Jmeter系列016-性能测试实战之性能指标分析

• 常用的几个性能监控工具
•  1）jp@gc - PerfMon Metrics Collector：服务器性能监测，包括CPU，Memory，Network，I/O等等（之前的文章有介绍如何使用，这里就不说了）可根据需要选择监控的服务器指标。

• 2）聚合报告

• 1）Label：每个Jmeter的element都有一个Name属性，这里显示的就是Name属性的值
• 2）#Sample：表示你这次测试中一共发出了多少个请求，如果模拟300个用户，每个用户迭代1次，那么这里显示300
• 3）Average：平均响应时间-默认情况下是单个Request的平均响应时间当使用了Transaction Controller 时，也可以以Transaction为单位显示平均响应时间
• 4）Median：中位数，50%用户的响应时间
• 5）90%Line：90%用户响应时间
• 6）Min：最小响应时间
• 7）Max：最大响应时间
• 8）Error%：本次测试中出现错误的请求的数量/请求的总数
• 9）Throughput：吞吐量-默认情况下白石每秒的请求数
• 10）KB/sec：每秒从服务器端接收到的数据量

 

• 3）jp@gc - Transactions per Second：每秒事务数，服务器每秒处理的事务数

• 4）jp@gc - Respose Times Over Time： 事物响应时间，查看响应时间的实时平均值、整体响应时间走向

• 性能问题分析流程（以下汇总与网络）
•  1）查看服务器的CPU、内存 、负载等情况，包括应用服务器和数据库服务器
•  2）查看数据库健康状态，数据库死锁、连接池不释放
•  3）查看项目日志（查看无报错现象）
•   4）查看jvm的gc等情况

 

• 常见性能问题

•   一、内存溢出
•  1、堆内存溢出    
• 【现象】以下：
• （1）压测执行一段时间后，系统处理能力下降。这时用JConsole、JVisualVM等工具连上服务器查看GC情况，每次GC回收都不彻底并且可用堆内存越来越少。
• （2）压测持续下去，最终在日志中有报错信息：java.lang.OutOfMemoryError.Java heap space。
• 【排查手段】
• （1）使用jmap -histo pid > test.txt命令将堆内存使用情况保存到test.txt文件中，打开文件查看排在前50的类中有没有熟悉的或者是公司标注的类名，如果有则高度怀疑内存泄漏是这个类导致的。
• （2）如果没有，则使用命令：jmap -dump:live,format=b,file=test.dump pid生成test.dump文件，然后使用MAT进行分析。
• （3）如果怀疑是内存泄漏，也可以使用JProfiler连上服务器在开始跑压测，运行一段时间后点击“Mark Current Values”，后续的运行就会显示增量，这时执行一下GC，观察哪个类没有彻底回收，基本就可以判断是这个类导致的内存泄漏。
• 解决方式：优化代码，对象使用完毕，需要置成null。

 

•  2、永久代 / 方法区溢出
• 【现象】压测执行一段时间后，日志中有报错信息：java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space。
• 【产生原因】由于类、方法描述、字段描述、常量池、访问修饰符等一些静态变量太多，将持久代占满导致持久代溢出。
• 【解决方法】修改JVM参数，将XX:MaxPermSize参数调大。尽量减少静态变量。

 

•   3、栈内存溢出
• 【现象】压测执行一段时间后，日志中有报错信息：java.lang.StackOverflowError。
• 【产生原因】线程请求的栈深度大于虚拟机所允许的最大深度，递归没返回，戒者循环调用造成。
• 【解决方法】修改JVM参数，将Xss参数改大，增加栈内存。栈内存溢出一定是做批量操作引起的，减少批处理数据量。

 

•  4、系统内存溢出
• 【现象】压测执行一段时间后，日志中有报错信息：java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread。
• 【产生原因】操作系统没有足够的资源来产生返个线程造成的。系统创建线程时，除了要在Java堆中分配内存外，操作系统本身也需要分配资源来创建线程。因此，当线程数量大到一定程度以后，堆中或许还有空间，但是操作系统分配不出资源来了，就出现这个异常了。
• 【解决方法】
• （1）减少堆内存
• （2）减少线程数量
• （3）如果线程数量不能减少，则减少每个线程的堆栈大小，通过-Xss减小单个线程大小，以便能生产更多的线程。

 

• 5、JAVA直接内存溢出
• 【现象】压测执行一段时间后，日志中有报错信息：OutOfMemoryError
• 【产生原因】
• （1）直接内存大多时候也被称为堆外内存，直接内存通过 native 方法可以分配堆外内存，通过 DirectByteBuffer 对象来操作。直接内存不属于 Java 堆，所以它不受堆内存大小限制，但是它受物理内存大小的限制。
• （2）可以通过 -XX:MaxDirectMemorySize 参数来设置最大可用直接内存，如果启动时未设置则默认为最大堆内存大小，即与 -Xmx 相同。即假如最大堆内存为1G，则默认直接内存也为1G，那么 JVM 最大需要的内存大小为2G多一些。当直接内存达到最大限制时就会触发GC，如果回收失败则会引起OutOfMemoryError。
• （3）直接内存在读和写的性能都优于堆内内存，但是内存申请速度却不如堆内内存。
• 【解决方法】因此直接内存适用于需要大内存空间且频繁访问的场合，不适用于频繁申请释放内存的场合。在需要频繁申请的场景下不应该使用直接内存(DirectMemory)，而应该使用堆内内存(HeapMemory)。

