性能测试

MegCC 是一个深度学习模型编译器，具备以下特点： 极轻量级运行时：只在二进制文件中保留所需的计算内核。例如，MobileNet v1 的81KB运行工夫高性能：每个操作都通过专家精心优化便携：只生成计算代码，易于在 Linux、Android、TEE、BareMetal 上编译和应用Low Memory Usage while Boot Instantly：模型优化和内存布局在编译时生成。取得最先进的内存使用率，并且在推理过程中不破费额定的 CPUMegCC 反对了根底的 Benchmark 模块用于测试各类模型的推理性能，获取推理时各个 Kernel 的性能数据，分析模型性能瓶颈。 如何应用 MegCC 基准测试介绍MegCC Benchmark 是一个简略的工具，能够在 MegCC 中获取不同模型的基准测试后果，文件构造如下所示： ├── clean.sh├── CMakeLists.txt├── main.cpp├── model│ ├── model_arm.json│ ├── model_riscv.json│ ├── model_x86.json│ └── request.txt├── python│ ├── example.py│ ├── format.sh│ └── src│ ├── benchmark.py│ └── models.py├── README.md├── src│ ├── benchmark.h│ ├── build_config.h.in│ ├── CCbenchmark.cpp│ ├── CCbenchmark.h│ ├── MGEbenchmark.cpp│ └── MGEbenchmark.h└── tools ├── cc_analysis.py └── inference_visual.py在 src 中，它是一个 c++ 应用程序，用于在不同平台上运行基准测试后果。在 python 中，蕴含了模型转换，其余相干筹备工作和基准测试示例，并给出了一些可用来剖析基准测试后果工具脚本 ...

引言近十年来，物联网迎来了爆炸式的增长。面对海量的设施及其产生的数据，物联网利用和服务变得越来越简单。咱们不仅要保障这些物联网零碎的业务性能正确无误，还要保证系统可能反对大量设施之间继续稳固地通信。 因而，咱们须要通过性能测试以确保所构建的物联网零碎是稳固牢靠的。 为何性能测试对于物联网零碎如此重要？对物联网零碎进行集成测试和端到端测试，以保证系统性能的正确性，曾经是业界的通用做法。 性能测试是一种测验零碎健壮性的办法，它关注扩展性、可用性、可靠性等指标，能够帮忙发现零碎在失常应用场景下以及在极限应用场景下的体现。 在物联网零碎的开发过程中，性能测试能够提供一种基于给定指标的评估。通过将测试后果与基准值进行比拟，能够判断零碎性能是否有降落。 将性能测试纳入继续集成有助于发现零碎性能的瓶颈，并在问题尚未造成较高损失之前加以解决。 此外，性能测试还为容量布局提供了根据，有助于用户提前做好筹备。 物联网零碎性能测试的关注点有哪些？在对物联网零碎进行性能测试时，应次要从以下两个角度思考。 物联网零碎的性能体现如何。次要关注零碎是否可能应答负载减少，是否可能解决极其状况下的问题和故障，零碎的提早是否在正当的范畴内。有一些指标能够量化这些属性，如响应工夫、吞吐量、成功率、偏差等。为了达到预期的零碎性能，须要耗费多少计算资源。在能实现雷同指标的前提下，应用更少的计算资源无疑能够节省开支，减少收益。量化计算资源的指标包含 CPU 使用率、内存使用率、磁盘 I/O 速率、数据包传输率等。MQTT 性能测试的常见场景尽管不同的零碎和协定有各自的特定需要，须要设计不同的场景和测试用例，然而在为物联网零碎设计性能测试时，咱们能够参考以下几种常见的类型： 测试零碎在稳固状态下的性能体现。目标是验证零碎是否合乎失常应用的冀望。测试零碎在短时间内接受过载的性能体现。目标是验证零碎在遭逢突发压力时是否仍能失常工作或者迅速复原。测试零碎长期运行的性能体现。目标是验证零碎如果继续运行一段时间是否保持稳定。测试零碎在不稳固的网络环境下的性能体现。目标是验证零碎是否可能应答弱网络（这对于物联网服务来说很常见）的状况。因为 MQTT 是物联网畛域最宽泛应用的协定，咱们也依据理论客户需要列举了一些 MQTT 协定的常见测试场景： 连贯（Connection）：客户端在肯定工夫内连贯到 Broker，并与 Broker 维持连贯一段时间。播送（Fan-out）：大量客户端作为订阅者，只有多数或单个发布者。点对点（Point-to-point）：发布者客户端和订阅者客户端数量雷同。上报（Fan-in）：大量客户端作为发布者，只有多数或单个订阅者。在公布/订阅模型的背景下，设计 MQTT 测试场景的关键在于思考如何模仿发布者和订阅者的不同行为。 MQTT 性能测试面临的挑战对物联网零碎进行性能测试也面临着一些挑战。物联网零碎在架构、网络模式、通信协议等方面与传统的互联网零碎有所区别。因而，传统的性能测试方法不能间接套用到物联网零碎中。 首先，物联网零碎须要与大量设施进行连贯和通信，并产生海量的数据。在性能测试中，模仿实在的规模十分重要，这须要对生成负载的工具进行更精密的设计，以及对测试后果进行更无效的剖析。 其次，物联网的通信形式与互联网不同，因而多种物联网通信协议应运而生。 对于 MQTT 协定，它所具备的一些特点使其与互联网音讯协定有很大的区别： MQTT 是轻量级的，专为不稳固的网络连接和节俭带宽而设计。MQTT 应用 QoS 来反对简单的设施网络环境。MQTT 与数据无关。MQTT 具备长久会话的个性。因而在对 MQTT 协定进行测试时，要留神思考它的独特个性。 EMQ 的性能测试解决方案性能测试对于物联网零碎来说十分重要，它能够升高危险，进步健壮性，帮忙企业在疾速倒退的物联网行业中达成业务指标。 EMQ 推出了 MQTT 凋谢基准测试标准，为 MQTT 基准测试提供了一种无效的办法。它剖析了性能评估的要害指标，并提供了基准测试的理论用例。开发人员能够取得不同 MQTT Broker 之间主观的比拟参考，从而做出理智的抉择。 理解更多信息：MQTT 凋谢基准测试标准：全面评估你的 MQTT Broker 性能XMeter是 EMQ 的另一款产品，它提供对 MQTT 协定以及其余物联网协定的负载测试服务。XMeter 能够程度扩大，可能模仿百万级 MQTT 客户端。它以流式形式收集和解决数据，并生成蕴含次要性能指标的报告。如需理解更多对于全托管 XMeter 云服务的信息，请参考 XMeter：全托管 MQTT 负载测试服务。 ...

本文作者 优测性能测试专家高源。简介：本文以最新的JMeter 5.5版本源代码为例具体介绍了单机模式和分布式模式下后果收集器的工作原理。通篇干货，还不快来理解一下！ 一、JMeter后果收集器概述JMeter是在压力畛域中最常见的性能测试工具，因为其开源的特点，受到宽广测试和开发同学的青眼。然而，在理论利用过程中，JMeter存在的一些性能瓶颈也凸显进去，常常会遇到大并发下压不下来的状况。笔者通过深入分析其源码实现，找到JMeter存在的瓶颈问题及根本原因，为当前更好地应用工具提供一些思路。后果收集器：在JMeter中负责报告数据收集的重任，无论是单机模式还是master-slave模式，每一个申请的后果都是通过相应的后果收集器进行数据采集的。在单机模式下用Result Collector这个监听器去采集，在分布式（master-slave）场景下通过配RemoteSampleListenerWrapper下的指定sender进行收集，具体配置jmeter.property文件的mode属性和队列长度实现。上面咱们以以后最新的JMeter 5.5版本的源代码为例具体介绍下单机模式和分布式模式下后果收集器的工作原理。二、单机模式1、初始化在命令行模式下，JMeter会依据用户的logfile配置抉择是否增加Result Collector，个别在理论测试的时候，咱们都是须要有具体统计报告生成的，所以都会增加Result Collector，收集器放在了整个hashtree的第一个节点，代码如下： void runNonGui(String testFile, String logFile, boolean remoteStart, String remoteHostsString, boolean generateReportDashboard){ .... ResultCollector resultCollector = null; if (logFile != null) { resultCollector = new ResultCollector(summariser); resultCollector.setFilename(logFile); clonedTree.add(clonedTree.getArray()[0], resultCollector); }else { // only add Summariser if it can not be shared with the ResultCollectorif (summariser != null) { clonedTree.add(clonedTree.getArray()[0], summariser); } }.... }2、加载流程增加完后果收集器后，执行脚本过程中，JMeter会依据jmx的编排，依照如下的执行程序进行调用: 每一个线程都是依照以上的程序循环反复执行，直到压测进行。具体代码如下（相应的关键点已减少正文）：private void executeSamplePackage(Sampler current, TransactionSampler transactionSampler, SamplePackage transactionPack, JMeterContext threadContext) {threadContext.setCurrentSampler(current); // Get the sampler ready to sample SamplePackage pack = compiler.configureSampler(current); runPreProcessors(pack.getPreProcessors());//运行前置处理器 // Hack: save the package for any transaction controllers threadVars.putObject(PACKAGE_OBJECT, pack); delay(pack.getTimers());//定时器timer SampleResult result = null; if (running) { ...

