B2C业务后台压力测试报告.docx
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B2C业务后台压力测试报告
B2C业务后台测试报告
1、测试内容：
本次压力测试是仿B2C业务后台的实际应用的软硬件环境及用户使用过程的系统负荷，长时间运行测试软件来测试被测服务器的可靠性，同时记录LoadRunner执行脚本的相关内容，分析出系统各个瓶颈。
1.1测试项：
1.1.1登录（计划模拟20、50、100、200并发）
1.1.2登录后在预订中心的订单管理里面查询今天的订单（计划模拟20、50、100、200并发）
1.1.3登录后在预订中心的预订机票里面查询航班信息（计划模拟20、50、100、200并发）
1.1.4登录后在出票中心的报表里面查询最近一个月的报表（计划模拟20、50、100、200并发）
1.1.5登录后在酒店管理的酒店订单查询里面查询最近一个月的酒店订单（计划模拟20、50、100、200并发）
1.2测试工具：
LoadRunner8.1，IE8浏览器
1.3测试系统要求：
内存最好在512M以上，安装LoadRunner的磁盘空间至少剩余500M。
操作系统最好是Windows2000。
1.4测试环境：
计算机品牌：
联想笔记本
操作系统：
微软WindowsXP专业版Build2600（ServicePack3）CPU：
双核
内存：
2GBytes
磁盘：
WDCWD3200BEVT-22ZCT0
本机空载时Memory和CPU情况：
1.5使用LoadRunner进行压力测试的步骤：
1.5.1录制脚本：
打开登录界面：
http:
//172.16.2.87:
8081/bko/；输入用户名：
test，密码：
【保密】，分机号：
【为空】；点击“进入”按钮进行相关操作，等页面录制完毕才能关闭浏览器，再停止录制，然后回放脚本检查，最后确定回放的脚本要正确。
1.5.2执行脚本：
打开相关的脚本，设置好脚本运行的参数，执行脚本并且记录响应时间、最大/最小并发数、失败的次数、正常连续运行的最长/最短时间，并发数与失败的关系。
1.5.3对脚本录制过程中进行分析：
系统能够承受多大的压力，虚拟用户几个同时进行操作作为标准，记录有用数据并且进行分析。
2、测试结果【只做了登录的压力测试，下面其他的需要把问题解决后才能进行测试】：
2.1登录（计划模拟20、50、100、200并发）【每秒加载4，达到并发数持续5-10分钟，每秒停止4个】
2.1.1LoadRunner记录的相关参数如下：
Vusers数：
400
最大并发用户数：
400
TotalTrans/Sec（Passed）业务操作响应时间是：
HisperSecond每秒点击数：
Throughput吞吐量：
PagesDownloadedperSecond下载组件大小：
TransResponseTime
RunningVusers
HTTPResponsesperSecond
ConnectionsPerSecond
VuserswithErrors
问题1：
2.1.2服务器相关参数如下：
Memory【内存】、CPU：
在达到400并发持续运行6、7分钟CPU就占满了，如下图所示：
这证明在登录并发量至高达到400个并发。
Tomcat问题：
在连接过程中有些用户未能连接，如下图：
这证明数据库需要优化。
2.2登录后在预订中心的订单管理里面查询今天的订单（计划模拟20、50、100、200并发）【每秒加载4，达到并发数持续5-10分钟，每秒停止4个】
LoadRunner记录的相关参数如下：
Vusers数：
最大并发用户数：
TotalTrans/Sec（Passed）业务操作响应时间是：
HisperSecond每秒点击数：
Throughput吞吐量：
PagesDownloadedperSecond下载组件大小：
服务器相关参数如下：
Memory【内存】：
CPU：
2.3登录后在预订中心的预订机票里面查询航班信息（计划模拟20、50、100、200并发）【每秒加载4，达到并发数持续5-10分钟，每秒停止4个】
LoadRunner记录的相关参数如下：
Vusers数：
最大并发用户数：
TotalTrans/Sec（Passed）业务操作响应时间是：
HisperSecond每秒点击数：
Throughput吞吐量：
PagesDownloadedperSecond下载组件大小：
服务器相关参数如下：
Memory【内存】：
CPU：
2.4登录后在出票中心的报表里面查询最近一个月的报表（计划模拟20、50、100、200并发）【每秒加载4，达到并发数持续5-10分钟，每秒停止4个】
