性能测试分析报告案例期末大作业提交模板本科1Word文档下载推荐.docx
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5.2.2处理能力对比8
5.2.3资源利用率对比图9
5.3系统稳定性测试9
6测试结论11
6.1业务场景一11
6.2业务场景二11
6.3稳定性错误！
1测试背景
1.1测试目标
对****公司****管理系统的开具发票功能进行性能测试，客观、公正评估系统的性能现
状。
1、开发正确、有效的性能测试脚本，模拟企业用户开具发票操作行为，作为测试有效实施的基础；
2、通过性能测试，客观、公正评估在当前测试环境下，被测系统的各项性能指标表现；
3、验证被测系统的业务处理能力是否能够满足在业务高峰期的性能要求，为被测系统上线提供参考依据。
如不满足，对性能瓶颈进行定位分析，提供性能调优建议。
1.2测试时间
测试自2008年11月20日启动，至12月01日测试执行结束。
1.3测试地点
**大厦*座**层
1.4测试人员
单位
姓名
备注
****公司
***
北京###公司
2测试方法简介
压力测试采用业界成熟的自动化性能测试工具，通过创建压力测试程序、构建压力测试
模型，对被测试系统实施自动化压力测试，最后形成压力测试结果分析报告。
1）压力测试实施模型：
通过自动化测试工具模拟最终用户向服务器发起业务请求，进行性能测试。
通过测试工
3.监控器实时捕获系统的性能状态
1.Controller起到调度压力测试并管理监控器
2）压力测试实施基本流程:
测试环境准备
5.产生性能分析报告
系统性能压力测试环境要求与生产系统的软、硬件环境保持一致，并具有相同规模的业
务数据，并保证软件版本与生产环境保持一致。
压力模型定义：
此次性能测试的用例选择，按照****公司提供的业务数据进行分析抽取，用例选取是性
能测试压力模型设计的首要任务。
用例选取的原则是：
1）典型的交易和业务流程
2）用户操作使用频繁
3）对系统性能影响较大
4）性能测试压力符合业务系统实际的实际交易发生比例
实际执行场景的设置尽量模拟实际业务进行，运行时长，操作间隔（思考时间），循环
间隔，并发间隔，用户加载和减压时间根据系统基准测试结果进行判断和设置。
测试数据准备：
测试数据要求尽量模拟真实业务数据，而且具有一定可重用性。
能贯穿各相关系统，保
证业务流程的顺畅正确。
具体的数据类型和数据量需要根据选择的交易类别或性能测试场景设置而定。
此外性能测试会产生大量的虚拟用户，需要消耗大量的测试数据。
其数量直接关乎测试
结果。
测试中所需的基本数据类型为：
系统用户数据：
登陆系统使用的用户名-口令等，数量与虚拟用户数一致。
业务数据：
每个虚拟用户模拟真实用户进行操作时使用到的数据。
辅助数据：
为保证业务操作的正常进行而设置的基本信息资料。
测试程序开发：
利用在历史数据收集步骤中所获得的典型用户的系统访问模式，做为测试程序开发的依
据。
该测试程序应该覆盖典型用户的系统访问模式所涉及的操作。
脚本的开发是利用
LoadRunnerVugen进行脚本录制，开发，参数化，调试的过程。
测试执行：
测试准备阶段完毕后，确保测试环境、测试程序、测试过程、测试数据，且均已验证通过后，然后在指定的时间内可对系统施实性能测试，性能测试执行分为两个阶段：
1、性能基准测试：
系统在轻负载环境下，模拟各业务的单用户交易，评估当前系统的性能表现，并作为后续压力测试的性能比较基准；
2、单交易负载测试：
3、负载压力测试：
仿真现实，模拟大批量并发业务交易，评估系统在高负载情况下系
统的性能表现。
测试结果分析报告：
压力测试结果经过确认有效后，将汇总压力测试结果，形成最终的性能测试分析报告。
3测试环境
3.1被测系统
3.2测试系统
3.2.1测试环境搭建
测试机配置：
类型
数量（台）
IP
配置
控制台
1
192.168.3.129
IntelE46002.4GHz
Win2003Server
内存2G/硬盘400G7200转
负载发
9
192.168.3.130~
生器
192.168.3.138
内存1G/硬盘400G7200转
3.2.2测试软件
采用MercuryInteractive公司的LoadRunner测试及分析软件作为测试工具。
LoadRunner简介：
LoadRunner是一种预测系统行为和性能的工业标准级负载测试工具。
在LoadRunner的
帮助下，用户可以以模拟上千万用户实施并发负载及实时性能监测的方式来确认和查找问题。
LoadRunner能够对整个企业架构进行测试，它通过模拟实际用户的操作行为和实行实时性能监测，来帮助用户更快的查找和发现问题。
此外，LoadRunner能支持广泛的协议和
技术，可以为用户的特殊环境提供特殊的解决方案。
本次测试采用的LoadRunner版本为9.0。
4测试设计
4.1模拟用户数
