性能测试分析报告案例

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1、密级：秘密*公司*管理系统性能测试分析报告(V2.0)北京*软件技术开发有限公司2008年12月01日标题*公司*管理系统性能测试分析报告创建日期2008-12-01打印日期文件名存放目录所有者作者张三修订记录日期描述作者对结论进行细化李四文档审核/审批此文档需如下审核。姓名职务/职称签名签名日期*公司*管理系统性能测试分析报告目录1 测试背景11.1 测试目标11.2 测试时间11.3 测试地点11.4 测试人员12 测试方法简介 13 测试环境33.1 被测系统33.1.1 硬件环境33.1.2 数据库环境43.1.3 软件环境43.2 测试系统43.2.1 测试环境搭建43.2.2 测试

2、软件44 测试设计54.1 模拟用户数54.2 测试模型建立55 测试结果分析65.1 业务场景一（无基础数据）梯度压力测试分析 65.1.1 平均响应时间梯度对比 65.1.2 系统资源利用率75.1.3 系统处理能力85.2 业务场景一对比测试分析 85.2.1 平均响应时间对比 85.2.2 处理能力对比95.2.3 资源利用率对比图 95.3 系统稳定性测试105.4 有、无合同场景对比测试 115.4.1 响应时间分析 115.4.2 处理能力对比图125.4.3 资源利用率对比图 135.5 业务场景二调优对比测试 135.5.1 第一次调优 145.5.2 第二次调优 155.5

3、.3 第三次调优 166 测试结论176.1 业务场景一（无合同） 176.2 业务场景二（有合同） 176.3 稳定性187 调优建议188 签字确认191测试背景1.1测试目标对*公司*管理系统的开具发票功能进行性能测试，客观、公正评估系统的性能现状。1、开发正确、有效的性能测试脚本，模拟企业用户开具发票操作行为，作为测试有效 实施的基础；2、 通过性能测试，客观、公正评估在当前测试环境下，被测系统的各项性能指标表现；3、验证被测系统的业务处理能力是否能够满足在业务高峰期的性能要求，为被测系统 上线提供参考依据。如不满足，对性能瓶颈进行定位分析，提供性能调优建议。1.2测试时间测试自200

4、8年11月20日启动，至12月01日测试执行结束。1.3测试地点*大厦*座*层1.4测试人员单位姓名备注* 公司*北京#公司*2测试方法简介压力测试采用业界成熟的自动化性能测试工具，通过创建压力测试程序、构建压力测试模型，对被测试系统实施自动化压力测试，最后形成压力测试结果分析报告。1）压力测试实施模型：通过自动化测试工具模拟最终用户向服务器发起业务请求，进行性能测试。通过测试工公开第10页具对测试过程中系统各点进行监控告供分析使用被测系统性能监控器虚拟用户生成器控制器测试环境准备系统性能压力测试环境要求与生产系统的软硬件环境保持并具有相同规模的业压力模型定义用例选取是性典型的交易和业务流程1

5、)用户操作使用频繁2)对系统性能影响较大3)性能测试压力符合业务系统实际的实际交易发生比例4)循环测试数据准备测试数据要求尽量模拟真实业务数据公开Web服务器2.模拟大量的真实用户生 成压力3.监控器实时捕获系统的性能 状态2）压力测试实施基本流程间隔，并发间隔，用户加载和减压时间根据系统基准测试结果进行判断和设置。每一次测试结束后工具自动采集测试结果并生成原始报务数据，并保证软件版本与生产环境保持能测试压力模型设计的首要任务。用例选取的原则是1.Controller起到调度压力测 试并管理监控器实际执行场景的设置尽量模拟实际业务进行，运行时长，操作间隔（思考时间）第2页而且具有一定可重用性。

