YC-性能测试_手机性能测试网站

性能需求分析：:

1：需求分析关键字：

• 系统用户：注册此系统的总用户量
• 在线用户：在某段时间内登录且在线的用户
• PV：用户/游客浏览页面的次数一个用户可以浏览多个页面
• UV：登录系统的用户，UV可产生多个PV,:PV指的用户可以浏览多个页面
• 性能测试：测试软件在系统中的运行性能，度量系统与预定义目标的差距
• 负载测试：是性能测试的一种，通过逐步增加系统负载，确定在满足性能指标的情况下，被测系统最大所能承受的负载量
• 压力测试：是性能测试的一种，通过逐步增加系统负载，确定在什么情况下系统失效，测试系统承受压力的极限
• 容量测试：是性能测试的一种，通常和数据库有关，通常提前测试数据库达到某W行后系统的性能
• 稳定性测试：系统在某个长的时间段，不断有压力，查看系统指标是否异常，系统是否会奔溃

2：需求分析指标

• tps：表示每秒服务器处理的事物数/业务数,还有一种叫法叫：每秒系统吞吐量
• 事物成功率：一段时间内成功的请求在总请求数中的占比
• 事物失败率：一段时间内失败的请求在总请求数中的站比
• rt：表示服务器处理每个请求的响应时间，原则2s-5s-8s
• 总并发用户数：同一时间访问系统上的用户总量，这些用户会分布在不同的功能模块上，比如三个用户同时登录系统
• 总并发请求数：同一时间访问系统的用户同时想服务器做出的请求数量，比如上面三个用户登录系统，但是请求了不同模块，一个用户请求了5个那就是15
• 总并发线程数：指压力测试工具用的线程数量

案例

1：案例

2：案例

3：案例

扩展知识

1. 网络带宽：一般公司就会买1G的网络带宽，除以8等于125M，查看带宽看在浏览器上面F12查看请求返回的带宽，如果这次请求用了5kb那计算方式就是：125M=125000kb，125000/5=25000那么得出结论，当前这个请求最大并发就是25000并发
2. 静态请求，动态请求： 静态请求是，html,js,cs,jpg这种请求，动态请求是java程序，redis/db数据库，静态请求一般不用进行压测，应为一般公司为了提高用户体验，都会在蓝汛购买cdn机器用来上传静态请求的文件，相当于第三方来进行管控

性能需求分析总结：

1. 静态资源不压测
2. 动态资源需要压测
3. tps先分析出，需要介入28原则
4. rt和事物错误率与产品或领导人员确认
5. 总并发线程数可先用1个线程做基准得出每秒tps,然后逐渐增加来达到总的tps数量

性能测试计划：

1. 版本历史
2. 相关文档
3. 项目背景
4. 入口标准（被测系统的架构图）+被测系统的软件配置
5. 测试内容（就是测试什么接口）
6. 测试场景（单接口）（全链路混合场景）
7. 角色和职责
8. 测试计划（就是每个场景需要的工作时间）
9. 出口标准（就是成功的标准是什么就是最终的效果）
10. 风险

中间键监控：

nginx监控：

手工监控

1. nginx所在的机器上面安装zabbix-agent客户端
2. 编写nginx监控的脚本，此脚本通过nginx服务器发送命令：/usr/bin/curl “http://localhost:80/status/通过grep，awk来进行命令结果的提取，分别有：

3. 添加nginx监控配置文件，UserParameter=nginx.status[*],/etc/zabbix/zabbix_agentd.d/nginx_status.sh $1此行意思是：接收nginx.status[*]接收*号的参数，并通过参数传入到nginx_status.sh这个脚本中，通过脚本识别出传入的方法
4. 配置zabbix_agentd.conf，中配置：lnclude=nginx.conf路径+文件，这样配置后zabbix客户端启动后就可以加载这个配置文件到内存中，直接可以进行访问
5. 重启zabbix客户端，zabbix server进行测试，zabbix_get -s ip -p 10050 -k “nginx.status[accepts]”：传入这个方法让脚本执行这个方法，得到zabbix客户端总共处理了多少个请求数
6. zabbix服务端，上传该客户端服务器的nginx监控模本，添加后可进行监控客户端机器的nginx
   
   总结： nginx因为模版中有键值会执行脚本方法，系统指标采集是应为zabbix agent底层有对应的代码可以采集
   

自动化监控：

前提：准备推送机，zabbix-agent机器（安装nginx），zabbix-server机器
1：脚本：

• 把相关文件同步到远程机器上资源目录：/root/tools/shell/nginx/monitor
• 脚本目录：/root/tools/shell/nginx/remote/remote_create_and_zabbix_agent_config/这个脚本功能是：安装zabbix-agent，配置zabbix-agent，启动zabbix-agent
• 手动上传nginx监控的模版
• 手动执行60上面的第一个脚本

