网站建设服务怎么样,网站rss怎么做,微博个人网页设计模板,简单的网站类型有哪些内容xxxxxxxxxx 性能测试报告 2023年11月8日 目 录 1 前言 1 1第一章XXXXXXXX核心业务系统性能测试概述 1 1.1 被测系统定义 1 1.1.1 功能简介 1 1.1.2 性能测试指标 2 1.2 系统结构及流程 2 1.2.1 系统总体结构 2 1.2.2 功能模块描述 3 1.2.3 业务… xxxxxxxxxx 性能测试报告 2023年11月8日 目 录 1 前言 1 1第一章XXXXXXXX核心业务系统性能测试概述 1 1.1 被测系统定义 1 1.1.1 功能简介 1 1.1.2 性能测试指标 2 1.2 系统结构及流程 2 1.2.1 系统总体结构 2 1.2.2 功能模块描述 3 1.2.3 业务流程 4 1.2.4 系统的关键点描述KP 5 1.3 性能测试环境 5 1.3.1 硬件及网络环境 5 1.3.2 系统装配描述 6 1.3.3 系统启动和管理 6 2 第二章 性能测试 6 2.1 压力测试 6 2.1.1 压力测试概述 7 2.1.2 测试目的 7 2.1.3 测试方法及测试用例 7 2.1.4 测试指标及期望 9 2.1.5 测试数据准备 10 2.1.6 运行状况记录 11 3第三章 测试计划及方案 11 2.2 测试步骤 12 2.2.1 被测系统调研 12 2.2.2 测试环境的部署 13 2.2.3 脚本的录制和调试 13 2.2.4 准备测试场景 14 2.2.5 准备测试数据 14 2.2.6 执行性能测试 14 2.2.7 生成测试报告 15 2.3 测试时间进度及人员安排 15 2.3.1 人员安排 15 3 第四章 测试报告 16 1 前言
目前XXXX的XXXXXXXX核心业务系统以下简称新业务系统已先后在XXXX、成功上线从而公司的XXXX信息管理逐步走上了集中管控的道路。后续xxx等34家分公司的XXXX信息也将分布进入业务系统从而将会势必出现新业务系统中信息大量增长的态势。 随着新业务系统在生产状态下日趋稳定、成熟系统的性能问题也逐步成为了我们关注的焦点XXXX大数据量的“冲击”在XXXX信息进入时系统能稳定在什么样的性能水平面临公司业务冲刺时系统能否经受住“考验”这些问题需要通过一个完整的性能测试来给出答案。 本《性能测试规划书》即是基于上述考虑参考科学的性能测试方法而撰写的用以指导即将进行的XXXXXXXX核心业务系统的性能测试。
1第一章xxxx系统性能测试概述 1.1 被测系统定义
xxxx业务系统作为本次测试的被测系统注以下所有针对被测系统地描述均为针对XXXXXXXX核心业务系统进行的该业务系统的主要功能包括xxxxx 在本次测试中将针对上述的功能进行压力测试检查并评估在模拟环境中系统对负载的承受能力在不同的用户连接情况下系统地吞吐能力和响应能力以及在预计的数据容量中系统能够容忍的最大用户数 1.1.1 功能简介 xxxxxx 主要功能如下 xxx xxxxx 1.1.2 性能测试指标 本次测试是针对XXXXXXXX核心业务系统的性能特征和系统的性能调优而进行的主要需要获得如下的测试指标。 1、系统的响应能力即在各种负载压力情况下系统的响应时间也就是从客户端交易发起到服务器端交易应答返回所需要的时间包括网络传输时间和服务器处理时间。 2、应用系统的吞吐率即应用系统在单位时间内完成的交易量也就是在单位时间内应用系统针对不同的负载压力所能完成的交易数量。 3、应用系统的负载能力即系统所能容忍的最大用户数量也就是在正常的响应时间中系统能够支持的最多的客户端的数量。
1.2 系统结构及流程
xxxx业务系统在实际生产中的体系结构跟本次性能测试所采用的体系结构是一样的交易流程也完全一致的。不过由于硬件条件的限制本次性能测试的硬件平台跟实际生产环境略有不同。 1.2.1 系统总体结构
描述本系统的总体结构包括硬件组织体系结构、网络组织体系结构、软件组织体系结构和功能模块的组织体系结构。
1.2.2 功能模块
本次性能测试中各类交易都是由若干功能模块组成的每个交易都根据其执行特点分成了若干操作步骤每个步骤就是一个功能点即功能模块在xxx业务系统中各种交易及其包含的功能模块关系如下 1 xxx 2 xxxx 3 xxxx