6、能贯穿各相关系统，保应用服务器数据库服务器*公司*管理系统性能测试分析报告此次性能测试的用例选择，按照*公司提供的业务数据进行分析抽取14.测试结果被搜集及 保存起来供分析5.产生性能分析报告*公司*管理系统性能测试分析报告证业务流程的顺畅正确。具体的数据类型和数据量需要根据选择的交易类别或性能测试场景 设置而定。此外性能测试会产生大量的虚拟用户，需要消耗大量的测试数据。其数量直接关乎测试结果。测试中所需的基本数据类型为：系统用户数据：登陆系统使用的用户名-口令等，数量与虚拟用户数一致。业务数据：每个虚拟用户模拟真实用户进行操作时使用到的数据。辅助数据：为保证业务操作的正常进行而设置的基本信息

7、资料。测试程序开发：利用在历史数据收集步骤中所获得的典型用户的系统访问模式，做为测试程序开发的依据。该测试程序应该覆盖典型用户的系统访问模式所涉及的操作。脚本的开发是利用LoadRunner Vugen进行脚本录制，开发，参数化，调试的过程。测试执行：测试准备阶段完毕后，确保测试环境、测试程序、测试过程、测试数据，且均已验证通 过后，然后在指定的时间内可对系统施实性能测试，性能测试执行分为两个阶段：1、性能基准测试：系统在轻负载环境下，模拟各业务的单用户交易，评估当前系统的 性能表现，并作为后续压力测试的性能比较基准；2、单交易负载测试：3、负载压力测试：仿真现实，模拟大批量并发业务交易，评估

8、系统在高负载情况下系统的性能表现。测试结果分析报告：压力测试结果经过确认有效后，将汇总压力测试结果，形成最终的性能测试分析报告。3测试环境3.1被测系统3.1.1硬件环境系统IP地址所在主机配置备注应用服务器192.168.3.13CPU Xeon MPX4600 2.6GHzWin2003 Server内存硬盘8G200G 7200 转192.168.3.15CPUXeon MPX4600 2.6GHzWin2003 Server数据库服务器内存8G硬盘500G 7200 转3.1.2数据库环境使用生成的6800万条数据。3.1.3软件环境类型应用及版本号备注应用服务器Weblogic8.1

9、数据库Oracle 9i3.2测试系统3.2.1测试环境搭建测试机配置：类型数量（台）IP配置备注控制台1192.168.3.129Intel E4600 2.4GHzWin2003 Server内存2G/硬盘400G 7200转负载发9192.168.3.130Intel E4600 2.4GHzWin2003 Server生器192.168.3.138内存1G/硬盘400G 7200转3.2.2测试软件采用Mercury In teractive公司的LoadRu nner测试及分析软件作为测试工具。LoadRunner 简介：LoadRunner是一种预测系统行为和性能的工业标准级负载测

10、试工具。在LoadRunner的帮助下，用户可以以模拟上千万用户实施并发负载及实时性能监测的方式来确认和查找问 题。LoadRunner能够对整个企业架构进行测试，它通过模拟实际用户的操作行为和实行实 时性能监测，来帮助用户更快的查找和发现问题。此外，LoadRunner能支持广泛的协议和技术，可以为用户的特殊环境提供特殊的解决方案。本次测试采用的LoadRunner版本为9.0。4测试设计4.1模拟用户数依据系统目前的业务量以及未来业务量增长，对当前系统分别按3000、4500、6000用户进行压力测试，以评估系统在不同压力梯度情况下的性能表现。4.2测试模型建立此次性能测试的业务选择，应覆

11、盖各性能关键业务，并通过*公司、北京*公司双方协商选取被测业务。根据协商选定如下业务进行性能测试：开具发票以此基础上定义测试执行压力模型：在混合业务场景压力梯度测试过程中，分别按 3000、4500、6000用户进行压力测试， 在各个压力测试过程中保持测试场景和调度测试的完全一致，使结果具有很好的可比性。压力测试执行场景描述如下：1、模拟用户数：3000、4500、60002、Pacing： 120 秒；3、当所有用户加载完毕后连续运行 15分钟；4、用户调度策略：每1秒启动30个虚拟用户。业务场景序号交易业务配比执行 时间操作 间隔1开具发票100%15分钟120秒业务场景二序号交易业务配比

