一次性能测试

 

 

  • 测试范围

1.1 测试内

本次性能测试包括以下3个场景,4个接口:

  1. 场景1:客户端种率统计
  2. 场景2:客户端传免疫史
  3. 场景3:客户端提交数化门诊口、户端确认接种

通过对接口设置不同的并发数,观察其响应时间、TPS、出错率等指标是否符合预期。

1.2 名词术语约定

1.2.1 常用名词释义

  1. 负载:模拟业务操作对服务器造成压力的过程,比如模拟100个用户进行接口调用。
  2. 性能测试:模拟用户负载来测试系统在负载情况下,系统的响应时间、吞吐量等指标是否满足性能要求。
  3. 压力测试:在一定的压力环境下,通过高负载的手段来使服务器资源处于极限状况,测试系统在极限状态下长时间运行是否稳定。
  4. 并发数: 同一时间同时向服务器提交请求的数量。
  5. TPS服务器每秒处理事务数。

1.2.2 测试报告中参数释义

名词

解释

Label

各个模拟测试的名称

#Samples

各个测试的样本总数

Average

每个请求的平均响应时间

Median

中值,即50%请求的平均响应时间

90%Line

90%请求的响应时间

Min

最小响应时间

Max

最大的响应时间

Error%

错误响应的概率。即无法响应和响应结果不符合预期的概率

表格 1-2-2-1 测试报告参数释义

1.3 测试工具及环境

1.3.1测试环境软硬件配置

服务器硬件配置按照南京资源配置文件原始配置执行。

服务器软件配置按照儿童预防接种最小化安装配置执行。

1.3.2 测试工具

测试工具:JMeter

服务器性能数据监控工具:Zabbix

  • 测试数据

2.1 业务性能指标

性能指标基准来源于我司业务部门提出的儿童预防接种集成项目性能需求基准。

业务名称

Average

Error%

接种率统计

<1000ms

0.05%

客户端打针

<500ms

0.05%

客户端数字化门诊上传、确认接种

<800ms

0.05%

表格 2-1-1 性能指标

2.2 场景设计

场景设计是组织虚拟用户、组合业务种类到一个测试单元,根据测试模型和测试目标,整理出如表所示测试场景;分析性能变化趋势、分析性能问题、帮助定容定量。

测试内容

业务名称

场景编号

请求数据量

请求间隔

压力测试

种率统计

S-101

1.5W

10min

S-102

15W

10min

S-103

150W

10min

表格 2-2-1 接种率统计业务场景设计

 

测试内容

业务名称

场景编号

并发数

请求间隔

负载测试

客户端打针

S-201

100

15s

S-202

200

15s

S-203

300

15s

S-204

400

15s

S-205

500

15s

数字化门诊接种、确认接种

S-301

100

15s

S-302

200

15s

S-303

300

15s

S-304

400

15s

S-305

500

15s

表格 1-2-2 日常应用接口业务场景设计

  • 测试结果

3.1接种率统计

(1)聚合报告

场景编号

# Samples

Average

Median

90% Line

95% Line

99% Line

Min

Max

Error %

S-101

200

55.303

67.086

72.094

91.765

600.01

21.042

600.015

50.30%

S-102

200

74.09

509.00

477.037

600.045

600.08

0.348

600.078

60.65%

S-103

200

102.00

110.00

299.155

420.156

600.08

0.058

600.005

65.55%

表格 3-1-1 接种率统计聚合报告

(蓝色字体达标,红色字体不达标,超过600S为超时数据)

(2)平均响应时间对比

 
   

图表 3-1-2 接种率统计平均响应时间对比

 
   

(3)响应错误率对比

 

图表 3-1-3 接种率统计响应错误率对比

(4)TPS趋势图

从S-101 TPS趋势图可以看出(S102,S103与S101趋势一致,),在执行2小时,服务之后后台大数据统计任务因资源不足关闭

 