本次压力测试主要设计的功能模块以及所属的路径如下表 名称 所属交易 路径 1.2.3 业务流程
本次性能测试中选择的各类交易的业务流程如下 1xxxxxx
2xxxxxxx 3xxxxxx 4xxx 5xxxxx 6xxxx 查询交易的业务流程只是单一步骤的即输入查询条件后获取查询结果因此在本次性能测试中只作为一个事物处理交易流程图略。
1.2.4 关键点描述KP
本次性能测试的关键点就是查看xxxx业务系统在并发压力下的表现即支持的并发用户数目和并发用户发送频率以及在较大压力下系统的交易处理能力并找出各类交易的性能瓶颈。 1.3 性能测试环境
本次性能测试环境与真实运行环境基本一致都运行在同样的硬件和网络环境中数据库是真实环境数据库的一个复制或缩小本系统采用标准的CS结构客户端都是通过浏览器访问应用系统。 其中具体的硬件和网络环境如下 服务器设备IBM 570DBserver IBM 690APserver 操作系统 AIX 网络环境 LAN10M 数据库Oracle 客户端 PC Windows 网络拓扑和结构图如下 2 第二章 性能测试
从广泛意义上讲性能测试包括压力测试、稳定性测试、负载能力测试和可扩展性测试等。在不同应用系统的性能测试中需要根据应用系统的特点和测试目的的不同来选择具体的测试方案本次XXXXXXXX核心业务系统的性能测试主要是采用通常的压力测试模式来执行的即逐步增加压力查看应用系统在各种压力状况小的性能表现。 在本次性能测试中也将使用美科利的新产品性能测试诊断工具Diagnostic对测试应用的各层进行监控判断J2EE各层次的各类方法和类的调用使用时间和效率并帮助开发人员分析J2EE应用的各类交易的性能瓶颈点。 2.1 压力测试
在性能测试中压力测试主要是为了获取系统在较大压力状况下的性能表现而设计并实现的压力测试主要是获取系统的性能瓶颈和系统的最大吞吐率。 2.1.1 压力测试概述
本次压力测试是指针对现行的xxx核心业务系统的联机交易处理能力的测试检验系统的吞吐率。本系统的压力测试主要是针对xxxxx检查在日间交易高峰时期并发用户数较多的时候的处理能力等等。 2.1.2 测试目的
压力测试的目的就是检验系统的最大吞吐量检验现行的xxxx业务系统在各种压力交易量下的运行状况检验系统地运行瓶颈获取系统的处理能力等等。 本次针对xxxx核心业务系统所进行的压力测试的测试目的为 给出xxxx系统当前的性能状况 定位新业务系统性能瓶颈或潜在性能瓶颈 总结一套合理的、可操作的、适合公司现实情况的性能测试方案为后续的性能测试工作提供基本思路。
2.1.3 测试方法及测试用例
使用美科利公司Mercury的性能测试软件LoadRunner对现行的xxxx业务系统进行脚本录制、测试回放、逐步加压和跟踪记录。测试过程中由LoadRunner的管理平台调用各台测试前台发起各种组合的交易请求并跟踪记录服务器端的运行情况和返回给客户端的运行结果。 使用的测试用例包括联机处理交易和查询交易其中联机交易测试试用的交易包括xxxx查询类交易包括xxxx 测试用例列表包括 交易种类 案例一 案例二 案例三 案例四 30% 40% 25% 10% 10% 10% 25% 0% 20% 10% 15% 0% 20% 20% 15% 10%
本次测试将依照如下场景进行测试 用户数 功能模块 业务操作 交易配比%) 200 400 700 1000 0 0 0 0 0 2 4 10 17 24 5 10 21 36 52 7 13 27 47 67 5 11 21 37 53 5 10 21 37 52 7 14 29 51 72 5 10 19 34 48 11 22 45 78 112 14 28 56 98 140 6 12 24 41 59 5 11 22 38 55 6 13 26 45 64 20 40 80 141 201
针对每个测试案例都将采用逐步加压和瞬间加压两种客户端连接方式进行查看服务器端在客户端的连接数量变化过程中对应的处理能力测试运行安排如下 • 每隔2秒增加1个用户连接最多增加到200个用户查看并记录运行情况 • 每隔2秒增加2个用户连接最多增加到200个用户查看并记录运行情况 • 一次性连接10个用户查看记录运行情况 • 一次性连接100个用户查看记录运行情况 2.1.4 测试指标及期望
