效能測試結果分析

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效能測試工程師基本上都能夠掌握利用測試載入器來作負載、壓力測試，但多數人對怎樣去分析工具收集到的測試結果感到無從下手，下面我就把個人工作中的體會和收集到的有關資料整理出來，希望能對大家分析測試結果有所協助。分析原則：

1. 具體問題具體分析（這是由於不同的應用系統，不同的測試目的，不同的效能關注點）

2. 尋找瓶頸時按以下順序，由易到難。

    伺服器硬體瓶頸-〉網路瓶頸（對區域網路，可以不考慮）-〉伺服器作業系統瓶頸（參數配置）-〉中介軟體瓶頸（參數配置，資料庫，web伺服器等）-〉應用瓶頸（SQL語句、資料庫設計、商務邏輯、演算法等）
    註：以上過程並不是每個分析中都需要的，要根據測試目的和要求來確定分析的深度。對一些要求低的，我們分析到應用系統在將來大的負載壓力（並發使用者數、資料量）下，系統的硬體瓶頸在哪兒就夠了。

3 分段排除法很有效
分析的資訊來源：
1 根據情境運行過程中的錯誤提示資訊
2 根據測試結果收集到的監控指標資料

一．錯誤提示分析
分析執行個體：
1 Error: Failed to connect to server “10.10.10.30:8080″: [10060] Connection
  Error: timed out Error: Server “10.10.10.30″ has shut down the connection prematurely
分析：
 A、應用服務死掉。
（小使用者時：程式上的問題。程式上處理資料庫的問題）
 B、應用服務沒有死
（應用服務參數設定問題）
    例：在許多用戶端串連Weblogic應用伺服器被拒絕，而在伺服器端沒有錯誤顯示，則有可能是Weblogic中的server元素的AcceptBacklog屬性值設得過低。如果串連時收到connection refused訊息，說明應提高該值，每次增加25％
 C、資料庫的串連
(1、在應用服務的績效參數可能太小了 2、資料庫啟動的最大串連數（跟硬體的記憶體有關）)

2 Error: Page download timeout (120 seconds) has expired
分析：可能是以下原因造成
 A、應用服務參數設定太大導致伺服器的瓶頸
 B、頁面中圖片太多
 C、在程式處理表的時候檢查欄位太大多

二．監控指標資料分析
1．最大並發使用者數：
應用系統在當前環境（硬體環境、網路環境、軟體環境（參數配置））下能承受的最大並發使用者數。
    在方案運行中，如果出現了大於3個用
戶的業務操作失敗，或出現了伺服器shutdown的情況，則說明在當前環境下，系統承受不了當前並發使用者的負載壓力，那麼最大並發使用者數就是前一個沒有出現這種現象的並發使用者數。
    如果測得的最大並發使用者數到達了效能要求，且各伺服器資源情況良好，業務操作回應時間也達到了使用者要求，那麼OK。否則，再根據各伺服器的資源情況和業務操作回應時間進一步分析原因所在。

2．業務操作回應時間：
     分析方案運行情況應從平均事務回應時間圖和事務效能摘要圖開始。使用“事務效能摘要”圖，可以確定在方案執行期間回應時間過長的事務。
    細分事務並分析每個頁面組件的效能。查看過長的事務回應時間是由哪些頁面組件引起的？問題是否與網路或伺服器有關？
  如果伺服器耗時過長，請使用相應的伺服器圖確定有問題的伺服器度量並查明伺服器效能下降的原因。如果網路耗時過長，請使用“網路監視器”圖確定導致效能瓶頸的網路問題

3．伺服器資源監控指標：

記憶體：
1 UNIX資源監控中指標記憶體頁交換速率（Paging rate），如果該值偶爾走高，表明當時有線程競爭記憶體。如果持續很高，則記憶體可能是瓶頸。也可能是記憶體訪問命中率低。
2 Windows資源監控中，如果Process/Private Bytes計數器和Process/Working Set計數器的值在長時間內持續升高，同時Memory/Available bytes計數器的值持續降低，則很可能存在記憶體流失。
記憶體資源成為系統效能的瓶頸的徵兆:
很高的換頁率(high pageout rate);
進程進入不活動狀態;
交換區所有磁碟的活動次數可高;
可高的全域系統CPU利用率; 
記憶體不夠出錯(out of memory errors)

