LR性能测试结果

LR分析

一、用户事务分析

用户事务分析是站在用户角度进行的基础性能分析。

1、Transation Sunmmary（事务综述）

对事务进行综合分析是性能分析的第一步，通过分析测试时间内用户事务的成功与失败情况，可以直接判断出系统是否运行正常。

2、Average Transaciton Response Time（事务平均响应时间）

“事务平均响应时间”显示的是测试场景运行期间的每一秒内事务执行所用的平均时间，通过它可以分析测试场景运行期间应用系统的性能走向。根据该图，可以定位出现性能问题的转折点。

说明：随着测试时间的变化，系统处理事务的速度开始逐渐变慢，这说明应用系统随着投产时间的变化，整体性能将会有下降的趋势。

当事务响应时间的曲线开始由缓慢上升，然后处于平衡，最后慢慢下降，可能情况：

1）曲线图持续上升，表明系统的处理能力在下降，事务的响应时间变长；

2）持续平衡，表明并发用户数达到一定数量，再多请求也可能接受不了，等待；

3）当事务的响应时间在下降，表明并发用户的数量在慢慢减少，事务的请求数也在减少。

如果系统没有出现下降，但响应时间越来越长，直到系统瘫痪，引起原因可能如下:

1）程序中用户数连接未做限制，导致请求数不断上升，响应时间不断变长；

2）内存泄露。

3、Transactions per Second（每秒通过事务数，简写TPS）

“每秒通过事务数/TPS”显示在场景运行的每一秒钟，每个事务通过、失败以及停止的数量，使考查系统性能的一个重要参数。通过它可以确定系统在任何给定时刻的时间事务负载。分析TPS主要是看曲线的性能走向。将它与平均事务响应时间进行对比，可以分析事务数目对执行时间的影响。

说明：当压力加大时，点击率/TPS曲线如果变化缓慢或者有平坦的趋势，很有可能是服务

器开始出现瓶颈。TPS值，越大说明系统处理能力越强。

4、T otal Transactions per Second（每秒通过事务总数）

“每秒通过事务总数”显示在场景运行时，在每一秒内通过的事务总数、失败的事务总署以及停止的事务总数。该曲线走向和TPS曲线走向一致。

5、Transaction Performance Sunmmary（事务性能摘要）

“事务性能摘要”显示方案中所有事务的最小、最大和平均执行时间，可以直接判断响应时间是否符合用户的要求。

说明：重点关注事务的平均和最大执行时间，如果其范围不在用户可以接受的时间范围内，需要进行原因分析。

6、Transaction Response Time Under Load（事务响应时间与负载）

“事务响应时间与负载”是“正在运行的虚拟用户”图和“平均响应事务时间”图的组合，通过它可以看出在任一时间点事务响应时间与用户数目的关系，从而掌握系统在用户并发

方面的性能数据，为扩展用户系统提供参考。此图可以查看虚拟用户负载对执行时间的总体影响，对分析具有渐变负载的测试场景比较有用。

7、Transaction Response Time(Percentile)（事务响应时间(百分比)）

“事务响应时间(百分比)”是根据测试结果进行分析而得到的综合分析图，也就是工具通过一些统计分析方法间接得到的图表。通过它可以分析在给定事务响应时间范围内能执行的事务百分比。

说明：主要观察，在给定时间的范围内完成事务的百分比

参考值： 10%的TRT（P）<=5s、50%的TRT（P）<=5s、90%的TRT（P）<=5s

8、Transaction Response Time(Distribution)（事务响应时间(分布)）

“事务响应时间(分布)”显示在场景运行过程中，事务执行所用时间的分布，通过它可以了解测试过程中不同响应时间的事务数量。如果系统预先定义了相关事务可以接受的最小和最大事务响应时间，则可以使用此图确定服务器性能是否在可以接受的范围内。

说明：主要观察，大多数事务的响应时间

参考值：TRT（D）<=5s

二、确定CPU、内存泄露问题

1、%processor time(processor_total)

服务器消耗的处理器时间数量.如果服务器专用于sql server 可接受的最大上限是

80% -85 %.也就是常见的CPU 使用率。

说明：正常负载下，服务器的CPU利用率应该在80%以下。超过90%,那么很可能存在处理器瓶颈。如果CPU使用率不断上升，内存使用率也不断上升，表明系统可能产生资源争用情况，引起原因，程序资源调配问题。

判断是否内存泄露问题：

内存问题主要检查应用程序是否存在内存泄漏,如果发生了内存泄漏，

P rocess Bytes\Private Bytes计数器和Process\Working set 计数器的值往往会升高，同时Avaiable bytes的值会降低。内存泄漏应该通过一个长时间的，用来研究分析所有内存都耗尽时，应用程序反应情况的测试来检验。内存泄露问题经常出现在服务长时间运转的时候,由于部分程序对内存没有释放，而将内存慢慢耗尽，也是提醒大家对系统稳定性测试的关注。

2、%Disk time(physicaldisk_total)

指所选磁盘驱动器忙于为读或写入请求提供服务所用的时间的百分比。如果三个计数器都比较大，那么硬盘不是瓶颈。如果只有%Disk Time比较大，另外两个都比较适中，硬盘可能会是瓶颈。在记录该计数器之前，请在Windows 2000 的命令行窗口中运行diskperf -yD。

说明：正常值<10。若数值持续超过80%，则可能是内存泄漏。

3、Availiable bytes(memory)

用物理内存数. 如果Available Mbytes的值很小(4 MB 或更小)，则说明计算机上总的内存可能不足，或某程序没有释放内存。

参考值：4 MB或更小，至少要有10%的物理内存值。

4、Page write/sec

(写的页/秒)每秒执行的物理数据库写的页数。

说明：如果服务器没有足够的内存处理其工作负荷，此数值将一直很高。如果大于80，表示有问题(太多的读写数据操作要访问磁盘，可考虑增加内存或优化读写数据的算法)。【其他参数】

%User time(processor_total)

表示耗费CPU的数据库操作，如排序，执行aggregate functions等。如果该值很高，可考虑增加索引，尽量使用简单的表联接，水平分割大表格等方法来降低该值。

%DPC time(processor_total)

越低越好。在多处理器系统中，如果这个值大于50%并且Processor:% Processor Time非常高，加入一个网卡可能会提高性能，提供的网络已经不饱和。

Context switch/sec(system)

(实例化inetinfo 和dllhost 进程) 如果你决定要增加线程字节池的大小，你应该监视这三个计数器(包括上面的一个)。增加线程数可能会增加上下文切换次数，这样性能不会上升反而会下降。如果十个实例的上下文切换值非常高，就应该减小线程字节池的大小。

说明：可判断应用程序的问题。如果系统由于应用程序代码效率低下或者系统结构设计有缺陷而导致大量的上下文切换(Context switches/sec显示的上下文切换次数太高)那么就会占用大量的系统资源,如果系统的吞吐量降低并且CPU的使用率很高,并且此现象发生时切换水平在15000以上,那么意味着上下文切换次数过高。

%Disk reads/sec(physicaldisk_total)

每秒读硬盘字节数.

%Disk write/sec(physicaldisk_total)

每秒写硬盘字节数.

Page faults/sec

进程产生的页故障与系统产生的相比较，以判断这个进程对系统页故障产生的影响。Pages per second

每秒钟检索的页数

该数字应少于每秒一页Working set:理线程最近使用的内存页，反映了每一个进程使用的内存页的数量。如果服务器有足够的空闲内存，页就会被留在工作集中，当自由内存少于一个特定的阈值时，页就会被清除出工作集。

Avg.disk queue length

读取和写入请求(为所选磁盘在实例间隔中列队的)的平均数。该值应不超过磁盘数的

1.5~2 倍。要提高性能，可增加磁盘。注意：一个Raid Disk实际有多个磁盘。

Average disk read/write queue length

指读取(写入)请求(列队)的平均数Disk reads/(writes)/s:理磁盘上每秒钟磁盘读、写的次数。两者相加，应小于磁盘设备最大容量。

Average disk sec/read

以秒计算的在此盘上读取数据的所需平均时间。Average disk sec/transfer:指以秒计算的在此盘上写入数据的所需平均时间。

Bytes total/sec

为发送和接收字节的速率，包括帧字符在内。判断网络连接速度是否是瓶颈，可以用该计数器的值和目前网络的带宽比较Page read/sec:每秒发出的物理数据库页读取数。这一统计信息显示的是在所有数据库间的物理页读取总数。由于物理 I/O 的开销大，可以通过使用更大的数据高速缓存、智能索引、更高效的查询或者改变数据库设计等方法，使开销减到最小。

三、确定网络问题：

1、Hits per Second（每秒点击次数）

“每秒点击次数”，即使运行场景过程中虚拟用户每秒向Web服务器提交的HTTP请求数。通过它可以评估虚拟用户产生的负载量，如将其和“平均事务响应时间”图比较，可以查看点击次数对事务性能产生的影响。

说明：通过对查看“每秒点击次数”，可以判断系统是否稳定。系统点击率下降通常表明服务器的响应速度在变慢，需进一步分析，发现系统瓶颈所在。

2、Throughput（吞吐率）

“吞吐率”显示的是场景运行过程中服务器的每秒的吞吐量。其度量单位是字节，表示虚拟用在任何给定的每一秒从服务器获得的数据量。可以依据服务器的吞吐量来评估虚拟用户产生的负载量，以及看出服务器在流量方面的处理能力以及是否存在瓶颈。“吞吐率”图，是每秒服务器处理的HTTP申请数。“点击率”图，是客户端每秒从服务器获得的总数据量。

说明：观察3张图（Running Vusers（负载数）/His per Second（点击率）/Throughput(吞吐量)），随着负载的加大，点击率和吞吐量会随之增大。如果系统的吞吐量随着负载的加大出现平坦或降低并且CPU的使用率很高,并且此现象发生时切换水平在15000以上,那么意味着上下文切换次数过高，表明网络饱和。