作者：优测团队测试专家杨余超 背景介绍 近日优测测试服务团队在进行某客户PC端产品整体测试的过程中，也波及到PC性能测试局部。本文将联合该我的项目理论教训，总结如何利用本地监控性能的计划进行PC性能测试。本文内容次要为监控CPU、内存、网络以及GPU的性能应用情况等，重点介绍监控我的项目的定义及相干后果断定的准则。对于性能监控的实现办法也注明了实现步骤，不便测试同仁进行参照。 CPU 内存 网络1、Windows开始菜单→Windows管理工具→性能监视器。 2、点击性能监视器，进入性能监视器页面。3、点击+，进入增加计数器页面。 4、计数器页面，抉择Processor → % Precessor Time，点击增加，再点击确定（用于监督CPU占有率）。 5、计数器页面，抉择Memory → Available MBytes，点击增加，再点击确定（用于监督内存可用大小）。6、 计数器页面，抉择Memory → Pages/sec，点击增加，再点击确定（用于监督内存页面替换数）。7、计数器页面，抉择Network Interface → Bytes Received/sec，抉择对应的网卡，点击增加，再点击确定（用于监督每秒接管的数据量）。※ PC如果存在多网卡，在选择对象的实例中会显示所有的网卡，这部分肯定要抉择目前连贯网络的网卡。 8、计数器页面，抉择Network Interface → Bytes sent/sec，抉择对应的网卡，点击增加，再点击确定（用于监督每秒发送的数据量）。※ PC如果存在多网卡，在选择对象的实例中会显示所有的网卡，这部分肯定要抉择目前连贯网络的网卡。 9、计数器页面，抉择Network Interface → Bytes Total/sec，抉择对应的网卡，点击增加，再点击确定（用于监督每秒接管和发送的总数据量）。※ PC如果存在多网卡，在选择对象的实例中会显示所有的网卡，这部分肯定要抉择目前连贯网络的网卡。 10、性能监视器页面，在性能监视器处点击鼠标右键，抉择属性，进入性能监视器属性设置页面。将图形元素下的采样距离设置为100秒，持续时间设置为40000秒，设置实现后点击确定。 11、性能监视器页面确认工夫距离和计数器显示是否与设置统一，具体参照下图。工夫上显示到12小时，计数器个数为6个。 GPU1、装置MSI Afterburner，装置后关上软件，点击左侧的设定按钮，进入设定页面。 2、设定页面，惯例选项卡抉择须要监测的显卡（如果机器有独显，抉择独显）。 3、设定页面，监控选项卡抉择须要监控的性能选项，本次监控GPU显存使用率及帧率。点击【GPU1显存使用率】(留神和惯例选项卡中抉择的适配器要匹配，惯例中如果是GPU1，这里也肯定要抉择GPU1，如果是单显卡，应该只显示【显存使用率】)以及对应的页面下部的【在OSD上显示】的CheckBox，确认选项显示【在OSD】。点击【帧率】以及对应的页面下部的【在OSD上显示】的CheckBox，确认选项显示【在OSD】抉择实现后点击确定。 4、关上RivaTuner Statistics Server 设定页面，点击Add，抉择须要监测的软件装置门路，增加到监测列表中。被测利用的默认的装置门路：C:\xxx\xxx。(此处因须要做脱敏解决，理论测试中填写被测利用的装置门路即可） 5、关上测试的软件，确认左上角是否显示GPU显存使用率和帧率。 *版权申明：本文作者 优测团队测试专家 杨余超。 对于文章内容或PC端测试，如果想跟作者深刻探讨，可扫下方二维进群交换。 分割咱们热线：0755-86013388-843186官网：https://utest.21kunpeng.com/h...企业微信：

在 《LR性能测试常见问题及解决办法（五）》的根底上追加。@TOC 21、错误码：Error -2662721.1、谬误景象录制的脚本，可运行时，提醒 Action.c(112): 谬误 -26627: 对于“http://192.168.1.105:8080/T3/...”，HTTP 状态代码=404 (Not Found)21.2、解决办法1.手动失常未必就真正常，LR加压的时候可能连接数占满了，所以出4042.还有一种状况，脚本里有查看语句，叫什么lr_check还是什么的，就是一个脚本外部查看是否有该资源用的，不见着他我拼不进去，如果有，正文掉看看22、错误码：Error -2749222.1、谬误景象Action.c(38): Error -27492: "HttpSendRequest" failed, Windows error code=12002 and retry limit (0) exceeded for URL22.2、解决办法在runtime setting中的preferences- ->options-->http-request connect timeout(sec)的值设为999 Runtime Setting>Preferences>Advanced区域中设置一个winlnet replay instead of sockets选项（不勾选此项报 Error -27727）23、错误码：Error -2727923.1、谬误景象谬误 -27279：外部谬误（呼叫客户服务）：Report initialization failed , error code = -2147467259 [MsgId : MERR-27279 ] 正告: 扩大 LrXml.dll 报告在调用函数 ExtPerThreadInitialize 时呈现谬误 -1谬误: Vuser 初始化扩大 LrXml.dll 失败。23.2、解决办法Vuser Terminated.倡议你重装一下LR.这种问题有可能和你装置无关.dll文件出错不是说写的程序就能批改的.24、谬误提醒：missing newline in XXX.dat24.1、解决办法脚本参数化类型为FILE，后果运行在controller外面的时候，报了个missing newline的谬误，查了一下，将参数化的dat文件中的最初一行补上一个空行就解决啦！！如果遇到此谬误，需查看2个中央：1. dat文件中有没有空白行；2. 文档最初一行是否为空行

在 《LR性能测试常见问题及解决办法（三）》的根底上追加。@TOC 13、错误码：1006013.1、谬误记录Error：Failed to connect to server“192.168.2.192”：[10060]ConnectionError：timed out Error：Server“192.168.2.192”has shut down the connection prematurely13.2、解决办法1> 利用拜访死掉小用户时：程序上的问题。程序上存在数据库的问题2> 应用服务没有死应用服务参数设置问题例如：在许多客户端连贯Weblogic应用服务器被回绝，而在服务器端没有谬误显示，则有可能是Weblogic中的server元素的AcceptBacklog属性值设得过低。如果连贯时收到connection refused音讯，阐明应进步该值，每次减少25％Java连接池的大小设置，或JVM的设置等3> 数据库的连贯在应用服务的性能参数可能太小了数据库启动的最大连接数（跟硬件的内存无关）14、谬误提醒：Page download timeou14.1、谬误记录Error：Page download timeout（120seconds）has expired14.2、解决办法应用服务参数设置太大导致服务器的瓶颈页面中图片太多在程序处理表的时候查看字段太多15、谬误提醒：脚本中呈现乱码15.1、谬误景象某个链接或者图片名称为中文乱码，脚本运行无奈通过。15.2、谬误剖析脚本录制可能采纳的是URL-based script形式，如果程序定义的字符汇合采纳的是国际标准，脚本就会呈现乱码景象。15.3、解决办法从新录制脚本，在录制脚本前，关上录制选项配置对话框进行设置，在"Recording Options"的"Advanced"选项里先将"Surport Charset"选中，而后选中反对"UTF-8"的选项。16、谬误状态码：-40416.1、谬误景象-404 Not Found服务器没有找到与申请URI相符的资源，但还能够持续运行直到完结。16.2、谬误剖析此处与申请URI相符的资源在录制脚本时曾经被提交过一次，回放时不可再反复提交同样的资源，而须要更改提交资源的内容，每次回放一次脚本都要扭转提交的数据，保障模仿理论环境，造成肯定的负载压力。16.3、解决办法在呈现谬误的地位进行脚本关联，在必要时插入相应的函数。