處理器：
1 UNIX資源監控（Windows作業系統同理）中指標CPU佔用率（CPU utilization），如果該值持續超過95%，表明瓶頸是CPU。可以考慮增加一個處理器或換一個更快的處理器。如果伺服器專用於SQL Server,可接受的最大上限是80-85% 
合理使用的範圍在60%至70%。
2 Windows資源監控中，如果System/Processor Queue Length大於2，而處理器利用率（Processor Time）一直很低，則存在著處理器阻塞。
CPU資源成為系統效能的瓶頸的徵兆: 
很慢的回應時間(slow response time) 
CPU空閑時間為零(zero percent idle CPU) 
過高的使用者佔用CPU時間(high percent user CPU) 
過高的系統佔用CPU時間(high percent system CPU) 
長時間的有很長的運行進程隊列(large run queue size sustained over time)

磁碟I/O：
1 UNIX資源監控（Windows作業系統同理）中指標磁碟交換率（Disk rate），如果該參數值一直很高，表明I/O有問題。可考慮更換更快的硬碟系統。
2 Windows資源監控中，如果 Disk Time和Avg.Disk Queue Length的值很高，而Page Reads/sec頁面讀取操作速率很低，則可能存在磁碟瓶徑。
I/O資源成為系統效能的瓶頸的徵兆 :
過高的磁碟利用率(high disk utilization) 
太長的磁碟等待隊列(large disk queue length) 
等待磁碟I/O的時間所佔的百分率太高(large percentage of time waiting for disk I/O) 
太高的物理I/O速率:large physical I/O rate(not sufficient in itself) 
過低的快取命中率(low buffer cache hit ratio(not sufficient in itself)) 
太長的運行進程隊列，但CPU卻空閑(large run queue with idle CPU)

4．資料庫伺服器：
SQL Server資料庫：
1 SQLServer資源監控中指標緩衝點擊率（Cache Hit Ratio），該值越高越好。如果持續低於80%，應考慮增加記憶體。
2 如果Full Scans/sec（全表掃描/秒）計數器顯示的值比1或2高，則應分析你的查詢以確定是否確實需要全表掃描，以及SQL查詢是否可以被最佳化。 
3 Number of Deadlocks/sec(死結的數量/秒)：死結對應用程式的延展性非常有害，並且會導致惡劣的使用者體驗。該計數器的值必須為0。
4 Lock Requests/sec(鎖請求/秒)，通過最佳化查詢來減少讀取次數，可以減少該計數器的值。

Oracle資料庫：
1 如果自由記憶體接近於0而且庫快存或資料字典快存的命中率小於0.90，那麼需要增加SHARED_POOL_SIZE的大小。
快存（共用SQL區）和資料字典快存的命中率： 
select(sum(pins-reloads))/sum(pins) from v$librarycache; 
select(sum(gets-getmisses))/sum(gets) from v$rowcache; 
自由記憶體： select * from v$sgastat where name=’free memory’; 

2 如果資料的快取命中率小於0.90，那麼需要加大DB_BLOCK_BUFFERS參數的值（單位：塊）。
緩衝區快取命中率：
select name,value from v$sysstat where name in (’db block gets’,
‘consistent gets’,‘physical reads’) ;
Hit Ratio = 1-(physical reads / ( db block gets + consistent gets))

3 如果日誌緩衝區申請的值較大，則應加大LOG_BUFFER參數的值。
日誌緩衝區的申請情況：
select name,value from v$sysstat where name = ‘redo log space requests’ ;

4 如果記憶體排序命中率小於0.95，則應加大SORT_AREA_SIZE以避免磁碟排序。
記憶體排序命中率：
select round((100*b.value)/decode((a.value+b.value), 0, 1, (a.value+b.value)), 2)from v$sysstat a, v$sysstat b where a.name=’sorts (disk)’ and b.name=’sorts (memory)’
註：上述SQL Server和Oracle資料庫分析，只是一些簡單、基本的分析，特別是Oracle資料庫的分析和最佳化，是一門專門的技術，進一步的分析可查相關資料。

 

 

 效能測試的結果分析是效能測試的重中之重。在實際工作中，由於測試的結果分析比較複

雜、需要具備很多相關的專業知識，因此常常會感覺拿到資料不知從何下手。這也是我學習效能

測試過程中感覺比較尷尬和棘手的事，為此我在研讀了《WEB效能測試實戰》後特作了以下筆

記，這裡只是書中第4章WEB應用程式效能分析的一

部分，貼出來希望和大家共同討論：

 