12、执行 时间操作 间隔1开具发票（无合同）85%15分钟120秒2开具发票（有合同）15%说明:按照以上场景设置，可估算出模拟用户数与每小时业务量的对应关系如下:模拟用户数300045006000每小时业务量900001350001800005测试结果分析说明：术语解释（事务）LoadRunner中定义，为一个流程中某个环节的称谓，一个流程可称为 一个大的事务，在这个大的交易中包含许多的小的事务。响应时间一LoadRunner中衡量流程中各个事务性能的最佳手段，计算的是端到端的时间，说的通俗一点，从点击应用中的某个控件，到从数据库返回数据到客户端，整个过程都被计算在事务的响应时间内。场景Load

13、Runner中专门术语。它是所有测试资源包括测试脚本、运行设置、运 行用户数等的集合。在这个场景中，可以定义并发用户的数目， 定义要运行的脚本， 或者说运行的流程类型。 在一个场景中，可以是单个流程，也可以是多个流程的混 合。虚拟用户一LoadRunner中特定术语，为模拟现实中的实际用户，测试软件使用虚 拟用户代替真实的用户。5.1业务场景一（无基础数据）梯度压力测试分析5.1.1平均响应时间梯度对比下图是不同用户数下各事务的平均响应时间随用户数变化的曲线：公开第10页*公司*管理系统性能测试分析报告一登录开具发票*录入并开具事务3000用户4500用户6000用户登录0.561.3122.

14、14开具发票0.240.872.08录入并开具0.431.0982.70平均响应时间分析：从上图中可以看出，各操作的响应时间随着用户数的增加呈上升趋势，但都没有超过5秒，在可接受范围内。5.1.2系统资源利用率cpu利用率（%* cpu利用率（%CPU利用率分析：在上图中我们可以看出 3000用户、4500用户及6000用户时，CPU利用率均在正常范围 内，系统表现良好。公开第10页*公司*管理系统性能测试分析报告5.1.3系统处理能力TPS公开第10页*公司*管理系统性能测试分析报告公开第10页*公司*管理系统性能测试分析报告系统处理能力分析：可以看出，在无基础数据的情况下，系统处理能力随用

15、户数的增加呈线性上升趋势，即系统无性能瓶颈，6000用户时系统处理能力达到每小时173880笔，满足并超出客户提出的4小时20万张发票的处理能力。5.2业务场景一对比测试分析序号用户数每小时业务量基础数据量16000180000无26000126000大于1800万5.2.1平均响应时间对比下图是不同压力情况下，有基础数据与无基础数据各操作响应时间对比图:响应时间对比图4500用户（无基础数据） 4500用户（有基础数据） 1 6000用户（无基础数据）6000用户（有基础数据）1614121086420登录开具发票录入并开具平均响应时间分析：同样压力的情况下，在无基础数据的情况下，响应时间均

16、小于5秒。当基础数据量在1800万的时候，6000用户压力下响应时间大幅度提高，超过客户所提出5秒之内的要求。5.2.2处理能力对比下图是相同压力情况下，有基础数据与无基础数据系统的处理能力对比。TPS寸比图6000用户（无基础数据）6000用户（有基础数据）处理能力分析：在有基础数据的情况下， 单从处理能力看，依然可以满足客户所提出的要求，但与之前的无基础数据的处理能力比较发现，基础数据的存在是对处理能力有较大影响。5.2.3资源利用率对比图下图是相同压力情况下，有基础数据与无基础数据各事务资源利用率对比图:CP利用率对比图CPU利用率分析：相同压力下，因有基础数据情况下响应时间变长，系统处

17、理能力下降，CPU利用率也随之下降，这说明系统瓶颈出现在了其他方面。5.3系统稳定性测试在系统测试过程中，我们发现WebLogic的JVM可用内存逐渐减少，下图是在WebLogic监控台所监控到的情况：公开第10页*公司*管理系统性能测试分析报告公开第10页*公司*管理系统性能测试分析报告JVM堆中当前可用的內存量仔节卜为了验证确认此现象，进行了4500用户6个小时的测试，当测试执行到1小时左右,WebLogic JVM基本已无内存可用，如下图所示：U公开第10页*公司*管理系统性能测试分析报告被占用内存无法释放， 导致被测系统在长时间运行后响应时间明显上升，处理能力明显下降，如下图所示：Ti