在 《LR性能测试常见问题及解决办法（二）》的根底上追加。@TOC 9、错误码：Error -272799.1、谬误记录谬误 -27279：外部谬误（呼叫客户服务）：Report initialization failed , error code = -2147467259 [MsgId : MERR-27279 ]9.2、解决办法倡议重装一下LR.这种问题有可能和你装置无关.dll文件出错不是说写的程序就能批改的.10、错误码：Error -2779610.1、谬误记录设置了持续时间，呈现谬误为：27796, Failed to connect to server 'hostname';port_ld': 'reason'.10048.（凭记忆写的，不晓得写错了没有）10.2、解决办法在注册表HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\Tcpip\Parameters里，有如下两个键值：TcpTimedWaitDelayMaxUserPort1,这里的TcpTimedWaitDelay默认值应该中是30s，所以这里，把这个值调小为5s（按须要调整）。2,也能够把MaxUserPort调大（如果这个值不是最大值的话）。11、错误码：Error -1048911.1、谬误记录Error -10489 : Exception was raised when calling per-thread-terminate function11.2、谬误剖析在用Loadrunner施行性能测试时，采纳Goal模式加压，存在如果继续长时加压时ＬoadRunner的Controller会报 Error -10489 : Exception was raised when calling per-thread-terminate function谬误；　问题产生起因： Unlike the earlier Windows versions, Windows 2000 and Windows XP have the default environment set to C:\Document and Settings\<user-name>\Local Settings\Temp instead of C:\Windows\temp. This long path with a space can cause several problems for LoadRunner. To resolve the issue, change to a directory without empty spaces. 11.3、解决办法在C盘（或是其它盘均能够）新建TEMP文件夹(为了后续设置临时文件筹备) 右键＂我的电脑＂->高级->环境变量->编辑批改TEMP变量目录，指身上面新建的目录，如我的指向C:\TEMP->保留即可12、错误码：Error -1005412.1、谬误记录Connection reset by peer. Error code : 1005412.2、谬误剖析设置下载等的超时用VuGen录制脚本后，回放或者加压的时候，可能会呈现错误信息“Action.c(65): Error : socket6 - Connection reset by peer. Error code : 10054”这是因为，下载的速度慢，导致超时，所以，须要调整一下超时工夫，12.3、解决办法在Run-time setting窗口中的‘Internet Protocol’－‘Preferences’设置set advanced options（设置高级选项），，从新设置一下“HTTP-request connect timeout（sec）”

在 《LR性能测试常见问题及解决办法（一）》的根底上追加。@TOC 5、错误码：Error -274985.1、谬误记录Action.c(81):Continuing after Error -27498: Timed out while processing URL=http://172.18.20.70:7001/work... querystat/ subOrderQuery.do5.2、谬误剖析这种谬误经常是因为并发压力过大，服务器端太忙碌，无奈及时响应客户端的申请而造成的，所以这个谬误是失常景象，是压力过大造成的。如果压力很小就呈现这个问题，可能是脚本某个中央有谬误，要认真查看脚本，提醒的错误信息会定位某个具体问题产生的地位。5.3、解决办法例如下面的谬误景象问题定位在某个URL上，须要再次运行一下场景，同时在其余机器上拜访此URL。如果不能拜访或工夫过长，可能是服务器或者此利用不能撑持如此之大的负载。剖析一下服务器，最好对其性能进行优化。如果再次运行场景后还有超时景象，就要在各种图形中剖析一下起因，例如能够查看是否服务器、DNS、网络等方面存在问题。最初，减少一下运行时的超时设置，在"Run-Time Settings">"Internet Protocol:Preferences"中，单击"options"，减少"HTTP-request connect timeout" 或者"HTTP-request receive"的值。6、错误码：Error -266126.1、谬误记录Action.c(6): Error -26612: HTTP Status-Code=500 (Internal Server Error) for http://192.168.0.8:10001/logo...;jsessionid={JSESSIONID2}6.2、解决办法造成HTTP－500谬误，有敌人通知我如下几个可能：1、运行的用户数过多，对服务器造成的压力过大，服务器无奈响应，则报HTTP500谬误。减小用户数或者场景持续时间，问题失去解决。2、该做关联的中央没有去做关联，则报HTTP500谬误。进行手工或者主动关联，问题失去解决。3、录制时申请的页面、图片等，在回放的时候服务器找不到，则报HTTP500谬误，若该页面无关紧要，则能够在脚本中正文掉，问题将会失去解决。例如：有验证码的状况下，只管测试时曾经屏蔽了，然而录制的时候提交了申请，但回放的时候不存在响应。4、参数化时的取值有问题，则报HTTP500谬误。可将参数化列表中的数值，拿到理论利用零碎中进行测试，可排除问题。5、更换了应用服务器（中间件的更换，如tomcat、websphere、jboss等），还是利用原先录制的脚本去运行，则很可能报HTTP500谬误。因为各种应用服务器解决的机制不一样，所录制的脚本也不一样，解决办法只有从新录制脚本。6、Windows xp2 与ISS组件不兼容，则有可能导致HTTP500谬误。对ISS组件进行调整后问题解决。7、零碎开发程序写的有问题，则报HTTP500谬误。例如有些指针问题没有解决好的，有空指针状况的存在。批改程序后问题解决。查找后盾日志发现报了很多0ra-01000谬误,这是oracle达到最大游标参数值,google了下,最大起因可能是JDBC连贯没敞开。最初查找weblogic连接池出了问题,很多连贯没敞开。7、错误码：Error -274967.1、谬误记录Action.c(15): 谬误 -27496: 外部谬误(呼叫客户服务): _eStat (7) != LRW_ITEM_STAT_ENUM_UNHANDLED for HandledTask at 048E180C7.2、解决办法整顿中8、错误码：Error -279958.1、谬误记录Action.c(56): Error -27995: Requested link ("Text=打算治理") not found [MsgId: MERR-27995]8.2、解决办法在IE中的工具—>Internet选项—>高级—>HTML设置中抉择第二个脚本类型.

1、错误码：Error -277271.1、谬误记录Error -27727: Step download timeout (120 seconds)has expired whendownloading resource(s). Set the “Resource Page Timeout is a Warning” Run-Time Setting to Yes/No to have this message as a warning/error, respectively1.2、解决办法Run-Time Setting ------ Internet Protocol ------ Preferences ------Option ------ Step download timeout(sec)改为32000A、应用服务参数设置太大导致服务器的瓶颈B、页面中图片太多C、在程序处理表的时候查看字段太大或多2、错误码：Error -277282.1、谬误记录Action.c(16): Error -27728: Step download timeout (120 seconds) has expired when downloading non-resource(s)。2.2、谬误剖析对于HTTP协定，默认的超时工夫是120秒（能够在LoadRunner中批改），客户端发送一个申请到服务器端，如果超过120秒服务器端还没有返回后果，则呈现超时谬误。2.3、解决办法首先在运行环境中对超时进行设置，默认的超时工夫能够设置长一些，再设置屡次迭代运行，如果还有超时景象，须要在"Runtime Setting">"Internet Protocol：Preferences">"Advanced"区域中设置一个"winlnet replay instead of sockets"选项，再回放是否胜利。3、错误码：Error -277913.1、谬误记录Action.c(7): Error -27791: Server “192.168.1.111″ has shut down the connection prematurely3.2、解决办法1、应用服务器死掉。小用户时程序上的问题，程序上解决数据库的问题2、应用服务没有死。应用服务参数设置问题。例如：在许多客户端weblogic应用服务器被回绝，而在服　务器端没有谬误显示，则有可能是weblogic中的server元素的acceptbacklog属性值设得过低。如果连贯时收到onnection refused音讯，阐明应进步该值，每次减少25%。3、数据库的连贯在应用服务的性能参数可能太小了，数据库启动的最大连接数（跟硬件的内存无关）4、有时敞开卡巴斯基也会解决如上问题　1）察看response time 是否 超出默认的120秒　2）查看服务器日志是否有异样以及负载是否过高　3） web_set_timeout 设置更长的超时超时下限，如：　web.set_timeout(”CONNECT”, “360″);　web.set_timeout(”RECEIVE”, “360″);　web.set_timeout(”STEP”, “360″)）察看response time 是否超默认的120秒这个问题，要详细分析了。应该不会是LR本身造成的问题。把工夫调长，就是为了，定位问题在什么中央，而不是为了绕过这个谬误的呈现。4、错误码：Error -274924.1、谬误记录Action.c(38): Error -27492: "HttpSendRequest" failed, Windows error code=12002 and retry limit (0) exceeded for URL4.2、解决办法在runtime setting中的preferences- ->options-->http-request connect timeout(sec)的值设为999。

