1. 测试概述

1.1 测试目标

描述本次测试的意义和目标

本次测试的目的在于探查XXX项目二期重构环境的系统业务处理性能，以及在高负载情况下的系统表现。

1.2 指标和术语

描述本次测试中涉及到的性能指标术语

2. 环境、工具

列出本次测试所涉服务器、客户机和测试工具

2.1 测试环境

服务器：

客户机：

2.2 测试工具

3. 测试方案

3.1 测试类型

不同的性能测试场景可能使用不同的测试类型，需要明确

本次性能测试将主要采用以下几种测试类型：

l 基准测试：

在小并发条件下，探测系统各性能指标表现，作为后续比对基础。

l 压力测试：

由于无法准确预估用户访问量，因此考虑使用压力测试方法。压力测试旨在通过不断 增加系统并发处理事务数，增加系统负载，直到系统到达性能瓶颈。以此推算出系统 可承载用户和事务请求数。

l 稳定性测试：

将系统置于较长时间高负载场景下，探测系统是否出现稳定性缺陷。

3.2 业务模型

针对系统接口，究竟哪些需要被纳入压测范畴？不同事务应该以何种比例被调用，这是需要建模设计的，也是性能测试的难点之一。

通过对于项目架构和业务场景分析，设计以下业务模型进行模拟和测试：

场景1：简单业务场景

场景2：混合业务场景

3.3 加密验签处理

由于系统对于所有事务请求都进行了加密验签处理，因此在本次性能测试中，需要对请求报文进行一致的加密和签名。处理逻辑如下：

l 使用APP同样的加密签名代码，导出jar包做为加密工具类

l 使用jmeter前置处理器-beanshell处理器调用上述jar包方法实现请求参数加密

l 将加密签名后的请求参数存储为变量，后续接口调用时使用

3.4 压力梯度

对于3.2所述场景，分别进行梯度加压，从100并发开始，每次递增100并发数，直至到达系统瓶颈。

4. 测试结果

4.1 聚合报告

场景1-10并发–循环5次

场景1-500并发–循环1次

场景1-550并发–循环1次

场景2-450并发–循环10次

4.2 系统吞吐量

 场景1-550并发–循环1次

 场景2-450并发–循环10次

4.3 资源占用率

最优负载条件下：

CPU使用率

内存占用率

磁盘使用率

5. 分析和建议

结合收集到的数据，给出对于系统性能关键点的分析

5.1 测试结论分析

经过多次测试和数据报表分析，可以得出如下结论：

1) 当总体并发用户数为450-500时，系统具有最优性能表现；当事务并发数超过500时，事务失败率整体上升，系统到达性能拐点。

2) 多事务混合条件下，系统巅峰TPS在90左右，平均吞吐量在13-18/s。

3) 在小压力条件下（10并发），最大事务响应时间为查询用户信息事务的2042毫秒，平均在600毫秒左右系统。整体事务微观响应速度较优。

4) 满负载条件下，登录具有最佳的性能表现，平均响应时间为7000-12000毫秒；查询用户信息事务性能较差，平均响应时间在30000-40000区间。满负载条件下系统整体微观响应时间较差。查询用户接口由于其使用极为频繁，建议进行SQL效率调优

5) 系统资源方面，内存占用率始终处于高位水平（90%以上），磁盘空间由于日志写入而不断被占用。

5.2 问题

测试过程中发现了如下显著问题：

1) 加密验签功能并未生效-现阶段任何签名均可通过验签。属于功能性问题，不影响性能表现。

2) 日志文件由于不断写入导致磁盘占满，建议调低系统日志级别，并做好定期日志备份。

3) 内存占用处于高位水平，需要进一步探查原因。