性能测试分析思路(未完待续)

一.性能测试步骤

二.性能测试通过标准

吞吐量:

响应时间:90%小于200ms

失败率:<0.01%

cpu使用率:<80%

三.性能测试指标和监控

业务性能指标

吞吐量，响应时间，失败率

1.吞吐量

      以jmeter工具为例，每次执行完性能测试之后可以通过聚合报告里面看到吞吐量，

                                                                                                                                      图1

        在这份报告里面throughput也就是吞吐量(tps),一般情况下我们不可能执行一次就能够得到最大吞吐量，我们一般采用二分增加，如对线程数20、40、80、160，当发现增大后降低，再对该区间二分尝试，最后对拐点附近精细尝试得到最大吞吐量；那么我们如何得到理想的tps呢？当我们得到了最大的tps，那么这种情况下是否就可以任务性能满足了呢？

        这里有两种方法可供参考:

       1.1.这里面涉及到用户访问量(pv)和tps的一个对应关系，一般我们会从运维那里得到整个系统在一天pv的一个趋势图，按小时进行统计可以看到24个小时里面pv的趋势，我们取其中最大的值换算成每秒最大pv，看tps是否大于日最高pv数；

        1.2.二八原则:指80%的业务量在20%的时间里完成

          如何理解，下面我们来个例子吧

用户登录场景：早高峰时段，8：50---9：10，5000坐席上线登陆。

      业务量：5000个 

      时间：20x60=1200秒

    吞吐量=80%x业务量/(20%*时间)=4000/240=16.7/秒

而并非5000/1200=4.1/秒

实际上，登录请求数分布是一个正态分布，最高峰时肯定比4.1/秒更高，高峰段实际上完成了80%的业务量，却只花了20%的时间,二八原则计算的结果并非在线并发用户数，是系统要达到的处理能力（吞吐量），初学者容易被误导，那这这个数据就去设置并发数，这是错误滴。

基于以上，如果我们通过计算得到了系统最大的吞吐量，当我们通过压测，得到的吞吐量大于计算出来的吞吐量，那么系统系统就是安全的；

      另外一点，由于在这里可以看到tps的值，但是看不到tps的变化趋势，不过jmeter里面提供了这项功能，右键线程组-添加-监听器-图形结果，这里可以查看tps的趋势；

   

2.响应时间

在图1的第3-7列依次表示的是平均响应时间、50%用户响应时间、90%用户响应时间，最小最大响应时间；

一般我们在测试的过程中

3.失败率

资源性能指标

1.如何分析cpu

通过top命令:

显示出来的指标有很多，主要关注的指标有load average(参考:cpu中的load average)，%us,%sy

       load average显示的是最近1分钟、5分钟和15分钟的系统平均负载。评估系统性能时，不仅仅看load average的数值，而且应该结合系统的CPU核数（top命令下按1可以显示出有几个cpu核），系统的负载均值是基于内核的数量决定的，例如该服务器有24核，则单核的CPU负载为7/24。
依据经验分析，单核CPU负载<2时，系统性能是良好的，当单核CPU负载>5时，那么就表明这个机器存在严重的性能问题。

      如果CPU在满负荷运行，应该符合下列分布，
      a) User Time：65%～70%
      b) System Time：30%～35%

2.如何分析内存

3.如何分析网络

4.如何分析IO

5.数据库负载

三.性能测试分析

四.

参考文章:

http://blog.csdn.net/musen518/article/details/50441473