一：效能分析的基礎知識：

1.幾個重要的效能指標：相應時間、輸送量、吞吐率、TPS（每秒鐘處理的交易數）、點

擊率等。

 

2.系統的瓶頸分為兩類：網路的和伺服器的。伺服器瓶頸主要涉及：應用程式、WEB服務

器、資料庫伺服器、作業系統四個方面。

 

3.常規、粗略的效能分析方法：

   當增大系統的壓力（或增加並發使用者數）時，吞吐率和TPS的變化曲線呈大體一致，則系統

基本穩定；若壓力增大時，吞吐率的曲線增加到一定程度後出現變化緩慢，甚至平坦，很可能是

網路出現頻寬瓶頸，同理若點擊率/TPS曲線出現變化緩慢或者平坦，說明伺服器開始出現頸。

 

4.作者提出了如下的效能分析基本原則，此原則本人十分贊同：

            ——由外而內、由表及裡、層層深入

    應用此原則，分析步驟具體可以分為以下三步：

   第一步：將得到的回應時間和使用者對效能的期望值比較確定是否存在瓶頸；

   第二步：比較Tn（網路回應時間）和Ts（伺服器回應時間）可以確定瓶頸發生在網路還是服

務器；

   第三步：進一步分析，確定更細組件的回應時間，直到找出發生效能瓶頸的根本原因。

 

二：以WEB應用程式為例來看下具體的分析方法：

1.使用者事務分析：

 

a.事務綜述圖(Transaction Summary ):以柱狀圖的形式表現了使用者事務執行的成功與

失敗。通過分析成功與失敗的資料可以直接判斷出系統是否運行正常。若失敗的交易非常多，則

說明系統發生了瓶頸或者程式在執行過程中發生了問題。

 

b.事務平均回應時間分析圖（Average Transaction Response Time）: 該圖顯示在

測試情境運行期間的每一秒內事務執行所用的平均時間，還顯示了測試情境已耗用時間內各個事務

的最大值、最小值和平均值。通過它可以分析系統的效能走向。若所有事務回應時間基本成一條

曲線，則說明系統效能基本穩定；否則如果平均事務回應時間逐漸層慢，說明效能有下降趨勢，

造成效能下降的原因有可能是由於記憶體流失導致。

 

c.每秒通過事務數分析圖（Transaction per Second即TPS）:顯示在情境啟動並執行每一

秒中，每個事務通過、失敗以及停止的數量。通過它可以確定系統在任何給定時刻的實際事務

負載。若隨著測試的進展，應用系統在單位時間內通過的事務數目在減少，則說明伺服器出現瓶

頸。

 

d.每秒通過事務總數分析圖（Total Transactions per Second）:顯示情境啟動並執行

每一秒中，通過、失敗以及停止的事務總數。若在同等壓力下，曲線接近直線，則效能基本趨於

穩定；若在單位時間內通過的事務總量越來越少，即整體效能下降。原因可能是記憶體流失或者程

序中的缺陷。

 

e.事務效能摘要圖（Transaction Performance Summary）:顯示方案中所有事務的

最小、最大平均執行時間，可以直接判斷回應時間是否符合客戶要求（重點關注事務平均、最大

執行時間）。

 

f.事務回應時間與負載分析圖（Transaction Response Time Under load）:通過

該圖可以看出在任一時間點事務回應時間與使用者數目的關係，從而掌握系統在使用者並發方面的性

能資料。

 

g.事務回應時間（百分比）圖（Transaction Response Time(percentile)）:該

圖是根據測試結果進行分析而得到的綜合分析圖。分析該圖應從整體出發，若可能事務的最大響

應時間很長，但如果大多數事務具有可接受的回應時間，則系統的效能是符合。

 

h.事務回應時間分布情況圖（Transaction Response Time (Distribution)）:該

圖顯示了測試過程中不同回應時間的事務數量。若系統預先定義了相關事務可以接受的最小和最

大事務回應時間，則可以使用此圖確定系統效能是否在接受範圍內。

      分析到這一步，只能大概判斷出瓶頸可能會出在那，要具體定位瓶頸還需要更深入

的分析。沒有貼圖，看起來有點費勁，如果你對這些圖都比較瞭解，應該是比較簡單的.

效能測試結果分析