一 目标成为性能和自动化行业领域专家，做有魅力，有影响力的人。 二 晋升计划2.1 自我学习通过自我克服，自我学习的模式，把根底搭建好。在平时的工作中，很难腾出无效的，短缺的工夫去学习。所以自我学习阶段，我给本人定的工夫点是早晨上班后。这样在不影响失常工作的前提下，自我晋升。从目前的状况来看，在理论工作中，次要是不足对根底概念的了解，根本工具细节的应用，所以自我学习的重点在夯实根底。 2.1.1自学过程分类借助经典书籍：《软件性能测试与LoadRunner实战教程》，《Selenium Webdriver 实战宝典》，《Selenium2自动化测试实战 基于Python语言》，《Python经典教程》逛各大技术论坛：51test论坛，CSDN，黑吧安全网，开源中国观看经典视频教程：《Python入门和进阶视频》，《LR实战视频》，《web自动化实战视频》和有教训共事探讨：利用内部资源，比方在其它大公司做过对应我的项目，有实战经验的共事，同学寻求技术支持和帮忙。这一资源能够说最理论，功效最大的自学过程总结：在自学的过程中，把要点，难点分类总结，做好笔记。自学过程中重视实践和工夫联合。如果只是一味的看书，功效必然不大。目前打算是辅助嵌入式设施，比方增强型51开发板，ARM11开发板进行嵌入式开发和嵌入式测试，这样对学到的常识就有了明确的意识。尽早及时查漏补缺。2.1.2自学过程输入自学只是模式的体现，然而最终要有功效展现，那么必须规定或者自我严格要求自学过程的输入，自定输入以下内容： 自学笔记：尽量应用空白无隔线的笔记本，这样很简单明了看出笔记的重点。对于重点技术难度，技术技巧点进行色彩批注，加黑，加大。笔记只体现思路和过程，不体现具体的概念论述。以邮件模式每周输入一次。博客园日志记录：在各大论坛上传本人的学习体验，分享学习心得。把技术型的常识演绎整顿。这样便于后续学习和查找。目前暂定论坛为开源中国和51test论坛。理论教训分享：和小组成员进行技术分享交换。通过本人的分享，要求小组成员给出评估并进行打分，说出他们的感触，这样本人能够明确到底是在提高还是退化。同时也能够帮忙其他人成长。2.2 技术分享2.2.1 分享模式网站博客记录：次要是为了当前还能有所回顾。在须要的时候能够回头去查找，不至于慌手慌脚。想要的货色找不到。组织团队学习交换：这个是重点，把本人学到的，晓得的，通过团队交换的形式进行回溯和晋升。这个是重点，打算再后续的工作中，不定时举办技术交换会议。这样大家都能够进行晋升，同时对本人的晋升也有很大帮忙。通过他人的反馈晋升，是最有目标的，有功效的。2.2.2 分享模式输入分享后果打分：制订打分模板，要求加入交换会议的共事进行打分，对本人的技术分享打分，并提出建设性倡议和意见。一方面是促成大家积极思考和学习，另一方面是为了从大家的角度理解到本人到底是那块还存在纰漏，或者须要晋升。分享后果总结：对分享过程中的文档进行整顿，对于本人要上传网盘保留，这样便于随时调用学习，对于团队来说，本人会把学习文档上传到RDM或群里共享，不便大家交换和学习。2.3 过程总结这个的重点在于阶段性总结。学习或者交换后，进行阶段性的总结。输入总结后果。自我倡议如下： 输入阶段性总结报告：监督人为各小组组长，这样让大家看着监督着，督促本人一直学习和总结。小组组长能够提出本人的建设性意见和倡议。输入阶段性技术详情：包含学习的技术点是什么，什么进度，问题是啥，怎么解决的。同样输入文档。监督人为部门经理。2.4 外派学习这个是集体冀望点，心愿公司有外派学习的机会，目前理解到对于测试畛域培训的机构很多，驰名的有尚观科技，达内等。学习点：倡议为有技术难度，和公司我的项目有关联。比方性能测试，倡议为服务层面，服务框架性能剖析，调优。至于工具应用属于本身层面，是能够通过本人学习的。然而服务层面的一些常识，是须要有教训的人进行指导。 三 计划细化3.1 自我学习工夫：1个半月，每天晚上19:00-22:00（1到2两个小时即可）内容：性能测试和web自动化细节： 3.2 技术分享工夫：2个月，每周举办一次，后者两周一次，定在早晨17:00-18:00内容：内容依据理论学习和把握的状况而定细节： 3.3 过程总结工夫：两周一次，定在每周五，邮件发送部门经理内容：输入阶段性总结报告和技术详情细节：报告输入按以下思路开展 3.4 外派学习心愿有外派学习的机会四 总结做有影响力的人

Databend 整合了一些性能分析工具，能够不便进行深入分析。本文将会介绍如何进行 CPU / Memory Profiling。CPU Profiling CPU ProfilingCPU 剖析，依照肯定的频率采集所监听的应用程序 CPU（含寄存器）的应用状况，可确定应用程序在被动耗费 CPU 周期时破费工夫的地位。 pprof 是 Google 开源的代码性能剖析工具，能够间接生成代码剖析报告，不仅反对通过命令式交互查看，也便于可视化展现。Databend 应用 pprof-rs1 实现对 pprof 工具的反对。 必备工作CPU 剖析属于 Databend 的内置能力，部署一个 Databend 实例即可开始应用。 命令行交互go tool pprof http://localhost:<your-databend-port>/debug/pprof/profile?seconds=<your-profile-second>若 http 端口为 8080 ，采样工夫为 20 秒，后果示例如下： $ go tool pprof http://localhost:8080/debug/pprof/profile?seconds=20Fetching profile over HTTP from http://localhost:8080/debug/pprof/profile?seconds=20Saved profile in ~/pprof/pprof.samples.cpu.001.pb.gzType: cpuTime: Jul 15, 2022 at 9:45am (CST)Duration: 20s, Total samples = 141.41ms ( 0.71%)Entering interactive mode (type "help" for commands, "o" for options)(pprof) topShowing nodes accounting for 141.41ms, 100% of 141.41ms totalShowing top 10 nodes out of 218      flat  flat%   sum%        cum   cum%  141.41ms   100%   100%   141.41ms   100%  backtrace::backtrace::libunwind::trace         0     0%   100%    10.10ms  7.14%  <&mut regex_syntax::utf8::Utf8Sequences as core::iter::traits::iterator::Iterator>::next         0     0%   100%    10.10ms  7.14%  <<std::thread::Builder>::spawn_unchecked_<sled::threadpool::queue::spawn_to<sled::pagecache::iterator::scan_segment_headers_and_tail::{closure#0}::{closure#0}, core::option::Option<(u64, sled::pagecache::logger::SegmentHeader)>>::{closure#0}::{closure#0}, ()>::{closure#1} as core::ops::function::FnOnce<()>>::call_once::{shim:vtable#0}         0     0%   100%    10.10ms  7.14%  <<std::thread::Builder>::spawn_unchecked_<sled::threadpool::queue::spawn_to<sled::pagecache::iterator::scan_segment_headers_and_tail::{closure#0}::{closure#0}, core::option::Option<(u64, sled::pagecache::logger::SegmentHeader)>>::{closure#0}::{closure#1}, ()>::{closure#1} as core::ops::function::FnOnce<()>>::call_once::{shim:vtable#0}         0     0%   100%    10.10ms  7.14%  <<std::thread::Builder>::spawn_unchecked_<sled::threadpool::queue::spawn_to<sled::pagecache::iterator::scan_segment_headers_and_tail::{closure#0}::{closure#0}, core::option::Option<(u64, sled::pagecache::logger::SegmentHeader)>>::{closure#0}::{closure#2}, ()>::{closure#1} as core::ops::function::FnOnce<()>>::call_once::{shim:vtable#0}         0     0%   100%    10.10ms  7.14%  <<std::thread::Builder>::spawn_unchecked_<sled::threadpool::queue::spawn_to<sled::pagecache::iterator::scan_segment_headers_and_tail::{closure#0}::{closure#0}, core::option::Option<(u64, sled::pagecache::logger::SegmentHeader)>>::{closure#0}::{closure#3}, ()>::{closure#1} as core::ops::function::FnOnce<()>>::call_once::{shim:vtable#0}         0     0%   100%    10.10ms  7.14%  <[&str]>::iter         0     0%   100%    10.10ms  7.14%  <[(char, &[char])]>::binary_search_by::<<[(char, &[char])]>::binary_search_by_key<char, regex_syntax::unicode::simple_fold::imp::{closure#0}>::{closure#0}>         0     0%   100%    10.10ms  7.14%  <[(char, &[char])]>::binary_search_by_key::<char, regex_syntax::unicode::simple_fold::imp::{closure#0}>         0     0%   100%    10.10ms  7.14%  <[(char, &[char])]>::binary_search_by_key::<char, regex_syntax::unicode::simple_fold::imp::{closure#0}>::{closure#0}可视化执行下述命令能够进行可视化： go tool pprof -http=0.0.0.0:<your-profile-port> <your profile data>例如，执行下述语句能够在 8088 端口开启 WEB UI 。 go tool pprof -http=0.0.0.0:8088 ~/pprof/pprof.samples.cpu.001.pb.gz 拜访 http://0.0.0.0:8088/ui/flameg... 即可失去火焰图。 注意事项Databend 临时不反对在 musl 平台上运行 pprof 。 Memory Profiling内存剖析，在应用程序进行堆调配时记录堆栈追踪，用于监督以后和历史内存应用状况，以及查看内存透露。通过与 jemalloc 的集成，Databend 得以整合多种内存剖析能力。这里应用 jeprof 进行内存剖析。 必备工作装置 Jemalloc，并启用其分析能力 ./configure --enable-prof在构建二进制文件时启用 memory-profiling 个性：cargo build --features memory-profiling在创立 Databend 实例时，设置环境变量 MALLOC_CONF=prof:true 以启用内存剖析。示例： MALLOC_CONF=prof:true ./target/debug/databend-query堆快照转储jeprof <your-profile-target> http://localhost:<your-databend-port>/debug/mem上面的例子选用 debug 模式下编译的 databend-query 作为 target，端口为 8080，后果如下所示： ...