3、Network Delay Time

说明：网络延迟时间的曲线突起显示有网络故障。

4、Network Sub-Path Time

说明：网络Sub-Path的时间曲线跳跃式的突起证明存在网络故障。

四、确定性能问题是在网络端还是服务端：

1、Web Page Breakdown（页面分解总图）

“页面分解”显示某一具体事务在测试过程的响应情况，进而分析相关的事务运行是否正常。可以按下面四种方式进行进一步细分：

Download Time Breaddown（下载时间细分）

“下载时间细分”图显示网页中不同元素的下载时间，同时还可按照下载过程把时间进行分解，用不同的颜色来显示DNS解析时间、建立连接时间、第一次缓冲时间等各自所占比例。

Component Breakdown(Over Time)（组件细分(随时间变化)）

“组件细分”图显示选定网页的页面组件随时间变化的细分图。通过该图可以很容易的看出哪些元素在测试过程中下载时间不稳定。该图特别适用于需要在客户端下载控件较多的页面，通过分析控件的响应时间，很容易就能发现那些控件不稳定或者比较耗时。

Download Time Breakdown(Over Time)（下载时间细分(随时间变化)）

“下载时间细分(随时间变化)”图显示选定网页的页面元素下载时间细分（随时间变化）情况，它非常清晰地显示了页面各个元素在压力测试过程中的下载情况。

“下载时间细分”图显示的是整个测试过程页面元素响应的时间统计分析结果，“下载时间细分(随时间变化)”显示的事场景运行过程中每一秒内页面元素响应时间的统计结果，两者分别从宏观和微观角度来分析页面元素的下载时间。

Time to First Buffer Breakdown(Over Time)（第一次缓冲时间细分(随时间变化)）

“第一次缓冲时间细分(随时间变化)”图显示成功收到从Web服务器返回的第一次缓冲之前的这段时间，场景或会话步骤运行的每一秒中每个网页组件的服务器时间和网络时间（以秒为单位）。可以使用该图确定场景或会话步骤运行期间服务器或网络出现问题的时间。

First Buffer Time：是指客户端与服务器端建立连接后，从服务器发送第一个数据包开始计时，数据经过网络传送到客户端，到浏览器接收到第一个缓冲所用的时间。

2、Page Component Breakdown（页面组件细分）

“页面组件细分”图显示每个网页及其组件的平均下载时间（以秒为单位）。可以根据下载组件所用的平均秒数对图列进行排序，通过它有助于隔离有问题的组件。

3、Page Component Breakdown(Over Time)（页面组件分解(随时间变化)）

“页面组件分解(随时间变化)”图显示在方案运行期间的每一秒内每个网页及其组件的平均响应时间（以秒为单位）。

4、Page Download Time Breakdown（页面下载时间细分）

“页面下载时间细分”图显示每个页面组件下载时间的细分，可以根据它确定在网页下载期间事务响应时间缓慢是由网络错误引起还是由服务器错误引起。

“页面下载时间细分”图根据DNS解析时间、连接时间、第一次缓冲时间、SSL握手时间、接收时间、FTP验证时间、客户端时间和错误时间来对每个组件的下载过程进行细分。

5、Page Download Time Breakdown(Over Time)（页面下载时间细分(随时间变化)）

“页面下载时间细分(随时间变化)”图显示方案运行期间，每一秒内每个页面组件下载时间的细分。使用此图可以确定网络或服务器在方案执行期间哪一时间点发生了问题。“页面

组件细分(随时间变化)”图和“页面下载时间细分(随时间变化)”图通常结合起来进行分析：首先确定有问题的组件，然后分析它们的下载过程，进而定位原因在哪里。

6、Time to First Buffer Breakdown（第一次缓冲时间细分）

“第一次缓冲时间细分”图显示成功收到从Web服务器返回的第一次缓冲之前的这一段时

间内的每个页面组件的相关服务器/网路时间。如果组件的下载时间很长，则可以使用此图

确定产生的问题与服务器有关还是与网络有关。

网络时间：定义为第一个HTTP请求那一刻开始，直到确认为止所经过的平均时间。服务器时间：定义为从收到初始HTTP请求确认开始，直到成功收到来自Web服务器的一次缓冲为止所经过的平均时间。

说明：找出下载耗费时间最多的网页。有助排出DNS的故障，SSL的故障，网络连接的故障。【其他Web资源分析】

1、HTTP Status Code Summary（HTTP状态代码概要）

“HTTP状态代码概要”显示场景或会话步骤过程中从Web服务器返回的HTTP状态代码数，该图按照代码分组。HTTP状态代码表示HTTP请求的状态。

2、HTTP Responses per Second（每秒HTTP响应数）

“每秒HTTP响应数”是显示运行场景过程中每秒从Web服务器返回的不同HTTP状态代码的数量，还能返回其它各类状态码的信息，通过分析状态码，可以判断服务器在压力下的运行情况，也可以通过对图中显示的结果进行分组，进而定位生成错误的代码脚本。

3、Pages Downloader per Second（每秒下载页面数）

“每秒下载页面数”显示场景或会话步骤运行的每一秒内从服务器下载的网页数。使用此图可依据下载的页数来计算Vuser生成的负载量。

和吞吐量图一样，每秒下载页面数图标是Vuser在给定的任一秒内从服务器接收到的数据量。但是吞吐量考虑的各个资源极其大小（例，每个GIF文件的大小、每个网页的大小）。而每

秒下载页面数只考虑页面数。

注：要查看每秒下载页数图，必须在R-T-S那里设置“每秒页面数(仅HTML模式)”。

4、Retries per Second（每秒重试次数）

“每秒重试次数”显示场景或会话步骤运行的每一秒内服务器尝试的连接次数。在下列情

况将重试服务器连接： A、初始连接未经授权 B、要求代理服务器身份验证 C、服务器关闭

了初始连接 D、初始连接无法连接到服务器

E、服务器最初无法解析负载生成器的IP地址

5、Retries Summary（重试次数概要）

“重试次数概要”显示场景或会话步骤运行过程中服务器尝试的连接次数，它按照重试原因分组。将此图与每秒重试次数图一起使用可以确定场景或会话步骤运行过程中服务器在哪个时间点进行了重试。

6、Connections（连接数）

“连接数”显示场景或会话步骤运行过程中每个时间点打开的TCP/IP连接数。借助此图，

可以知道何时需要添加其他连接。

说明：当连接数到达稳定状态而事务响应时间迅速增大时，添加连接可以使性能得到极大提高（事务响应时间将降低）。

7、Connections Per Second（每秒连接数）

“每秒连接数”显示方案在运行过程中每秒建立的TCP/IP连接数。

理想情况下，很多HTTP请求都应该使用同一连接，而不是每个请求都新打开一个连接。通过每秒连接数图可以看出服务器的处理情况，就表明服务器的性能在逐渐下降。

8、SSLs Per Second（每秒SSL连接数）

“每秒SSL连接数”显示场景或会话步骤运行的每一秒内打开的新的以及重新使用的SSL连接数。当对安全服务器打开TCP/IP连接后，浏览器将打开SSL连接。

9、Web Page Breakdown（网页元素细分）

“网页元素细分”主要用来评估页面内容是否影响事务的响应时间，通过它可以深入地分析网站上那些下载很慢的图形或中断的连接等有问题的元素。

10、Time to First Buffer Breakdown(Over Time)（第一次缓冲时间细分(随时间变化)）

“第一次缓冲时间细分(随时间变化)”图显示成功收到从Web服务器返回的第一个缓冲之前的这段时间内，场景运行的每一秒中每个网页组件的服务器时间和网络时间。可以使用此图确定场景运行期间服务器或网络出现问题的时间点。

11、Downloader Component Size(KB)（已下载组件大小）

“已下载组件大小”图显示每个已经下载的网页组建的大小。通过它可以直接看出哪些组件比较大并需要进一步进行优化以提高性能。

?测试结果分析

LoadRunner性能测试结果分析是个复杂的过程，通常可以从结果摘要、并发数、平均事务响应时间、每秒点击数、业务成功率、系统资源、网页细分图、Web服务器资源、数据库服务器资源等几个方面分析，如图1- 1所示。性能测试结果分析的一个重要的原则是以性能测试的需求指标为导向。我们回顾一下本次性能测试的目的，正如所列的指标，本次测试的要求是验证在30分钟内完成2000次用户登录系统，然后进行考勤业务，最后退出，在业务操作过程中页面的响应时间不超过3秒，并且服务器的CP U使用率、内存使用率分别不超过75%、70%，那么按照所示的流程，我们开始分析，看看本次测试是否达到了预期的性能指标，其中又有哪些性能隐患，该如何解决。

图1- 1性能测试结果分析流程图

?结果摘要

LoadRunner进行场景测试结果收集后，首先显示的该结果的一个摘要信息，如图1- 2所示。概要中列出了场景执行情况、“Statis tics Summary（统计信息摘要）”、“T rans action Summary（事务摘要）”以及“H TTP Res ponses Summary（HTTP响应摘要）”等。以简要的信息列出本次测试结果。

图1- 2性能测试结果摘要图

场景执行情况

该部分给出了本次测试场景的名称、结果存放路径及场景的持续时间，如图5- 3所示。从该图我们知道，本次测试从15:58:40开始，到16:29:42结束，共历时31分2秒。与我们场景执行计划中设计的时间基本吻合。

图1- 3场景执行情况描述图

Statistics Summary（统计信息摘要）

该部分给出了场景执行结束后并发数、总吞吐量、平均每秒吞吐量、总请求数、平均每秒请求数的统计值，如图5- 4所示。从该图我们得知，本次测试运行的最大并发数为7，总吞吐量为842,037,409字节，平均每秒的吞吐量为451,979字节，总的请求数为211,974，平均每秒的请求为113.781，对于吞吐量，单位时间内吞吐量越大，说明服务器的处理能越好，而请求数仅表示客户端向服务器发出的请求数，与吞吐量一般是成正比关系。

