2、负载目标计算 与项目管理中的SMART原则类似,业务场景需转换成可量化、可衡量、可实现的负载目标才能进行性能测试,而负载目标要根据不同场景分别计算。根据上阶段收集到“原始”数据,本阶段可计算或指定出各种间接和直接的负载目标值,一般负载目标多从两种角度考虑: 2.1 前端角度 在线用户数量:间接负载目标值,可理解为所有能操作被测交易的用户(柜员)数量。 平均操作时间(思考时间):间接负载目标值,与在线用户数量一同计算业务并发数量。 业务并发数量:典型场景中集中操作(不是绝对并发)交易的用户(柜员)数量。 2.2 后端角度 每秒交易数量(TPS):根据日志计算出的被测系统应承受的每秒交易数量。 交易响应时间(TRT):与TPS对应,负载场景下交易应达到的响应时间。 吞度量(Throughout):LoadRunner中吞度量是以每秒收到的字节数计算,其实TPS也是吞吐量的一种,根据不同被测系统计算对应的吞吐量。 系统并发数量:区别于业务并发数量,系统并发数量更趋近于绝对并发。对长连接系统来说系统并发就等于允许的连接数,对短连接系统来说更多取决于架构。 被测系统CPU、Mem、Disk等指标值:多为指定值,如CPU利用率不高于80%等。 前端负载目标需要通过大量、广泛的业务和日志统计才能得出,如需记录下高峰时段操作交易的用户数量、估算用户状态比例、统计操作习惯等,由于考虑到人的因素,因此前端负载很难计算精确。前端负载目标适合交易关联不大、操作用户分散、无具体业务量要求的系统,如内控管理、培训考核、网银主页等(以B/S架构为主)。 后端负载目标则比较容易计算,如当前某省对公汇兑类交易日均8万笔,则TPS=80000/(6*60*60)=3.7笔/秒(对公按6小时计算);核心系统联机交易平均响应时间在3秒以下等。后端负载目标适合交易关联度大、操作用户相对集中、有具体业务量要求的系统,以银行核心业务系统为主。 负责目标需要针对不同类型的被测系统计算合理的目标值,同时还需考虑2/8原则,未来业务量、用户量扩展等因素,这里不做赘述。 三、测试环境设计 1、硬件环境设计 大部分性能测试的硬件环境与生产相去甚远,受品牌、型号、部署方式(集群个数减少,软负载均衡代替硬负载均衡)等多种因素限制,无法直接将测试环境下的性能结果向生产环境做比例放大,因此硬件环境设计主要关注应用架构与生产环境一致(如应用、数据库服务器必须为集群方式),尽量减少性能测试中的硬件资源瓶颈(如数据库存储必须为SAN,发压与被测系统间网络带宽必须为1000M)。 2、软件环境设计 软件测试环境可从两个方面考虑: 2.1 基础配置 确认操作系统、中间件、数据库和被测系统的版本与补丁与生产环境一致,但操作系统、中间件、数据库的内部参数应根据测试硬件环境做适当调整,可参考生产中的设置比例。 数据库分区、索引等必须与生产或预计投产时一致。 2.2 外联系统 尽量减少外联系统,因为外联系统越多,测试链条越长,环境越难维护,问题越难定位。可适当在被测系统中做挡板程序,模拟与外联系统的应答,但必须保证被测系统中的逻辑分支没有被屏蔽。 3、铺底数据策略 性能铺底数据量的大小和分布情况会对测试结果产生极大影响,是场景设计阶段的重中之重!测试前对铺底数据的构造可从以下四个方面考虑: 3.1 表分区情况 确认测试环境与生产环境(或预计投产后)的表分区和索引分区规划一致,结合表清理策略确认典型场景中各分区、各表中的数据存量大小和分布情况。 3.2 表清理策略 确认生产环境(或预计投产后)的数据库表(尤其业务热表)清理和备份策略,与表分区情况配合,预铺数据并确保测试数据库表中数据存量与生产保持同一量级。 3.3 表维护策略 确认当前生产数据库表(尤其热表)和索引统计值更新、rebuild和reorg等操作的频度,在数据预铺中适当更新统计值,切勿在测试环境中频繁执行统计值更新等操作,造成虚假的性能表现。 如下图,更新统计值后表和索引的相关信息会统计正确,性能将得到一定程度的提升。 3.4 合理的业务数据 确认铺底数据中的柜员、行部、角色、权限、待处理任务等业务数据是否符合实际情况,切勿为图省事而创建超级行部、全能柜员和过量的待处理任务。
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