图表 3-1-4  接种率统计TPS趋势图

3.2客户端打针

(1)聚合报告

场景编号

# Samples

Average

Median

90% Line

95% Line

99% Line

Min

Max

Error %

S-201

500000

0.284

0.251

0.282

0.292

0.338

0.038

22.396

0.03%

S-202

500000

0.484

0.485

0.54

0.556

0.648

0.042

30.39

0.05%

S-203

500000

1.52

0.711

0.823

2.559

21.521

0.043

30.775

4.41%

S-204

500000

1.555

1.955

1.082

2

21.702

0.038

30.777

3.50%

S-205

500000

1.658

1.199

2.239

4.178

9.174

0.043

30.991

5.13%

表格3-2-1 客户端打针聚合报告

 

(蓝色字体达标,红色字体不达标)

(2)平均响应时间对比

 

图表 3-2-2 客户端打针平均响应时间对比

(3)错误率对比

 

图表 3-2-3 客户端打针错误率对比

3.3字化门诊接种、确认接种

(1)聚合报告

场景编号

# Samples

Average

Median

90% Line

95% Line

99% Line

Min

Max

Error %

S-301

500000

0.401

0.346

0.394

0.417

3.296

0.067

9.39

0.02%

S-302

500000

0.664

0.652

0.718

0.739

1.52

0.062

58.466

0.02%

S-303

500000

2.114

0.961

1.752

3.145

21.554

0.067

58.937

5.61%

S-304

500000

2.306

1.258

1.873

3.121

21.683

0.063

47.06

5.92%

S-305

500000

2.45

1.603

4.27

8.252

25.443

0.061

59.548

6.55%

表格 3-3-1数字化门诊接种、确认接种聚合报告

 
   

(2)平均响应速度对比

 

图表 3-3-2数字化门诊接种及确认接种平均响应速度对比

  1. 错误率对比

 

图表 3-3-3数字化门诊接种及确认接种错误率对比

  • 系统风

当前环境硬件配置较低,服务器数量少,分布式系统及数据库资源配置吃紧,软件应用服务每组仅允许配置1-2个,会导致以下的问题:

  1. 制于分布式群资源,行计算能力大数据计算无法完成。如种率统计。

 

 
   
 
   
 
   
 
   
 
   
 
   

hadoop集群服务时的内存占用如下:

目前三台集群无法支撑实际工作中频繁的统计任务。

  1. 制于据库及应用服务的资源数,超过200并发调用接口后,法达基本的应要求,错误率高,影响用户体验。

 

 
   
 
   
 
   

当前2台应用服务器的内存占用情况如下。

 
   

 

  1. 系统容灾能力
  1. 应用服务组部署1-2,当其中一服务发生异常,就会致系统无法正常使用。
  2. Haddop群只有3,要求只有3台一台服务器生异常,会导致整个集群无法使用。
  3. MYSQL有一台备份,常工作分离,主读从写。一台服务器发生异常,会导致常使用。
  4.  
 
   
 
   

Redis 服务器存量源小(主30G备20G)在已还原当前南京儿童(2012年至今)的况下,内存占用80%以上,持后续加的数据

 

 

 
   
 
   

备注:性能测试在局域网进行,不与省数据进行交换,与生产环境存在差异,据我司以往测试结果,省市交换服务受内存库性能、交换服务器性能及网络情况影响较大。

 

  • 源配置善建议
  1. 应用服务器追加4台,部署2套应用,增加服务集群,提高服务群的速度和健壮性,增强容灾能力。
  2. Redis内存库内存增加到50G以上,支持高速度数据交换,增加1台备用服务器,增强容灾能力。
  3. Hadoop增加2-3台从服务器,支持并行大数据计算,增强容灾能力。
  4. MYSQL增加2台从服务器,增强容灾能力。
  5. 省市交换数据服务器未参与测试,但是参考内部测试情况,建议增加2台服务器。

以上资源增加建议参考无锡市资源配置。

 

 

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