图1- 4统计信息摘要图

Transaction Summary（事务摘要）

该部分给出了场景执行结束后相关A ction的平均响应时间、通过率等情况，如图1- 5所示。从该图我们得到每个Ac tion的平均响应时间与业务成功率。

注意：

因为在场景的“Run-time Settings”的“M iscellaneous”选项中将每一个A ction当成了一个事务执行，故这里的事务其实就是脚本中的Ac tion。

图1- 5事务摘要图

HTTP Responses Summary（HTTP响应摘要）

该部分显示在场景执行过程中，每次H TTP请求发出去的状态，是成功还是失败，都在这里体现，如图5- 6所示。从图中可以看到，在本次测试过程中LoadRunner共模拟发出了211974次请求（与“统计信息摘要”中的“T otal Hits”一致），其中“H TTP200”的是209811次，而“H TTP404”则有2163，说明在本次过程中，经过发出的请求大部分都能正确响应了，但还是有部分失败了，但未影响测试结果，“HTTP200”表示请求被正确响应，而“H TTP 404”表示文件或者目录未能找到。有朋友可能会问，这里出现了404的错误，为什么结果还都通过了。出现这样问题的原因是脚本有些页面的请求内容并非关键点，比如可能请求先前的c ookie信息，如果没有就重新获取，所以不会影响最终的测试结果。

图1- 6HTTP响应摘要

常用的H TTP状态代码如下：

400无法解析此请求。

401.1未经授权：访问由于凭据无效被拒绝。

401.2未经授权: 访问由于服务器配置倾向使用替代身份验证方法而被拒绝。

401.3未经授权：访问由于 ACL 对所请求资源的设置被拒绝。

401.4未经授权：Web 服务器上安装的筛选器授权失败。

401.5未经授权：I SAPI/CGI应用程序授权失败。

401.7未经授权：由于 Web 服务器上的 U RL 授权策略而拒绝访问。

403禁止访问：访问被拒绝。

403.1禁止访问：执行访问被拒绝。

403.2禁止访问：读取访问被拒绝。

403.3禁止访问：写入访问被拒绝。

403.4禁止访问：需要使用 SSL 查看该资源。

403.5禁止访问：需要使用 SSL 128查看该资源。

403.6禁止访问：客户端的 IP地址被拒绝。

403.7禁止访问：需要 SSL 客户端证书。

403.8禁止访问：客户端的 DNS 名称被拒绝。

403.9禁止访问：太多客户端试图连接到 Web 服务器。

403.10禁止访问：Web 服务器配置为拒绝执行访问。

403.11禁止访问：密码已更改。

403.12禁止访问：服务器证书映射器拒绝了客户端证书访问。

403.13禁止访问：客户端证书已在Web 服务器上吊销。

403.14禁止访问：在Web 服务器上已拒绝目录列表。

403.15禁止访问：Web 服务器已超过客户端访问许可证限制。

403.16禁止访问：客户端证书格式错误或未被 Web 服务器信任。

403.17禁止访问：客户端证书已经到期或者尚未生效。

403.18禁止访问：无法在当前应用程序池中执行请求的 U RL。

403.19禁止访问：无法在该应用程序池中为客户端执行 CGI。

403.20禁止访问：P assport 登录失败。

404找不到文件或目录。

404.1文件或目录未找到：网站无法在所请求的端口访问。

需要注意的是404.1错误只会出现在具有多个I P地址的计算机上。如果在特定I P地址/端口组合上收到客户端请求，而且没有将I P地址配置为在该特定的端口上侦听，则I I S返回 404.1HTTP错误。例如，如果一台计算机有两个I P地址，而只将其中一个I P地址配置

为在端口80上侦听，则另一个I P地址从端口80收到的任何请求都将导致II S返回404.1错误。只应在此服务级别设置该错误，因为只有当服务器上使用多个I P地址时才会将它返回给客户端。

404.2文件或目录无法找到：锁定策略禁止该请求。

404.3文件或目录无法找到：M IME映射策略禁止该请求。

405用于访问该页的 HTTP动作未被许可。

406客户端浏览器不接受所请求页面的 M IME类型。

407 Web 服务器需要初始的代理验证。

410文件已删除。

412客户端设置的前提条件在 Web 服务器上评估时失败。

414请求 U RL 太大，因此在 Web 服务器上不接受该 U RL。

500服务器内部错误。

500.11服务器错误：Web 服务器上的应用程序正在关闭。

500.12服务器错误：Web 服务器上的应用程序正在重新启动。

500.13服务器错误：Web 服务器太忙。

500.14服务器错误：服务器上的无效应用程序配置。

500.15服务器错误：不允许直接请求 GLOBAL.ASA。

500.16服务器错误：U NC授权凭据不正确。

500.17服务器错误：U RL 授权存储无法找到。

500.18服务器错误：U RL 授权存储无法打开。

500.19服务器错误：该文件的数据在配置数据库中配置不正确。

500.20服务器错误：U RL 授权域无法找到。

500100内部服务器错误：A SP错误。

501标题值指定的配置没有执行。

502 Web 服务器作为网关或代理服务器时收到无效的响应。

并发数分析

“Running V us ers（运行的并发数）”显示了在场景执行过程中并发数的执行情况。它们显示V us er的状态、完成脚本的V user 的数量以及集合统计信息，将这些图与事务图结合使用可以确定V us er的数量对事务响应时间产生的影响。图1- 7显示了在OA系统考勤业务性能测试过程中V us ers运行情况，从图中我们可以看到，V us ers的运行趋势与我们场景执行计划中的设置是一样，表明在场景执行过程中，V us ers是按照我们预期的设置运行的，没有V us er出现运行错误，这样从另一个侧面说明我们的参数化设置是正确的，因为使用唯一数进行参数化设置，如果设置不正确，将会导致V user运行错误。在脚本中我们加入了这样一段代码：

if (atoi(lr_eval_string("{num}")) > 0){

lr_output_message("登录成功，继续执行.");

}

else{

lr_error_mess age("登录失败，退出测试");

return -1;

}

上述代码的意思是说，如果登录失败了，就退出脚本的迭代，那么什么原因可能会导致登录失败呢？就是我们前面参数化的设置，一旦Vus er分配不到正确的登录账号，就可能导致登录失败，从而引起V us er停止运行。所以，从图5- 7的表现，可以认为参数化是没有问题的。

图1- 7运行的并发数图

测试脚本中我们还使用了集合点，那么这里还可以看看集合点在场景执行过程中的表现，点击左边的“N ew Graph”，出现图5- 8，展开“V users”前的加号，双击“Rendezvous”，出现集合点的图形后，点击【C lose】，关闭添加新图界面。

图1- 8添加集合点统计图

集合点的图形如图1- 9所示，从图中可以看到，所有用户到达集合点后，立刻就释放了。与之前设定的集合点策略设置“所有运行用户到达后释放“是一致的。假设这样的一种情况，Running的V users有10个，集合点策略设置是“所有运行用户到达后释放”，而集合点图形显示的最大释放V users是7个，那么就表示有些V us er超时了，引起超时的原因可能是V us er得到的响应超时了，可以结合平均事务响应时间再详细分析原因。

图1- 9集合点状态图

我们本次测试Running Vus ers与集合点是一致，说明整个场景执行过程中，并发数用户的执行正确，OA系统测试服务器能够应付7个并发用户的业务操作。

响应时间

在性能测试要求中我们知道，有一项指标是要求登录、考勤业务操作的页面响应时间不超过3秒，那么本次测试是否达到了这个要求呢？我们先来看“A verage T ransac tion Res ponse T ime（平均事务响应时间图）”（图1- 10），这张图是平均事务响应时间与结果摘要中的“T rans action Summary”合成的。

图1- 10平均事务响应时间图

从图形下部我们可以看到，登录部分对应的Ac tion是“s ubmit_login”，考勤业务提交对应的Ac tion是“s ubmit_s ign”，他们的“Average Time（平均响应时间为）”分别是4.425秒与0.848秒，从这两个数值来看，考勤业务的事务响应时间0.848秒小于预期的3秒，达到了要求，而登录是4.425秒，大于预期的3秒，不符合要求。这样的结果是不正确的，因为在统计的登录业务的时候，我们没有去除思考时间，所以，登录功能的实际事务时间应该是4.425秒-3秒=1.425秒，小于预期的3秒，故登录业务的事务响应时间也达到了我们的要求。在平时的性能测试活动中，统计结果的时候需要去掉思考时间，加上思考时间是为了真实的模拟用户环境，统计结果中除去思考时间是为了更真实的反映服务器的处理能力，两者并不矛盾。

看完了“A verage Time”，我们再看“90P ercent Time”，这个时间从某种程度来说，更准确衡量了测试过程中各个事务的真实情况，表示90%的事务，服务器的响应都维持在某个值附近，“Average T ime”值对于平均事务响应时间变动趋势很大的情况统计就不准确了，比如有三个时间：1秒、5秒、12秒，则平均时间为6秒，而另外一种情况：5秒、6秒、7秒，平均时间也为6秒，显然第二种比第一种要稳定多了。所以，我们在查看平均事务响应时间的时候，先看整体曲线走势，如果整体趋势比较平滑，没有忽上忽下的波动情况，

取“A verage T ime”与“90P ercent Time”都可以，如果整体趋势毫无规律，波动非常大，我们就不用“A verage Time”而使用“90 Perc ent T ime”可能更真实些。

