戶請(qǐng)求時(shí)所用的時(shí)間也是2秒。所以說這種狀態(tài)是一種理想的狀態(tài)。現(xiàn)實(shí)中,不管是如何超級(jí)強(qiáng)的服務(wù)器當(dāng)用戶數(shù)達(dá)到一定數(shù)量時(shí),響應(yīng)時(shí)間必會(huì)變慢。

      藍(lán)色斜線,是服務(wù)器常見的一種曲線狀態(tài)。

      服務(wù)器的響應(yīng)時(shí)間雖然用戶數(shù)量的增加逐漸變慢。

      當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)這種斜線,應(yīng)該說系統(tǒng)性能是相當(dāng)健壯的。隨著用戶的增長(zhǎng)響應(yīng)時(shí)間逐漸變長(zhǎng)。

      黑色曲線,個(gè)人覺得是服務(wù)器處理能力的真實(shí)曲線狀態(tài)。

      為什么說黑線才是真實(shí)服務(wù)器處理能力的曲線呢?當(dāng)用戶處理一個(gè)用戶請(qǐng)求是2秒(假設(shè)),當(dāng)處兩個(gè)用戶請(qǐng)求是馬上變成3秒(假設(shè)),當(dāng)處理3個(gè)用戶請(qǐng)求時(shí)變成4秒(假設(shè))。再差的服務(wù)器也有個(gè)處理范圍,比如是,100用戶同時(shí)并發(fā),服務(wù)器可以輕松應(yīng)對(duì),不管是10個(gè)用戶還是80個(gè)用戶同時(shí)請(qǐng)求,服務(wù)器都可以即可響應(yīng)(請(qǐng)參考理發(fā)店模式)。只有當(dāng)用戶數(shù)量達(dá)到某個(gè)數(shù)量點(diǎn)后,服務(wù)器性能急劇下降。如上圖黑色十字星處就是系統(tǒng)的拐角點(diǎn)。

      我們假設(shè)有一個(gè)門,在一個(gè)時(shí)間點(diǎn)上可同時(shí)過10個(gè)人,不管你是同時(shí)來3個(gè)還是10個(gè)都可以在同一時(shí)間點(diǎn)過門,假如來了11個(gè)人,必然有一個(gè)人要等10個(gè)人過門之后才能過。那么當(dāng)超過10人來過門時(shí),過門的速度就開始變慢。那么10就是服務(wù)器性能的拐角點(diǎn)。我們通常做壓力測(cè)試找服務(wù)器的拐角點(diǎn)是很重要的任務(wù)之一。

      關(guān)藍(lán)色曲線與黑色區(qū)線只是我們常見兩種曲線。現(xiàn)實(shí)的測(cè)試中可能出現(xiàn)各種樣式的曲線。當(dāng)然還要看你做測(cè)試的細(xì)度,比如,10個(gè)用戶是系統(tǒng)的拐點(diǎn),如果你做完5個(gè)用戶的一輪測(cè)試后,就是20用戶的測(cè)試。那么畫出來的曲線就變成斜線,拐點(diǎn)將被護(hù)忽略掉。

     吞吐率圖分析

      橫坐標(biāo)虛擬用戶數(shù)

      縱坐標(biāo)有吞吐率(服務(wù)器端)

      紅色虛線,表示一種理想的狀態(tài)。

      隨著用戶數(shù)量的增加吞吐率也在持續(xù)增加。

      黑色曲線,表示現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)的吞吐率狀態(tài)。

      剛開始吞吐率隨著用戶數(shù)量的增加逐漸變大,當(dāng)大到一定程度時(shí),逐漸平緩直到變成一條平線。

      如果用戶還在持續(xù)增加中,那么吞吐率有可能下降,直到系統(tǒng)掛掉。

      為什么會(huì)是這樣呢?我們通過另一個(gè)例子來說,大家都在城市生活,相信上下班高峰期都會(huì)遇到堵車。在比較重要的紅綠燈路口常會(huì)見到堵車現(xiàn)象。假如每個(gè)綠燈可以通過10輛,前期來三五輛車,遇到綠燈,一次都過去了。到了下班高峰期,車子變多,一下來了20輛,但這個(gè)路口的綠燈每天只能通過10輛,所以,這個(gè)時(shí)候,路口的通過率不會(huì)根據(jù)車輛的增加而繼續(xù)增加。

      好的系統(tǒng)好像好有個(gè)好的交警在位置秩序,雖然車輛還在增加,但每個(gè)車輛都有條不紊等待通過路口。

      不好的系統(tǒng)如路口趕上交警拉肚子,車輛在增加,后面車輛等得不耐煩就往前擠,結(jié)果稿得互不相讓。好嘛!之后還每個(gè)綠燈可通過10輛,現(xiàn)在只能有一輛車從夾縫中脫離苦海了。

      響應(yīng)時(shí)間圖與吞吐率圖并不是我們一輪性能測(cè)試下來就能得到結(jié)果。需要經(jīng)過多輪測(cè)試才能得到。設(shè)置不同的用戶數(shù)量,得到每次的測(cè)試數(shù)據(jù),將每次數(shù)據(jù)連接,從而得到最終系統(tǒng)性能曲線。關(guān)于用戶數(shù)量每次增加的數(shù)量自己把握。如果,想精確,可以每次增加1個(gè)用戶的方式來做,不過這樣勢(shì)必加大工作量,也沒必要。這個(gè)需要每做完一輪測(cè)試后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,然后確定下輪測(cè)試所要設(shè)置的虛擬用戶數(shù)。

      關(guān)于,性能指標(biāo)的分析,就先談到這里。關(guān)于內(nèi)容,我反復(fù)經(jīng)過思考,但難免有理解有誤之處。還望高手點(diǎn)撥。共同進(jìn)步。

     

    posted on 2012-06-14 09:47 順其自然EVO 閱讀(233) 評(píng)論(0)  編輯  收藏 所屬分類: loadrunner性能測(cè)試

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