服务端稳定性测试_web端性能测试怎么做

服务端稳定性测试_web端性能测试怎么做1概述1.1背景系统的稳定性是系统长期稳定运行能力,需要时间累积才能度量。平台的某些问题需要达到一定时间、一定的使用量后才会暴露出来。如内存泄漏,系统运行过程中发现部分服务的部分接口会发生服务不可达的情况。从而团队提出对平台进行稳定性分析,通过给系统施加一定业务压力大情况下,使系统持续运行一段时间,以此来检测系统是否稳定运行(下统称稳定性测试或测试)。1.2服务说明平台运行的服务包括系统服务和业务服务,系统服务包括Consul、Redis、Cap、RabbitMQ、Exceptionless

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注:
1. 程序员做的测试
2. 测试报告文档原稿在上传审核中,请等待
审核好了:https://download.csdn.net/download/yiquan_yang/12694138

1 概述

1.1 背景

系统的稳定性是系统长期稳定运行能力,需要时间累积才能度量。平台的某些问题需要达到一定时间、一定的使用量后才会暴露出来。如内存泄漏,系统运行过程中发现部分服务的部分接口会发生服务不可达的情况。
从而团队提出对平台进行稳定性分析,通过给系统施加一定业务压力大情况下,使系统持续运行一段时间,以此来检测系统是否稳定运行(下统称稳定性测试或测试)。

1.2 服务说明

平台运行的服务包括系统服务和业务服务,系统服务包括Consul、Redis、Cap、RabbitMQ、Exceptionless套件等,业务服务包括用户服务、基础数据服务、网关服务,详细见《xxx发布标准》。本次测试针对三个业务服务,对系统外界只有网关可视(测试对象统称系统或平台),故测试对象为一个服务。

1.2.1 服务器部署

本次测试采用单机环境,所有服务全部配置在同一台服务上,数据库部署在另一台机器上。

Manufacturer: Microsoft Corporation
Product Name: Virtual Machine
IP:192.168.4.57(业务服务)、192.168.4.253(数据库)
CPU:Intel® Xeon® Gold 5117 CPU @ 2.00GHz (物理CPU个数 1,核数:16)
Memory:16G

OS:CentOS Linux release 7.6.1810 (Core)
PostgreSQL:PostgreSQL 11.6 on x86_64-pc-linux-gnu, compiled by gcc (GCC) 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-39), 64-bit
Docker:Docker version 19.03.5, build 633a0ea
其他软件环境见1.3测试工具

1.2.2 服务配置

其中系统中存在大量配置,其中影响测试的配置包括:
xx:单服务接口最大并发数 设置为 1万
xxx:请求执行超时时间 设置为 30s
xxx:是否启用性能追踪组件 设置为 不启用
xxxxxx:是否启用服务接口缓存拦截 设置为 启用
Xxxxxxxx:是否启用集中式日志 设置为 不启用

1.3 测试工具

Apache JMeter(5.2.1):测试客户端,作为虚拟用户脚本产生器(Virtual User Generator)、压力产生器(player)、用户代理(Agent)、压力调度和监控系统(Controller)、压力结果分析工具(Analysis)
1)安装前需要安装Java,本次测试使用jre1.8.0_241
2)客户端如需则自行汉化
3)安装服务资源监控器插件,从官网下载安装Plugins Manager,并安装jpgc – Standard Set
ServerAgent(2.2.1):服务器Agent,提供服务器资源使用数据
1)服务器需要安装Java,本测试使用java version “1.8.0_241”
2)进入ServerAgent存放目录,使用命令“./startAgent.sh”启动Agent
3)需要确保端口4444能够访问,本测试关闭了服务器防火墙

1.4 稳定标准

在一定的配置情况下
CPU:单颗,16核
Memory:16G
在以上硬件环境下满足
1)系统指标
满足100个/s的最大并发。请求100%请求成功,且平均响应时间小于5s;
2)资源指标
在单位时间内(5s),CPU最大使用率不能持续超过95%,内存最大占用率不能持续超过95%。
1.5 关键字定义
1.6 排除干扰项
不考虑断电,硬件资源损坏情况

