3个方向阐述性能测试需要重视的要点

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一、如何trouble shooting
　　刚才提到了性能测试中的一些相应的指标，当我们发现某些指标不正常的时候，我们应该怎样去做呢?
　　性能测试的指标往往又是相互关联的，当遇到问题时，我们需要从这些指标的结果中去寻找真正的root cause，这也是性能测试最重要的点之一。废话少说，我们直接来看几个例子吧：
　　1. 内存泄露
　　内存泄露是性能测试中很常见的一个点，比如下图，很明显能看到有一个内存上升的趋势，这种情况下很可能就有内存泄露的情况。但是也有例外，比如是C#或者Java写的代码，因为内存回收是垃圾回收器自己的行为，不像C语言那样需要手动回收，所以即使内存在一段时间内有上升的趋势，但是只要能回到原点，就不存在内存泄露的现象。
　　内存泄露很多时候并没有很明显的征兆，有一次客户抱怨服务挂掉了，这个服务之前有好几个月都运行的好好的，怎么说挂就挂呢，然后我们对系统日志做了很详细的分析，发现就是内存泄露惹的祸。每天内存泄露一点点，到第三个月的时候才导致服务崩溃，这在短期的性能测试中就很难发现。
　　下图是当时我们在做性能测试的时候发现的问题，很明显内存在一段时间内直接从200多MB升到了500多MB，很有可能存在内存泄露的情况。怎样trouble shoooting呢?

　我们借助了第三方的工具ANTS，最终有下面的结果，很明显Sting类变成了最大的类，高达211MB，这个是什么原因造成的呢?然后我们在工具上找了String object的调用链，最终发现代码中有一行的判断错误，导致了内存上升。
　　2. API响应速度慢
　　这是一个很常见的问题，单单看现象，其实我们并不知道系统是哪里出的问题，有可能是网络慢，有可能是内存出现了瓶颈，也有可能是I/O的问题... 怎样定位呢?
　　首先我们还是找到相应的apiserver，通过性能测试的报告，我们发现了下面的问题，message queue随着时间的变化增长特别快，这个时候看API server本身的内存和CPU并没有什么问题，那么问题到底处在哪呢?
　　这个时候其实很容易就联想到是数据库出现了问题，对比两个不同的版本，发现我们对数据库的存储过程有所更改，最终发现是存储过程的更改导致了某个索引失效，最终反映到API就是速度明显变慢。添加索引后问题得到了解决。一般来说，当我们在修改数据库的时候一定要特别小心，很可能一个小的改动就会导致系统性能的急剧下降。
　　对于性能测试来说，往往我们发现的问题都是表象上的问题，比如页面反应很慢。但这有可能是多种原因导致的，需要去做深入的分析。这也要求我们在做性能测试时去收集足够的信息，以支撑分析，同时借助一些第三方工具，才能真正定位到问题。
　　二、关于数据库
　　其实性能测试我前面已经提到了很多，为什么还要把数据库单拿出来说呢?我们来看看数据库服务器的特殊之处：
　　1. 关于内存
　　我们在进行服务器的内存的测试的时候，如果是普通的APP server，当我们对内存进行监控时，通常都是有一个metrics, 比如某个APP的service的内存使用量不能超过总量的百分之多少，对于整个sever来说，通常也会有比较多的内存剩余。
　　而当我们去查看一个数据库server的时候，会发现可用的内存量通常只有10M或者5M(取决于你的配置)...... 而当你把数据库的内存增加一倍，可用的内存通常还是只有10M左右，这是什么原因呢?
　　其实这与数据库本身的工作原理有关系，数据库中io操作的基本单位为页，当数据库执行一条语句，比如一条查询语句，它会先从物理磁盘中把相应的页加载到内存，然后再进行操作。
　　因为数据库本身就在不停的读写，所以数据库内存当中会缓存各种各样的数据，为了更快的读写，数据库会有算法去维护这些内存中的数据，以保证尽可能的使得数据都是从内存中获得，而不是从物理内存中得到(内存的访问速度是纳秒级，硬盘是微秒级)。所以一般来说，数据库会基本用光所有的内存。
　　这就是为什么数据库会吃内存了，这与其工作原理有关系，只要能保证系统能正常运行就可以了，其他的内存都可以用来缓存数据。
　　2. 关于死锁
　　死锁通常是指争抢资源不当，让双方因为对方掌握了自己的资源而无限期的等下去。如下图所示：

