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1、LoadRunner压力测试结果分析探讨分析原则：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）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一错误提示分析分析实例：1Error: Failed to connect to server “172.17.7.230: 10060 ConnectionE
2、rror: timed out Error: Server “172.17.7.230 has shwnconnection prematurely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connection refused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sp
3、ring控制的最大链接数太低2. Error: Page download timeout (120 seconds) has expired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. Error “http:/172.17.7.230/Home.do.”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。4. Error page “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,B、不确定
4、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！二监控指标数据分析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SD1 Run 0.0 21.25 44 41 21.276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。2最大并发用户数：颜色 比例 度量 最小值 平均值 最大值 SD100 Apache CPU 使用情况(Apache):172.17.7.21
5、0 0.777 0.852 0.93 0.0430.01 已发送 KB/秒(Apache):172.17.7.210 6 1430.371 2689.333 327.9240.1 点击次数/秒(Apache):172.17.7.210 0.333 114.352 533.667 40.201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
6、击数/秒开始迅速增加！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！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SD1 点击次数 69.908 105.736 130.244 103.666 12.186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！5吞吐量
7、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SD1 Throughput 1257502.795 1375591.372 1525865.047 1372743.691 49130.473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来自缓存。6下载组件大
8、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！7Apache资源显示APACHE web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 SD100 Apache CPU 使用情况(Apache):172.17.7.210 0.777 0.852 0.93 0.0430.01 已发送 KB/秒(Apache):172.17.7.210 6 1430.371 268
9、9.333 327.9240.1 点击次数/秒(Apache):172.17.7.210 0.333 114.352 533.667 40.201三服务器资源监控指标：（目前通过top监察）内存：Linux资源监控中指标内存页交换速率（Paging rate），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(high pageout rate);进程进入不活动状态;交换区所有磁盘的活动次数可
10、高;可高的全局系统CPU利用率;内存不够出错(out of memory errors)处理器：Linux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(slow response time)CPU空闲时间为零(zero percent idle CPU)过高的用户占用CPU时间(high percent user CPU)过高的系统占用CPU时间
11、(high percent system CPU)长时间的有很长的运行进程队列(large run queue size sustained over time)四数据库服务器：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！五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
12、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！转一份在 51testing如何测试一个门户网站是否可以支持10万用户同时在线？ Posted on 2006-11-16 01:21 收藏 网摘 所属分类: 04.软件性能测试 这个帖子的内容比较典型，大家有兴趣可以也思考一下。先是楼主提出问题：最近公司一个项目,是个门户网站,需要做性能测试,根据项目特点定出了主要测试项和测试方案一种是测试几*耀接受的最大并发数(用户名参数化,设置集合点策略)一种是测试服务器长时间压力下,用户能否正常操作(用户名参数化,迭代运行脚本
13、)还有一种则需要测试服务器能否接受10万用户同时在线操作,但使用的Loadrunner的license只能支持1万用户,请问这时该如何制定该方案?后面跟着大家的回复：网友 xingcyx 的回复：1、找10台电脑也没用，license仍然只支持10000个。2、找HP支持。当然，前提是你有足够的钱。3、测到10000用户并发。我认为，通常情况下10000用户并发，支持100000用户在线，没有问题的。网友 jackloo 的回复：总的来说这一类的性能指标对大多数软件来说没什么实际意义，更多的是对硬件的要求。如果是用IIS做应用服务器的话，单台可承受的最大并发数不可能达到10万级，那就必须要使用
14、集群，通过多台机器做负载均衡来实现；如果是用websphere之类的应用服务器的话，单台可承受的最大并发数可以达到10万级，但为性能考虑还是必须要使用集群，通过多台机器做负载均衡来实现；那么，你只要集群的服务器足够多，10万并发数当然可以达到了。通常有1个简单的计算方式，1个连接产生1个session，每个session在服务器上有个内存空间大小的设置，在NT上是3M，那么10万并发就需要300G内存，当然实际使用中考虑其他程序也占用内存，所以准备的内存数量要求比这个还要多一些。还有10万个用户同时在线，跟10万个并发数是完全不同的2个概念。这个楼上已经说了。但如何做这个转换将10万个同时在线用户转换成多少个并发数呢？这就必须要有大量的历史日志信息来支撑了。系统日志需要有同时在线用户数量的日志信息，还需要有用户操作次数的日志信息，这2个数据的比例就是你同时在线用户转换到并发数的比例。另外根据经验统计，对于1个JAVA开发的WEB系统（别的我没统计过，给不出数据），一般1台双CPU、2G内存的服务器上可支持的最大并发数不超过500个（这个状态下大部分操作都是超时报错而且服务器很容易宕机，其实没什么实际意义），可正常使用（单步非大数据量操作等待时间不超过20秒）的最大并发数不超过300个。假设你的10万同时在线用户转换的并发数是9000个