LoadRunner记录的相关参数如下：
Vusers数：
最大并发用户数：
TotalTrans/Sec（Passed）业务操作响应时间是：
HisperSecond每秒点击数：
Throughput吞吐量：
PagesDownloadedperSecond下载组件大小：
服务器相关参数如下：
Memory【内存】：
CPU：
2.5登录后在酒店管理的酒店订单查询里面查询最近一个月的酒店订单（计划模拟20、50、100、200并发）【每秒加载4，达到并发数持续5-10分钟，每秒停止4个】
LoadRunner记录的相关参数如下：
Vusers数：
最大并发用户数：
TotalTrans/Sec（Passed）业务操作响应时间是：
HisperSecond每秒点击数：
Throughput吞吐量：
PagesDownloadedperSecond下载组件大小：
服务器相关参数如下：
Memory【内存】：
CPU：
3、具体结果以及如何得到：
3.1分析原则：
1.具体问题具体分析（这是由于不同的应用系统，不同的测试目的，不同的性能关注点）
2.查找瓶颈时按以下顺序，由易到难。
服务器硬件瓶颈
网络瓶颈（对局域网，可以不考虑）
服务器操作系统瓶颈（参数配置）
中间件瓶颈（参数配置，数据库，web服务器等）
应用瓶颈（SQL语句、数据库设计、业务逻辑、算法等）
3.2分析的信息来源：
1根据场景运行过程中的错误提示信息
2根据测试结果收集到的监控指标数据
3.2.1错误提示分析：
分析实例：
3.2.1.1实例1
Error:
Failedtoconnecttoserver“172.16.2.87″:
[10060]Connection
Error:
timedoutError:
Server“172.16.2.87″hasshutdowntheconnectionprematurely
分析：
A、应用服务死掉。
（小用户时：
程序上的问题。
程序上处理数据库的问题，实际测试中多半是服务器链接的配置问题）
B、应用服务没有死（应用服务参数设置问题）
对应的Apache和tomcat的最大链接数需要修改，如果连接时收到connectionrefused消息，说明应提高相应的服务器最大连接的设置，增加幅度要根据实际情况和服务器硬件的情况来定，建议每次增加25%！
C、数据库的连接，数据库启动的最大连接数（跟硬件的内存有关）。
D、我们的应用程序spring控制的最大链接数太低
3.2.1.2实例2
Error:
Pagedownloadtimeout（120seconds）hasexpired
分析：
A、应用服务参数设置太大导致服务器的瓶颈
B、页面中图片太多
C、在程序处理表的时候检查字段太大多
D、实际测试时有些资源需要请求外网，而我们的测试环境是局域网环境
3.2.1.3实例3
Error“http:
//172.16.2.87:
8081/bko/......”
分析：
A、脚本设计错误，造成页面异常。
服务器有响应！
B、并发数过大，造成服务器响应延迟。
3.2.1.4实例4
Errorpage“text=xxxxx”
分析：
A、脚本设计问题，例如，前一脚本修改了某些内容，造成后面的脚本访问异常。
B、不确定因素，有时候回放正常的脚本，一放到场景中就出现这样的错误。
只能反复修改脚本！
3.2.2监控指标数据分析
3.2.2.1Vusers数
Loadrunner系统设置的虚拟用户数目。
Vuser去实际调用事先制作的脚本文件中的应用。
每个Vuser产生响应的操作，所有的操作对服务器形成并发。
颜色比例度量图最小值图平均值图最大值图中间值图SD
1Run0.021.25444121.276
在实际测试中，Vusers可以根据实际情况的需要，在测试过程中增加或者减少。
3.2.2.2最大并发用户数：
颜色比例度量最小值平均值最大值SD
100ApacheCPU使用情况（Apache）:
172.17.7.2100.7770.8520.930.043
0.01已发送KB/秒（Apache）:
172.17.7.21061430.3712689.333327.924
0.1点击次数/秒（Apache）:
172.17.7.2100.333114.352533.66740.201
应用系统在当前环境下能承受的最大并发用户数。
在方案运行中，如果出现了大批用户的业务操作失败，或出现了服务器shutdown的情况，则说明在当前环境下，系统承受不了当前并发用户的负载压力，那么最大并发用户数就是前一个没有出现这种现象的并发用户数。
从上图可以看出：
在测试运行到4个小时左右的时候，apache的点击数/秒开始迅速增加！