监控tomcat jvm:

手工监控

1. 前提准备：81,101部署的是tomcat，60作为推送机
2. 安装zabbix-agent客户端，及配置上报数据

压力机总结：

上面的案例3进行压力机准备

1. 首先把压力机对应的中间件服务器纳入监控
2. 代码注释掉防刷机制
3. jmeter进行接口准备
4. 开始执行压力测试，结果树勾选只输出Error数据
5. jmeter参数解释：

6. 当1个线程没有问题，直接到10个线程，用excel进行记录，吞吐量，平均响应时间，硬件资源

压测总结：

1. 所有业务一起压测，此方式符合真是的场景，但是若A接口出现瓶颈，会造成其他接口并发请求数降低，压力上不去
2. 理想情况：jmeter请求数随线程组增大，且RT较低，说明服务器处理速度快
3. 不理想情况：jmeter请求数随着线程组增大而降低rt慢慢变大，同时请求也会有失败，说明服务器处理能力变弱

压力上不去原因：

1. 压力机需要和被测服务器在同一个局域网内（同一个网段：前三个都一样），或者是在公司机器来压测阿里云机器也是不行的
2. 压力机或者服务层的网络阻塞(通过发送，接收数据来计算使用的带宽)（查看压力机是否有瓶颈，cpu，内存一般操作不卡就没有问题）
3. 服务器端瓶颈（上述都没有问题就是服务器的问题）

监控nginx

作用：负载均衡转发请求的，不参与代码处理，一般企业里面高配的机器部署nginx
指标：

监控：

1. zabbix监控（硬件资源+服务指标）
2. 日志监控（分辨瓶颈源）
   通过：查看nginx的log，/usr/local/tengine/logs/access.log查看两个指标，1：upstream_response_time（tomcat到代码底层的时间），2：request_time（整个系统架构层请求时间）用2-1的时间就是nginx所花费的时间
3. 负载均衡监控（监控节点状态）：http://81.70.195.221/upstream 来查看节点状态
4. 并发请求数监控（awk命令）#使用awk 命令进行切割，sort命令进行排序，uniq进行去重显示数量，根据负载均衡策略来定位并发的数量
   awk ‘{print $1}’ access.log | sort -n | uniq -c | sort -nr | head -2

经验：

• 活动数=当前线程+zabbix的1个线程=11个线程（如当前线程是10个）
• waiting值如果越来越大，表示客户端建立tcp通道在排队,受阻，则并发请求数下降，rt也会变大
• jmeter rt越来越大或者是报错率越来越高，说明服务器能力变弱，通过日志监控可以分析瓶颈源
• 若是nginx瓶颈，需要通过zabbix监控（硬件+软件服务）来验证，如果硬件使用率高的话那就扩容硬件，反之修改nginx进程数和连接数配置，配置路径：/usr/local/tengine/conf/nginx.conf，
  参数：
  worker_processes：cpu核数
  worker_connections：连接数
• 若不是nginx瓶颈，则据架构继续往后定位

监控代码：

**作用：**业务处理，高配机部署
监控：

1. 通过tomcat log下的catalina.out查看用aop监控的代码消耗时间，发现代码耗时较高

aop监控代码如下：

package com.youceedu.spring.code.aspect;

import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.Around;
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut;
import org.springframework.context.annotation.EnableAspectJAutoProxy;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.Arrays;

/** * @version V1.0 * 注意：本内容仅限于优测教育内部传阅，禁止外泄以及用于其他的商业目 * @Title: ${file_name} * @Package ${package_name} * @Description: 服务性能监控 * @author: chenli * @date: ${date} ${time} */
@Component//将来也会注册到context集合中，代表此类启动的时候就运行了
@Aspect//表示是一个切面类需要配合：@Component使用
@EnableAspectJAutoProxy(proxyTargetClass=true)//标识切面类的开关
public class ServiceMonitorAspect { 
   
    //定义常量 常量就是定义完就不改变了
    private static final long ALARM_TIME = 10;

    @Pointcut("execution(* com.youceedu.spring.code.service.test.*.*(..))")
    public void serviceMonitorPointCut(){ 
   }

