性能测试分析与调优：从关键指标到曲线图解读

性能测试分析与调优：从关键指标到曲线图解读

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/Betray391/article/details/142961287

一、分析调优

性能测试的分析与调优（Performance Testing Analysis and Optimization）是确保应用程序或系统在高负载条件下稳定、高效运行的重要环节。

性能测试分析的关键指标

• 响应时间：系统从接收请求到返回响应的时间
• 吞吐量：单位时间内系统处理的请求数
• 并发用户数：同时对系统发出请求的用户数量
• 资源利用率：CPU、内存、磁盘I/O和网络带宽等资源的使用情况
• 错误率：请求失败的百分比

分析步骤

收集数据：

通过工具（如JMeter、LoadRunner、Gatling等）进行测试，记录系统的各项性能指标

找到瓶颈：

观察资源利用率（CPU、内存、I/O等），发现系统瓶颈。例如，CPU利用率持续过高可能表明需要优化算法或增加硬件资源

分析日志和错误：通过分析系统日志，查找错误、异常或警告信息，以帮助定位问题

性能基准对比：与性能基准数据对比，分析性能是否符合预期

性能调优策略

• 优化代码：检查有无性能瓶颈的代码段，优化循环、查询、算法等减少不必要的I/O操作使用异步或并发处理提高响应速度
• 优化数据库查询：例如，减少冗余的查询或使用索引
• 调优硬件资源：
• 增加服务器资源：如增加CPU、内存、或采用负载均衡等
• 调整服务器配置：如Tomcat或Nginx的线程池、连接池设置
• 数据库调优：
• 索引优化：确保查询所需的字段建立了合适的索引
• 缓存机制：使用缓存减少对数据库的重复查询
• SQL语句优化：避免全表扫描，减少复杂查询
• 网络优化：减少请求中的冗余数据，启用压缩传输
• 缓存使用：使用内存缓存（如Redis、Memcached）来提高数据读取速度
• 分布式系统架构：通过水平扩展，分布式缓存等方式减轻单个服务器的负载

持续监控和改进

性能调优是一个持续的过程，测试与调优应多次迭代，并在每次代码变更或发布时进行相应的性能测试。要不断监控系统运行情况，发现新的瓶颈及时调整

二、性能测试曲线图

这张图表展示了系统在不同并发用户数下的性能表现

• 横轴：从左到右表现了Number of Concurrent Users（并发用户数）的不断增长
• 曲线：分别表示Utilization（资源的利用情况，包括硬件资源和软件资源）、Throughput（吞吐量，这里是指每秒事务数）以及Response Time（响应时间）
• 区域：曲线图主要分为3个区域，分别是：Light Load （轻负载阶段）、Heavy Load （重负载阶段）和Buckle Zone（超载阶段）
• The Optimum Number of Concurrent Users（最佳并发用户数）：在Light Load和Heavy Load两个区域交界处的并发用户数
• The Maximum Number of Concurrent Users（最大并发用户数）：在Heavy Load和Buckle Zone两个区域交界处的并发用户数

1. 轻负载阶段（Light Load）

• 曲线表现：系统吞吐量和资源利用率随并发用户数增加而线性上升，响应时间保持低水平。
• 分析：此时系统可以轻松处理请求，资源未达到饱和状态，性能表现稳定。

2. 重负载阶段（Heavy Load）

关键点 1：资源饱和（Resource Saturated）

• 曲线表现：吞吐量达到峰值，资源利用率接近饱和，系统进入平台期。
• 分析：此时所有资源（如CPU、内存、网络等）被充分利用，无法继续提升吞吐量。系统开始接近性能瓶颈。

关键点 2：吞吐量下降（Throughput Fallback）

• 曲线表现：随着并发用户数继续增加，吞吐量不升反降，响应时间急剧上升。
• 分析：系统资源已耗尽，无法处理额外负载，性能退化。此时需要优化资源配置或扩展系统。

3. 超载阶段（Buckle Zone）

关键点 3：终端用户体验差（End Users Experience Degradation）

• 曲线表现：响应时间成倍增加，系统开始崩溃或极慢响应，用户体验显著下降。
• 分析：系统进入崩溃状态，不能满足额外请求，终端用户的请求无法被及时处理，响应时间过长。

过程总结：

• 线性增长：在轻负载下，系统表现正常，吞吐量和响应时间随着用户数稳定变化。
• 平台期：当系统接近资源极限时，吞吐量达到上限，但系统还未崩溃。
• 退化和崩溃：在超载情况下，系统性能退化，吞吐量下降，响应时间显著增加。

通过这张图可以看出，优化系统性能的关键是识别平台期并预防超载退化，通过调优资源或增加硬件资源来维持系统在高负载下的稳定性