2 测试方案

本次测试采取负载测试并发测试可靠性测试。测试方案采取模拟真实用户使用场景,模拟指定人数在一定时间点击界面产生的请求数。
在并发10(单位个/s)、20、40、80、160、500、1000、2000的基准下,调整用户数(虚拟用户用一个线程,下统称线程数)、点击准备时间(用户点击时间模拟时间,下称Ramp-up单位秒)和用户点击次数(下称循环),例如10个用户,每个用户每5秒点击1次,则线程数为10,Ramp-up为5,循环数为1。详细测试策略请看2.1。

对登录、数据新增(用户)、编辑(用户)、获取(用户)和删除(用户)进行负载测试,获得其稳定负载值。
对全站使用策略100-100-1-1进行并发测试,挑选用户服务所有接口。基础数据服务中挑选和用户服务关联的功能接口5个,组织结构接口4个,和用户服务无关的行政区3个接口。具体接口请查看附件1。
对全站进行可靠性测试,根据以上测试接口,选择稳定的并发数后持续测试-模拟时长8+小时。
稳定性测试是通过运行状态和资源指标的2个方面来分析及评估系统的稳定性,请求记录项响应的时间平均值、最小值、最大值、标准偏差、异常(百分比)、吞吐量、接收、发送、平均字节数,服务器资源指标CPU、Memory,在此额外添加记录数据库数据。通过调试测试策略、分析实验数据得出相关系统稳定性的结论,从而达到平台能力验证、规划能力、性能调优、缺陷发现等目的。

评价定义
稳定:无异常,平均值和变成偏差差距较少且不高;
普通:无异常,平均值小于5秒,平均值和变成偏差差距较少;
一般:无异常,平均值大于5秒,平均值和变成偏差差距较大;
差:存在异常,异常率小于30%;
极差:存在异常,异常率大于登录30%;

2.1 测试策略

测试策略

编号 并发数 线程数 Ramp-up 循环 场景 备注
10-1-1-10 10 1 1 10 1个用户,每个用户每秒提交10次请求
10-10-1-1 10 10 1 1 10个用户,每个用户每秒提交1次请求
10-20-2-1 10 20 2 1 20个用户,每个用户2秒内提交1次请求
10-20-4-2 10 20 4 2 20个用户,每个用户4秒内提交2次请求
10-40-4-1 10 40 4 1 40个用户,每个用户4秒内提交1次请求
10-40-8-2 10 40 8 2 40个用户,每个用户8秒内提交2次请求
10-80-8-1 10 80 8 1 80个用户,每个用户8秒内提交1次请求
10-80-16-2 10 80 16 2 80个用户,每个用户16秒内提交2次请求
。。。。。。

2.2 测试脚本

测试脚本分为登录和服务接口两个线程组,模拟用户登录后进行系统。
1)在测试前定义测试配置变量,查看图2.2-1,使用变量
在这里插入图片描述

图2.2-1 定义线程组中配置变量
在这里插入图片描述
图2.2-2 使用线程组中配置变量
2)用户登录成功后将Token写入全局变量中,服务接口线程组统一使用该Token。
3)创建数据类接口,相关使用值在BeanShell预处理程序中创建,创建完成后在JSON提取器中提取相关值,供请求组装报文,例如用户,产生用户姓名请查看图2.2-3,使用查看图2.2-4,提取值查看图2.2-5。
在这里插入图片描述

图2.2-3 定义线程组中创建用户姓名变量
在这里插入图片描述

图2.2-4 使用线程组中创建用户姓名变量
在这里插入图片描述

图2.2-5 使用线程组中创建用户姓名变量
4)编辑、获取和删除接口需要的主键ID从创建请求成功后提取。
5)脚本中还包括HTTP头信息管理器(HTTP Header Manager),相关运行结果项察看结果树(请求头,Body,Response结果)、用表格察看结果(请求开始时间、运行时间等)、汇总报告(样本、最小值、最大值、错误率等)、jp@pc-PerMon Metrics Collector(服务器资源监视器)、汇总图(请求时间管理:样本、中位数、平均值、90%百分比等)
6)整体脚本编写完成后,请查看图2.2-6。
在这里插入图片描述

图2.2-5 脚本一览

3 负载测试

3.1 测试样本

3.1.1 登录接口

1)查看结果树

登录接口(线程池100)

