cpu性能测试（性能测试常见指标分析）,压力测试：强调极端暴力
稳定性测试：在一定压力下，长时间运行的情况
基准测试：在特定条件下的性能测试
负载测试：不同负载下的表现
容量测试：最优容量,
,
,外部指标,
,
,从外部看，性能测试主要关注如下三个指标,
,
,
,
,响应时间的指标取决于具体的服务。如智能提示一类的服务，返回的数据有效周期短（用户多输入一个字母就需要重新请求），对实时性要求比较高，响应时间的上限一般在100ms以内。而导航一类的服务，由于返回结果的使用周期比较长（整个导航过程中），响应时间的上限一般在2-5s。,
,
,对于响应时间的统计，应从均值、.90、.99、分布等多个角度统计，而不仅仅是给出均值。下图是响应时间统计的一个例子,
,
,
,吞吐量的指标受到响应时间、服务器百思特网软硬件配置、网络状态等多方面因素影响。,
,
,
,
,在低吞吐量下的响应时间的均值、分布比较稳定，不会产生太大的波动。,
,
,在高吞吐量下，响应时间会随着吞吐量的增长而增长，增长的趋势可能是线性的，也可能接近指数的。当吞吐量接近系统的峰值时，响应时间会出现激增。,
,
,错误率和服务的具体实现有关。通常情况下，由于网络超时等外部原因造成的错误比例不应超过5%%，由于服务本身导致的错误率不应超过1% 。,
,
,一个系统的吞度量（承压能力）与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。,
,
,单个reqeust 对CPU消耗越高，外部系统接口、IO影响速度越慢，系统吞吐能力越低，反之越高。,
,
,系统吞吐量几个重要参数：QPS（TPS）、并发数、响应时间,
,
,QPS（TPS）：每秒钟request/事务 数量,
,
,并发数： 系统同时处理的request/事务数,
,
,响应时间： 一般取平均响应时间,
,
,（很多人经常会把并发数和TPS理解混淆）,
,
,理解了上面三个要素的意义之后，就能推算出它们之间的关系：,
,
,QPS（TPS）= 并发数/平均响应时间,
,
,一个系统吞吐量通常由QPS（TPS）、并发数两个因素决定，每套系统这两个值都有一个相对极限值，在应用场景访问压力下，只要某一项达到系统最高值，系统的吞吐量就上不去了，如果压力继续增大，系统的吞吐量反而会下降，原因是系统超负荷工作，上下文切换、内存等等其它消耗导致系统性能下降。,
,
,决定系统响应时间要素,
,
,我们百思特网做项目要排计划，可以多人同时并发做多项任务，也可以一个人或者多个人串行工作，始终会有一条关键路径，这条路径就是项目的工期。,
,
,系统一次调用的响应时间跟项目计划一样，也有一条关键路径，这个关键路径是就是系统影响时间；,
,
,关键路径是有CPU运算、IO、外部系统响应等等组成。,
,
,我们在做系统设计的时候就需要考虑CPU运算、IO、外部系统响应因素造成的影响以及对系统性能的初步预估。,
,
,而通常境况下，我们面对需求，我们评估出来的出来QPS、并发数之外，还有另外一个维度：日PV。,
,
,通过观察系统的访问日志发现，在用户量很大的情况下，各个时间周期内的同一时间段的访问流量几乎一样。比如工作日的每天早上。只要能拿到日流量图和QPS我们就可以推算日流量。,
,
,通常的技术方法：,
,
,1. 找出系统的最高TPS和日PV，这两个要素有相对比较稳定的关系（除了放假、季节性因素影响之外）,
,
,2. 通过压力测试或者经验预估，得出最高TPS，然后跟进1的关系，计算出系统最高的日吞吐量。B2B中文和淘宝面对的客户群不一样，这两个客户群的网络行为不应用，他们之间的TPS和PV关系比例也不一样。
,
,
,从服务器的角度看，性能测试主要关注CPU、内存、服务器负载、网络、磁盘IO等,
,
,CPU,
,
,后台服务的所有指令和数据处理都是由CPU负责，服务对CPU的利用率对服务的性能起着决定性的作用。,
,
,Linux系统的CPU主要有如下几个维度的统计数据,
,
,
,
,us & sy：大部分后台服务使用的CPU时间片中us和sy的占用比例是最高的。同时这两个指标又是互相影响的，us的比例高了，sy的比例就低，反之亦然。通常sy比例过高意味着被测服务在用户态和系统态之间切换比较频繁，此时系统整体性能会有一定下降。另外，在使用多核CPU的服务器上，CPU 0负责CPU各核间的调度，CPU 0上的使用率过高会导致其他CPU核心之间的调度效率变低。因此测试过程中CPU 0需要重点关注。,
,
,ni：每个Linux进程都有个优先级，优先级高的进程有优先执行的权利，这个叫做pri。进程除了优先级外，还有个优先级的修正值。这个修正值就叫做进程的nice值。一般来说，被测服务和服务器整体的ni值不会很高。如果测试过程中ni的值比较高，需要从服务器Linux系统配置、被测服务运行参数查找原因,
,
,id：线上服务运行过程中，需要保留一定的id冗余来应对突发的流量激增。在性能测试过程中，如果id一直很低，吞吐量上不去，需要检查被测服务线程/进程配置、服务器系统配置等。,
,
,wa：磁盘、网络等IO操作会导致CPU的wa指标提高。通常情况下，网络IO占用的wa资源不会很高，而频繁的磁盘读写会导致wa激增。如果被测服务不是IO密集型的服务，那需要检查被测服务的日志量、数据载入频率等。,
,
,hi & si：硬中断是外设对CPU的中断，即外围硬件发给CPU或者内存的异步信号就是硬中断信号；软中断由软件本身发给操作系统内核的中断信号。通常是由硬中断处理程序或进程调度程序对操作系统内核的中断，也就是我们常说的系统调用(System Call)。在性能测试过程中，hi会有一定的CPU占用率，但不会太高。对于IO密集型的服务，si的CPU占用率会高一些。,
,
,常见性能瓶颈,
,
,
,
,
相关文章
猜你喜欢