    //被监控的方法执行前和返回结果后执行 次注解标识的方法 ProceedingJoinPoint主要是可以跟踪和记录日志信息
    @Around(value = "serviceMonitorPointCut()") //环绕通知必须返回Object
    public Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable { 
   
        //目标方法运行前后的代码
         //运行前----按秒表
        long startTime = System.currentTimeMillis();

        Object object = joinPoint.proceed();//

        //运行后----按秒表
        long endTime = System.currentTimeMillis();

        //时间差
        long diffTime = endTime - startTime;
       // if (diffTime>ALARM_TIME){ 
   
            //此处得到监控的类名UserServiceImpl
            String className = joinPoint.getTarget().getClass().toString();
            //此处得到监控的方法login
            String methodName = joinPoint.getSignature().getName();
            //此处得到的方法参数[name=xxx,pwd=xxx]
            String args = Arrays.toString(joinPoint.getArgs());
            System.out.printf("%s.%s 参数%s,耗时%dms\n",className,methodName,args,diffTime);
       // }

        return object;
    }
}

3. jdk安装路径bin目录下jstack可以对程序进行快照截图，查看进行分析，
   定位思路：
   1：top -H -p 进程pid（查看java程序的所有线程）
   目的：查看进程下的线程列表（包含：tomcat线程+code线程+jvm的gc线程）
   理想情况：线程S/run,Time短，线程pid从cpu消失快，说明业务代码处理正常比较快
   不理想情况：线程一会是S(sleep)一会是run(运行中)，Time长,线程pid一直在，一般看前5个，是否一直存在，cpu是否一直标高
   2：基于不理想的情况进行线程快照 （注意cpu截取出来的快照都是16进制，需要用在线工具转换为10进制查看线程id）
   密令：jstack
   作用：对线程进行跟踪
   参数：-l(锁的瓶颈)，-m()，-F
   执行：
   A：jstack -l 20768 > /root/20768_l_b.log #20768线程pid，查看锁的瓶颈，并生成一个log存放到某个路径，如果log中有内容的话说明存在锁瓶颈
   查看日志：从下往上看，一般就找开发写的代码，waiting to lock <0x00000000ede66408>/parking to wait for 有数据被锁了，http-nio-18080-exec-1″1号线程等待被锁的数据，上面的方法BLOCKED受阻，继续往下找看开始原因出在哪，综合原因：因为某些方法锁了数据，导致无法释放
   
   B：jstack 进程pid #截取cpu内某进程下的所有线程的快照，有可能线程有瓶颈或者没有瓶颈，截取的log为空则表示没有瓶颈，整个截取错误的日志，逐行进行分析

知识：

1. 进程和线程：独立程序启动后有一个独立进程，进程拥有独立的内存单元，一个进程至少拥有一个线程，线程和进程共享内存单元
2. 优缺点：
   线程优点，节省资源，缺点,某线程锁内存影响全体进程
   进程优点，进程相互独立，各不影响，缺点，耗内存
3. 状态：top命令：R运行，S休眠
4. 线程分类：
   tomcat线程–http–nio–8080–exec开头
   java线程–Thread开头
   java gc线程
5. 面试题：占用cpu，内存top10的进程
   cpu： #ps -aeo pcpu,user,pid,cmd | sort -nr | head -10
   内存：#ps aux|head -1;ps aux|grep -v PID|sort -rn -k +4|head

经验：

• 程序代码运行时间长，先查看该机器的硬件资源，硬件资源没有问题表示程序在运行的时候没有拥堵，应该继续往后排查
• 通过1方式：定位问题有时候会不够准确，需要用到2的方式通过jstack监控进行协助，具体查看差额时间，见excel
• 若代码无代码瓶颈，但资源率使用率高，则增配，反之继续据架构向后定位

Jvm监控：

配置路径：tomcat/bin/catalina.sh

jvm原理：

1. AG 实例化对象存储在G内存中
2. B-F 实例化的数据存储到C中，当C内存满时，gc线程进行回收，程序继续引用给数据移到D内存中，反之清除掉，接着重复此动作操作D,E内存
3. 当F内存满时，gc线程进行回收，程序继续引用吧数据给存在F内存中，反之清除掉
4. 当老年代已经满了，垃圾回收也回收不掉了，E中的数据往F里面流转，就出现内存溢出现象