18、iirkScictlois R囱咅po*倍自 1 mi*0GD8DG170Q2S00:3400:4200:51Elapsed scenants time hh：mm00:5m：i6公开第10页*公司*管理系统性能测试分析报告公开第10页*公司*管理系统性能测试分析报告分析：用户在登录时，系统会自动生成一个sessio n,并占用部分内存，而这个 session的过期时间设置为2小时，按照用户习惯分析，当用户使用直接关闭IE窗口退出系统的方式退出， 这个session是不释放的，并继续占用内存。测试过程中没有做退出操作，导致大量用户 session不释放。根据上图显示，40分钟时性能开始下降，此

19、时在线用户数约为 37.5*60*40=90000。解决方法：开发人员修改程序，点击重新登录时清除sessi on,并在测试过程中，完成开具发票操作后就点击重新登录。重新执行测试后，此现象消失。5.4有、无合同场景对比测试在测试过程中，用户提出部分用户需要在开具发票是选择合同，因此设计以下场景进行测试。序号交易业务配比执行时间1开具发票（无合同）85%15分钟2开具发票（有合同）15%5.4.1响应时间分析在4500用户压力下，各操作响应时间如下：业务操作平均响应时间（秒）有合同一登录6.07有合同 开具发票37.83有合同录入并开具6.38有合同退出3.85有合同 选择合同34.96无合同一

20、登录6.27无合同 开具发票4.45无合同录入并开具6.18无合同退出3.84说明:此时有合同的开具发票、 选择合同操作的响应时间已远远超过5秒，其它大部分操作响应时间也超过了 5秒。5.4.2处理能力对比图下图是无合同4500用户与有合同4500用户情况下系统处理能力对比图：TPS寸比图分析：此时系统处理能力仍然满足 4小时20万张发票的要求，但因响应时间过长，认为系统 性能不满足要求。公开第10页*公司*管理系统性能测试分析报告5.4.3资源利用率对比图CP利用率对比图35资源利用率分析：因响应时间过长，出现大量的队列等待，导致CPU利用率下降。5.5业务场景二调优对比测试现象：有合同“开

21、具发票”、“选择合同”操作的响应时间过长。通过数据库监控可以看到，数据库的读操作过于频繁，db file sequential read等待事件占总等待时间的 92%以上。分析：经过对系统的监控，分析得出几点对系统性能可能造成影响的原因：1、业务逻辑a）在进入开具发票页面时，系统就加载了全部合同信息，导致“开具发票”操作响应 时间过长；b）查询合同信息业务逻辑有问题，导致“选择合同”操作响应时间过长；从数据库监控中看到，以下两个SQL的Disk Reads最大：SELECT * FROM HI_BARGAIN WHERE SKZZH=:1 AND BG_STATE= 正常SELECT IV_A

22、MOUNT FROM HI_INVOICE WHERE BG_CODE=:1 AND （IV_STA TE=正常or IV_STATE=冲红）AND IV_STA TE_2=正常经开发人员确认，这两个SQL是查询合同信息使用的 SQL2、系统参数a）WebLogic线程数设置过小；b）Oracle 的 shared pool、buffer cache设置过小。我们对各原因分别进行优化后进行测试，最终进行了以下调整：1、调整 shard pool 为 104MB2、调整 buffer cache 为 504MB3、调整查询合同信息业务逻辑4、修改weblogic线程数为150调优结果见以下分析。

23、5.5.1第一次调优首先修改业务逻辑，在进入开具发票页面时不加载合同信息。然后修改数据库参数，修改 shard pool 为 104M、修改 buffer cache 为 504M。F图是4500用户调优前后响应时间对比图:事务名称平均响应时间（调优前）平均响应时间（调优后）合同_登录6.071.2合同_开具发票37.831.283合同_录入并开具6.381.378合同_退出3.850.232合同_选择合同34.960.483开票_登录6.271.215开票 开具发票4.450.568开票 录入并开具6.181.492开票_退岀3.840.269公开第10页*公司*管理系统性能测试分析报告45