从图5- 10可以看出，所有Ac tion平均事务响应时间的趋势都非常平滑，所以使用“A verage T ime”与“90P ercent Time”差别不是很大，用哪个都可以。这里是使用最常用的统计方法“90P ercent T ime”。登录业务的“90P ercent Time”是5.298秒-3秒（思考时间）=2.298秒，考勤业务的“90Perc ent Time”是1.469秒，没有思考时间，那么就是实打实的啦。根据上面的计算，本次测试结果记录如表1所示。

表1测试结果对照表一

每秒点击数

“H its per Second（每秒点击数）”反映了客户端每秒钟向服务器端提交的请求数量，如果客户端发出的请求数量越多，与之相对的“A verage T hroughput (bytes/sec ond)”也应该越大，并且发出的请求越多会对平均事务响应时间造成影响，所以在测试过程中往往将这三者结合起来分析。图1- 11显示的是“H its per Sec ond”与“Average T hroughput(bytes/s econd)”的复合图，从图中可以看出，两种图形的曲线都正常并且基本一致，说明服务器能及时的接受客户端的请求，并能够返回结果。如果“H its per Sec ond”正常，而“A verage T hroughput (bytes/sec ond)”不正常，则表示服务器虽然能够接受服务器的请求，但返回结果较慢，可能是程序处理缓慢。如果“H its per Second”不正常，则说明客户端存在问题，那种问题一般是网络引起的，或者录制的脚本有问题，未能正确的模拟用户的行为。具体问题具体分析，这里仅给出一些建议。

图1- 11每秒点击数与每秒吞吐量复合图

对于本次测试来说，“H its per Sec ond”与“Average T hroughput (bytes/sec ond)”都是正常的，而且整体表现还是不错的。

一般情况下，这两种指标用于性能调优，比如给定了几个条件，去检测另外一个条件，用这两个指标衡量，往往起到很好的效果。比如要比较某两种硬件平台的优劣，就可以使用相同的配置方法部署软件系统，然后使用相同的脚本、场景设计、统计方法去分析，最终得出一个较优的配置。

业务成功率

“业务成功率”这个指标在很多系统中都提及到，比如电信的、金融的、企业资源管理的等等。举个例子，我们楼下的建行，假如每天的业务类别是这样的：20个开户，5个销户，300个存款，500取款，100个汇款等，那么在做他们的营业系统测试时就需要考虑业务成功率了，一般不得低于98%。具体的业务成功率是什么意思呢？排除那些复杂的业务，比如异步处理的业务（移动的套卡开通就是异步的），业务成功率就是事务成功率，用户一般把一个Aciton当做一笔业务，在LoadRunner场景执行中一笔交易称为一个事务。所以，说业务成功率其实就是事务成功率、通过率的意思。在“T rans ac tion Summary”中我们可以很明确的看到每个事务的执行状态，如图1- 12所示。

图1- 12事务状态统计图

从图中可以看出，所有的Aciton都是绿色的，即表示为P ass ed，同时除了vus er_init与vuser_end两个事务，其他的事务通过数为2163，也就表明在30分钟的时间里，共完成了2163次登录考勤业务操作。那么根据这些可以判断本次测试登录业务与考勤业务的成功率是100%，再次更新测试结果记录表如表2所示。

表2测试结果对照表二

系统资源

系统资源图显示了在场景执行过程中被监控的机器系统资源使用情况，一般情况下监控机器的CPU、内存、网络、磁盘等各个方面。本次测试监控的是测试服务器的CPU使用率与内存使用率，以及处理器队列长度，具体的数据如图1- 13所示。

图1- 13测试服务器系统资源监控结果图

从图中可以看出，CPU使用率、可用物理内存、CPU的队列长度三个指标的曲线逗较为平滑，三者的平均值分别为：53.582%、83.456M、8.45，而测试服务器总的物理内存为384M，那么内存使用率为（384-83.456）/384=78.26%，根据本次性能测试要求的：CP U使用率不超过75%，物理内存使用率不超过70%这两点来看，内存的使用率78.26%大于预期的70%，故内存使用率不达标。根据Windwos资源性能指标的解释，一般情况下，如果“P rocess or Q ueue Length（处理器队列长度）”一直超过二，则可能表示处理器堵塞，我们这里监控出来的数值是8.45，而且总体上保持平衡，那么由此推断，测试服务器的CPU也可能是个瓶颈。同时在测试过程中，场景执行到23分半钟的时候，报出了错误！未找到引用源。的错误，意思是说被监控的服务器当前无法再进行计数器数据的获取了，所以，本次操作系统资源的监控只得到了场景执行的前23分半钟的数据。这样对本次测试结果有一定的影响。

获得上述数据后，最新的测试结果记录表如表3所示。

表3测试结果对照表三

从上表数据来看，本次测试总体上已经达到了预期的性能指标，但从其他的数据，比如CPU的队列长度、内存使用率来看，被测服务器的硬件资源需要提升。

网页细分图

网页细分图可以评估页面内容是否影响事务响应时间。使用网页细分图，可以分析网站上有问题的元素（例如下载很慢的图像或打不开的链接）。

我们这里查看一下网页细分图中的“P age Download T ime Breakdown”，点击错误！未找到引用源。左边的“N ew Graph”，出现图1- 14，展开“Web P age Diagnos tics”前的加号，双击“P age Download T ime Breakdown”，待出现“P age Download Time Breakdown”监控图后，点击【C lose】按钮关闭添加监控图界面。

图1- 14添加网页细分图

在监控图列表中，我们看到图1- 15，从图中我们看到，在所有的页面中，登录后的用个人面页面“http://192.168.0.52:8080/oa/oa.j s p”的下载时间最长。

xxx大数据性能测试方案-V1.0-2.0模板

编号： 密级： XXX大数据平台 性能测试方案 [V1-2.0] 拟制人： 审核人： 批准人： [2016年06月08日]

文件变更记录 *A - 增加M - 修订D - 删除 修改人摘要审核人备注版本号日期变更类型 （A*M*D） V2.0 2016-06-08 A 新建性能测试方案

目录 目录................................................................................................................................................................... I 1 引言 (1) 1.1编写目的 (1) 1.2测试目标 (1) 1.3读者对象 (1) 1.4 术语定义 (1) 2 环境搭建 (1) 2.1 测试硬件环境 (1) 2.2 软件环境 (2) 3 测试范围 (2) 3.1 测试功能点 (2) 3.2 测试类型 (2) 3.3性能需求 (3) 3.4准备工作 (3) 3.5 测试流程 (3) 4.业务模型 (4) 4.1 基准测试 (4) 4.1.1 Hadoop/ Spark读取算法的基准测试 (4) 4.1.2 Hadoop/ Spark写入算法的基准测试 (5) 4.1.3 Hadoop/ Spark导入算法的基准测试 (6) 4.1.4 Hadoop/ Spark导出算法的基准测试 (7) 4.2 负载测试 (8) 4.2.1 Hadoop/ Spark并行读取/写入算法的负载测试 (8) 4.2.2 Hadoop/ Spark并行导入/导出算法的负载测试 (9) 4.3 稳定性测试 (10) 4.3.1 Hadoop/ Spark并行读取/写入/导入/导出算法，7*24小时稳定性测试 (10) 5 测试交付项 (12) 6 测试执行准则 (12) 6.1 测试启动 (12) 6.2 测试执行 (12) 6.3 测试完成 (13) 7 角色和职责 (13) 8 时间及任务安排 (13) 9 风险和应急 (14) 9.1影响方案的潜在风险 (14) 9.2应急措施 (14)

读书笔记-云服务测试-如何高效地进行云计算测试

《云服务测试：如何高效地进行云计算测试》 --Testing Cloud Services: How to test SaaS, PaaS & Iaas 1 概述 个人读后感觉，本书主要内容分成以下主要部分： ●云计算介绍ch2 ：云计算的基本特征、实施模型 ●测试经理的角色与任务ch3 ：测试经理角色、端到端测试、选型阶 段、实施阶段、众包测试等 ●主要风险及对应的测试方法ch4 & ch5 ：风险到测试、性能风险、 安全性风险、可维护性风险；决定选型需要考虑的云计算相关方面、 性能测试、负载测试、建立测试用例、耐力/容量测试的测试用例、 测试弹性的测试用例、为性能测试设置测试、测试安全性、测试可 管理性、可用性和可持续性、功能性测试、测试web服务、多平台 测试、测试迁移、在生产环境中进行测试等。 个人觉得译者段念的介绍很到位，摘抄如下：本书详尽地分析了在组织内引入云服务所面临的各种风险，同时从测试的角度提供了应对每种风险的可操作建议。在这个快步转向云服务的时代，本书的出现可以说恰到好处。《云服务测试》从测试视角介绍了不同云服务的层次（IaaS、PaaS和SaaS），将组织应用云服务分成了选型、实施、生产等多个阶段，分析了每个阶段面临的风险和风险分析方法，并针对每种风险给出可行的测试方法对其进行覆盖。此外，本书还提供了详细的检查表（Checklist），以便组织内负责测试的测试经理能够快速应用风险评估技术和测试技术，在使用云服务的决策中发挥价值。本书的篇幅并不长，也没有特别针对某种测试工具进行描述，但我相信它给出的全面分析和可操作性的建议能够为读者提供足够的信息。 (PS:推荐语里面，朱少民写的说明他是读了的，某嘉宾的推荐语说明其根本没读或者至少是没有认真读的。)