依据系统目前的业务量以及未来业务量增长，对当前系统分别按3000、4500、6000用
户进行压力测试，以评估系统在不同压力梯度情况下的性能表现。
4.2测试模型建立
此次性能测试的业务选择，应覆盖各性能关键业务，并通过****公司、北京***公司双
方协商选取被测业务。
根据协商选定如下业务进行性能测试：
开具发票
以此基础上定义测试执行压力模型：
在混合业务场景压力梯度测试过程中，分别按3000、4500、6000用户进行压力测试，在各个压力测试过程中保持测试场景和调度测试的完全一致，使结果具有很好的可比性。
压力测试执行场景描述如下：
1、模拟用户数：
3000、4500、6000
2、Pacing：
120秒；
3、当所有用户加载完毕后连续运行15分钟；
4、用户调度策略：
每1秒启动30个虚拟用户。
业务场景
序号
交易
业务
配比
执行时间
操作间隔
100%
15分钟
120秒
业务场景二
开具发票（无合同）
85%
2
开具发票（有合同）
15%
说明:
按照以上场景设置，可估算出模拟用户数与每小时业务量的对应关系如下:
模拟用户数
3000
4500
6000
每小时业务量
90000
135000
180000
5测试结果分析
说明：
术语解释
（事务）—LoadRunner中定义，为一个流程中某个环节的称谓，一个流程可称为一个大的事务，在这个大的交易中包含许多的小的事务。
响应时间一LoadRunner中衡量流程中各个事务性能的最佳手段，计算的是端到端
的时间，说的通俗一点，从点击应用中的某个控件，到从数据库返回数据到客户端，整个过程都被计算在事务的响应时间内。
场景—LoadRunner中专门术语。
它是所有测试资源包括测试脚本、运行设置、运行用户数等的集合。
在这个场景中，可以定义并发用户的数目，定义要运行的脚本，
或者说运行的流程类型。
在一个场景中，可以是单个流程，也可以是多个流程的混合。
虚拟用户一LoadRunner中特定术语，为模拟现实中的实际用户，测试软件使用虚拟用户代替真实的用户。
5.1业务场景一测试分析
5.1.1平均响应时间梯度对比
F图是不同用户数下各事务的平均响应时间随用户数变化的曲线:
*登录
・开具发票―录入并开具
事务
3000用户
4500用户
6000用户
登录
0.56
1.312
2.14
0.24
0.87
2.08
录入并开具
0.43
1.098
2.70
平均响应时间分析:
从上图中可以看出，各操作的响应时间随着用户数的增加呈上升趋势，但都没有超过5
秒，在可接受范围内。
5.1.2系统资源利用率
cpu利用率（%
+cpu利用率（%
CPU利用率分析:
在上图中我们可以看出3000用户、4500用户及6000用户时，CPU利用率均在正常范围
内，系统表现良好。
5.1.3系统处理能力
55
50
45
40
35
30
25
20
15
10
TPS
——
-^TPS
M1
3000用户4500用户6000用户
系统处理能力分析：
可以看出，在无基础数据的情况下，系统处理能力随用户数的增加呈线性上升趋势，即
系统无性能瓶颈，6000用户时系统处理能力达到每小时173880笔，满足并超出客户提出的
4小时20万张发票的处理能力。
5.2业务场景二测试分析
用户数
基础数据量
无
126000
大于1800万
5.2.1平均响应时间分析
F图是不同压力情况下，有基础数据与无基础数据各操作响应时间对比图:
响应时间对比图
匚4500用户
□4500用户
-6000用户
6000用户
（无基础数据）（有基础数据）（无基础数据）（有基础数据）
同样压力的情况下，在无基础数据的情况下，响应时间均小于5秒。
当基础数据量在
1800万的时候，6000用户压力下响应时间大幅度提高，超过客户所提出5秒之内的要求。
5.2.2处理能力对比
F图是相同压力情况下，有基础数据与无基础数据系统的处理能力对比。
TPS寸比图
处理能力分析:
在有基础数据的情况下，单从处理能力看，依然可以满足客户所提出的要求，但与之前
的无基础数据的处理能力比较发现，基础数据的存在是对处理能力有较大影响。
5.2.3资源利用率对比图
下图是相同压力情况下，有基础数据与无基础数据各事务资源利用率对比图:
CP利用率对比图
CPU利用率分析：
相同压力下，因有基础数据情况下响应时间变长，系统处理能力下降，CPU利用率也随
之下降，这说明系统瓶颈出现在了其他方面。
5.3系统稳定性测试
在系统测试过程中，我们发现WebLogic的JVM可用内存逐渐减少，下图是在WebLogic
队列已经处理的谙求数。
队列中的等待请求数它
JVM堆中当前可托的內存童（字节卜
为了验证确认此现象，进行了4500用户6个小时的测试，当测试执行到1小时左右,
WebLogi
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