24、00用尸响应时间对比图I_I|_LI_|-J L , lL ._.l L,rL,l L,rL, 4500用户（调优前）4500用户（调优后）0505050504 3 3 2 2 11岀退* 具刃 开 票录 发具/- 录登_同合择选f J合 岸口合合 rfr前合公开第10页*公司*管理系统性能测试分析报告公开第10页*公司*管理系统性能测试分析报告在图中我们可以看出调优前后，在相同压力的情况下，响应时间大幅度下降。调优效果 明显，已满足响应时间小于 5秒的业务要求。此时系统处理能力也有明显的提升。4035302520151050系统处理能力 TPS；14500用户（调优前）4500用户（调优后）

25、5.5.2第二次调优由于此时 WebLogic线程经常出现队列，因此将 WebLogic线程最大值由100调整为150。调整后系统处理能力由36.004上升为37.394。但由于此时系统处理能力已接近场景设计最大值，因此效果不明显，需要进行一次6000用户的对比测试。I 4500用户I 6000用 户系统处理能力 TPS6000用户时，响应时间明显变长，部分操作已超过5秒，而系统处理能力也有明显的下降，因此系统仍然存在性能瓶颈。5.5.3第三次调优此时主要的优化方向为优化业务逻辑，因此测试人员提出建议，将查询合同信息的两个SQL合并为一个SQL,这样能够减少大量的查询次数，降低数据库压力。开发

26、人员将此业务逻辑优化后，进行了一次6000用户的对比测试，结果如下：公开第10页*公司*管理系统性能测试分析报告B 6000用户（调优前） -6000用户（调优后）系统处理能力6000用户（调优前）6000用户（调优后） TPS可以看出，调整业务逻辑后，各操作响应时间大幅度缩短，系统处理能力有了明显提升。此时系统处理能力达到每小时164876笔。6测试结论6.1业务场景一（无合同）1、 系统在测试硬件、无基础数据的情况下，系统处理能力达到每小时173880笔开发票业务，满足客户所提出的 4小时处理20万笔开发票业务，响应时间小于5秒的处理能力。2、 系统在测试硬件、 有基础数据（1800万条）

27、的情况下，系统处理能力达到每小时 122580 笔开发票业务，满足客户所提出的4小时处理20万笔开发票，响应时间小于5秒的处理能力。6.2业务场景二（有合同）1、系统调优后，在测试硬件、有基础数据（1800万条）的情况下，系统处理能力达到每小时164876笔开发票业务，满足客户所提出的4小时处理20万笔开发票，响应时间小于5秒的处理能力。6.3稳定性1、在不影响系统处理能力的情况下，目前系统最多能够支持 7万用户在线。根据测试估算,约9万用户同时在线时，会导致系统性能急剧下降，详见5.3。7调优建议所提建议仅作为系统进一步优目前系统处理能力已满足上线后业务高峰期的业务压力, 化的参考。1、 增

28、大 WebLogic JVM堆大小，可提高最大在线用户数。当前大小为1000M，最大可设置 为1498M。如需进一步提高在线用户数，可部署 WebLogic集群。2、 当系统压力超过测试最大压力时，增大WebLogic线程池大小，可提升系统处理能力。 目前为150，以50为幅度逐步增加。3、数据库服务器4G的内存下，建议：PGA建议从默认的24M调整到200M ；SGA建议从默认的138M调整到800M ；buffer cache建议从默认的 24M调整到500M ；Share Pool建议从默认的 48M调整到100200M都可以。4、 建议将数据库连接池最小连接数设置为20。当数据库连接池可用连接持续为0的情况下，可增大数据数据连接池大小。目前为100，可增至150。5、 将所有索引设置为使用 INDX表空间，减少资源争抢。6、 User表空间目前使用一个数据文件，建议当 User表空间超过10G后，使用多个数据文 件，每个数据文件大小不超过10G。注：进行以上操作时，应先在测试环境上测试成功后再部署到生产环境上。8签字确认负责人:日期：北京#软件技术开发有限公司 负责人：日期：公开第10页