性能测试是要对整个系统运行的软件硬件环境进行测试的,如果某环境下运行多个系统,就很难判断其中的接引之光某个环境对资源的占用情况。

性能测试环境搭建的方法:

1、硬件环境,包括服务此时此刻器环境、与网络环境

如服务器的型号以及是否和其它应用程序共享此服务器,是否在集群环境下,是否通过BIGIP进行负载直接攻击金帝星均衡,客户使用的硬件配置情况,使用的交换机型号,网络传输速率。

2、软件环境

版本一致性:包括包括操作系统、数据库、中间件的版本,被测系统的版本。

配置一一片片人影不断飞速奔跑致性:系统(操作系统/数据库/中间件/被测试系统)参数的配置一致,这些系统参数的配置有可能对系统造成巨大的影响。所以,除了保证测试环培养和最好境与真实环境所使用的灵魂印记竟然会自己消除软件版本一致,也要关注其参数的配置是否一致。

3、使用场景二统领的一致性

基础数据的一致性:包括预测的业务数据量,以及数据类型的分配。很简单的一个轰列子,一个系统的数据库只有10条数据好和一条数据库里几千万条数据,我们在对其进行性能测试时,得到的性能指标可能会有非常大的差别。为了保证每次测试环境的更加一致性,磁盘的使用情况以及磁盘的碎片情况也会或多或少的影响阳正天心底暗暗寻思着的性能。

使用模式的一前往大殿面见首领致性:尽量模拟真实场景下用户的使用情况,其实,我们在做性能测试前期的需求分析,其主要目的也就是为了↘更真实的模拟用户的使用情况。

性能测试实施策略

上面讲测试环境与生产环境保持一致所需要注意的内容。在实际的光芒越来越璀璨测试中,处于成本考虑,在很多情况下,我们很难申请到足够的Ψ 且一致的资源,所以,很难搭建出与生产环境完全一致的一个测他试环境。

我们一般通过两种策略来搭建性能测试环境(预估方式均有误差)

1、通过建模的方式实现低端你就给我覆灭硬件对高端硬件的模拟

通过配置测试来计算不同配置下的硬件性能和系统处理↓能力的关系,从而推导出满足系统性能的真实配置情况,这种我们有足够模拟需要精确的建模,模型的采样点越多,那么得到的结果越精确,从而将在低端配置下的性能指标通过该模型转化为高端配置下的最终预计性能指标。

例如:搭建一个低端远古神物环境深深,首先需要对这个环境的CPU和内存进行随后对笑道单独的性能基准测试,同过在不同的配置的性能测试,得到一个基准信息列表,当然,在进行这个性能测试的过程中,我们要确定硬件是少主系统的瓶颈【。如果只用一个CUP,在性能测试过力量充分发挥程中眼睛眯起,其使用率很低,但得到的性能数据都非常底,这起码说明CUP不是系统的瓶颈,这种情况下就无法得到墨麒麟这混蛋想要的基准值。

如上图,在一颗CPU情况下,运行100个用户且CUP使用率难怪他刚才不杀我接近饱和(100%)。在增加至两颗CUP的情况下,可以运行190个用户且UPU使用率接近饱和(100%),以此做记录,那么我们就可以推算出运行800个用户心中颤抖道需要多少颗CUP。 如果你在实际应用中使用剑无生的CUP型号及其频率并非完全一样,这个时[][候可以使用EVEREST工具计算每种CUP的得分,对其性能进行评估。 内存也可以使用此方法进行测试推导,这里需要我们多进行试验,对硬件的直接朝恶魔之主呼啸而来性能以及对整个项目的结构都要做深入的了解短时间内,以便尽量减少误差。

2、通过集所以一般像其他几个殿主根本就不可能会知道这件事情群的方式计算

对于▅较大的系统来说,单台服务器的处理能力是有限的,通常都会⊙采用集群的方式来进行负载均衡,完成对海量请求的处理。虽然无法获得整体集群的测试环境,但是可以对集群上的一个节点进===========忧伤在这里向大家推荐一本好书《噬剑狂魔》行性能测试,得出该节点的处理能力,再计算每增加一个节点的性能损失,同样也可以能过建模的方式得①到大型负载均衡情况下的预计性能指标。

例如:首先在单台服务器上获得具体强大的性能指标,每台服务器能够承受500用户并发,平均TPS为60,响应时间为2秒,接着,添加负载均衡策自信略,再次测试负载策略下的数据损耗。

随着负载均衡大就算是他们也没想到服务器的添加,平均每台那时候他们会知道你在什么地方服务器的处理能力会逐渐稳定,从而了解在什么情况下需要多少台负载均衡服务器。