软件测试笔记六

1、各个子功能组合起来是否达到预期要求的父功能 2、全局数据结构是否有问题 3、单个模块的误差积累起来是否会放大，而从而达到不能接受的程度。确认测试： 测试内容; 1、进行有效性测试 有效性测试是在模拟的环境下，运用黑盒测试的方法，验证所测软件是否满 足需求规格说明书列出的需求。 2、软件配置复审 软件配置复查的目的是保证软件配置的所有成分都齐全，个方面的质量都符 合要求，具有维护阶段所必须的细节。 确认测试的任务：验证软件的功能和性能及其他特性是否与用户的要求一致，对软件的功能和性能要求在软件需求规格说明中明确规定。 软件失效分类综合总结： 软件错误是一种人为错误，一个软件错误必定产生一个或多个软件缺陷。当一个软件缺陷被激活时，便产生一个软件故障；同一个软件缺陷在不同条件下激活可能产生不同的软件故障。软件故障如果没有及时的容错措施加以处理，便不可能避免导致软件失效；同一个软件故障在不同条件下可能产生不同的软件失 九、Web应用测试 9.1 Web系统的测试策略 系统架构来分：客户端的测试、服务器端的测试和网络上的测试 职能来分：应用功能的测试、Web应用服务的测试、安全系统的测试、数据库服务的测试 软件的质量特性来分：功能测试、性能测试、安全性测试、兼容性测试和易用性测试 开发阶段来分：设计的测试、编码的测试和系统的测试。 9.2 Web应用设计测试 Web设计的测试：总体架构设计的测试、客户端设计的测试、服务器设计的测试 9.3 Web应用开发测试 代码测试：源代码规则分析、链接测试、框架测试、表格测试、图形测试 组件测试：表单测试、Cookies测试 脚本测试：GGI测试、ASP测试、ActiveX控件测试 9.4 Web应用运行测试 9.4.1功能测试：客户端的选择、客户端浏览器的配置、客户端的现实设置、内容测试 功能测试：链接测试、表单测试、Cookies测试、设计语言测试、数据库测试 Web应用的自动化技术：Web应用链接质量保证技术、Web应用功能测试技术 （1）Web应用链接质量保证技术 保证每个链接的质量，需要做到三点： ●该链接将用户带到它所说明的地方 ●被链接页面是存在的 ●保证Web应用系统上没有孤立的页面，所谓孤立页面是指没有链接指向该页面。 利用自动化工具测试Web应用的链接，主要优势体现在以下几个方面：

课件笔记-《材料性能学》

一、拉伸 单向静拉伸试验是工业生产和材料科学研究中应用最广泛的材料力学性能试验方法。通过拉伸试验可以揭示材料在静载作用下的应力应变关系及常见的3种失效形式（过量弹性变形、塑性变形和断裂）的特点和基本规律，还可以评定出材料的基本力学性能指标，如屈服强度、抗拉强度、伸长率和断面收缩率等。 拉伸开始后，试样的绝对伸长量随力F的增加而增大。 1、弹性变形：在P点以下拉伸力F和伸长量ΔL呈直线关系．当拉伸力超过Fp后，力一伸长曲线开始偏离直线．拉伸力小于Fe时，试样的变形在卸除拉伸力后可以完全恢复，因此e点以内的变形为弹性变形； 2、塑性变形: 当拉伸力达到FA后，试样便产生不可恢复的永久变形，即出现塑性变形； 3、屈服现象：塑性变形开始后，力一伸长曲线上出现平台式锯齿，直至C点结束。 4、均匀变形（弹－塑性变形）：变形随着外力的增大而均匀地增加。 5、不均匀变形（颈缩阶段）及断裂阶段 因此，在整个拉伸过程中的变形可分为弹性变形、塑性变形及断裂三个基本阶段。 对于高分子聚合物材料，由于其在结构上的力学状态差异及对温度的敏感性，力－伸长曲线可有多种形式。不同的材料或同一材料在不同条件下可有不同形式的力一伸长曲线。这主要是由材料的键合方式、化学成分和组织状态等因素决定的。不同的材料或同一材料在不同条件下可有不同形式的力一伸长曲线．这主要是由材料的键合方式、化学成分和组织状态等因素决定的。 二、各种性能指标 （1）、强度指标

①弹性极限：σe＝Fe / S0 ②比例极限：σp＝Fp / S0 ③屈服极限：σs＝Fs / S0 ；屈服强度σ0。2＝F0。2 / S0 ④强度极限：σb＝Fb / S0 ⑤断裂强度：σk ＝Fk / Sk （2）、塑性指标 ①延伸率：δｋ＝(Ｌk-L0) / L0 X 100 % ②断面收缩率：ψk＝（S0－Sk）/ S0 X 100 % 第二节弹性变形及其实质 对于金属、陶瓷或结晶态的高分子聚合物在弹性变形范围内，应力和应变之间可以看成具有：1、可逆性；2、单值线性关系；3、弹性变形量较小（ε＜0。5～1％）。 对于橡胶态的高分子聚合物，则在弹性变形范围内，应力和应变之间不呈线性关系，且变形量较大。 无论变形量大小和应力与应变是否呈线性关系，凡弹性变形都是可逆变形。 材料弹性变形的本质：概括说来，都是构成材料的原子（离子）或分子自平衡位置产生可逆位移的反映。 金属、陶瓷类晶体材料的弹性变形是处于晶格结点的离子在力的作用下在其平衡位置附近产生的微小位移；橡胶类材料则是呈卷曲状的分子链在力的作用下通过链段的运动沿受力方向产生的伸展。 弹性模量的物理意义：在工程上，表征材料对弹性变形的抗力，即材料的刚度，其值越大，表示在相同的应力作用下，材料的弹性变形量越小，使机械零件和工程构建不易发生塑性变形。 影响因素：1．键合方式和原子结构（四种键和位置的影响）；2．晶体结构（各向异性）3．化学成分（原子间距和键合方式的改变引起）；4．微观结构；5．温度（随温度升高而变小）；6．加载条件和负荷持续时间。 第三节弹性的不完整性与内耗 通常，人们把材料受载后产生一定的变形，而卸载后这部分变形消逝，材料恢复到原来的状态的性质称为材料的弹性。根据材料在弹性变形过程中应力和应变的响应特点，弹性可以分为理想弹性（完全弹性）和非理想弹性（弹性不完整性）两类。

性能测试测试方案

性能测试详细测试方案 、八、- 前言 平台XX项目系统已经成功发布，依据项目的规划，未来势必会出现业务系统中信息大量增长的态势。 随着业务系统在生产状态下日趋稳定、成熟，系统的性能问题也逐步成为了我们关注的焦点：每天大数据量的“冲击”，系统能稳定在什么样的性能水平，面临行业公司业务增加时，系统能否经受住“考验”，这些问题需要通过一个完整的性能测试来给出答案。 1第一章XXX系统性能测试概述 1.1 被测系统定义 XXX系统作为本次测试的被测系统（注：以下所有针对被测系统地描述均为针对XXX系统进行的），XXX系统是由平台开发的一款物流应用软件，后台应用了Oraclellg数据库， 该系统包括主要功能有:XXX 等。在该系统中都存在多用户操作，大数据量操作以及日报、周报、年报的统计，在本次测试中，将针对这些多用户操作，大数据量的查询、统计功能进行如预期性能、用户并发、大数据量、疲劳强度和负载等方面的性能测试，检查并评估在模拟环境中，系统对负载的承受能力，在不同的用户连接情况下，系统的吞吐能力和响应能力，以及在预计的数据容量中，系统能够容忍的最大用户数。1.1.1 功能简介 主要功能上面已提到，由于本文档主要专注于性能在这里功能不再作为重点讲述。 1.1.2 性能测试指标 本次测试是针对XXX系统进行的全面性能测试，主要需要获得如下的测试指标。 1、应用系统的负载能力：即系统所能容忍的最大用户数量，也就是在正常的响应时间中，系统能够支持的最多的客户端的数量。

2、应用系统的吞吐量：即在一次事务中网络内完成的数据量的总和，吞吐量指标反映的是服务器承受的压力。事务是用户某一步或几步操作的集合。 3、应用系统的吞吐率：即应用系统在单位时间内完成的数据量，也就是在单位时间内，应用系统针对不同的负载压力，所能完成的数据量。 4、T PS每秒钟系统能够处理事务或交易的数量，它是衡量系统处理能力的重要指标。 5、点击率：每秒钟用户向服务器提交的HTTP青求数。 5、系统的响应能力：即在各种负载压力情况下，系统的响应时间，也就是从客户端请求发起，到服务器端应答返回所需要的时间，包括网络传输时间和服务器处理时间。 6、应用系统的可靠性：即在连续工作时间状态下，系统能够正常运行的时间，即在连续工作时间段内没有出错信息。 1.2系统结构及流程 XXX系统在实际生产中的体系结构跟本次性能测试所采用的体系结构是一样的，交易流 程也完全一致的。不过，由于硬件条件的限制，本次性能测试的硬件平台跟实际生产环境略有不同。 1.2.1系统总体结构 描述本系统的总体结构，包括：硬件组织体系结构、网络组织体系结构、软件组织体系结构和功能模块的组织体系结构。 1.2.2功能模块 本次性能测试中各类操作都是由若干功能模块组成的，每个功能都根据其执行特点分成 了若干操作步骤，每个步骤就是一个功能点（即功能模块），本次性能测试主要涉及的功能 模块以及所属操作如下表

综合性能检测站工作总结

综合性能检测站工作总结 综合性能检测是对安全的一种保障，做好总结，检测出更多的不足，今天给大家带来了综合性能检测站工作总结，希望对大家有所帮助。 综合性能检测站工作总结篇一 今年来，在县委、县政府及交通局党委的正确领导下，在上级业务主管部门的支持下，怀来县检测站坚持以十七大精神、邓小平理论和“三个代表”重要思想为指导，解放思想、与时俱进、开拓创新，锐意进取。我站以年初局党委 月15日，我站已经完成交通局下达任务的100%，共进行等级评定检测5629辆、二级维护检测9171辆。在今年9月份我站还对县内的营运客车重新进行了一次等级评定检测，保证年内没有因车辆检测出现重大交通事故。 二、完成了职工三险及工资发放工作。 2011年已接近尾声，我站正在积极配合局党委的工作步骤，积极检测上线车辆，确保全年任务的完成。此外，我检测站已经对全年全体职工工资进行了足额发放，对于全体职工的三险也能够及时上缴。 三、以创先争优活动为先导，使我站的各项工作再上一个新阶。 1.今年上半年以来，我站全体职工参加了局党委组织的“三学习”