发生死锁的原因很多，大部分是由于事务之间对资源访问顺序的交替，或者并发修改统一记录导致的，数据库对待死锁有着不同的策略，对于SQL server来说，它会随机杀掉其中的一个，至少保证另外一个事务的正常运行;而对于Oracle来说，它会对两个事务进行一个评估，会杀掉它认为不那么重要的一个。
　　所以我们在数据层面，需要去监控死锁的发生情况，一般来说，死锁是不可避免的，但是一旦死锁发生频率很多，必定会影响到业务。
　　我们可以用很多工具去监控死锁，比如SQL Profile。对于死锁的修正也是对于高并发的事务，尽量减少长度;把锁的优先级调整低一些(用低隔离级别);按同一顺序访问对象，尽量避免事务中的用户交互。
　　3. 关于磁盘
　　因为对于数据库来说，最重要的就是读写的操作，磁盘对于数据库来说是非常重要的。
　　现在好多数据库都是直接放在云盘上的，云盘上的磁盘有着自己的结构，但是很多年前，如果是自己的服务器，我们还要考虑到磁盘阵列，来保证磁盘的效率和安全性。
　　对于磁盘来说，我们通常会从读写方面来衡量，有几个比较通过的指标可以用来衡量数据库磁盘的性能，比如Average Disk queue lenth，数据生命周期等等。
　　另外值得一提的是数据库的碎片整理。当数据库读写一段时间之后，由于频繁的插入数据，会导致数据并不是按照顺序排列在磁盘上面，这样当我们在查相关数据的时候，磁盘往往要去不同的区域查找数据，导致性能降低，这个时候我们很有必要去运行磁盘的碎片整理，来保证数据库性能。
　　但是这个job本身就很占磁盘的I/O,所以尽量选择系统不忙的时候进行。
　　4. 关于索引
　　相信索引是大家很熟悉的一个话题了，当数据量很小时，不建索引，进行全表扫描的的性能尚可接受。但是数据量大时，必须借助索引。所以索引的适当与否，是性能好坏的关键。
　　比如执行一条语句：

SELECT UserName, UserID FROM US.UserDetail WHERE UserName = “李四”

　　这条语句这样执行与创建的索引有关系，如果没有索引就需要进行全表扫描，这样加载到内存当中的页在数据量很大的情况下就相当多了。如果建立了适当的索引，可能只需要加载几页内存就可以了。
　　当我们用一些工具比如sql profile跟踪到一些长的查询的时候，我们就需要去看看索引是否建立恰当。这在数据库的优化中也是很重要的一个方面。当然，索引虽然对读的性能有帮助，但是对写的性能却有影响。
　　我们也需要再适当的时候reindex索引，原因就是如果索引在物理存储上不连续，也会导致性能的下降，这与磁盘的碎片整理是一个道理。
　　一般来说，如果系统设计合理，最终的瓶颈都会出现在数据库上，而我们在做性能测试时，也需要了解数据库的特殊之处，去更好的做性能测试。
　　三、关于性能测试的工具
　　对于市面上的那么多性能测试工具，怎样选择呢?
　　性能测试的工具实际上有很多，能列出来的比如Jmeter、Loadrunner，Galtling等等，这取决于很多方面：
　　·需要测试测试服务端的性能?还是前端的性能?或者是mobile端的性能?后端的话可以选择Jmeter、Loadrunner或者Gatling。前端的话可以选择比如Fiddler、httpWatch等，手机端可以选用GT或者APT等。
　　·项目的成本，很多性能测试的工具是收费的，也有很多是开源的，需要结合具体的项目进行考虑。
　　·我们也可以自己写脚本来完成性能测试，只要能满足要求项目的要求就可以。但是通常来说使用已有的工具一般会产生比较好的测试报告，除非一些特殊情况，比如某些协议的特殊性，或者很简单的一些场景等，一般来说还是建议使用市面上已有的工具。
　　·使用工具的同时，尽量保证测试系统和测试的脚本在同一个网络里面，这样测试出来的结果才有意义。
　　写在最后
　　总的来说，性能测试其实是一个很复杂的过程。需要结合不同的方面正确分析需求，根据需求设计出合理的测试场景，定义出性能测试的指标，并且在测试中选择合适的工具进行测试，并且结合测试的多项结果进行分析和trouble shooting。

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