在本次性能测试中各类测试指标包括测试中应该达到的某些性能指标这些性能指标均是来自应用系统设计开发时遵循的业务需求当某个测试的某一类指标已经超出了业务需求的要求范围则测试已经达到目的即可终止压力测试。 2.1.4.1 应用软件级别的测试指标
1) 联机交易类的执行情况 交易的平均响应时间期望值15s 交易的最大响应时间期望值30s 平均每秒处理交易数量分别记录单位时间内成功、失败和停止的交易数量 交易成功率 期望值95% 不同并发用户数的状况下的上述记录值 2测试结果分析情况 单笔记录的处理时间期望值15s 单位时间内的处理交易笔数期望值10个 某个时间段内的交易处理数量 单笔能处理的最大数据量 在每个交易处理中最大最耗时的模块 在不同数量的测试数据基础上的上述记录值
2.1.4.2 网络级别的测试指标
吞吐量单位时间内网络传输数据量 冲突率在以太网上监测到的每秒冲突数 2.1.4.3 操作系统级别的测试指标
进程/线程交换率进程和线程之间每秒交换次数 CPU利用率即CPU占用率 系统CPU利用率系统的CPU占用率 用户CPU利用率用户模式下的CPU占用率 磁盘交换率磁盘交换速率 中断速率CPU每秒处理的中断数 读入内存页速率物理内存中每秒读入内存页的数目 写出内存页速率每秒从物理内存中写到页文件中的内存页数目或者从物理内存中删掉的内存页数目 内存页交换速率每秒写入内存页和从物理内存中读出页的个数 进程入交换率交换区输入的进程数目 进程出交换率交换区输出的进程数目
2.1.4.4 数据库级别的测试指标
数据库的并发连接数客户端的最大连接数 数据库锁资源的使用数量
2.1.5 测试数据准备
2.1.5.1 案例数据满负荷压力
根据测试系统的硬件条件选择满负荷的压力在系统的资源使用基本维持在90%左右的状况下测试xxx核心业务系统的处理能力。 数据准备工作包括 1 xxxxx
2.1.6 运行状况记录
记录可扩展性测试中的测试结果及其系统的运行状况。除了记录测试指标以外应该结合测试实时记录系统各个层次的资源和参数。主要包括 硬件环境资源 服务器操作系统参数 网络相关参数 数据库相关参数具体数据库参数有所不同结合各个数据库独有的特点记录
3 第三章 测试过程及结果描述
xxxx务系统的性能测试共计执行了2次两次执行的脚本流程作了调整其他的环境和数据都一样。在测试数据准备完备以后第一次测试中操作流程为每次交易都执行用户登录操作第二次测试中操作流程为先进行用户登录然后每次交易都不再执行用户登录。 3.1 测试描述
两次测试都是在12月22日凌晨进行的。 第一次测试执行了30分钟左右执行脚本都是采用每次交易都执行登录操作测试过程中交易的执行速度随着测试的进行越来越慢交易的响应时间越来越长交易出错超时情况也越来越严重交易在执行到30分钟左右用户登录交易开始大量失败超时并导致后续的交易都无法完成于是终止本次测试。 第二次测试执行了50分钟左右在第一次测试的基础上调整交易流程让每次交易都只登录一次然后顺序执行交易逻辑。测试开始初期交易的响应时间随着交易并发量的增加而快速增加在测试执行了10分钟左右所有的用户登录操作都基本完成此后交易响应时间开始减少并比较平稳的执行绝大部分交易执行比较平稳成功率也很高除了两个交易xxx(Audit_Transaction)和 xxx(ClaimRegister_Transaction)这两个交易的执行速度特别慢交易相应时间一直都维持在190秒左右和160秒左右这两个交易超时现象严重交易成功率很低很多交易都因为超时而失败。
3.2 测试场景
测试中使用逐步加压的模式采用每隔2秒启动1个并发用户Vuser的方式即每隔1秒启动1个Vuser在7分钟左右启动所有的Vuser200个执行登录并根据设置的时间间隔发起交易。 这次测试都部署在如下的场景中。 运行的脚本部署在3台PC机主要目的就是检查在较大压力的情况下xxxxx心业务系统的性能表现。 选择了2台PC每台PC机部署了70个左右并发用户 选择1台PC部署60个左右的并发用户并运行LoadRunner的控制器Controller
3.3 测试结果
两次测试AP服务器主机上的CPU利用率如下 可以看出在两次测试执行中第一次1:52 – 2:20测试过程中CPU的利用率都几乎达到了100%第二次测试中2:45- 4:00CPU的利用率也达到了95%以上。