jvm回收策略：

• 串行回收：jdk1.5时候的策略，单线程，参数是：-XX:+UseSeriaIGC，遇到大并发的时候会出现垃圾回收不及时
• 并行回收：多线程并行回收（慢的会影响快的）
  参数：-XX:UseParallelOIdGC -XX:ParallelGCThreads=cpu
• 并发回收：多线程新生代并行，老年代并发回收，参数如下：
  –XX:+UseConcMarkSweepGC #并发回收
  -XX:ParallelGCThreads=cpu核数 #新生代并行
  -XX:ParallelCMSThreads=cpu核数 #老年代并发

jvm监控：

• A：zabbix监控（服务指标）
  zabbix选择监控项：Garbage Collector collections per second

zabbix监控项：Memory Pool CMS OId Gen #监控老年代内存

• B：jdk命令监控
  命令：jstat -gcutil 进程pid 1500 #每个1500毫秒监控一次进程信息
  

总结：

1. 理想情况下新生代，老年代的值随YGC,FGC下降，整体呈锯齿曲线状，反正不正常
2. 不正常情况，一直是一条线，没有下降，有两种定位方式
   A：spring aop+jsatck（快照截取）结合监控（查看代码所用时间），若jvm有瓶颈肯定是代码引起的，若程序有问题不一定会影响jvm
   B：jmap -dump:file=/xxx/xxx/xxxx.hprof.format=b 进程pid #截取快照，mat工具分析
   截取快照后是一个二进制的问件，需要下载到本地后用内存分析工具来打开进行分析，查看前几个占用比较大的是否是程序中写的，开发工具来搜索，如果有用到看用到多少如果不多的话，就表示程序没有问题

面试题：

1：快速评判jvm是否有瓶颈方法
A：正常压测监控jvm变化，看是否正常回收，若都没有问题说明jvm就无问题—看监控
B：因老年代有的内存大，此刻可配置jvm降低（30M,50M）老年代新生代启动后内存大小，再次压测，若内存溢出，因程序无问题，则说明就是jvm的配置过低问题—-修改配置
jvm监控》老年代，正常情况下有gc次数，内存曲线呈锯齿
不正常情况2种原因（1.程序引起 2.jvm配置低）

2：内存溢出和内存泄漏的区别
A：内存溢出是指程序在申请内存时，没有足够的内存空间供其使用， 系统已经不能再分配出你所需要的空间
B：内存泄露是指程序在申请内存后，无法释放已申请的内存空间，一次内存泄露危害可以忽略，但是内存泄漏次数多了就会导致内存溢出

监控redis:

作用：缓存数据，降低db压力

存数据：评论，保单，热点数据，改动较小，sessionid

监控：spring aop + zabbix监控

zabbix监控指标：Stats

扩展（面试）

• redis有过雪崩的现象吗？：没有出现过，redis挂了，大量key过期
• redis有过穿透的现象吗？：没有出现过，redis挂了，大量key过期

经验：

1：正常情况-cpu负载低，rejected_connections=0,命中率高，降低db压力
2：不正常情况-cpu负载高，rejected_connections值上升，命中率低，解决方法是扩硬件或者定位代码问题

db监控

作用：主库对应写操作，从库对应读操作，读写都是操作磁盘

扩展：

• qps：指的是什么：是对数据库的指标，每秒对数据库的操作（查询量）
• tps：表示对代码，每秒对代码有多少业务操作

监控：

1. spring aop监控（代码）+zabbix监控（硬件）
2. 慢查询监控：在mysql中vim /etc/my.cnf进行配置，long_query_time=10设置超过多少秒查询时间定义为慢查询，并设置日志打印到：/var/lib/mysql/slow.log，查询出慢查询的sql会在日志中显示，让开发来配合找出问题

经验：

扩展

1. 什么是热备份：进入的数据马上进行备份，保持一致度比较高，主从其实也是热备份，主库一进来从库就备份
2. 什么是冷备份：指定时间进行备份，比如每天凌晨备份，一致度比较低
3. 数据库配置连接300 jdbc会报错，建立连接太多了

发现性能问题：

1：代码问题：删除渠道识别码的时候，需要查询该渠道识别码关联的保单，当时开发是查询保单的所有数据到内存中，然后再进行遍历判断，当租户数据量小的时候正常可查询遍历，但是有些租户本身数据量比较大，可能有几万条的保单数据，此时程序在运行的时候，内存就暴涨导致内存泄漏
2：发现过redis因为代码配置小的问题导致连接超时，受阻，等待超时等错误，并发量上不去，修改代码中redis的配置

#basic config
redis.pool.maxTotal=300
redis.pool.maxIdle=300
redis.pool.minIdle=300
redis.pool.maxWait=5000

今天的文章YC-性能测试_手机性能测试网站分享到此就结束了，感谢您的阅读。