策略编号 样本 平均值 最小值 最大值 标准偏差 异常% 吞吐量 接收 发送 平均字节数 评价
100-50-1-2 100 383 40 1181 294.89 0 55.43 30.96 30.92 572.00 稳定
100-100-1-1 100 244 41 962 192.77 0 68.63 38.34 40.37 572.00 稳定
100-200-2-1 200 768 39 2969 716.67 0 55.87 31.21 33.03 572.00 稳定
100-1000-10-1 1000 50779 38 79358 29633.03 0.739 12.17 3.97 7.35 334.04 极差
100-1000-20-2 很卡无法测试

登录接口(线程池1000)

策略编号 样本 平均值 最小值 最大值 标准偏差 异常% 吞吐量 接收 发送 平均字节数 评价
100-1000-10-1 1040 18037 43 30473 11904.87157 0.15 3.45 1.77 2.07 527.1

登录接口(线程池1500)

策略编号 样本 平均值 最小值 最大值 标准偏差 异常% 吞吐量 接收 发送 平均字节数 评价
100-1000-10-1 1000 4189 32 13070 2803.22 0 54.38 30.59 33.06 576 稳定

登录接口(使用多个策略连续测试-线程池1500)

策略编号 样本 平均值 最小值 最大值 标准偏差 异常% 吞吐量 接收 发送 平均字节数 评价
1-10-10-1
10-100-10-1
100-1000-10-1 1000 4189 32 13070 2803.22 0 54.38 30.59 33.06 576 一般
100-1000-10-1
100-1000-10-1 3110 5443 34 17675 3858.24 0 21.67 12.19 13.17 576 一般
100-1000-10-1 4120 4895 30 17675 3654.62 0 13.77 7.75 8.37 576 一般
1-10-10-1
1-10-10-1 4130 4883 30 17675 3657.94 0 11.79 6.63 7.16 576

2)使用多个策略连续测试
在这里插入图片描述

jp@pc-PerMon Metrics Collector 服务资源监控
3)100-1000-10-无线循环(10次+)
在这里插入图片描述

CPU占用在30%左右
内存在30%左右
4)100-1000-10-2 汇总图
在这里插入图片描述

中位数(所有请求响应时间的中间值可认为50%的请求)低于平均值和最大值的一般,比较稳定。
90%请求在15s内请求完成,在并发高的情况下响应时间会降低,一半以上的会大于6s。但是100%响应,无异常产生。

3.1.2 创建接口

创建用户(连续请求两次)
策略编号 样本 平均值 最小值 最大值 标准偏差 异常% 吞吐量 接收 发送 平均字节数 评价
100-1000-10-1 2001 79 41 262 20.40 0.00 30.36 8.75 20.55 295 稳定

各项测试策略表现的非常稳定

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

3.1.3 获取接口

此接口没有配置缓存拦截,数据直接读库

获取用户(连续请求两次)

策略编号 样本 平均值 最小值 最大值 标准偏差 异常% 吞吐量 接收 发送 平均字节数 评价
100-1000-10-1 2000 21 13 144 7.95 0.00 32.23 19.70 19.67 626 稳定

各项测试策略表现的非常稳定

3.1.4 编辑接口

1)更新用户

更新用户(连续请求两次)

策略编号 样本 平均值 最小值 最大值 标准偏差 异常% 吞吐量 接收 发送 平均字节数 评价
100-1000-10-1 2000 7877 26 18932 4915.29 0 16.35 4.17 12.85 261 稳定

2)修改用户密码

修改用户密码

策略编号 样本 平均值 最小值 最大值 标准偏差 异常% 吞吐量 接收 发送 平均字节数 评价
100-1000-10-1 2000 3986 22 12778 2689.05 0.00 49.09 12.80 30.06 267 稳定

3.1.5 删除接口

删除用户(暂时无并场景)

策略编号 样本 平均值 最小值 最大值 标准偏差 异常% 吞吐量 接收 发送 平均字节数 评价

3.1.6 分页接口

此处没有选择分页查看用户,是因为查询数据无数据,经排查是没有权限,但是搜索角色却可以。并且页大小为10,查询第一页没有考虑数据量大的情况,搜索比较靠后的页。此接口没有配置缓存拦截,数据直接读库