要应用 PerformanceRunner性能测试工具/压力测试工具测试您的零碎，必须创立负载测试场景。场景定义每次测试期间产生的事件。场景定义并管制要模仿的用户数、这些用户执行的操作以及用于运行模仿场景的计算机。执行器负责设计场景、运行场景、管制场景、各种波形图生成等。执行器分为设计局部和运行局部两块，以及IP坑骗设置与监控近程服务器设置每一块的根本介绍如下： 首先咱们须要创立一个场景： 点击【文件】-【新建】创立场景 输出场景名称，点击【确定】实现创立 创立胜利后，进入场景设计，场景设计视图中蕴含了两个局部，别离是场景组和场景打算 场景组：在这里治理所有创立好的我的项目场景，能够增加新我的项目的场景到场景组，也能够从场景组中删除已有场景。入选中某一场景后（名称前被勾选），场景打算会有相应的变动，以显示以后场景的相干信息。具体操作如下： 增加我的项目： 点击增加我的项目按钮，弹出增加项目选择对话框； 抉择须要运行的项目名称，点击确定按钮，实现我的项目的增加 阐明：可反复上述操作，增加多个我的项目进入场景内 删除我的项目： 抉择我的项目后，点击“删除我的项目”按钮即可删除我的项目，仅删除场景内的我的项目，之后仍能够从新增加该我的项目 阐明：按住“ctrl”键抉择多个我的项目，点击“删除我的项目”按钮，其余步骤和删除单个我的项目一样 场景打算 在这里治理单个场景的运行模式。双击一个选项能够关上该选项的设计窗口。 启动组：设定了场景何时启动，能够抉择立刻启动，也能够抉择在期待一段时间后再启动。 启动虚构用户：该项设定了所有虚构用户的启动形式，能够抉择所有虚构用户同时启动，也能够抉择每个指定工夫内启动指定数目的虚构用户。 阐明：虚构用户数目会间接影响到压力的大小。在个别状况下，采纳递增虚构用户的形式来寻找零碎可能接受的正当压力。比方，预估总虚构用户数为20个，能够设置初始为2个，每5分钟减少1或2个用户。界面能够配置虚构用户启动形式，可抉择全副启动或者依照某一时间距离启动指定个虚构用户形式启动。 持续时间：该项设定了所有虚构用户在启动之后运行的工夫，能够抉择执行完测试脚本后立刻进行，也可抉择继续运行一段时间后进行。 进行虚构用户：该项设定了所有虚构用户的进行形式，能够抉择所有虚构用户同时进行，也能够抉择一段时间内进行指定数目的虚构用户。 场景打算图 以视图的模式显示出以后场景的设置信息。当场景设置信息产生改变时，场景视图也会相应的产生更改。

项目管理区：创立我的项目，创立测试用例，进行我的项目浏览，切换对象浏览，在PerformanceRunner性能测试工具/压力测试工具中位于垂直拆分条的右边；脚本编辑区：对测试脚本编辑，在PerformanceRunner中位于程度拆分条的上部；后果输入及参数表编辑：测试脚本规范输入，查看测试信息，编辑参数表，在PerformanceRunner性能测试工具/压力测试工具中位于程度拆分条的下部。 【我的项目管理器】 我的项目管理器用来显示以后 IDE 中所有的我的项目，并且显示我的项目中的脚本。 我的项目管理器中的我的项目及脚本组织成一个树状构造，每一个项目名称是一个文件夹，其下的脚本都位于此文件夹下。 对于每一个节点，如果是项目名称，双击能够关上；如果是脚本，则双击能够把这个脚本在编辑器中关上。 树反对鼠标右键菜单，反对删除、减少等操作。 【脚本编辑器】 双击我的项目管理器中要编辑的脚本可关上脚本编辑器。 编辑器可实现关键字着色，反对多行正文（/**/）及单行正文符（//），反对脚本命令主动补全（快捷键Alt+/）。 如果脚本已被编辑过但还没有保留，在脚本表单中相应的脚本名称后会有一个星号提示符，提醒你保留脚本，点击工具栏的保留按钮或是快捷键Ctrl+S保留后星号隐没。 在编辑器中右击鼠标能够弹出如下快捷菜单，蕴含了一些罕用的快捷操作菜单项： 【运行时刻的谬误和输入】 在脚本执行时候显示谬误和输入，能够显示脚本中所要求打印输出的语句，能够显示校验后果。 若运行报错，则会显示脚本中的报错语句，不便用户找出不能正确执行起因。 【数据参数表】 参数表用在参数化脚本过程中，能够用参数表工具栏对参数表进行各种编辑，编辑后的数据以xls文件模式被保留，每一列是一次循环。 【参数表工具栏】 参数表工具栏用来编辑参数表，如上图所示，每一个按钮性能如下： 在表头插入一列数据； 在表尾插入一列数据； 删除表头的一列数据； 删除表尾的一列数据； 在表头插入一行数据； 在表尾插入一行数据； 删除表头的一行数据； 删除表尾的一行数据； 将所有的行按名称的升序排列 将所有的行按名称的降序排列 从脚本对应的xls表中从新载入数据（参数表数据都被保留在与脚本同级同名的xls表中）； 【对象库】 对象库中保留了所有申请和响应的详细信息数据，不同协定的信息都不完全相同，在回放时是依据这些属性数据来模仿实在的数据发送，让服务器响应相应的动作，并让服务器产生压力。对于http协定来说申请数据格式如下。 右边每一项代表一条url链接，左边别离代表此链接申请时的发送数据和返回的响应数据。 SOCKET协定申请数据格式如下：

从性能测试工具到全链路性能测试与剖析平台 PerformanceRunner性能测试工具行将降级为PerformanceOne产品。本次大规模降级，次要围绕几个重大性能来进行：全链路压测剖析PerformanceRunner性能测试工具（以下简称PR），次要是可能针对不同的网络协议，模仿上百万虚构用户（VU），产生海量的压力，测试利用零碎的响应能力。随着利用零碎越来越简单，比方从单节点到集群，从单个档次到多层次、微服务，咱们就须要晓得压力的链路是如何传导的，压力负载在每个节点时多少，哪个压力节点无奈接受压力。这就是全链路压测。PerformanceOne（以下简称PO），会反对多不同利用、不同节点的全链路压测，发现压力传导，找到性能瓶颈。PO反对包含ngix、mysql、oralce、tomcat、redis等各种罕用利用平台和架构，以及针对每个架构的几十种计数器。咱们依据本人的关注点，对计数器进行筛选，在压测过程中检测各个计数器，发现瓶颈。从压测工具到压测平台PR与LR、jmeter等压测工具一样，次要是单机部署应用。在肯定水平上，无奈实现：性能测试团队共享和继承性能测试脚本，造成大量的反复工作。另一个方面，纯正工具化的产品，无奈积攒常识，也无奈布局一个残缺的性能测试过程。因而，性能测试的平台化、用户的角色化、脚本的重用、性能测试过程治理，就成为性能测试的一个重大趋势。在PO平台上，咱们应用B/S架构来代替传统的客户端架构，把性能测试团队集成治理到一个平台上。所有的测试脚本、性能场景被治理。性能测试过程能够被布局和治理。此外，因为性能测试的常态化，因而，性能测试环境，包含被压测的应用环境和压力机，都须要统一规划和治理。PO性能测试平台提供针对性能测试环境和压测机器的对立治理，也通过对测试环境进行资源排班，晋升了压测机器的利用率。从脚本到低代码性能测试的一个问题是，须要了解协定和脚本，于是性能测试有一些“曲高和寡”。在PO的版本，咱们基本上勾销了性能测试脚本，而应用配置化的界面来代替性能测试脚本，升高了性能测试工具的应用门槛。PO针对每个协定，设置了一组模板，性能测试工程师只须要依据这些模板来填写，就可能生成加压的底层代码。应用一组有序的模板，就能够实现性能测试过程。 大概在六月中下旬，咱们行将公布PO的第一个版本，让咱们期待吧！

PerformanceRunner性能测试软件简介 PerformanceRunner性能测试软件是一款自动化压力测试工具，通过加载不同的测试组件，实现面向不同协定的测试，通过模仿多种失常、峰值以及异样负载条件来对系统的各项性能指标，找出性能方面的问题，发现性能瓶颈，优化设计。 PerformanceRunner性能测试软件实用于那些测试 PerformanceRunner主动测试工具实用于惯例压力测试、极限压力测试、负载测试、可靠性测试等，能够进步测试效率，升高测试人工成本，帮忙用户找被测对象的缺点，特地是对于一些通过手工测试很难发现的缺点。 PerformanceRunner性能测试软件能够进行哪些类型的性能测试？ 基于HTTP协定的性能测试，个别为B/S架构的Web程序。 基于SOKCET协定的性能测试，个别为C/S架构的桌面程序。 PerformanceRunner性能测试软件有哪些特点？ 1，应用BeanShell语言作为脚本语言，使脚本更少，更易于了解。BeanShell语法本身也兼容Java语法。 2，采纳关键字揭示、关键字高亮的技术，进步脚本编写的效率。 3，提供了弱小的脚本编辑性能。 4，具备的录制性能，可能一次录制十分欠缺的脚本和资源，升高了测试人员批改脚本的工作量。对于不相熟编程的测试人员来说，是十分有价值的。 5，反对各种需要的校验。包含对如header字段的各项属性，服务器返回的内容、数据库、Excel表格、正则表达式等的校验。 6，反对参数化，同时反对数据驱动的参数化。 7，反对测试过程的谬误提醒性能。 8，丰盛的命令函数，有利于测试人员进行各种功能测试，熟练掌握这些命令函数，可能让测试人员编写出更简练、更高效的测试脚本。