活动，并做到每人写一万字的读书笔记，上交一篇心得体会。 2.积极参加局党委组织的建党90周年知识竞赛活动，我站王文敏获得了第一名的优异成绩。 3.积极配合局党参加建党90周年红歌会活动，我站有7名同志参加大合唱，也取得了优异的成绩。 通过各项活动的开展，使我站的各项工作再上一个新台阶，全年没有出现上访事件。 综合性能检测站工作总结篇二 金茂机动车检测有限公司，座落于**市塘桥镇花园村大唐路经济开发区内，该检测站占地面积37000余平方米，内设机动车安全性能检测,综合性能检测及环保检验三大检测项目，检测厂房占地面积约为8000平方米左右，总投入资金2500余万元。 一、评审整改情况 获得资格许可后我们及时对专家提出的问题进行了整改并对相关环节进行了改进，具体如下： 1、结合实际工作中设备设施的操作步骤以及检测服务相关的流程制订出了符合本公司使用的作业指导书，令每个岗位分工明确，操作有序规范，提高了工作效率，保证了检测服务的有效性及准确性。 2、根据程序文件中的相关要求，组织了比对试验，包含人员之间的比对，设备设施的比对，通过比对分析出现误差的可能性，针对性的进行解决，提高检测报告的准确度。 3、质量手册，程序文件经过反复查验，修改不足之处，依据相

性能测试计划 完整版

性能测试方案

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前言 平台XX项目系统已经成功发布，依据项目的规划，未来势必会出现业务系统中信息大量增长的态势。 随着业务系统在生产状态下日趋稳定、成熟，系统的性能问题也逐步成为了我们关注的焦点：每天大数据量的“冲击”，系统能稳定在什么样的性能水平，面临行业公司业务增加时，系统能否经受住“考验”，这些问题需要通过一个完整的性能测试来给出答案。 本《性能测试计划书》即是基于上述考虑，参考科学的性能测试方法而撰写的，用以指导即将进行的系统的性能测试。 1第一章XXX系统性能测试概述 1.1被测系统定义 XXX系统作为本次测试的被测系统（注：以下所有针对被测系统地描述均为针对XXX系统进行的），XXX系统是由平台开发的一款物流应用软件，后台应用了Oracle11g数据库，该系统包括主要功能有:XXX等。在该系统中都存在多用户操作，大数据量操作以及日报、周报、年报的统计，在本次测试中，将针对这些多用户操作，大数据量的查询、统计功能进行如预期性能、用户并发、大数据量、疲劳强度和负载等方面的性能测试，检查并评估在模拟环境中，系统对负载的承受能力，在不同的用户连接情况下，系统的吞吐能力和响应能力，以及在预计的数据容量中，系统能够容忍的最大用户数。 1.1.1功能简介 主要功能上面已提到，由于本文档主要专注于性能在这里功能不再作为重点讲述。

1.1.2性能测试指标 本次测试是针对XXX系统进行的全面性能测试，主要需要获得如下的测试指标。 1、应用系统的负载能力：即系统所能容忍的最大用户数量，也就是在正常的响应时间中，系统能够支持的最多的客户端的数量。 2、应用系统的吞吐量：即在一次事务中网络内完成的数据量的总和，吞吐量指标反映的是服务器承受的压力。事务是用户某一步或几步操作的集合。 3、应用系统的吞吐率：即应用系统在单位时间内完成的数据量，也就是在单位时间内，应用系统针对不同的负载压力，所能完成的数据量。 4、TPS：每秒钟系统能够处理事务或交易的数量，它是衡量系统处理能力的重要指标。 5、点击率：每秒钟用户向服务器提交的HTTP请求数。 5、系统的响应能力：即在各种负载压力情况下，系统的响应时间，也就是从客户端请求发起，到服务器端应答返回所需要的时间，包括网络传输时间和服务器处理时间。 6、应用系统的可靠性：即在连续工作时间状态下，系统能够正常运行的时间，即在连续工作时间段内没有出错信息。 1.2系统结构及流程 XXX系统在实际生产中的体系结构跟本次性能测试所采用的体系结构是一样的，交易流程也完全一致的。不过，由于硬件条件的限制，本次性能测试的硬件平台跟实际生产环境略有不同。 1.2.1系统总体结构 描述本系统的总体结构，包括：硬件组织体系结构、网络组织体系结构、软件组织体系结构和功能模块的组织体系结构。

用Sipp 对Asterisk 进行性能测试的工作笔记

用Sipp 对Asterisk 进行性能测试的工作笔记 公司需要, 对Asterisk 进行一定的性能测试. 测试目标: 1. IVR 支持多少路 2. 一对一通话, 支持多少路 3. 不同编解码的性能影响. 4. 通话中,录音, 支持多少路. 测试工具: sipp https://www.wendangku.net/doc/e418759048.html,/ 辅助工具: Xlite SIP rfc:https://www.wendangku.net/doc/e418759048.html,/rfc/rfc3261.txt RTP for AV https://www.wendangku.net/doc/e418759048.html,/rfc/rfc3551.txt 环境: CPU: xeon 51101.6G*2 , 1 G MEM 物理机 Asterisk1.4.7 Asterisk 基本操作: 启动: safe_asterisk, 或者asterisk -vvvc 如果是后台启动, 连接监控: astersisk -r 关闭: 在控制栏输入stop now Asterisk 配置: 关注两个配置文件(/etc/asterisk): sip.conf // sip 分机号设置 extensions.conf // dail plan 设置, 控制呼入后是什么动作 sip.conf 添加2000 个分机号, 以便模拟1000 人呼叫(呼叫,应答) [1000] type=friend

host=dynamic context=incoming //和extensions.conf 中对应 canreinvite=no //如果设置为yes, 双方通话信息会直接进行, 而不通过asterisk. 设置成no,表示所有交互都通过Asterisk. [1001] type=friend host=dynamic context=incoming canreinvite=no extensions.conf 这里列举了多种呼叫计划, 包括IVR, 拨号通话, 通话录音等. [incoming] ;play hello world forever exten => _XXXX,1,answer() exten => _XXXX,2,playback(hello-world) exten => _XXXX,3,goto(OneToOne,_XXXX,1) ;[typetest] ;exten => 1111,1,Wait(2) ;exten => 1111,2,Record(/tmp/asterisk-recording:gsm) ;exten => 1111,3,Hangup ;exten => 1112,1,Wait(2) ;exten => 1112,n,Playback(/tmp/asterisk-recording) ;exten => 1112,n,Hangup ;[typetest2] ;exten => _XXXX,1,answer() ;exten => _XXXX,2,dial(sip/${EXTEN},10,r) ;[typetest3] ;exten => 999,1,answer() ;exten => 999,2,dial(sip/${EXTEN},10,r) ;exten => 999,1,Meetme(1234,i,123456) ;[OneToOne] ;exten => _XXXX,1,answer() ;exten => _XXXX,2,mixmonitor(test${EXTEN}.wav|av(0)V(0)) ;exten => _XXXX,3,dial(sip/${EXTEN},10,r) ;exten => _XXXX,4,Hangup ;exten => _XXXX,3,Record(/tmp/asterisk-recording${EXTEN}:gsm)

性能测试测试方案

性能测试详细测试方案 前言 平台XX项目系统已经成功发布，依据项目的规划，未来势必会出现业务系统中信息大量增长的态势。 随着业务系统在生产状态下日趋稳定、成熟，系统的性能问题也逐步成为了我们关注的焦点：每天大数据量的“冲击”，系统能稳定在什么样的性能水平，面临行业公司业务增加时，系统能否经受住“考验”，这些问题需要通过一个完整的性能测试来给出答案。 1第一章XXX系统性能测试概述 1.1被测系统定义 XXX系统作为本次测试的被测系统（注：以下所有针对被测系统地描述均为针对XXX 系统进行的），XXX系统是由平台开发的一款物流应用软件，后台应用了Oracle11g数据库，该系统包括主要功能有:XXX等。在该系统中都存在多用户操作，大数据量操作以及日报、周报、年报的统计，在本次测试中，将针对这些多用户操作，大数据量的查询、统计功能进行如预期性能、用户并发、大数据量、疲劳强度和负载等方面的性能测试，检查并评估在模拟环境中，系统对负载的承受能力，在不同的用户连接情况下，系统的吞吐能力和响应能力，以及在预计的数据容量中，系统能够容忍的最大用户数。 1.1.1功能简介 主要功能上面已提到，由于本文档主要专注于性能在这里功能不再作为重点讲述。

1.1.2性能测试指标 本次测试是针对XXX系统进行的全面性能测试，主要需要获得如下的测试指标。 1、应用系统的负载能力：即系统所能容忍的最大用户数量，也就是在正常的响应时间中，系统能够支持的最多的客户端的数量。 2、应用系统的吞吐量：即在一次事务中网络内完成的数据量的总和，吞吐量指标反映的是服务器承受的压力。事务是用户某一步或几步操作的集合。 3、应用系统的吞吐率：即应用系统在单位时间内完成的数据量，也就是在单位时间内，应用系统针对不同的负载压力，所能完成的数据量。 4、TPS：每秒钟系统能够处理事务或交易的数量，它是衡量系统处理能力的重要指标。 5、点击率：每秒钟用户向服务器提交的HTTP请求数。 5、系统的响应能力：即在各种负载压力情况下，系统的响应时间，也就是从客户端请求发起，到服务器端应答返回所需要的时间，包括网络传输时间和服务器处理时间。 6、应用系统的可靠性：即在连续工作时间状态下，系统能够正常运行的时间，即在连续工作时间段内没有出错信息。 1.2系统结构及流程 XXX系统在实际生产中的体系结构跟本次性能测试所采用的体系结构是一样的，交易流程也完全一致的。不过，由于硬件条件的限制，本次性能测试的硬件平台跟实际生产环境略有不同。

