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《xxxxxx》监测服务压力测试报告
文档修订记录
版本号 日期 修改人 摘要 V1.0 2019年8月14日 xxx 初稿
内容目录
一、测试内容-------------------------------------------------------------4 二、测试方法-------------------------------------------------------------4 三、测试目标 -------------------------------------------------------------4 四、测试环境------------------------------------------------------------- 5 1.系统环境配置 -------------------------------------------------------5 2.测试客户端配置 ----------------------------------------------------5 3网络环境 ---------------------------------------------------------------5 4.测试时间-------------------------------------------------------------- 5 五、系统部署 ---------------------------------------------------------------5 六、测试说明------------------------------------------------------------------- 5 七、测试统计及分析------------------------------------------------------------- 6 八、结果------------------------------------------------------------------------- 10 九、结论及建议 ----------------------------------------------------------------10 1.结论:------------------------------------------------------------------ 10 2.建议:------------------------------------------------------------------ 10
一、测试内容
本次测试是针对《xxxx数字化营销》系统内的监测服务进行的压力测试,本次压测主要提取广告监测代码进行压测:广告监测服务。 二、测试方法1.本次采用apache的开源测试工具jmeter,采用jmeter代理服务器录制脚本生成http请求脚本,并通过http协议get方式发送访问请求,收集服务器响应速度,服务器资源耗用情况。 2、安装启动JMeter,分别对以上页面进行压力测试分别测试50、100、500、1000个线程,即模拟这些数目的用户并发; Ramp-up period(inseconds)的值设为1(即1s启动50、100、500、1000并发访问),并发持续运行为10分钟。 3、测试指标提取: 测试项 并发数 线程组增量 持续运行时间 响应时间 成功率 CPU使用率 内存使用率
广告监测服务 50 每秒增加10个 10分钟 ≤5分钟 99%
75%
70%
100 每秒增加100个 10分钟 ≤5分钟 99% 200 每秒增加200个 10分钟 ≤5分钟 99% 500 每秒增加500个 10分钟 ≤5分钟 99% 1000 每秒增加1000个 10分钟 ≤5分钟 99% 三、测试目标 一台广告监测服务器极限值 四、测试环境 1.系统环境配置主机用途 机型/OS 台数 CPU/台 内存容量/台 对应IP 应用服务器
1 2 CPU 4GB 公网:xxx 内网:xxx 数据库服务器 同上 同上 同上 同上 同上 2.测试客户端配置
主机用途 机型/OS 台数 CPU/台 内存容量/台 对应IP 压力负载生成器 xxx 1 2 8G xxx 3网络环境本次测试是在公网中进行的测试,更能模拟用户操作环境,可以会对压测造成影响。 4.测试时间压测环境 测试人 测试时间 2CPU 4GB内存 xxxxx 2019年8月14 五、系统部署系统已经经过开发人员部署在xxxxxx这台机子上,无需另外再次进行系统部署。 访问网址:XXXXX 六、测试说明名词定义(时间的单位均为ms): Samples – 本次场景中一共完成了多少个线程 Average – 平均响应时间 Median----50%请求的响应时间 90%Line----90%请求响应时间 95%Line----95%请求响应时间 99%Line----99%请求的响应时间 Min----最小的响应时间 Max----最大的响应时间 Error%----错误率=错误的请求的数量/请求的总数 Throughput----吞吐量即表示每秒完成的请求数 Received KB/sec----每秒从服务器端接收到的数据量 Sent KB/sec----每秒从客户端发送的请求的数量 七、测试统计及分析压测场景: 1.输入URL:xxxxxxx 2.2CPU 4GB内存压力统计 1)50个线程组并发 聚合报告 并发50个用户,持续运行10分钟,完成1426013次访问请求,最小响应速度为0.004秒,最大为3.688秒,平均响应速度为0.02秒,与预期的快近4秒多,访问成功率100%,符合预期的需求。 系统资源耗用