一、概述应用自动化测试工具，模仿用户理论应用的不同场景，对系统的性能指标进行测试 和 评估1.1、测什么后盾代码中间件(tomcat、apache、nginx)数据库、架构设计是否存在瓶颈资源（cpu、内存、磁盘、网络）利用率1.2、目标评估以后零碎能力找出零碎性能（硬件、软件）瓶颈，优化性能评估软件是否能满足将来 2~3年 性能需求1.3、性能测试和接口测试比照焦点 接口性能：验证软件的性能是否合乎产品需要。性能的正向和反向接口性能：验证软件是否满足 业务场景 需要。侧重点在 工夫 和 资源关系 二者相辅相成，缺一不可！先测性能，再测性能二、性能测试策略阐明: 基准测试、负载测试、稳定性测试。不是测试的 3种 分类。 基准测试 是 负载、稳定性测试的前提！ 个别依照 先基准，再负载，最初稳定性的程序开展性能测试2.1、基准测试单用户跑业务场景，开展性能测试，关注的指标数据。给后续多用户测试，提供参考数据2.2、负载测试向服务器逐渐加压发送申请，查看零碎在满足指标的状况下，最多反对多少申请2.3、稳定性测试零碎维持在 肯定的负载（如：cpu占用率 60% ~ 80% ）下，长时间运行，测试零碎工作的稳定性。个别测 `1*24 3*24 7*242.4、并发测试同一时刻（极短时间内）向服务器发送同一申请。如：秒杀、抢注、抢红包！2.5、压力测试采纳逐渐加压的形式，向服务器发送申请，测试出零碎性能的极限临界值三、性能测试指标阐明：--性能指标：掂量 一次性能测试 具体某项后果的统称性能测试 次要参考的 6 大指标： 1. 响应工夫 2. 并发数 3. 吞吐量 4. 点击数 5. 错误率 6. 系统资源利用率3.1、响应工夫指用户从客户端发动一个申请开始，到客户端接管到从服务器端返回的后果，整个过程所消耗的工夫响应工夫公示： 响应工夫 = 网络工夫 + 利用程序处理工夫 （应用服务器解析工夫、数据库服务器解析工夫） 3.2、并发数指同一时刻，同时拜访零碎发送申请的用户数据量3.3、吞吐量单位工夫内，解决客户端申请的 数量。 能够间接体现零碎的负载能力TPS (Transactions Per Second): 每秒事务数 一个事务对应一个业务场景，能够蕴含多个 申请QPS (Query Per Second): 每秒查问数 指服务器解决的 申请数留神：如果没有加非凡阐明（ 默认 一个业务中，就只有一个申请 ），通常 TPS 与 QPS 雷同 ...

1、测试环境的零碎性能剖析 依据咱们之前记录失去的测试后果，图表、曲线等，通过计算，与预约的性能指标进行比照，确定是否达到了咱们须要的后果；如未达到，查看具体的瓶颈点，而后依据瓶颈点的具体数据， 进行具体情况具体分析，影响性能的因素很多，这一点，能够依据教训和数据体现来判断剖析。 2、硬件设施对系统性能体现的影响剖析 因为之前设计了几个不同的测试环境，故能够依据不同测试环境的硬件资源应用情况图进行剖析，确定瓶颈是再数据库服务器、应用服务器抑或其余方面，而后针对性的进行优化等操作。 3、其余影响因素剖析 影响零碎性能的因素很多，能够从用户能感触到的场景剖析，哪里比较慢，哪里速度尚可，这里能够依据准则对其进行剖析； 至于其余诸如网络带宽、操作动作、存储池、线程实现、服务器解决机制等一系列的影响因素，具体问题具体分析，这里就不一一表述了。 4、测试中发现的问题 在性能测试执行过程中，可能会发现某些性能上的有余或存在的缺点，以及须要优化的中央，这也是执行屡次测试的长处。 举荐浏览： app性能测试工具有哪些 app压力测试怎么做 常见的APP性能测试指标 哪些性能须要进行性能测试？

　哪些性能须要进行性能测试？ 每位用户都心愿本人公司利用的零碎有良好的性能。从客户的角度讲，必定都心愿所有的零碎利用有好的零碎性能体现，那么是不是所有的功能测试都要通过性能测试呢？答案当然是否定的，通常性能测试周期较长。首先，对全副功能模块都进行性能测试须要有十分长的工夫。其次，依据80-20准则，零碎用户常常应用的功能模块大略占零碎整个功能模块数目的20%，像“参数设置”等功能模块仅须要在利用零碎时由管理员进行一次性设置，因而针对这类设置进行性能测试是没有任何意义的。通常，性能测试是由客户提出需要，性能测试人员针对客户的需要进行零碎和业余的剖析后，提出相应的性能测试计划、解决方案、性能测试用例等，而后与用户独特剖析确定较终的性能测试计划、测试解决方案、性能测试用例等。性能测试的较终测试内容通常会联合客户实在的利用场景，以及客户利用较多和应用较频繁的性能。所以，“对所有的性能进行性能测试”是不切实际、不迷信的做法，性能测试人员必须分明这一点。 举荐浏览： 性能测试工作流程浅谈 常见的APP性能测试指标 挪动APP性能测试包含哪些方面? 性能测试、负载测试、压力测试有什么区别？

性能测试工作流程浅谈： 1.剖析性能需求。筛选用户应用频繁的场景来测试，比方：登陆，搜寻，下单等等。确定性能指标，比方：事务通过率为99.99%，TOP99.99%是5秒，大并发用户为1000人，CPU和内存的使用率在70%以下。 2.制订性能测试计划，明确测试工夫，通常在性能稳固后，如第一轮测试后进行，和测试环境和测试工具。 3.编写测试用例。 4.搭建测试环境，筹备好测试数据。 5.编写性能测试脚本。 6.性能测试脚本调优。设置检查点、参数化、关联、集合点、事务，调整思考工夫，删除冗余脚本。 7.设计测试场景，运行测试脚本，监控服务器。 8.分析测试后果，收集相干的日志提单给开发。 9.回归性能测试。 10.编写测试报告。 举荐浏览： app压力测试怎么做 app性能测试工具有哪些

如果咱们须要洽购一款性能测试工具，咱们想要晓得，到底须要多少并发用户数适合？买的太多，须要很高的估算；买的太少，又达不到成果。 目前大多数的软件架构，大多采纳先并发，后排队的机制。先并发，就是软件系统有个并发个数，就是同时能够解决多少个申请。例如，一个软件能够有15个并发，就是可能满足同时解决15个申请。如果每个申请解决的工夫是200ms，那么每秒钟，能够解决的申请个数是：15*（1000/200）=75个。 排队，就是如果曾经有15个申请正在被解决，起初的申请就必须排队期待。这就有个等待时间的问题。比方，一下来了750个申请，依据每秒解决75个计算，就须要10秒能力解决实现。如果零碎实时性很强，要求5秒内必须实现，如果没有实现，交易就会被勾销，那么咱们能够发现，750个申请，其中375个胜利了，其余的都失败了（超时）。 原则上来看，个别软件的并发个数都不是很高，除非部署了一个大的集群。如果只思考tps（每秒通过的交易/申请个数），咱们依据每个交易距离就能够计算出来。比方下面的场景，咱们能够要求不能一下来750个，能够在每个申请之间距离1秒，或者每个交易（包含距离）为1秒。这样，在上文钟，如果tps是75，那么并发用户数75个就能够了。 当然，如果咱们想要模仿更实在的用户场景，咱们能够依据数据来计算交易的间隔时间（这个局部，能够去搜寻相干的文章）。有了间隔时间，有了对tps的要求，就能够很容易的计算。比方，间隔时间是T，并发个数=tpsT。比方依照上文的例子，如果间隔时间为0.5秒，那么并发个数为750.5=37.5个。 间隔时间，就是作为实在的用户，均匀多长时间会发动一次申请。这个大略用在一段时间内产生的申请总数，除以所应用的工夫，就能够计算出来。 上面，咱们举一个理论的例子。 咱们冀望零碎的tps，可能达到2000，间隔时间为3秒，那么并发个数（VU）=2000*3=6000并发。这样做比拟实在。 如果放心估算过高，那么如果实在的交易解决工夫不超过1秒，那么咱们也能够购买VU=2000*1=2000个。这样咱们也能够失去比拟靠近的成果。 如果交易解决工夫，在tps比拟高的时候，会变的更长，假如较长是5秒。咱们能够让VU=2000*5=10000即可。 依据下面的阐明，咱们就能够来估算，大略你须要购买多少个VU了。大略个数跟被测试零碎可能容忍的较大等待时间，以及须要达到的tps个数相干。 举荐浏览： 接口测试和性能测试的区别 挪动APP性能测试包含哪些方面? 性能测试、负载测试、压力测试有什么区别？ 性能测试须要做些什么？ APM全链路压测怎么做?