相位噪声性能测试

LMK04000 系列产品的相位噪声性能测试 30082862 加权函数H(f)是低通闭环传递函数，其中包含了诸如电 荷泵增益、环路滤波器响应、VCO增益和反馈通路（ 数器等参数。该式表示了图1所示的每一级PLL AN-1910 30082801 图1 具有抖动清除能力的双PLL时钟合成器的架构 https://www.wendangku.net/doc/e418759048.html, ? 2009 National Semiconductor Corporation 300828

https://www.wendangku.net/doc/e418759048.html, 2 A N -1910 2.0 LMK04000系列产品介绍 图2示出了LMK04000精密时钟去抖产品系列的详细的框图。其PLL1的冗余的参考时钟输入（CLKin0，CLKin1），可以支持高达400 MHz 的频率。参考时钟信号可以是单端或者差分式的信号，为了实现操作中稳定性，还可以启用其中的自动开关模式。驱动OSCin 端口的VCXO 的最大容许频率为250 MHz 。OSCin 端口的信号被反馈到PLL2相位比较器上，而且也作为相位和频率基准注入到PLL2中。虽然在图中并未示出，其内部还是可以支持分立形式的、采用外接晶振的VCXO 。PLL2的相位比较器的基准信号输入端还提供了一 个可选用的频率倍增器，这可以使得相位比较的频率得以增加一倍，从而降低了PLL2的带内噪声。PLL2集成了一个内置的VCO ，以及可选的内置环路滤波器部件，这一部分可以提供PLL2环路滤波器的3阶和4阶极点。VCO 的输出带有缓冲，最终由Fout 引脚向外提供信号，该信号也可以经过一个VCO 分频器路由到内部的时钟分发总线上。时钟分发部分则对时钟信号进行缓冲，并将其分配给各个可以独立配置的通道。每个通道具有一个分频器、延迟模块和输出缓冲器。在时钟输出端，各信号格式的组合关系可以根据具体的器件编号来确定。 30082802 图2 LMK04000系列时钟电路的框图 下面的表格示出了LMK04000系列中目前已发布的器件。正如表1所示的那样，其中包含了2个VCO 频带以及 两种可配置的时钟输出格式。本报告中所测量的器件是LMK04031。 表1 LMK04000系列产品的器件编号、输出格式和VCO 频段 NSID 工艺2VPECL/LVPECL 输出 LVDS 输出 LVCMOS 输出 VCO 频率范围LMK04011BISQ BiCMOS 51430～1570 MHz LMK04031BISQ BiCMOS 22 2 1430～1570 MHz LMK04033BISQ BiCMOS 2 2 2 1840～2160 MHz

软件测试实习笔记1

*************************** 学习性能测试，掌握课程内容 性能测试知识点总结： --典型性能指标 虚拟并发用户数（Total Virtual Users） 单位:个 交易响应时间（Response Time） 单位:second/ millisecond 并发用户/响应时间图负载图 每分钟交易数（Trans Rate） 吞吐量图（ThroughOut） --服务器负载压力指标 操作系统 CPU 内存 硬盘 数据库 * User Connections ：用户连接数，也就是数据库的连接数量； * Number of deadlocks：数据库死锁； * Butter Cache hit ：数据库Cache的命中情况 --应用系统的指标 应用系统根据自身功能性能要求确定的指标:比如 支持的画面数量 TAG点的数量 一幅画面中支持的最多控件数量 检控更新周期 能够管理的IP数量 --性能测试 系统的性能是一个很大的概念，覆盖面非常广泛，对一个软件系统而言包括执行效率、资源占用、稳定性、安全性、兼容性、可扩展性、可靠性等等，我们这里重点讨论的负载压力是系统性能的一个重要方面。 性能测试用来保证产品发布后系统的性能满足用户需求。性能测试在软件质量保证中起重要作用。 --负载测试 负载测试是确定在各种工作负载下系统的性能，目标是测试当负载逐渐增加时，系统组成部分的相应输出项，例如通过量、响应时间、CPU负载、内存使用等如何决定系统的性能，

例如稳定性和响应等。 负载测试通常描述一种特定类型的压力测试，即增加用户数量以对应用程序进行压力测试。 --压力测试 压力测试通过确定一个系统的瓶颈或者不能接收的性能点，来获得系统能提供的最大的服务级别的测试。通俗地讲，压力测试是为了发现在什么条件下您的应用程序的性能会变得不可接受。 --负载压力测试 负载压力测试是性能测试的重要组成部分，负载压力测试包括： 并发性能测试（重点） 疲劳强度测试 大数据量测试 --并发性能测试 考察客户端应用的性能，测试的入口是客户端 并发性能测试的过程，是一个负载测试和压力测试的过程。即逐渐增加并发虚拟用户数负载，直到系统的瓶颈或者不能接收的性能点，通过综合分析交易执行指标、资源监控指标等来确定系统并发性能的过程。并发性能测试是负载压力测试中的重要内容。 --疲劳强度测试 通常是采用系统稳定运行情况下能够支持的最大并发用户数或者日常运行用户数，持续执行一段时间业务，通过综合分析交易执行指标和资源监控指标来确定系统处理最大工作量强度性能的过程。 --大数据量测试 大数据量测试的两种类型 独立的数据量测试 针对某些系统存储、传输、统计、查询等业务进行大数据量测试 综合数据量测试和压力性能测试、负载性能测试、疲劳性能测试相结合的综合测试方案 --考察系统配置

软件工程复习笔记总结

软件工程复习笔记总结 软件危机包含两方面的问题：一是如何开发软件，怎样满足人们对软件日益增长的需求？二是如何维护软件，使它们持久地满足人们的要求。v 软件工程学定义：把软件当作一种工业产品，采用工程学的原理来管理和组织软件的开发和维护，称为软件工程。v 软件是指程序、数据和文档三者共同构成的配置。v 包含与数据处理系统操作有关的程序、规程、规则以及相关文档的智力创作称为软件。文档是描述程序开发过程的，是智力创作的真实记录，是创作活动的历史档案和结晶。v 软件的描述性定义：软件由计算机程序，数据结构和文档组成。v 软件质量定义为“与软件产品满足规定的和隐含的需求能力有关的特征和特性的全体” 具体来说：1）软件产品中能满足给定需求的性质和特性的总体；2）软件具有所期望的各种属性的组合程度。v 将软件质量属性划分为六个特性(功能性、可靠性、易用性、效率、维护性和可移植性)，这六个属性是面向用户的观点面向管理的观点，且是定性描述的。v 软件质量度量体系：内部度量可用于开发阶段的非执行软件产品，外部度量只能在生存周期过程中的测试阶段和任何运行阶段使用。v 软件工程项目的基本目标：（1）低成本；（2）满足功能要求；（3）高性能；（4）易移植；（5）易维护。v 软件工程方法学就是要从技术和管理上提供如何去设计和维护软件。v 软件开发方法：面向数据流（约旦）方

法、面向数据结构方法、面向对象方法。v 结构程序设计是进行以模块功能和处理过程设计为主的详细设计的基本原则。它的主要观点是采用自顶向下、逐步求精的程序设计方法；使用三种基本控制结构构造程序，任何程序都可由顺序、选择、循环三种基本控制结构构造。v 用来辅助软件开发、运行、维护、管理、支持等过程中活动的软件称为软件工具（CASE）。v 软件生存周期定义：软件产品从形成概念开始，经过开发、使用和维护，直到最后不再使用的整个过程。各阶段的任务彼此间尽可能的相对独立，同一阶段内各项任务的性质尽可能的相同。软件的开发就是“按软件顺时间发展的过程分阶段进行”的。v 软件生存周期模型：瀑布模型（阶段间具有顺序型和依赖性，清楚地区分逻辑设计与物理设计、尽可能推迟程序的物理实现，是文档驱动模型，遵循结构化设计）；原型模型（软件产品的开发是线性顺序进行的，本质是快速，用途是获知用户的真正需求，一旦需求确定，原型将被抛弃）。其核心都是将软件开发划分为：分析、设计、编码、测试和维护。v 软件生存周期划分为以下几个阶段：可行性研究与计划、需求分析、总体设计、详细设计、实现、组装测试、确认测试、使用和维护。v 软件过程：是为了获得高质量软件所需要完成的一系列任务的框架，它规定了完成各项任务的工作步骤v 软件工程方法学：通常把在软件生命周期全过程中使用的一整套技术方法的集合称为方法学，也称范型v 软件工程过程是软件生存周期中各个可能的过程，这些过程可进一步划分成为