分页查询角色

策略编号 样本 平均值 最小值 最大值 标准偏差 异常% 吞吐量 接收 发送 平均字节数 评价
100-1000-10-1 2000 16 10 104 6.85 0.00 12.67 25.41 7.93 2054 稳定

3.1.7 其他接口

用户服务

编号 模块 接口 是否满足 评价 备注
1 User 获得当前登录用户信息 满足 稳定
2 User 获得用户数据权限 满足 稳定 获取同一个用户
3 User 获得用户功能权限 满足 稳定 获取同一个用户
4 User 从数据库获取权限数据 满足 普通 获取同一个用户
5 User 获得用户列表 满足 稳定 无权限
6 User 分页获取用户数据 满足 稳定

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

比较突出的四个为评价“普通”,“一般”的。登录请求请看3.1.1

3.2 结果分析

3.2.1 稳定性分析

经过修复上一轮测试暴露出来的问题,目前登录、新增、编辑、查看、删除、分页等不同类型接口都有较好负载能力,满足团队当前对并发值100的期望值,部分接口平均响应时间未能满足要求,请求查看3.1。

3.2.2 解决方案

1)修改PostgreSql最大连接数,视服务器配置设定
在本次测试服务器环境下设定1000,能满足基本负载要求(基础数据平台)
参考资料:
https://stackoverflow.com/questions/30778015/how-to-increase-the-max-connections-in-postgres/32584211#32584211
2)修改服务事务,禁止在事务中添加执行长时间的代码,例如:大量RPC、HTTP、大量循环等。
事务使用方式请参考《xx平台文档库》
3)修改服务最小线程池值
在本次测试服务器环境下设定1500,能满足负载要求(基础数据平台)
参考资料:https://stackexchange.github.io/StackExchange.Redis/Timeouts.html
4)优化细节
登录后权限设定改为异步;
方法中添加返回值,返回类型为Task添加async关键字;
取消接口事务,如果零个或单个DML取消事务,其他情况事务中只含DML语句;
优化代码结构,防止重复代码或重复业务操作(如删除操作:Service判断是否存在、仓储层再次判断是否存在);
获取类接口(执行时间久、修改频率低)添加服务端缓存拦截;
修改xxxxxxxx.json中接口并发数,MaxConcurrentRequests=1000
修改yyyyyyyy.json中管理Redis线程数值,本次测试为:minSize=100、maxSize=1000

4 并发测试

4.1 测试样本

100-100-1-1策略下测试整个服务

Label # 样本 平均值 最小值 最大值 标准偏差 异常 % 吞吐量 接收 KB/sec 发送 KB/sec 平均字节数
登录 1 333 333 333 0 0.00% 3.003 1.67 0.91 568
获得当前登录用户信息 100 1103 52 2379 757.52 0.00% 3.17188 23.72 1.56 7656.2
。。。
总体 4501 1303 52 3499 865.01 0.00% 48.36561 1987.8 30.81 42085.8

表3.2-1 负载测试汇总报告
在这里插入图片描述

图3.2-1 负载测试jp@pc-PerMon Metrics Collector

在这里插入图片描述

图3.2-2 负载测试汇总图
在这里插入图片描述

图3.2-3 负载测试报错日志
在这里插入图片描述

图3.2-4 吞吐量正序排序
在这里插入图片描述

图3.2-5 接收数据倒序排序

4.2 结果分析

测试一次用例总共耗时1分33秒,共4501一个请求,接口普遍正常,其中“根据角色和功能删除”、“根据角色Id删除对象功能”出现少量异常分别为1%、3%,错误信息请查看图“3.2-3”。接口的普遍中位数在500ms以上且标准偏差大在800ms左右,不考虑接口业务设计错误信息下,指标与当前版本要求差距不大。部分接口返回数据较大和吞吐量低的情况,更详细请查看可靠性测试。

5 可靠性测试

5.1 测试样本

5.1.1 全站可靠性测试

使用稳定的并发数持续运行-模拟时长8+小时
先采取策略100-100-1-1执行一段时间报错,由于单个接口100并发,49个接口总共并发数较大,调整策略为10-10-1-1,单接口10并发整站490并发,循环持续执行。

