《软件评测师》 笔记 §8 应用负载压力测试 §8.2 负载压力测试解决方案

２     负载压力测试解决方案

*并发性能测试

-*应用在客户端性能的测试

在客户端模拟大量并发用户执行不同业务操作，达到实施负载压力的目的。

采用负载压力测试工具来模拟大量并发用户。模拟机制见教材的图。由主控台、代理机、以及被测服务器组成。

最大限度地模拟真实负载压力。

以loadrunner为例，必须创建方案，方案是模拟显示生活中用户的方式。方案包含有关如何模拟实际用户的信息：虚拟用户（vuser）组，vuser将运行的脚本，以及用于运行脚本的负载生成器计算机。

面向目标的方案：五种类型的目标：虚拟用户数、每秒点击次数（仅web user）、每秒事务数、每分钟页面数（仅web user）或事务响应时间。

虚拟用户目标类型：测试可以同时运行多少个Vuser。

每秒点击次数、每分钟页面数或每秒事务数：测试服务器的稳定性；

事务响应时间目标类型：测试在期望的事务响应时间内可以同时运行多少个Vuser，在脚本中指定想要测试的事务的名称以及loadRunner要运行的Vuser数量范围（最大值，最小值）。

方案：确定如何开展测试，以便准确描绘用户行为（操作类型和这些操作的计时等，由Vuser脚本表示）。

-*应用在网络上性能的测试

包含：网络故障分析；网络应用性能监控。

网络故障分析的测试目标是显示网络带宽、延迟、负载和TCP端口的变化是如何影响用户的响应的时间。通过测试，可以做到：

优化性能、预测系统响应时间、确定网络带宽需求、定位应用程序和网络故障。借助于网络分析工具，可以解决下列问题：使应用跨越多个网段的活动过程变得清晰；提供有关应用效率的统计数据；模拟最终用户在不同网络配置环境下的响应时间，决定应用投产的网络环境。

网络故障分析工具的机理：多个捕捉点，一个分析。相关信息如下：

l       监控不同探针之间的连接状态，传输的字节数以及通信往返行程次数。

l       会话性能概要，监控那段网络延迟大，带宽对网络双向性能的影响，节点用于处理和用于传输的时间。

l       服务器与客户端之间传送包信息统计，监控包的详细信息，并且可以将包与帧及线程关联。

l       线程信息统计，监控线程的内容和生存周期，以及线程与数据包的关系

l       负载的高峰时刻，监控到负载的平均值以及高峰值，并且高峰时刻可以与相关的线程、数据包、帧关联。

l       故障错误总结：包含应用级错误、TCP错误、IP错误、其它错误等。

 

用户关心的需要进行网络监控的问题主要有以下几个方面：

l       分析关键应用程序的性能

l       定位问题的根源是在客户端、服务器、应用程序还是网络。

l       哪些应用程序占用大量带宽

l       哪些用户产生了最大的网络流量

 

网络应用性能监控包括的内容主要有如下几个方面。

l         应用监视：1500多种应用及15种定义模式、网络的硬件设备、网络的流量和流量的拓扑结构

l       关键特性：客户和服务器通信量、应用响应时间和资源应用的业务水平等。

l       按会话统计传输负载：测试应用和会话级响应时间，以及自动为通过网络中每一个联网设备的每一个应用程序生成负载图。

l       应用、会话级、事务响应时间

l       测试延迟是在何处被引入网络的，瓶颈在哪里。

l       趋势分析。应用在网络上性能测试要得到哪些指标的值，以及怎么分析结果值。

 

-*应用在服务器上性能的测试

这里谈到的“测试”就是对服务器执行监控。监控的内容主要包括操作系统、数据库以及中间件。可以利用工具或者操作系统、数据库以及中间件本身提供的工具。

工具的优点暂略。

主要关注CPU，内存和硬盘。

监控数据库的共性指标暂略。

 

*疲劳强度测试

强调长时间的考核，主要是过长时间运行系统，发现问题

1．日常强度疲劳强度测试

   模拟系统的日常业务（正常情况），持续执行‘一段时间’，暴露系统的性能问题，如内存泄露、资源争用

2．高峰业务疲劳强度测试

（1）  模拟系统的高峰业务（最大业务量），持续执行‘一段时间’，暴露系统的性能问题

（2）  时间指标要满足： （1） 这段模拟时间所处理的交易量要达到系统疲劳强度需求的业务量 （2） 在这段测试周期中必须通过加大负载，以及尽可能长的测试周期来保证疲劳强度测试

 

*大数据量测试

大数据量测试包括独立的数据量测试和综合数据量测试两类。

独立的数据量测试：指针对某些系统存储、传输、统计、查询等业务进行的大数据量测试。

综合数据量：指和压力性能测试、负载性能测试、疲劳性能测试相结合的综合测试。

 

2．自动生成大数据量

（1）          借助自动化测试工具，利用数据库测试数据自动生成工具，如TESTBytes

（2）          利用自动化负载压力测试工具，模拟用户业务操作，同时并发数百个或数千个用户生成相关数据

（3）          自主开发数据生成工具

（4）          数据库本身的辅助工具

3．大数据量管理

（1）          手工管理：

（2）          自动化工具管理：File-Aid/CS 数据库管理工具 ，完成比较数据和数据库结构；转换关系数据库数据成XML数据；比较XML数据与关系数据库数据；比较XML文件；数据迁移