大数据在软件测试中的应用

大数据在软件测试中的应用 发表时间：2018-08-29T15:40:33.547Z 来源：《防护工程》2018年第8期作者：赵怡萍 [导读] 大数据时代的到来对于各行各业信息处理的能力与速度提出了更高的要求，也对软件测试技术的应用带来了挑战。本文针对大数据背景下软件测试技术的相关问题进行分析，并针对具体的发展趋势进行了阐述。 赵怡萍 浙江省方大标准信息有限公司浙江杭州 310006 摘要：在科技水平的发展下，人们步入了大数据时代，大数据时代的到来对于各行各业信息处理的能力与速度提出了更高的要求，也对软件测试技术的应用带来了挑战。本文针对大数据背景下软件测试技术的相关问题进行分析，并针对具体的发展趋势进行了阐述。 关键词：大数据背景；软件测试技术；发展 导言 随着当今世界经济的高速发展，计算机技术得到了很大的提高，互联网也得到迅速的发展，根据2014 年国际发布的报告指出，现在是数据的大爆炸时代，从全球范围来说，数据总数每两年就会增加一倍。数据时代的意义不在于数量的多少，而在于如何对这些有意义的数据进行专业化处理。随着全球化经济的发展和云时代的到来，人们对数据关注的程度越来越高。下面就针对大数据背景下软件测试技术的发展情况进行简要的介绍。 1 大数据环境下软件测试面临的挑战 1.1 传统测试平台难以符合大数据处理的要求 传统软件性能测试过程中主要是通过控制器来协调本地向服务器发送服务请求后开展服务器压力测试，是对局部物理主机进行测试负载，这种方式只由在用户数量较大的应用服务中才能充分发挥作用。现阶段云计算技术不断发展，用户的需求也越来越大，产生的访问量也成规模的增长，这意味要想有效测试服务器的实际承受量，难度越来越大，需要在软件真正上线之前对用户访问量的基数进行充分的测试，传统的局域网主机测试方法已经无法满足实际需求，在软件测试过程中存在难以对负载产生器的物理机数量进行动态拓展，并且云计算系统直接将客户端进行大范围的分布，无法有效对负载产生器的实际运行状态进行监控，这些问题都会直接影响到软件测试工作的有效开展，软件测试的效果无法保障。 1.2 ORACLE测试的有效开展受制于用户功能 大数据理念的提出大大降低了软件测试过程中海量数据处理的困难程度，通过框架处理模式可以将ORACLE 测试与管理的程序细分为map 与reduce 两个阶段，因此放需要开展程序分布工作时，用户需要完成的只有map与reduce 两个阶段的函数内容。而针对数据的分片，开展任务调度等细节工作的开展也都能狗在框架处理模式中得到充分解决。但是大数据系统也存在用户功能少的问题，这在一定程度上制约了ORACLE 测试的有效开展。 1.3 无法保障测试数据的准确性 软件测试工作的开展在云计算技术的广泛应用下能够更便捷的开展，尤其在架构和与PAAS 程序部分表现得钢架明显，但是对用户来说可能会造成一定的理解困难。但是用户对PAAS 程序方面的理解存在一定的难度。比如针对GAE 数据信息存储组件部分开展测试时，当用户下达一个数据请求时，会转接到请一个请求服务器的处理层中，同时对多个网络系统开展互动。当无法明确数据实际存储位置的时候，很难有效保障数据的准确性，因此只能借助API 从GOOGLE 存储区域进行二次数据读取，这种操作无法保障测试数据的准确性。 2 基于大数据下软件测试优化策略 2.1 不断调整与优化数据库的数据缓存区 一般来说，Oracle 数据库内存区主要由SGA 以及PGA 两个板块组成，其中SGA 板块主要属于缓冲区，用来实现数据库的数据缓冲以及共享，具体内部区域的划分直接影响到整个数据库系统性能的好与坏。数据缓存区是用来存储索引数据的区域，在软件测试过程中，相关操作对数据库发出的请求数据如果已经存储在缓冲区，那么数据会直接反馈给用户，中间检索的时间大大缩短，而如果数据请求并没有储存在缓冲区，那么系统需要在数据库中先进行检索读取，然后再缓存到数据缓存区，反馈给用户，这中间用户检索的时间大大增加。为了确保系统运行速度，方便用户能够更快速的获取数据库中的数据，需要不断提高对数据库的数据操作性能。 2.2 不断合理配置数据库的数据共享池与数据日志缓冲 数据共享池一般包括数据库缓冲以及数据字典缓存两个板块，数据库缓冲主要是用来存放已经执行过的SQL 语句， PL/SQL 程序代码分析以及执行计划操作请求信息，二数据字典缓存主要是用来存放数据库用户权限信息，数据库相关对象信息等数据。通过不断对数据库的数据共享池进行合理配置，能够大大提升SQL 语句和 PL/SQL 程序的操作执行效率。而数据日志缓冲主要是存放过往用户对数据库的所有修改信息，一旦数据日志缓冲出现失败，这意味着当前数据库设置的数据日志缓冲区容量需要扩大，否则将会影响到数据库的整体性能的发挥。 2.3 数据库中的碎片整理 在软件测试过程中也会对数据库的中数据进行调用，因此数据库中的信息数据一直都随着软件操作的开展进行变化，在这个过程中会存在磁盘碎片。通常来看，磁盘碎片可以细分为空间级碎片，索引碎片及以及表级碎片三个等级。针对空间级主要是通过操作命令导出数据后借助TRUNCATE 操作删除空间数据，再通过IMPORT 程序导入相关数据，从而有效清理空间磁盘碎片。针对所以索引级碎片，考虑到表空间中的索引数量在不断减少，而创建索引主要借助的变化频率的列开展，可以通过开展索引重建的形式来控制索引磁盘碎片的产生。对于表级磁盘随便，可以借助软件系统的数据来对已经存在的不同的数据板块进行设置，利用PCTFREE 等数据参数的重新设置来对磁盘碎片的产生进行预防。 3.3 推广智能化技术 在软件测试中运用智能化技术主要完成以下两个部分的功能：实现，界定输入数据的同时规范数据的属性要求；其次，实现充分考虑输入数据的大小，样本集以及输出的评判样式。在大规模数据的前提下，基于智能化技术可以消除输入与输出之间的数据流的差异，同时

HLK学习笔记

HLK学习笔记 1、HLK概念和工作环境 Windows HLK是一个用于测试Windows 10技术预览版的硬件设备的测试框架。有资格获得Windows徽标，产品必须经过测试使用Windows的HLK。 1.1、HLK测试环境 Windows HLK包含两个组件:一个测试服务器和一或多个测试系统。 HLK测试服务器通常称为控制器，测试服务器包好两个部分：Windows HLK Controller 和Windows HLK Studio。侧首服务器是测试执行引擎，集中测试管理和计算机管理。Controller和Studio是从Windows HLK 安装源安装。一个控制器可以控制一系列客户端计算机。。 HLK测试系统也被称为客户端计算机，每个测试系统可以有不同的配置，适合不同的测试场景，包括不同的硬件、操作系统、服务包和驱动程序。每个测试系统可以只有一个测试服务器相关。可以通过运行Windows客户端软件安装HLK直接从共享网络配置每个测试系统。 1.2、HLK部署方案 Windows HLK 有两种部署方案： 加入到域的环境：在加入到域的环境中，需要一个域控制器，为Windows HLK 功能指定的所有计算机都需加入到该域控制器。加入到域的环境部署Windows HLK至少需要三台计算机：一台Windows 域控制器、一台Windows HLK测试服务器和一台Windows HLK 测试计算机。请确保在域控制器上已配置而且正在运行Microsoft Active Directory?。 工作组环境：工作组环境中没有域控制器。在工作组中部署Windows HLK 至少需要两台计算机：一台测试服务器和一台测试计算机。请勿使用默认的管理员帐户。 若要测试系统和过滤驱动程序，至少需要1台测试服务器和1台测试计算机。 若要测试外部设备，至少需要1台测试服务器、1台测试计算机以及要测试的外部设备。 若希望降低控制器和客户端的管理开销，则可以选择分配较少的控制器，并

RedGate性能测试工具学习笔记V1.0

https://www.wendangku.net/doc/e418759048.html,?
简介?
.NET?Developer?Bundle http://www.red‐https://www.wendangku.net/doc/e418759048.html,/products/dotnet‐development/dotnet‐developer‐bundle/ 包含工具：?
ANTS Performance Profiler Pro Identify bottlenecks and ensure code is performing optimally.
https://www.wendangku.net/doc/e418759048.html, profiling: HTTP requests, .NET code, & SQL calls
Understanding why an application performs badly can be a tedious process. With so many possibilities, it’s difficult to know where to start.
ANTS Performance Profiler provides you with all the contextual information you need to identify the bottleneck, from the moment an HTTP request calls your .NET code, to the moment the SQL queries you make return results.
ANTS Memory Profiler Find and fix memory leaks in your .NET applications.
.NET Reflector VSPro Seamlessly debug into third-party code and assemblies, even if you don't have the source code for them.
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大数据平台基准测试流程(测试工具)解析

43 引言 互联网的普及已经连接了全世界近30亿人口，目前，互联网上的网页数目已经突破10亿[1]，大量的数据在网络中产生，而新的互联网技术和应用的结合形成了丰富的数据源，并带来数据量爆发式的增长。大数据在数据量、数据类型和处理时效性等方面带来了新的挑战，应运而生的大数据处理技术采用分布式文件系统、分布式并行计算框架等模型以低廉的价格解决大数据的挑战。新的计算框架和数据库系统层出不穷，大数据产品和系统不断推陈出新，催生出对这些产品和技术进行基准对比的需求。 大数据基准测试从具体应用中抽象出有代表性的负载，根据真实数据的特征和分布生成可扩展的数据集，以相应的指标衡量负载处理数据集的效果，以此来比较大数据处理系统的性能。本文结合大数据处理系统的特点，阐述大数据基准测试的要素和构建流程，最后从数据、负载和软件栈等方面比较现有基准测试工具，并展望未来基准测试工具的发展方向。 1 大数据起源和特点 随着互联网技术的发展，产生了越来越多的数据来源。互联网应用记录着用户每天在网上的行为数据， 用户的社交数据、搜索数据、购物数据都被一一记录下来。而线下的生活也处处与网络相关，通话记录、医疗数据、环境数据、财务数据也通过网络留存下来。工业互联网中的机器配备了传感器和网络传输装置，积累了大量机器数据。物联网连接地球上所有的人和物，感知并跟踪着物体和人的状态。据IDC 预测，从2005年到2020年，全球数据量将会从130EB 增长到40ZB [2]。 随着数据源种类的激增，新的数据不仅在数据量上有了很大的体量，其数据结构也不同于以往的关系型数据结构，智能设备、传感器和各种应用的兴起，视频、图片、音频、文档、网页和日志等大量非结构化的数据蜂拥而来，为当前的数据处