两次测试在数据库Oracle服务器上主机上的CPU利用率如下 可以看出两次测试执行中第一次1:52 – 2:20测试过程中CPU的利用率很低第二次测试中2:45- 4:00CPU的利用率较高也达到了75%以上但两次测试的CPU的IO等待时间却都比较高IO和CPU利用率对照表如下 可以看出两次测试执行中第一次1:52 – 2:20测试过程中CPU的IO等待率较低因为大多数的交易都是用户登录都压在AP服务器上了第二次测试中2:45- 4:00CPU的IO等待率较高都达到了80%以上。
两次测试的网络压力并不大网络流量如下 AP服务器监控的网络流量 DB服务器上监控的网络流量 从图中可以看出在10M的局域网中网络流量并不大。 3.3.1 第一次测试
第一次测试使用了200个并发用户并发用户的启动信息如下 各类交易的交易相应时间 秒 Color Scale 交易名称 最小 平均 最大 1 AutoUW_Transaction 0.0 23.733 87.871 1 Confirm_Transaction 210.203 210.203 210.203 1 CTDetail_Transaction 105.878 151.032 199.477 1 EdorNoscanAppInput_Transaction 60.704 153.425 259.234 1 GeneralQuery_Transaction 0.067 13.623 39.094 1 IndividualQuery_Transaction 0.781 28.042 64.984 1 Issue_Transaction 5.145 30.6 60.22 1 Login_Transaction 4.265 115.433 246.736 1 ManualUW_Transaction 77.094 77.094 77.094 1 NBQuery_Transaction 0.334 22.348 49.625 1 PayIn_Transaction 1.503 59.944 112.639 1 PayOut_Transaction 5.256 29.178 60.279 1 PayOutQuery_Transaction 0.078 1.291 6.872 1 PEdorTypeAC_Transaction 111.253 160.054 213.544 1 PosNoScanApp_Transaction 9.254 158.276 271.381 1 POSQuery_Transaction 29.602 122.815 212.93 1 PrtNoInput_Transaction 1.722 146.879 263.094 1 Relogin_Transaction 30.16 70.939 105.24 1 ReportInput_Transaction 1.155 101.387 184.783 1 Review_Transaction 5.091 112.682 387.087 1 RiskInput_Transaction 2.821 113.049 211.427 1 vuser_end_Transaction 0.0 0.0 0.0 1 vuser_init_Transaction 0.0 0.158 2.417 1 2.084 112.373 267.659 1 0.278 6.312 15.394 1 3.75 13.56 25.925 1 0.22 6.243 15.939 1 8.531 109.639 210.746 1 1.281 8.553 15.474 1 0.093 19.469 59.271
各类交易的平均响应时间图 可以看出随着测试的进行交易相应时间逐渐增大最终导致交易超时而失败。 测试中每秒的点击率如下
测试中每秒页面的下载速度如下
根据上面两组数据即每秒的点击率和每秒下载页面的速度可以看出在测试执行开始4分钟以后核心业务系统用户登录的并发数量不断在增加但是用户登录后的数据下载量却变化不大这样将最终导致大量的用户登录因为交易处理超时而失败。 3.3.2 第二次测试
第二次测试调整了交易处理逻辑大大减少了用户登录的操作数目每个用户只执行一次用户登录然后执行对应的交易处理交易过程中不再执行用户登录操作。 运行的并发用户数目如下图