Label # 样本 平均值 最小值 最大值 标准偏差 异常 % 吞吐量 接收 KB/sec 发送 KB/sec 平均字节数
登录 7 2637 1373 5387 1393.34 0.00% 0.00038 0 0 568
获得当前登录用户信息 5600 511 83 29353 493.23 0.00% 0.24883 102.87 0.12 423337.8
总体 267387 903 47 60105 1867.88 0.50% 10.40672 2425.9 6.61 238703.3

表3.3.1-1 汇总报告
修改后 相同测试样本,

Label # 样本 平均值 最小值 最大值 标准偏差 异常 % 吞吐量 接收 KB/sec 发送 KB/sec 平均字节数
登录 2 124 123 125 1 0.00% 0.05811 0.03 0.02 568
。。。

修改前和修改后服务器消耗资源对比
在这里插入图片描述

图3.3.1-1 PerMon Metrics Collector-修改前
在这里插入图片描述

图3.3.1-1 PerMon Metrics Collector-修改后

修改前和修改后服务器内存消耗对比

在这里插入图片描述

图3.3.1-3 PerMon Metrics Collector-Memory-修改前

在这里插入图片描述

图3.3.1-3 PerMon Metrics Collector-Memory

5.1.2 创建接口类型可靠性测试

1)创建用户

Label # 样本 平均值 最小值 最大值 标准偏差 异常 % 吞吐量 接收 KB/sec 发送 KB/sec 平均字节数
登录 10 4786 4263 5101 294.54 0.00% 0.002 0 0 568
创建用户 110263 4219 153 12548 1224.2 0.00% 21.94785 6.32 14.69 295
总体 110273 4219 153 12548 1224.16 0.00% 21.93116 6.32 14.67 295

表3.3.2-1 汇总报告
修改后 平均响应时间缩短计算器60%,吞吐量增加300%

Label # 样本 平均值 最小值 最大值 标准偏差 异常 % 吞吐量 接收 KB/sec 发送 KB/sec 平均字节数
登录 1 447 447 447 0 0.00% 2.23714 1.24 0.68 568
创建用户 100000 1609 177 5784 468.86 0.00% 61.72664 17.78 41.3 295
总体 100001 1609 177 5784 468.88 0.00% 61.70951 17.78 41.29 295

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

图3.3.2-1 服务器资源消耗-修改前后对比
修改后:内存消耗稳定,且能够回收内存,之前需要运行1h23min,现在仅需27min,缩短67%的时间。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

图3.3.2-2 服务器资源消耗-Memory-对比
2)创建功能

Label # 样本 平均值 最小值 最大值 标准偏差 异常 % 吞吐量 接收 KB/sec 发送 KB/sec 平均字节数
登录 2 4873 4512 5234 361 0.00% 0.00284 0 0 568
创建功能接口 108708 2829 128 9021 910.88 0.00% 30.63697 8.83 23.47 295
总体 108710 2829 128 9021 910.92 0.00% 30.59851 8.82 23.44 295

表3.3.2-2-1 汇总报告
修改后 平均响应时间缩短计算器57%,吞吐量增加270%

Label # 样本 平均值 最小值 最大值 标准偏差 异常 % 吞吐量 接收 KB/sec 发送 KB/sec 平均字节数
登录 2 409 375 444 34.5 0.00% 0.01732 0.01 0.01 568
创建功能接口 100000 1208 115 3842 432.26 0.00% 81.5692 23.5 62.48 295
总体 100002 1208 115 3842 432.27 0.00% 81.54023 23.49 62.45 295

修改后:各项指标均运行平稳,其中内存消耗比较明显,之前需要运行58min,现在仅需20min,缩短65%的时间。

图3.3.2-2-1 服务器资源消耗
内存消耗比较:由于是单机部署,存在多个服务,此处只比较内存变化稳定性,修改后较修改前稳定。

图3.3.2-2-2 服务器资源消耗-Memory

5.1.3 编辑接口类型可靠性测试

Label # 样本 平均值 最小值 最大值 标准偏差 异常 % 吞吐量 接收 KB/sec 发送 KB/sec 平均字节数
登录 5 4280 4167 4415 82.15 0.00% 0.00076 0 0 568
编辑用户 130000 4761 90 30528 4445.93 0.15% 17.24658 4.4 13.42 261

