性能测试建模

App性能问题：
界面反应慢
界面卡顿甚至无响应
使用过程中程序闪退
高峰时期程序报错
请求超时

App性能测试面临的问题
模拟场景与真实场景之间的差异性
模拟组网与真实组网之间的差异性
模拟数据与真实数据之间的差异性
测试过程中的执行模型问题
测试执行过程中的资源监控问题
性能测试结果与系统瓶颈分析
影响：性能测试结果与真实存在很大差距，测试结果不准确

App性能测试--业务解决方案
1、分析用户使用场景，掌握用户需求
2、提炼用户关注度较强的功能
3、分析用户操作频繁的功能
4、分析系统中可能的大数据量操作【文件读写，图片浏览，事务队列，事务机制】
5、分析系统关键功能【后台服务，缓存，调用的功能组件】
6、分析用户组合航警，操作比例以及操作时延

App性能测试--组网模型【服务器的网络组成】
组网类型：单机，双机，单机集群，双机集群，各种组合类型
部件：服务，数据库，文件库，第三方组件
消息交互：同步，异步

物理资源配置信息：
手机端：机型，cpu，内存，操作系统类型
服务端：cpu,内存，磁盘读写，网卡，操作系统类型

App性能测试--组网解决方案
1、组网选型：
当前系统需要满足哪些组网
分析各个组网之间差异，低/中/高
选定需要测试的性能组网
测试组网与生产组网一致
2、问题
物理资源难以解决
3、解决方案
申请/购买所需物理资源
不能满足情况下，需要评估测试组网与生产组网差异，至少满足最低配置要求
满足主流机型

App性能测试--数据模型
数据分类：
    --系统初始数据：
            -分析系统上线后数据量/历史数据
            -计算出系统每个阶段数据容量，数据类型，数据比例
            -根据不同阶段分别进行数据预制
    --测试新增数据：
            -业务场景确定后根据具体业务场景定义输入和输出数据
            -结合具体的呼叫模型进行数据预制
            
App性能测试--执行模型
1、性能测试
压力测试-》负载测试-》性能测试
2、App客户端执行模型
模拟用户行为，测试各类操作的响应时间，包括部署和功能等 方面
模拟用户反复对App进行操作
3、App服务端执行模型
在物理资源足够的情况下，对系统慢慢加压直至吞吐量不变，得出系统最适性能指标
在性能指标基础上对系统继续加压，直至系统出现消息狐狸失败
在物理资源不足的情况下，一方面优化系统软件，一方面增加物理资源内存

App性能测试--环境因素
app端：网络，系统资源状态，内部进程
服务端：网络，王元内部，外部网元

App性能测试--执行工具
app客户端：monkey，instrument，DDMS/MAT
app服务端：loadrunner，jmeter

App性能测试--监控模型
app客户端：指标
响应时间，流畅度，cpu，内存，电量，流量
app服务端：指标
消息时延，cpu，内存，网络，磁盘，数据库，文件句柄

并发量影响的响应时间要变化，而指标在测试环境不改变情况下不改变

 

App性能测试--监控工具
app客户端：iTest,Emmagee,instrument,System monitor
app服务端：nmon,工具自带monitor，其他

 

 

-------------------个人学习笔记