1、并发用户：并发个别分两种状况。一种是严格意义的并发，即所有的用户在同一时刻做同一件事件或者操作，这种操作个别指做同一类型的业务。另外一种并发是狭义范畴的并发，这种并发与前一种并发的区别是，只管多个用户对系统产生了申请或者进行了操作，然而这些申请或者操作能够是雷同的，也能够是不同的。 2、并发用户数量：在同一时刻与服务器进行交互的在线用户数量。 3、申请响应工夫：指的是客户端发出请求到失去响应的整个过程的工夫。 4、 吞吐量：指的是在一次性能测试过程中网络上传输的数据量的总和。吞吐量/传输工夫，就是吞吐率。 5、吞吐率：单位工夫内网络上传输的数据量，也能够指单位工夫内解决的客户端申请数量。它是掂量网络性能的重要指标。通常状况下，吞吐率用“申请数/秒”。 6、TPS：每秒钟零碎可能解决的交易或者事物的数量。它是掂量零碎解决能力的重要指标。 7、点击率：每秒钟用户向Web服务器提交的HTTP申请数。这个指标是Web利用特有的一个指标：Web利用是“申请-响应”模式，用户收回一次申请，服务器就要解决一次，所以点击是Web利用可能解决的交易的最小单位，如果把每次点击定义为一个交易，点击率和TPS就是一个概念。容易看出，点击率越大，对服务器的压力也越大。点击率只是一个性能参考指标，重要的是剖析点击是产生的影响。 8、资源利用率：指的是对不同系统资源的应用水平，例如服务器的CPU利用率，磁盘利用率等。资源利用率是剖析零碎性能指标进而改善性能的次要根据。 举荐浏览： 挪动APP性能测试包含哪些方面? 性能测试、负载测试、压力测试有什么区别？ APM全链路压测怎么做? 性能测试计划阶段须要思考些什么？

问有没有简略的办法，判断 IO 提早对 MySQL 性能的影响大小 试验咱们找一台 IO 比拟差的虚拟机，如果找不到，那么你的确很有钱。 仍旧宽油起一个 MySQL 实例： 先用 sysbench 筹备一张表： 而后测一下性能 记得多跑几次预热，此处只取最初一次的后果 运行压力时，同时取一下 iostat： 咱们发现磁盘 IO 并没有饱和，那么磁盘 IO 的失常提早， 会对这组 MySQL 的性能造成多大影响呢？ 咱们来用内存模仿一下磁盘，应用以下命令： 咱们停下数据库，将数据目录移到模仿磁盘里 再来跑一下性能测试，应用的 sysbench 命令与方才雷同, 看一下后果： 咱们看到性能进步了四倍，咱们能够拿着这组数据申请更换磁盘了 咱们再来比一下 select 压力： 应用物理磁盘的 select ： 应用内存模仿磁盘的 select ： 能够看到，对于这组 select 压力，更换磁盘是没有太大用处的，须要应用其余的优化伎俩 对于 MySQL 的技术内容，你们还有什么想晓得的吗？连忙留言通知小编吧！

性能测试顾名思义指的是应用软件中各项指标的负载状况。 依据百度百科的释义，性能测试是通过自动化的测试工具模仿多种失常、峰值以及异样负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。 性能测试在软件的质量保证中起着重要的作用，它包含的测试内容丰盛多样。中国软件评测核心将性能测试概括为三个方面：利用在客户端性能的测试、利用在网络上性能的测试和利用在服务器端性能的测试。通常状况下，三方面无效、正当的联合，能够达到对系统性能全面的剖析和瓶颈的预测。 简而言之，性能测试指标就是为了辨认并打消应用程序中的性能瓶颈。 明天，咱们就以博睿数据的个别产品为例，讲讲性能测试的那些事儿。 性能测试的基本常识 首先，要想全面的意识性能测试，就要对性能测试的基本常识、术语以及性能测试的根本方法论有根本的意识。 性能测试的概念前文曾经陈说，在这里咱们就不再赘述。 咱们来看下什么是软件性能。 软件测试是软件的一种非性能个性，它关注的不是软件是否可能实现特定的性能，而是在实现该性能时展现进去的及时性。 一般而言，性能测试次要蕴含以下5个术语： ² 响应工夫：对申请做出响应须要的工夫。 ² 并发用户数：在同一时间段内拜访零碎的用户数量。 ² 吞吐量：单位工夫内零碎解决的客户申请的数量。 ² 性能计数器：形容服务器或操作系统性能的一些数据指标。 ² 思考工夫：休眠工夫。 依照类型来划分，性能测试又分为六大类型： l 负载测试：负载测试用于测试应用程序在失常和峰值状况下的性能。在负载测试中，咱们对应用程序性能好坏的断定根据次要源于该应用程序对用户申请的响应状况，以及它在不同负载变动下（可承受的水平内）统一响应的能力来检测的。 负载测试中的外围关注点： 在应用程序出现异常状况前，该应用程序所能包容的最大负载量是多少？ 在零碎变慢或呈现解体之前，数据库所能解决的数据量有多少？ 是否有任何与网络相干的问题须要解决？ l 验收性能测试：通过模仿生产运行的业务压力量和应用场景组合，测试零碎性能是否满足生产性能要求。 l 压力测试：压力测试旨在寻找毁坏零碎的办法。该测试同时还能为咱们找到零碎能够接受的最大负载范畴。 通常，压力测试采纳增量办法，通过逐渐减少负载来察看零碎各项性能指标的变动状况。 首先，咱们能够从应用程序曾经测试过的负载开始（例如以后用户数 100 个）；而后缓缓地减少更多的负载来给零碎减少压力（例如从 100 个用户数逐渐减少到 10000）。 当咱们发现服务器没有响应申请的那个点开始，这个点就被认为是断点（在一些性能测试报告图表中，往往也视为性能拐点）。 在压力测试过程中，咱们须要关注的问题有： 零碎在解体前能接受的最大负载是多少？ 在施行压力测试过程中，零碎是如何解体的？零碎是否在解体后自行复原？ 被测系统/应用程序在解决异样负载时，有哪几种中断形式？ l 配置测试：通过对被测系统软硬件环境的调整，理解各种不同环境对系统性能的影响水平，从而找到零碎各项资源的最优分配原则。 l 可靠性/可复原测试：可靠性测试或复原测试用于验证应用程序在呈现故障或异样行为后，是否可能复原到失常状态，以及复原阶段须要通过多长时间。 例如在某线交易站点呈现故障，以致用户不能在一天的某个点（顶峰工夫）交易股票，但在一两个小时后用户可能进行在线股票交易，咱们就能够说该应用程序是牢靠的，即有能力从异样行为中自行复原。 l 并发测试：模仿用户的并发拜访，测试多用户并发拜访同一个利用、同一个模块或者数据记录时，是否存在死锁或者其余性能问题。 理解了这些根本信息后，一个很重要的问题是如何测试性能？ 博睿数据为大家整顿了7个方法论： ü SEI负载测试计划过程：关注负载测试计划的办法，包含6个关注区域：指标、用户、用例、生成环境、测试环境、测试场景。 ü RBI办法：是Empirix公司提出的一种用于疾速识别系统性能瓶颈的办法。 RBI办法基于以下事实： 1、发现的80%零碎的性能瓶颈都由吞吐量制约； 2、并发用户数和吞吐量瓶颈之间存在肯定的关联； 3、采纳吞吐量测试能够更疾速的定位问题。 须要留神的是RBI的分析方法是自上而下的：即首先确定是由并发还是吞吐量引发的性能体现限度；而后从网络、数据库、应用服务器和代码4个环节确定零碎性能具体瓶颈。 ü 性能降落曲线剖析：形容的是性能随用户数减少而呈现降落趋势的曲线。 性能降落曲线能够分为以下几个局部： 单用户区域——对系统的单用户响应工夫；对建设性能的参考值有帮忙； 性能平坦区域——在不进行更多性能调优的状况下所能冀望达到的最佳性能；该区域可被用作基线。 压力区域——利用轻微降落的区域；典型的、最大的倡议用户负载，是压力区域的开始。 拐点——性能开始急剧下降的点。 ...

