性能测试须要关注哪些目的?

在性能测试中,关注的目的取决于你的详细需求和运行场景。但是,有一些通用的性能目的是大少数系统都须要监控的。

须要关注哪些目的?

1. 照应期间 (Response Time)

定义:从用户收回恳求到接纳到照应的期间。

关键性:间接影响用户体验。照应期间过长会造成用户不满,甚至丢弃经常使用。

度量:通常以毫秒 (ms) 为单位。

2. 吞吐量 (Throughput)

定义:单位期间内系统解决的恳求数或事务数。

关键性:权衡系统的解决才干。高吞吐量示意系统能够解决更多的恳求。

度量:通常以每秒事务数 (TPS) 或每秒恳求数 (RPS) 为单位。

3. 并发用户数 (Concurrent Users)

定义:同一期间内与系统交互的用户数量。

关键性:影响系统的负载才干和稳固性。高并发用户数或许泄露系统瓶颈。

度量:通常以用户数为单位。

4. CPU 经常使用率 (CPU Utilization)

定义:CPU 被占用的水平。

关键性:过高或过低的 CPU 经常使用率都或许是疑问的标记。过高或许造成系统照应变慢,过低或许示意资源未被充沛应用。

度量:通常以百分比 (%) 为单位。

5. 内存经常使用率 (Memory Utilization)

定义:系统经常使用的内存量。

关键性:内存无余会造成系统性能降低,甚至解体。过多的内存经常使用或许示意内存走漏。

度量:通常以兆字节 (MB) 或千兆字节 (GB) 为单位。

6. 磁盘 I/O (Disk I/O)

定义:磁盘读写操作的速度和频率。

关键性:磁盘 I/O 性能差会影响系统的全体性能,特意是在数据密集型运行中。

度量:通常以每秒读写次数 (IOPS) 和每秒传输的数据量 (MB/s) 为单位。

7. 网络 I/O (Network I/O)

定义:网络接口的输入输入流量。

关键性:网络提前和带宽限度可以严重影响散布式系统的性能。

度量:通常以每秒传输的数据量 (Mbps) 为单位。

8. 失误率 (Error Rate)

定义:失败的恳求或事务占总恳求或事务的比例。

关键性:高失误率或许示意系统存在严重的疑问,如性能失误、资源无余或代码毛病。

度量:通常以百分比 (%) 为单位。

9. JVM 相关目的(关于 Java 运行)

渣滓回收 (Garbage Collection):GC 次数和 GC 期间。

堆内存 (Heap Memory):年轻代和老年代的经常使用状况。

非堆内存 (Non-Heap Memory):元空间等非堆内存的经常使用状况。

10. 数据库相关目的

查问期间 (Query Time):SQL 查问的口头期间。

衔接池 (Connection Pool):可用衔接数和期待衔接数。

锁竞争 (Lock Contention):数据库中的锁竞争状况。

11. 运行程序特定目的

业务逻辑相关的目的:例如,订单解决期间、支付完成率等。

日志剖析:经过日志文件剖析意外和失误消息。

12. 系统稳固性 (System Stability)

定义:系统在长期间运转下坚持稳固的才干。

关键性:确保系统在高负载下不会解体或发生严重的性能退步。

度量:经过长期间的压力测试来评价。

13. 资源应用率 (Resource Utilization)

定义:系统资源(如 CPU、内存、磁盘、网络)的经常使用状况。

关键性:正当应用资源可以提高系统的效率和老本效益。

度量:经过 top、htop、iostat 等工具启动监控。

14. 裁减性 (Scalability)

定义:系统在参与资源(如 CPU、内存、主机)时优化性能的才干。

关键性:确保系统可以经过参与资源来应答更高的负载。

度量:经环节度裁减(参与主机)和垂直裁减(参与单个主机的资源)来评价。

15. 用户体验 (User Experience)

定义:用户对系统的客观感触,包含页面加载期间、交互流利度等。

关键性:间接影响用户的满意度和留存率。

度量:经过用户反应、A/B 测试和实践经常使用数据来评价。

16. 系统肥壮状况 (System Health)

定义:系统各个组件的形态,包含配件、软件和服务。

关键性:确保系统的一切局部都在反常运转。

度量:经过监控工具和日志剖析来评价。

目的如何解决?

1. 数据搜集

选用适合的工具:依据你的需求选用适合的性能测试工具,如 JMeter、LoadRunner、Gatling、Apache Bench (ab) 等。

定义测试场景:创立模拟实在用户行为的测试脚本,包含不同类型的恳求、并发用户数、继续期间等。

口头测试:运转性能测试并记载一切相关的性能目的。

日志记载:确保所无关键的日志消息都被记载上去,以便后续剖析。

2. 数据存储

数据库:将测试结果存储在数据库中,便于查问和剖析。

文件:将测试结果保留为 CSV、JSON 或其余格局的文件,便于导入到剖析工具中。

监控工具:经常使用监控工具(如 Prometheus、Grafana)实时搜集和展现性能目的。

3. 数据剖析

趋向剖析:剖析性能目的随期间的变动趋向,识别峰值和低谷。

基线比拟:与基准性能启动比拟,识别性能退步或优化。

瓶颈识别:经过火析 CPU 经常使用率、内存经常使用率、磁盘 I/O 和网络 I/O 等目的,识别系统中的瓶颈。

相关性剖析:剖析不同目的之间的相关性,例如 CPU 经常使用率和照应期间之间的相关。

统计剖析:经常使用统计方法(如均值、规范差、百分位数)来形容性能目的的散布状况。

4. 可视化

图表:经常使用图表(如折线图、柱状图、热力求)来直观展现性能目的。

仪表板:创立仪表板,实时展现关键性能目的。

报告:生成详细的性能测试报告,包含图表、表格和文字说明。

5. 报告编写

概述:简明引见测试的目的、范围和环境。

测试性能:详细形容测试场景、工具性能和测试参数。

结果概览:提供总体性能目的的概览,包含照应期间、吞吐量、失误率等。

详细剖析:对每个关键性能目的启动详细剖析,包含趋向、瓶颈和意外状况。

疑问和倡导:列登程现的疑问,并提出优化倡导。

附件:附上测试脚本、日志文件和其余相关文档。

6. 优化倡导

代码优化:改良算法、缩小不用要的计算、优化数据库查问等。

资源性能:调整 CPU、内存、磁盘和网络资源的调配。

架构优化:思索经常使用负载平衡、缓存、散布式架构等技术。

数据库优化:优化索引、缩小锁竞争、提高查问效率。

网络优化:优化网络性能、缩小提前、提高带宽应用率。

7. 实施和验证

实施优化:依据优化倡导实施相应的改良措施。

从新测试:再次启动性能测试,验证优化成果。

迭代优化:性能优化是一个迭代环节,始终测试、剖析和优化,直抵到达满意的性能水平。

8. 继续监控

实时监控:部署监控工具,实时监控消费环境中的性能目的。

告警机制:设置告警阈值,当性能目的超越预设值时智能发送告警。

活期审查:活期审查性能数据,确保系统继续稳固运转。

工具和技术

性能测试工具:JMeter, LoadRunner, Gatling, Apache Bench (ab)

监控工具:Prometheus, Grafana, Zabbix, New Relic

日志剖析工具:ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Splunk

数据可视化工具:Tableau, Power BI, Matplotlib (Python)

总结

性能测试是一个综合性的环节,须要关注多个方面的目的。经过监控这些目的,你可以片面了解系统的性能状况,并采取相应的优化措施。依据你的详细需求,你或许还须要关注其余特定于你运行的目的。

您可能还会对下面的文章感兴趣: