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盤點幾種服務(wù)器穩(wěn)定性測試方法

2021-03-15    分類: 網(wǎng)站建設(shè)

服務(wù)器穩(wěn)定性是最重要的,如果在穩(wěn)定性方面不能夠保證業(yè)務(wù)運行的需要,再高的性能也是無用的。正規(guī)的服務(wù)器廠商都會對產(chǎn)品進行不同溫度和濕度下的運行穩(wěn)定性測試。重點要考慮的是冗余功能,如:數(shù)據(jù)冗余、網(wǎng)卡冗余、電源冗余、風(fēng)扇冗余等。

一些服務(wù)器穩(wěn)定性測試方法主要為以下幾種:

一、壓力測試:

已知系統(tǒng)高峰期使用人數(shù),驗證各事務(wù)在大并發(fā)數(shù)(通過高峰期人數(shù)換算)下事務(wù)響應(yīng)時間能否達到客戶要求。系統(tǒng)各性能指標在這種壓力下是否還在正常數(shù)值之內(nèi)。系統(tǒng)是否會因這樣的壓力導(dǎo)致不良反應(yīng)(如:宕機、應(yīng)用異常中止等)。

二、Ramp Up 增量設(shè)計:

如并發(fā)用戶為75人,系統(tǒng)注冊用戶為1500人,以5%-7%作為并發(fā)用戶參考值。一般以每15s加載5人的方式進行增壓設(shè)計,該數(shù)值主要參考測試加壓機性能,建議Run幾次。以事務(wù)通過率與錯誤率衡量實際加載方式。

三、Ramp Up增量設(shè)計目標:

尋找已增量方式加壓系統(tǒng)性能瓶頸位置,抓住出現(xiàn)的性能拐點時機,一般常用參考Hits點擊率與吞吐量、CPU、內(nèi)存使用情況綜合判斷。模擬高峰期使用人數(shù),如早晨的登錄,下班后的退出,工資發(fā)送時的消息系統(tǒng)等。

另一種極限模擬方式,可視為在峰值壓力情況下同時點擊事務(wù)操作的系統(tǒng)極限操作指標。加壓方式不變,在各腳本事務(wù)點中設(shè)置同集合點名稱(如:lr_rendzvous("same");)在場景設(shè)計中,使用事務(wù)點集合策略。以同時達到集合點百分率為標準,同時釋放所有正在Run的Vuser。

四、穩(wěn)定性測試:

已知系統(tǒng)高峰期使用人數(shù)、各事務(wù)操作頻率等。設(shè)計綜合測試場景,測試時將每個場景按照一定人數(shù)比例一起運行,模擬用戶使用數(shù)年的情況。并監(jiān)控在測試中,系統(tǒng)各性能指標在這種壓力下是否能保持正常數(shù)值。事務(wù)響應(yīng)時間是否會出現(xiàn)波動或隨測試時間增長而增加。系統(tǒng)是否會在測試期間內(nèi)發(fā)生如宕機、應(yīng)用中止等異常情況。

根據(jù)上述測試,各事務(wù)條件下出現(xiàn)性能拐點的位置,以確定穩(wěn)定性測試并發(fā)用戶的人數(shù)。根據(jù)實際測試服務(wù)器(加壓機、應(yīng)用服務(wù)器、數(shù)據(jù)服務(wù)器三方性能),估算最終并發(fā)用戶人數(shù)。

還可以對服務(wù)器進行以下方式測試,驗證服務(wù)器在各種特殊情況下是否有自動處理機制:

1容錯性測試

通過模擬一些非正常情況(如:服務(wù)器突然斷電、網(wǎng)絡(luò)時斷時續(xù)、服務(wù)器硬盤空間不足等),驗證系統(tǒng)在發(fā)生這些情況時是否能夠有自動處理機制以保障系統(tǒng)的正常運行或恢復(fù)運行措施。如有HA(自動容災(zāi)系統(tǒng)),還可以專門針對這些自動保護系統(tǒng)進行另外的測試,驗證其能否有效觸發(fā)保護措施。

2問題排除性測試

通過原有案例或經(jīng)驗判斷,針對系統(tǒng)中曾經(jīng)發(fā)生問題或懷疑存在隱患的模塊進行驗證測試,驗證這些模塊是否還會發(fā)生同樣的性能問題。如:上傳附件模塊的內(nèi)存泄露問題、地址本模塊優(yōu)化、開啟Tivoli性能監(jiān)控對OA系統(tǒng)性能的影響等等。

  • 測評測試是用于獲取系統(tǒng)的關(guān)鍵性能指標點而進行的相關(guān)測試。主要是針對預(yù)先沒有明確的預(yù)期測試結(jié)果,而是要通過測試獲取在特定壓力場景下的性能指標(如:事務(wù)響應(yīng)時間、大并發(fā)用戶數(shù)等)。
  • 評測事務(wù)響應(yīng)時間:為獲取某事務(wù)在特定壓力下的響應(yīng)時間而進行的測試活動。通過模擬已知客戶高峰期的各壓力值或預(yù)期所能承受的壓力值,獲取事務(wù)在這種壓力下的響應(yīng)時間。
  • 評測事務(wù)大并發(fā)用戶數(shù):為獲取某事務(wù)在特定系統(tǒng)環(huán)境下所能承受的大并發(fā)用戶數(shù)而進行的測試活動。通過模擬真實環(huán)境或直接采用真實環(huán)境,評測在這種環(huán)境下事務(wù)所能承受的大并發(fā)用戶數(shù)。判定標準閾值需預(yù)先定義(如響應(yīng)時間,CPU占用率,內(nèi)存占用率,已出現(xiàn)點擊率峰值,已出現(xiàn)吞吐量峰值等)。
  • 評測系統(tǒng)大并發(fā)用戶數(shù):為獲取整個系統(tǒng)所能夠承受的大并發(fā)用戶數(shù)而進行的的測試活動。通過預(yù)先分析項目各主要模塊的使用比率和頻率,定義各事務(wù)在綜合場景中所占的比例,以比例方式分配各事務(wù)并發(fā)用戶數(shù)。模擬真實環(huán)境或直接采用真實環(huán)境,評測在這種環(huán)境下系統(tǒng)所能承受的大并發(fā)用戶數(shù)。判定標準閥值預(yù)先定義(如響應(yīng)間,CPU占用率,內(nèi)存占用率,已出現(xiàn)點擊率峰值,已出現(xiàn)吞吐量峰值等)。取值標準以木桶法則為準(并發(fā)數(shù)最小的事務(wù)為整個系統(tǒng)的并發(fā)數(shù))。
  • 評測不同數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)量對性能的影響:針對不同數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)量的測試,將測試結(jié)果進行對比,分析發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中各表的數(shù)據(jù)量對事務(wù)性能的影 響。得以預(yù)先判斷系統(tǒng)長時間運行后,或某些模塊客戶要求數(shù)據(jù)量較大 時可能存在的隱患。

通過以上測試或用戶實際操作已經(jīng)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中的性能問題或懷疑已存在性能問題,需通過響應(yīng)的測試場景重現(xiàn)問題或定義問題。如有可能,可以直接找出引起性能問題所在的代碼或模塊。該類測試主要還是通過測試出問題的腳本場景,并可以增加發(fā)現(xiàn)和檢測的工具,如開啟Tivoli性能監(jiān)控、開啟HeapDump輸出、Linux資源監(jiān)控命令等,并在場景運行過程中輔以手工測試。

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