内存磁盘空间[root@ZT-TEST ~]# df -h文件系统 容量 已用 可用 已用% 挂载点devtmpfs 3.9G 0 3.9G 0% /devtmpfs 3.9G 0 3.9G 0% /dev/shmtmpfs 3.9G 402M 3.6G 11% /runtmpfs 3.9G 0 3.9G 0% /sys/fs/cgroup/dev/mapper/centos-root 95G 10G 86G 11% //dev/sda1 1014M 207M 808M 21% /boottmpfs 799M 16K 799M 1% /run/user/42tmpfs 799M 0 799M 0% /run/user/0运行内存[root@ZT-TEST ~]# free -g total used free shared buff/cache availableMem: 7 0 2 0 4 6Swap: 3 0 3[root@ZT-TEST ~]# free -m total used free shared buff/cache availableMem: 7982 880 2851 408 4250 6394Swap: 4095 3 4092[root@ZT-TEST ~]# free -k total used free shared buff/cache availableMem: 8174056 902304 2919436 417952 4352316 6547824Swap: 4194300 3368 4190932虚拟内存（swap）[root@ZT-TEST ~]# vmstat 1 10procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu----- r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 2 0 3368 2919400 4204 4348128 0 0 0 1 0 0 0 0 100 0 0 0 0 3368 2919252 4204 4348128 0 0 0 0 173 240 1 0 99 0 0 0 0 3368 2919220 4204 4348128 0 0 0 0 139 219 1 0 99 0 0 0 0 3368 2919220 4204 4348128 0 0 0 0 121 208 1 0 99 0 0内存替换设置： ...

Linux 监控工具top：展现所有过程信息 vmstat：展现系统活动，硬件和零碎信息 vmstat pid 10ps： ps aux | sort -k3nr | head -n 10：展现 CPU / 内存排名free：展现内存占用 free -giostat：展现 IO 信息 iostat -x -k -dpidstat：展现过程的 CPU 应用状况 pidstat -u -p ALL[root@ZT-TEST ~]# pidstat -p 8938 -w 1 10Linux 3.10.0-957.el7.x86_64 (ZT-TEST) 2021年10月03日 _x86_64_ (4 CPU)10时13分44秒 UID PID cswch/s nvcswch/s Command10时13分45秒 42 8938 1.00 1.00 gsd-color10时13分46秒 42 8938 1.00 0.00 gsd-color10时13分47秒 42 8938 1.00 0.00 gsd-colorcswch/s：被动切换；值过高，阐明内存 IO 资源有余 nvcswch/s：被动切换；值过高，阐明工夫片有余 mpstat：展现 CPU 所有内核的应用状况 ...

背景对于数据库来说，性能测试是一个十分频繁的事件。优化查问引擎的规定，调整存储引擎的参数等，都须要通过性能测试，查看零碎在不同场景下的影响。 即使是同样的代码，同样的参数配置，在不同的机器资源配置，不同的业务场景下也有较大的区别，记录一下外部的压测实际过程，有一个参考。 本文中操作系统为 x86 架构 CentOS 7.8。 部署 nebula 的机器配置为 4C 16G 内存，SSD 磁盘，万兆网络。 工具nebula-ansible 用于部署 nebula 服务nebula-importer 用于导入数据到 nebula 集群中k6-plugin k6 压测工具，外面应用 go 客户端向 nebula 集群发动申请nebula-bench 整合了生成 LDBC 数据集，数据导入和压测。ldbc_snb_datagen_hadoop LDBC 数据生成工具概述数据应用 ldbc_snb_datagen 主动生成的 LDBC 数据集，整体流程如下图。 部署拓扑，应用 1 台机器作为压测负载机，3 台机器组成一个 nebula 集群 为了不便监控，压测负载机还部署了： PromethuesInfluxdbGrafananode-exporternebula 机器上还部署了： node-exporterprocess-exporter具体步骤应用 nebula-ansible 部署 nebula先初始化用户，买通 ssh 别离登录 192.168.8.60，192.168.8.61，192.168.8.62，192.168.8.63，创立 vesoft 用户，退出 sudoer 中，并设置 NOPASSWD。登录 192.168.8.60，买通 sshssh-keygenssh-copy-id vesoft@192.168.8.61ssh-copy-id vesoft@192.168.8.62ssh-copy-id vesoft@192.168.8.63下载 nebula-ansible，装置 ansible，批改 ansible 配置 ...

对于常见的WEB容器，Takin通过加强org.apache.catalina.core.StandardHostValve#invoke办法，拦挡并解析办法入参的Request对象中的header数据，判断压测标的信息并将压测标以及链路信息设置到上下文对象，并通过ThreadLocal保留该上下文对象，以此来保障以后线程解决的过程中都能获取到压测标以及链路信息。 然而不论是WEB容器还是业务代码常常会应用线程池运行代码，这时候ThreadLocal就有局限性了，如何做到跨线程池传递咱们的上下文对象就显得异样重要了，好在Alibaba的https://github.com/alibaba/tr...解决了这个问题，具体transmittable-thread-local的具体内容大家能够通过git地址查看，这里咱们次要以git上的demo看看transmittable-thread-local如何实现跨线程传递的，次要通过将线程池运行的Runnable对象包装成TtlRunnable对象并保留以后的上下文信息。这样就实现了对线程池运行工作的压测标以及链路数据信息的透传，至此仿佛所有都很完满。 直到某次呈现了一个诡异的景象，在应用Takin的过程中，有一利用接入Takin之后，某个性能无奈失常应用，然而无论是利用的日志还是Takin的日志都未显示任何异样信息，再诘问了无奈应用的性能是一个线程池执行工作，过后扩大了ThreadPoolExecutor的beforeExecute办法和afterExecute办法，用以记录工作执行的耗时，并且会打印工作的taskId等信息，通过截图的Debug信息便能够看到问题呈现了，因为应用了transmittable-thread-local导致原始的Runnable被包装成了TtlRunnable对象，在这个过程中如果业务想要再获取Runnable对象强转获取一些工作信息，就会呈现类无奈转换的异样。 解决方案的话目前能够通过加强beforeExecute和afterExecute办法，对Runnable对象进行判断，如果是TtlRunnable对象，则通过TtlRunnable.getRunnable()办法返回原是的Runnable对象 Takin开源详情https://news.shulie.io/?p=3024立刻扫码，入群技术交换～

什么是性能测试？工作多年总结的一句话就是（站在用户角度）：就是用的爽不爽压力测试：是否能满足我频繁，多用户、并发应用，用的爽不爽稳定性:为什么老出问题，用的爽不爽可靠性：出问题了能不能复原，能不很快复原，用的爽不爽响应速度、晦涩度:用的爽不爽.........这些都是跟用户无关，所以咱们测试这些事为了用户用的爽不爽，个别用户不爽都是那些方面，这就是你要做的性能测试。站在研发角度：代码是不是还能优化，所有的是不是还能调优。。。。这就是产品最佳状态，考验研发的代码能力，逻辑，优化等水平，测试工程师就是查看这些，找出潜在缺点，这就是性能测试； 具体咱们要理解基本概念，上面给大家总结了下（基于安卓、APP端教训方向，传奇游戏）：如有脱漏，请大家补充

调试 JavaScript 代码的最简略路径就是简略地通过 console.log 办法输入后果。尽管它能用，但这并不是最现实的解决形式。如果有更好的办法，何不摸索一番呢？ 巧用控制台，晋升 JavaScript 调试性能，晋升页游体验 “来自控制台的 Hello” console 对象提供对浏览器调试控制台的拜访。仅当在浏览器上运行 JavaScript 代码（即客户端代码而非服务端代码）时，才能够应用 console 对象。不同浏览器的工作形式各不相同，然而通常都会提供一组惯例性能。调试语句最棒的一点是它们兼容所有库和框架，因为它们是在外围语言中编写的。 console.log 的最根本应用场景是显示代码的输入。思考以下代码： function sayHello(name) { console.log(name)}sayHello('Indrek')它记录传递给 sayHello 函数的名称。 巧用控制台，晋升 JavaScript 调试性能 “输入传递给函数的名称” 如果咱们想晓得必须调用 sayHello 函数多少次，该怎么办？有一个简略的办法，称为 console.count()。 console.countcount() 会输入应用该标签调用它的次数。如果没有参数，则 count() 的行为就像应用默认标签调用一样。 function sayHello(name) { console.count() console.log(name)}sayHello("Indrek")sayHello("William")sayHello("Kelly") 下面的代码记录以下内容： 巧用控制台，晋升 JavaScript 调试性能统计咱们调用 sayHello 函数的次数 这样能够统计出调用函数的次数，但如果要统计调用雷同名称函数的次数怎么办？一种办法是简略地将 name 参数传递给 count 办法。 function sayHello(name) { console.count(name)}sayHello("Indrek")sayHello("William")sayHello("Kelly")sayHello("Indrek")搞定！该函数跟踪咱们用每个名称调用这个函数的次数。 巧用控制台，晋升 JavaScript 调试性能统计咱们说每个名字的次数 console.warn 以下办法将正告音讯输入到控制台，在应用开发人员工具或 API 时十分有用。console.warn 是一种现实抉择，用来让用户晓得某些事件不对劲，例如省略参数或让开发人员晓得 API/ 软件包版本已过期。 function sayHello(name) { if(!name) { console.warn("No name given") }}sayHello()下面的代码查看 name 参数是否传递给函数。如果未输出任何名称，则会记录一条正告音讯，提醒其思考某些事项。 ...