3.2.2.3业务操作响应时间：
使用“事务性能摘要”图，可以确定在方案执行期间响应时间过长的事务。
颜色比例度量
1最小值
1平均值
1最大值
分析事务的响应情况，要每次详细分析，目前还只能观察到响应时间过长的事务！
3.2.2.4每秒点击数
负载测试期间每秒内Vuser在Web服务器上点击的次数。
可根据点击次数来估算Vuser生成的负载数。
颜色比例度量图最小值平均值图最大值图中间值图SD
1点击次数69.908105.736130.244103.66612.186
从图中不难看出，在4小时的时候，点技数明显增高。
和apache的每秒点击数增大的时间相吻合！
3.2.2.5吞吐量
负载测试期间Web服务器上的吞吐量（字节）。
吞吐量表示在任何指定秒内Vuser从服务器接收到的数据量。
此图可估计Vuser生成的负载量（服务器吞吐量）。
颜色比例度量图最小值平均值图最大值图中间值图SD
1Throughput1257502.7951375591.3721525865.0471372743.69149130.473
同样，从图中可以看出，在4个小时的时候，web服务器的吞吐量开始增高。
在图中还可以看到吞吐量的走势图，从开始到进行到4个小时反弹之前呈降低的趋势，这是因为系统在初期调用的资源都是直接来之服务器，运行一段时间后系统的部分资源来自缓存。
3.2.2.6下载组件大小
每个页面的组件大小，且包括组件的标头的大小！
页面组件大小的分析表格比较复杂，实际分析中可以通过loadrunner的报告分析工具来分析。
页面组件大小分析主要是找到页面中比较庞大的组件，如果其影响到了页面的下载速度，则要想办法将其改小！
3.2.2.7Apache资源
显示APACHEweb服务器上的资源摘要。
前面已经提到过以并发点击数为主。
颜色比例度量最小值平均值最大值SD
100ApacheCPU使用情况（Apache）:
172.17.7.2100.7770.8520.930.043
0.01已发送KB/秒（Apache）:
172.17.7.21061430.3712689.333327.924
0.1点击次数/秒（Apache）:
172.17.7.2100.333114.352533.66740.201
3.2.3服务器资源监控指标（目前通过top监察）：
3.2.3.1内存：
Windowsserver2003资源监控中指标内存页交换速率（Pagingrate），如果该值偶尔走高，表明当时有线程竞争内存。
如果持续很高，则内存可能是瓶颈。
也可能是内存访问命中率低。
实际测试中，当并发点击数出现突然剧增前后，内存的PR值则居高25不下。
说明目前测试的系统中内存存在瓶颈！
内存资源成为系统性能的瓶颈的征兆：
很高的换页率（highpageoutrate）;
进程进入不活动状态;
交换区所有磁盘的活动次数可高;
可高的全局系统CPU利用率;
内存不够出错（outofmemoryerrors）
3.2.3.2处理器：
Windowsserver2003资源监控中指标CPU占用率持续超过80%（对该值的要求，根据具体应用和机器配置而要求不同，有资料表明95％），表明瓶颈是CPU。
实际测试中，当并发点技数出现突然增加前后，cpu的占用率持续保持在86％以上！
说明，目前系统用应用的cpu也是测试的瓶颈！
CPU资源成为系统性能的瓶颈的征兆：
很慢的响应时间（slowresponsetime）
CPU空闲时间为零（zeropercentidleCPU）
过高的用户占用CPU时间（highpercentuserCPU）
过高的系统占用CPU时间（highpercentsystemCPU）
长时间的有很长的运行进程队列（largerunqueuesizesustainedovertime）
3.2.4数据库服务器：
数据库服务器目前测试观察，当web服务器点击率增大时，观察mysql数据库的最大连接数，仍未超过系统设置的最大连接数。
所以，暂时未发现数据库的瓶颈！
3.2.5分析的结论：
以上报告分析中的数据、图标均来自同一次测试。
是在平时测试中挑出的一次现象比较明显，比较利于观察的作为分析案例。
根据以上分析结果综合分析，当前测试环境下，当应用系统产生最大533.667的并发压力。
平均负载压力114.352。
根据分析，用户在4个小时的时候，并发数迅速增加前后的值在400左右！
分析结果跟实际测试的硬件环境以及测试脚本有一定关系。
同时，测试服务器的硬件配置和实际服务器的配置还有一定的差距！
测试时间：
2010-5-10
测试工程师：
梁英杰
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