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日志

性能测试————系统出现瓶颈

已有 90 次阅读2018-6-6 15:18 |个人分类:性能测试

a、常见将running vusers 图与Throughput图进行合并来分析
 a1、当running vusers增加时Throughput也处于上升趋势
 a2、当running vusers减少时Throughput处于下降趋势
 a3、当running vusers增加时Throughput处于下降趋势(原则上可以说明是因为网络瓶颈;同事需要注意的是,如果存在Timeout的情况必然会导致a3的情况发生,此时在判断这种情况时需注意不可出现的timeout)
另:本地局域网测试时可直接忽略掉网络(这点)
b、CPU Utilization:CPU的利用率,75%以上就较高(也有说法是80%或者更高),除了这个指标外,还要结合Load Average 和context Switch Rate 来看,有可能cpu高是因为后两个指标高导致的。
c、hits per second(每秒点击数):每秒点击数每一次点击相当于对服务器发出一次请求,一般点击数会随着负载的增加而增加,该数越大越好
d、Throughput(宽带使用):该数据越小说明系统的宽带依赖越小,
e、transaction summary(事物概要说明):通过事物数越多,说明系统处理能力越强,失败事物越少,说明系统越可靠
f、average  transaction response time(每秒事物数)时间越小说明处理的速度越快,如果和前面的用户负载生成图合并在一起看,就可以发现用户负载增加对系统事物响应时间的影响规律(事物的响应时间也不应该超过用户的最大接收范围,否则会出现响应过慢的问题)
g、transaction per second(每秒事物数):反映了系统在同一时间内能处理业务的最大能力,这个数据越高,说明系统处理能力越强,但是这里的最高值并不一定代表系统的最大处理能力,TPS会受到负载的影响,也会随着负载的增加而逐渐增加,当系统进入繁忙期后TPS会有所下降
h、transaction  performance  summary(事物性能概要):事物的平均时间、最大时间、最小时间、柱状图的落差越小说明相应时间的波动较小,如果落差很大,那么说明系统够稳定
i、transaction reponse time under load(在用户负载下事物响应时间)将users 和average transaction response图做了一个correlate merge得到的线条越平稳,说明系统越稳定
j、transaction response time(percentile):事物响应时间的百分比,可以了解有多少比例的事物发生在某个时间内,也可以发现响应时间的分布规律,数据月平稳说明相应时间编号越小
k、Transation response time (distribution):每个时间段上的事物数,每个时间段上的事物数,响应时间较小的分类下的事物数越多越好。

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