表3.3.3-1 汇总报告
修改后 接口存在错误,并发下编辑同库同表同行数据,与本次测试的策略有关系。报错详情:This NpgsqlTransaction has completed;it is no longer usable. 限制因素:数据库行级锁限制或并发下事务处理方案需优化

Label # 样本 平均值 最小值 最大值 标准偏差 异常 % 吞吐量 接收 KB/sec 发送 KB/sec 平均字节数
登录 4 928 352 2303 805.26 0.00% 0.00138 0 0 568
编辑用户 34264 8338 84 30455 7267.91 0.59% 11.75666 3 9.15 261.7

服务器资源消耗对比
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

图3.3.3-1 服务器资源消耗
内存消耗对比:修改后编辑用户前期内存消耗正常,在程序后期出现错误后内存消耗严重,和本次测试策略有关系。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

图3.3.3-2 服务器资源消耗-Memory

5.1.4 获取接口类型可靠性测试

。。。

5.1.5 分页获接口类型可靠性测试

5.2 结果分析

5.2.1 概况

本次测试计划测试时长为8h+,实际测试时长为7小时8分钟,总共发起请求267387个,吞吐量为10.4/s,平均响应时间900ms,错误率0.5%,平均发送速率6.61KB/s,接收速率2425KB/s。
数据库数据无异常。

假设系统常用在线用户10人,每人平均每分钟点击20次,每天平均在线时长10分钟,13天

1)服务器资源CPU
服务器资源中CPU表现稳定,在测试后半段出现满负荷情况;
2)服务器Memory
服务器内存单位时间内平缓但总体呈上逐步升趋势;
3)服务器Disks I/O
服务器磁盘I/O比较稳定,测试用例循环测试的启动初期会出现一定的波动;
4)服务器Swap
服务器Swap在服务启动初期会暂用比较高资源,在服务运行过程中逐步下降;
5)服务器TCP
服务器TCP连接数在运行过程中一直保持在4000个连接左右,可能是影响吞吐量的因素之一;
6)Network I/O
网络I/O比较稳定,总体上没有太多的异常。

5.2.1.1 问题

1)服务器资源占用会越来越多
从图3.3-2 PerMon Metrics Collector-CPU、图3.3-3 PerMon Metrics Collector-Memory可以观察到CPU在测试后期出现异常,而内存逐步上升,在1h40min、3h、4h20min时出现一定下降,原因是测试循环和下一个循环的间隔,系统可能回收了资源。停止服务请求在相隔一定时间(8h+)后再次测试,资源占用情况并未好转(测试登录服务报错)。
在这里插入图片描述

2)服务吞吐量较低
在负载测试和并发测试中,虽然请求在100并发下都能真确响应,但响应时间长,在可靠性测试中实际吞吐量为10.4个每秒,考虑到不同类型的接口场景不同受影响因素不同,该值有一定不准确性。
3)服务出现的异常

根据角色和功能删除权限 20.50%
根据角色Id删除对象功能 2.98%
从数据库获取权限数据 0.09%
获得用户列表 0.09%
刷新用户缓存数据 0.09%
分页获取用户数据 0.04%
删除用户 0.04%
根据条件查询所有角色 0.04%
获得用户数据权限 0.02%
获取当用用户角色权限 0.02%

4)部分接口响应时间长
“从数据库获取权限数据”、“分页获取用户数据”等。
在这里插入图片描述

5.2.2 不同接口类型测试

由于全栈可靠性测试发现问题“服务器资源占用会越来越多”,故而进一步测试,选取压力测试里面增加、编辑、获取、分页获取四种类型接口进行可靠性分析。总体服务器资源消耗严重在于内存会持续增加,最终导致服务器宕机。
根据测试数据可得出以下结论
1)服务器消耗瓶颈在于内存,CPU、TPC、I/O等比较稳定;
2)创建类接口会导致内存泄露;
3)编辑类接口总体上稳定,但长期观察内存有缓慢上升趋势,但TPC连接数也同步上升,需要深入Linux调优排查;
4)获取类接口可以长时间稳定运行;
5)接口吞吐量与接口响应时间正比,响应时间长的接口吞吐量低,比较突出的“分页获取用户数据”、“获得用户列表”、“登录”、“从数据库获得权限数据”、“获取组织机构List”。而相对于不同接口类型,获取类的接口比操作类的接口快。