在用户登录过程中交易的平均响应时间如下图 从图中可以看出随着并发用户数量的不断增加所有的交易的平均响应时间都在加大直到并发用户数不再增加这时候所有的交易相应时间下降到一定的数值并一直稳定在这个数值左右。 在第二次测试中各类交易的平均响应时间如下表单位秒 Color Scale 交易 最小 平均 最大 1 Audit_Transaction 19.481 162.12 207.627 1 AutoUW_Transaction 0.0 13.001 49.494 1 ClaimRegister_Transaction 75.599 143.641 163.978 1 Confirm_Transaction 1.131 51.427 94.585 1 CTDetail_Transaction 37.257 65.967 148.334 1 EdorNoscanAppInput_Transaction 16.504 79.919 169.239 1 EndCase_Transaction 11.88 46.546 85.658 1 GeneralQuery_Transaction 0.152 11.017 35.321 1 IndividualQuery_Transaction 0.875 14.455 40.578 1 Issue_Transaction 4.269 14.326 30.496 1 Login_Transaction 8.363 90.998 151.344 1 ManualUW_Transaction 3.262 81.311 171.284 1 NBQuery_Transaction 0.422 12.082 36.297 1 PayIn_Transaction 0.559 32.012 74.462 1 PayOut_Transaction 2.204 11.121 32.397 1 PayOutQuery_Transaction 0.079 1.255 5.328 1 PEdorTypeAC_Transaction 37.384 66.606 137.382 1 PosNoScanApp_Transaction 15.892 85.482 164.156 1 POSQuery_Transaction 10.193 57.825 132.677 1 PrtNoInput_Transaction 5.162 77.07 164.458 1 Relogin_Transaction 16.103 61.116 74.896 1 ReportInput_Transaction 4.88 66.869 138.372 1 Review_Transaction 8.67 61.846 302.131 1 RiskInput_Transaction 9.317 49.871 123.788 1 vuser_end_Transaction 0.0 0.0 0.016 1 vuser_init_Transaction 0.0 0.0 0.008 1 7.792 54.317 183.409 1 0.694 2.419 8.553 1 1.481 7.267 24.725 1 0.777 2.532 6.638 1 8.971 72.21 145.923 1 1.384 3.977 11.539 1 0.296 7.433 28.666 交易相应时间时序图如小 图中最上方的两条曲线即交易相应时间最慢的分别是xxx (Audit_Transaction) 和 xxx(ClaimRegister_Transaction)除了这两类交易其他各类交易都是在测试初期执行较慢随着用户登录完成以后各类交易的平均响应时间都稳定在对应的数值上并都保持在90秒以内。
测试中每秒的点击率如下 途中从20分钟开始到35分钟点击率下降的原因是部分查询交易循环600次已经成功结束在35分钟左右重新启动所有出现了途中点击率下滑的现象。 下面的几幅图中数据线下滑的原因相同。
交易的吞吐率每秒处理数据量如下图 其中数据线下滑的原因同上。 4第四章 测试报告
在xxxxx核心业务系统的性能测试过程中将分别撰写测试计划和性能测试报告其中测试计划将在测试开始之前完成用以指导测试、并做好各个阶段的计划和任务分配工作在测试结束之后根据测试结果将生成测试报告。 两份对应的文档名称如下 《性能测试计划书》 《性能测试报告》
