阿里十年的性能测试学习笔记，分享给还在不知怎样学习的你！（二）

目录：

性能分析思路

• 总体思路
  • 瓶颈的精准判断
  • 线程递增的策略
  • 性能衰减的过程
  • 响应时间的拆分
  • 构建分析决策树
  • 场景的比对
• 瓶颈的精准判断
  • TPS曲线
    
  • 假设线程是等比例递增的，对于上面那个图，我们可以看到在第二阶梯已经出现性能瓶颈了，因为理论来说第二阶梯的TPS应该是第一阶梯的两倍，然而实际并不是，所以出现了性能瓶颈
  • TPS的意义（从TPS曲线得到的信息）
    • 有没有瓶颈:其实准确说所有的系统都有性能瓶颈，只看我们在哪个量级在做性能测试 了。
    • 瓶颈和压力有没有关系:TPS 随着压力的变化而变化，那就是有关系。不管压力增不增 加，TPS 都会出现曲线趋势问题，那就是无关。
  • 响应时间曲线
    • TPS曲线和响应时间曲线的着重点
      • 响应时间是用来判断业务有多快的，而 TPS 才是用来判断容量有多大的。
• 线程递增的策略
  • 两种线程递增场景(海量免费学习资料，软件测试交流：1140267353，还会有同行一起技术交流)
  • 总结
    • 对一个系统来说，如果仅在改变压力策略(其他的 条件比如环境、数据、软硬件配置等都不变)的情况下，系统的最大 TPS 上限是固定的。
    • 关于秒杀场景的测试，前期一定要做好预热，预热指的是有一定的流量在跑，然后在突增压力，这样的比较类似于实际场景；而不是直接一次就大流量进入系统。
• 性能衰减的过程
  • 只要每线程每秒的 TPS 开始变少，就意味着性能瓶颈已经出现了。 但是瓶颈出现之后，并不是说服务器的处理能力(这里我们用 TPS 来描述)会下降，应该 说 TPS 仍然会上升，在性能不断衰减的过程中，TPS 就会达到上限。
• 响应时间的拆分
• 构建分析决策树
  • 它是对架构的梳理，是对系统的梳理，是对问题的梳理，是对查找证据链过程的梳理，是对分析思 路的梳理。它起的是纵观全局，高屋建瓴的指导作用。
• 场景的比对
  • 当你觉得系统中哪个环节不行的时候， 又没能力分析它，你可以直接做该环节的增加。

参数化数据

• 参数化逻辑
  • 分析业务场景
  • 罗列出需要参数化的数据及相对应的关系
  • 将参数化数据从数据库中取出或设计对应的生成规则
  • 合理地将参数化数据保存在不同的文件中
  • 在压力工具中设置相应的参数组合关系，以便实现模拟真实场景

性能场景：做参数化之前需要考虑的内容

• 需要关注的数据
  • 参数化数据、监控数据和基础铺底数据

参数化数据

• 参数化数据可能出现的情况
  • 数据不均衡
  • 参数化数据量不足

参数化数据的疑问

• 参数化数据应该用多少数据量?

  

• 参数化数据从哪里来?

  • 参数化数据主要分为两类
    • 用户输入的数据在后台数据库中已存在，比如我们上面示例中的用户数据。
      • 数据特点：存在后台数据库中;需要用户主动输入;用户输入的数据会和后台数据库中的数据做比对。
      • 这类数据必须查询数据库之后再参数化到工具中。
    • 用户输入的数据在后台数据库中不存在。在业务流中，这些数据会 Insert 或 Update 到数 据库中。
      • 数据特点：数据库中原本不存在这些数据;在脚本执行成功后会将这些数据 insert 或 update 到数据库中;每个用户输入的数据可能相同，也可能不同，这取决于业务特点。
      • 这类数据必须通过压力工具做参数化，同时也必须满足业务规则。
        • 数据满足条件：要满足生产环境中数据的分布;要满足性能场景中数据量的要求。

• 参数多与少的选择对系统压力有什么影响?

  • 参数取得过多，对系统的压力就会大;参数取得过少，不符合真实场景中的数据量，则无法 测试出系统真实的压力。

• 参数化数据在数据库中的直方图是否均衡?

  • 指的是每个用户的数据分布是否符合业务场景；比如同样是下单业务，给用户A造了几十万数据，给用户B造了几条数据，明显就是不合理的

性能场景设计

前期工作(海量免费学习资料，软件测试交流：1140267353，还会有同行一起技术交流)

• 确认需要压测的业务，以及这些业务对应的业务比例（可以从日志中获取）
• 确定业务目标TPS
• 确定业务目标响应时间

基准性能场景

• 目的
  • 为了测试出单业务的最大容量，以便在混合容量场景 中判断哪个业务对整体容量最有影响。

容量性能场景

• 要点
  • 场景不断
  • 控制比例
• 容量TPS计算方法
  • 将各业务的TPS累加即可

稳定性性能场景

• 要点
  • 稳定性一般强调的是系统稳定跑一段时间，如要求2000w业务量在线上安全跑一周
  • 最小测试时长 = 2000w / 容量TPS（这个值看容量性能场景的计算方式）

异常性能场景

• 测试方法
  • 总的来说就是让各种服务处于不稳定；比如主redis宕机，看redis切换时会不会导致功能问题

性能监控设计

监控设计步骤

• 分析系统的架构；针对各个组件进行监控
• 监控要有层次，要有步骤；先全局，后定向定量分析
• 通过分析全局、定向、分层的监控数据做分析，再根据分析的结果决定下一步要收集 什么信息，然后找到完整的证据链

全局监控设计

os层

• 关注参数：CPU、I/O、Memory、Network、System、Swap

CPU参数	参数含义
idle	CPU 空闲状态的时间百分比
iowait	I/O 等待所占 CPU 时间百分比
irp	中断
nice	运行正常进程消耗的 CPU 时间百分比
softirp	软中断
steal
system	系统进程消耗的 CPU 时间百分比
user	用户进程消耗的 CPU 时间百分比
CPU队列

IO/Disk参数	参数含义
TPS	每秒钟物理设备的 I/O 传输总量
rrqm/s	每秒进行 merge 的读操作数目
wrqm/s	每秒进行 merge 的写操作数目
r/s	每秒完成的读 I/O 设备次数
w/s	每秒完成的写 I/O 设备次数
bi	由块设备读入数据的总量，即读磁盘
bo	写到块设备数据的总量，即写磁盘
r_await	表示读取的平均响应时间
w_await	写入的平均响应时间

Memory参数	参数含义
total	总计物理内存的大小
free	可用内存（要看available）
used	已用内存
Buff/cache	缓冲区内存总量
available	真正可用的内存

Network参数	参数含义
TX：发送流量
RX：接收流量
Send-Q/Recv-Q	发送队列、接收队列
全连接队列
半连接队列

System参数	参数含义
interrupt	表示某一时间间隔内观测到的每秒设备中断数
Context switch	每秒产生的上下文切换次数

Swap	参数含义
total	交换区总量
free
used
si	内存进入内存交换区的内存大小
so	内存交换区进入内存的内存大小

DB层

操作系统常用计数器

• 命令模块
• CPU参数含义
  • us CPU 是用户态进程消耗的 CPU 百分比
  • wa cpu是 I/O 读写等待消耗的 CPU 百分比。
  • sy CPU 是内核消耗的 CPU 百分比
  • si CPU 是软中断消耗的 CPU 百分比

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