 

• 二、CPU过高
• 1、us cpu高
• 【现象】压测过程中，使用top命令查看系统资源占用情况，us cpu过高，超过50%以上。
• 【排查手段】
• （1）使用top命令是哪个进程消耗CPU高
• （2）再找到CPU消耗高的线程：top -H -p 进程号
• （3）把线程号转换成16进制：printf "%x\n" 线程号
• （4）再用jstack命令分析这个线程是在干什么：jstack 进程号 | grep 16进制的线程号
• （5）通过JProfiler的CPU Views视图的层层分析，可以清楚的找到造成CPU高的原因
• 2、sy cpu高
• 【现象】压测过程中，使用top命令查看系统资源占用情况，sy cpu过高，超过50%以上。
• 【排查手段】
• （1）首先查看磁盘繁忙程度、磁盘的队列（iostat、nmon）
• （2）如果磁盘没有问题，则使用strace查看系统内核调用情况

 

• 三、线程死锁
• 【现象】
• （1）压测进行一段时间后，程序停顿，报超时错误。但这种现象并不一定就是线程死锁造成的，也可能是数据库/中间件连接池被占满、数据库死锁造成的。
• （2）能够打开页面，但获取不到数据
• 【排查手段】
• （1）使用jstack命令查看Java进程下所有线程的情况：jstack -l 进程号
• （2）如果有Blocked状态的线程，说明有线程死锁的状况。如果大量线程都是Waiting状态，则需要去关注数据库和中间件，可能会有排队情况。
• （3）也可以使用JConsole、JVisualVM及JProfiler等工具直接查看所有线程的情况

 

• 四、数据库连接池不释放
• 【现象】压测进行一段时间后，报连接超时的错误。
• 【排查手段】
• （1）去数据库查看应用程序到数据库的连接有多少个：show full processlist。加入应用程序中配置的最大连接数为30，而通过命令show full processlist查看到的从应用服务器连接过来的连接数也为30，证明数据库连接池占满了。
• （2）将应用程序中的最大连接数改大一点（比如100），再重新进行压测，如果还是出现连接池被占满的情况，则证明是数据库连接池不释放造成的.
• 【解决方法】排查代码，数据库连接部分应该是有创建连接但是没有关闭连接的情况。让开发修改代码即可。

 

• 五、数据库死锁
• 【现象】
• （1）压测进行一段时间后，报连接超时的错误。
• （2）程序在执行的过程中，点击确定或保存按钮，程序没有响应，也没有出现报错。
• 【排查手段】查看数据库日志，看有没有死锁的情况：show engine innodb status\G。

 

• 六、SQL使用不合理
• 【现象】事物响应时间慢
• 【排查手段】
• （1）打开数据库的慢查询
• （2）通过命令找到执行比较久的SQL语句：mysqldumpslow
• （3）利用explain来优化这条SQL语句

 

• 七、TPS上不去
• 1、网络带宽
• 在压力测试中，有时候要模拟大量的用户请求，如果单位时间内传递的数据包过大，超过了带宽的传输能力，那么就会造成网络资源竞争，间接导致服务端接收到的请求数达不到服务端的处理能力上限。
• 2、连接池
• 最大连接数太少，造成请求等待。连接池一般分为服务器中间件连接池（比如Tomcat）和数据库连接池（或者理解为最大允许连接数也行）。
• 3、垃圾回收机制
• 从常见的应用服务器来说，比如Tomcat，如果堆内存设置比较小，就会造成新生代的Eden区频繁的进行Young GC，老年代的Full GC也回收较频繁，那么对TPS也是有一定影响的，因为垃圾回收时通常会暂停所有线程的工作。

 

• 4、数据库
• 高并发情况下，如果请求数据需要写入数据库，且需要写入多个表的时候，如果数据库的最大连接数不够，或者写入数据的SQL没有索引没有绑定变量，抑或没有主从分离、读写分离等，就会导致数据库事务处理过慢，影响到TPS。

 

• 5、硬件资源
• 包括CPU（配置、使用率等）、内存（占用率等）、磁盘（I/O、页交换等）。

 

• 6、压力机
• 比如Jmeter和Loadrunner，单机负载能力有限，如果需要模拟的用户请求数超过其负载极限，也会间接影响TPS（这个时候就需要进行分布式压测来解决其单机负载的问题）。

 

• 7、业务逻辑
• 业务解耦度较低，较为复杂，整个事务处理线被拉长也会导致TPS上不去。

 

• 8、系统架构
• 比如是否有缓存服务，缓存服务器配置，缓存命中率、缓存穿透以及缓存过期等，都会影响到测试结果。

 

• 八、500或503错误
• 【现象】压测过程中，服务器返回500或503错误
• 【排查手段】
• （1）通过浏览器访问网站，如果浏览器打不开，服务器可能挂了。可能的原因是：内存溢出、数据库连接池满了、线程死锁。
• （2）先看JVM内存是否满了：jstat -gcutil 2384 1000 5
• （3）看数据库连接池大小是否占满，把最大连接数改大，如果还是出现这种现象，证明是数据库连接池不释放。
• （4）最后看是否有线程死锁：jstack -l 进程号

 

• 以上希望对你有一点点的帮助^_^~~