从13:22开始压测,持续运行10分钟13:32结束,CPU使用率主要维持在45%—85%之间,整体趋势图来看与预期的小于75%略显偏高;内存(Memory)使用率75%左右,与预期小于70%,总体不符合需求。
2)100个线程组并发 聚合报告 并发100个用户,持续运行10分钟,完成1418887次访问请求,最小响应速度为0.004秒,最大为27.009秒,平均响应速度为0.042秒,与预期的快了近4秒多,访问成功率100%,符合预期的需求。 系统资源耗用
从13:37开始压测,持续运行10分钟13:47结束,CPU使用率主要维持在40%—85%之间,整体趋势图来看与预期的小于75%略显偏高;内存(Memory)使用率75%左右,与预期等于70%,总体不符合需求。
3)200个线程组并发 聚合报告 并发200个用户,持续运行10分钟,完成1452045次访问请求,最小响应速度为0.004秒,最大为367.546秒,平均响应速度为0.082秒,与预期的快4秒多,访问成功率100%,符合预期的需求。 系统资源耗用
从14:32开始压测,持续运行10分钟14:42结束,CPU使用率主要维持在65%—85%之间,整体趋势图来看与预期的小于75%略显偏高;内存(Memory)使用率75%左右,与预期70%略显偏高,总体不符合需求。
4)500个线程组并发 聚合报告 并发500个用户,持续运行10分钟,完成1334830次访问请求,最小响应速度为0.004秒,最大为417.365秒,平均响应速度为0.224秒,与预期的还快4秒,访问成功率99.99999%,符合预期的需求。 系统资源耗用
从14:48开始压测,持续运行10分钟14:58结束,CPU使用率主要维持在63%—87%之间,整体趋势图来看与预期的小于75%略显偏高;内存(Memory)使用率75%左右,与预期70%略显偏高,总体不符合需求。
5)1000个线程组并发 聚合报告 并发1000个用户,持续运行10分钟,完成1289467次访问请求,最小响应速度为0.004秒,最大为597.21秒,平均响应速度为0.464秒,与预期的还快4秒,访问成功率99.99998%,符合预期的需求。 系统资源耗用
从15:08开始压测,持续运行10分钟15:18结束,CPU使用率主要维持在45%—85%之间,整体趋势图来看与预期的小于75%略显偏高;内存(Memory)使用率75%左右,与预期70%略显偏高,总体不符合需求。
针对广告监测动态统计 并发线程数 #Samples Average 90%Line Min Max Error% Throughput 50 1426013 20 11 4 3688 0.00% 2374.7/sec 100 1418887 42 22 4 27009 0.00% 2359.4/sec 200 1452045 82 212 4 367546 0.00% 2416.9/sec 500 1334830 224 625 4 417365 0.01% 2222.5/sec 1000 1289467 464 1039 4 597210 0.02% 2144.2/sec 八、结果2cpu 4GB内存压测: 测试项 并发数 线程组增量 持续运行时间 响应时间(ms) 成功率 CPU使用率 内存使用率
广告监测服务 50 每秒增加50个 10分钟 20 100% 45%—85%之 75% 100 每秒增加100个 10分钟 42 100% 40%—85% 75% 200 每秒增加200个 10分钟 82 100% 65%—85% 75% 500 每秒增加500个 10分钟 224 99.9999% 63%—87% 75% 1000 每秒增加1000个 10分钟 464 99.9998% 45%—85% 75% 九、结论及建议 1.结论:2cpu 4GB内存压测:当压测开始发现硬件CPU及内存存在不足,并发数增加到了500个,服务器的平均响应速度变得慢,并且开始有数据请求失败cpu及内存是个瓶颈。 PS:该服务器还有一些其他服务运行这占有一定的CPU及内存对数据结果是存在一定的影响的。所以此数据只能作为参考值来看。 2.建议:依照目前服务情况达到500将是极限,建议增加CPU及内存或作负载均衡,方可维护服务的稳定,目前硬件配置为2CPU ,4GB内存。
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