5.2.3 解决方案

1)登录问题
Token过期后大量请求导致系统卡顿
原因,Token保活机制在其最后5分钟内触发,对比时间取得是请求Header中的时间,而保活操作取得是缓存时间,导致Token失效后所有请求都触发保活操作,消耗大量资源。
解决方案:时间统一用缓存中时间
2)DotNetty组件
每次Rpc会长留一个byte[]的变量(客户端和客户端都会),记录已发送字节大小。
修改方案修:不记录已发字节数且Rpc结束之后调用ReferenceCountUtil.Release(buffer);清除Rpc过程中产生的垃圾。
修改DotNetty服务端和客户端,涉及模块Surging.Core.DotNetty、Surging.Core.DotNettyWSServer、Surging.Core.Protocol.Http、Surging.Core.Protocol.Mqtt、Surging.Core.Protocol.Udp、Surging.Core.DNS。
3)禁用Surging性能追踪组件。
原因:使用微软DiagnosticListener组件,记录记录锚点数据用于记录性能追踪数据,BUP目前未启用surging的Skywalking(不完善),所以数据一直长留在内存中,
4)集中式日志
当不使用集中式日志时需要在配置中不启动
5)未使用Module影响
xxxxxxxx.json中Packages->Using配置:ServiceProxyModule、SkywalkingModule

6)Surging生命周期管理引起的内存泄漏
总体上修改后提升了稳定性(详情数据查看3.3中修改后测试结果),首先CPU和Memory振幅变小,系统运行平稳,其次平均响应时间大大缩短,最好为200ms,再者吞吐量提升明显最大接近500个/s。

5.3 稳定测试-可靠性测试

5.3.1 平稳-高并发-平稳

选择接口采用“平稳-高并发-平稳”的测试策略进行测试,设置并发数为1-5-10-15-10-5-30-60-5(接口35个,实际并发高于设定值)。
在这里插入图片描述

测试结果
在这里插入图片描述

结论:内存能够回收,证明在高并发后能够回收内存资源;

5.3.2 长时间测试

选择部分接口进行长时间运行测试,1千万左右请求
在这里插入图片描述

最终内存消耗情况
在这里插入图片描述

最终系统运行时间
在这里插入图片描述

结论:能够长时间运行,且请求结束能够能存占用情况能够回归到稳定水平。

6 总结

经过三种不同测试方法负载测试、并发测试、可靠性测试。
负载测试证明能平台框架在不同类型接口下能满足预定的稳定指标;
并发测试证明平台所有业务接口能够满足预定的稳定指标;
可靠性测试证明平台能够长时间运行,满足预定的稳定指标

7 附录

附录1-测试接口列表

编号 服务名 接口名 接口URL
1 用户 登录 POST /api/user/login?servicekey=User
2 获得当前登录用户信息 GET /api/user/getcurrentuserinfo?servicekey=User
3 创建用户 POST /api/user/createuserinfo?servicekey=User

详细请翻阅附件2-测试脚本

附录2-测试脚本

JMeter打开

··已删除jmx文件··

PostMan打开
··已删除 postman_collection.json··

附录3-数据库数据统计

原始测试数据库是从253已存库备份而来
1.数据库
编号 数据库
大小
测试项 bup_xxx_stability bup_cap_stability bup_yyy_stability
1 测试前数据 15 MB 8157 kB 15 MB
2 负载测试 15 MB 8245 kB 20 MB
3 并发测试 15 MB 8789 kB 23 MB
4 可靠性测试 26 MB 31 MB 57 MB
2.数据库表大小
编号 数据库 表名 原始 负载测试 并发测试 可靠性测试
1 bup_basedata_stability cap.published 16 kB 16 kB 16 kB 16 kB
。。
3.数据库表行数
编号 数据库 表名 原始 负载测试 并发测试 可靠性测试
1 bup_basedata_stability Xxx_t_xxxx 348 348 348 348

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