性能测试瓶颈分析之内存泄漏

关于内存泄漏,相信大家都不陌生,压力测试中经常会出现,本人最近在做一个压力测试中就着实体会了一下,上来分享分享。

  内存泄露是指程序中间动态分配了内存,但是在程序结束时没有释放这部分内存,从而造成那一部分内存不可用的情况,重起计算机可以解决,但是也有可能再次发生内存泄露,内存泄露和硬件没有关系,它是由软件设计缺陷引起的。

  以发生的方式来分类,内存泄漏可以分为4类:

  1. 常发性内存泄漏。发生内存泄漏的代码会被多次执行到,每次被执行的时候都会导致一块内存泄漏。

  2. 偶发性内存泄漏。发生内存泄漏的代码只有在某些特定环境或操作过程下才会发生。常发性和偶发性是相对的。对于特定的环境,偶发性的也许就变成了常发性的。所以测试环境测试方法对检测内存泄漏至关重要。

  3. 一次性内存泄漏。发生内存泄漏的代码只会被执行一次,或者由于算法上的缺陷,导致总会有一块仅且一块内存发生泄漏。比如,在类的构造函数中分配内存,在析构函数中却没有释放该内存,所以内存泄漏只会发生一次。

  4. 隐式内存泄漏。程序在运行过程中不停的分配内存,但是直到结束的时候才释放内存。严格的说这里并没有发生内存泄漏,因为最终程序释放了所有申请的内存。但是对于一个服务器程序,需要运行几天,几周甚至几个月,不及时释放内存也可能导致最终耗尽系统的所有内存。所以,我们称这类内存泄漏为隐式内存泄漏。

  本人最近就在对一个Http应用进行压力测试,发现被测试的对象进程在并发100时内存占用达到20%,当压力到达1000的时候,内存就持续上升,达到60%,最后压力结束后,内存仍旧停留在60%的使用率,然后重启了系统发现内存已经恢复了正常,于是在第二轮测试时再次不断加压,同时关注性能计数器中的如下指标

  Memory\ Available Bytes 是指剩余的可用物理内存,单位是兆字节(参考值:>=10%)。表明进程当前可使用的内存字节数。

  Memory\ Pages/sec 是表明由于硬件页面错误而从磁盘取出的页面数,或由于页面错误而写入磁盘以释放工作集空间的页面数。

  Process\Private Bytes 是指当前进程中运行的私有内存,如果此内存不断攀升,表示当前存在的内存泄漏,一般情况如果资源合理利用的话,该指标值波动比较平稳。

  通过有效的监控以上计数器可以方便我们判断内存泄漏问题,同时需要开发人员配合进行内存查找,定位分析哪些程序存在内存泄漏。最后通过开发人员的调试,问题很快定位了,确实有程序没有释放内存,最后再次施压的结果是内存持续在一个值上下波动,一般参考值在20%左右,不过这个根据具体的内存空间来定,当然如果可以更小最好了,表明内存合理利用和分配。当然了,检测内存泄漏的方式很多,LoadRunner施压是可以结合响应时间的曲线图来监控也可。

  从用户使用程序的角度来看,内存泄漏本身不会产生什么危害,作为一般的用户,根本感觉不到内存泄漏的存在。真正有危害的是内存泄漏的堆积,这会最终消耗尽系统所有的内存。从这个角度来说,一次性内存泄漏并没有什么危害,因为它不会堆积,而隐式内存泄漏危害性则非常大,因为较之于常发性和偶发性内存泄漏它更难被检测到。对于开发人员来说,熟悉javaC++等应该都了解,通常我们定义一些变量,或者实例化一些对象,比较常用就是new方法,然后通过delete方法进行销毁,如果定义的东西比较多了,也就是想一天申请的内存空间就多了,如果一旦没有合理的管理和消化,就会忘记最后做一些内存回收的处理,导致一些变量和实例对象没有处理掉,最后在程序运行一段时间之后就发现我们的内存不断在攀升,长时间下来积累了就占用了大量的内存空间,导致其他进程无法获取到内存资源,无法去处理其他应用,最后服务就shut down,等等之类情况都比较多见,不过这些也基本取决于开发人员的经验所致,在程序编写过程中合理的使用和管理内存是非常重要的,因为此类问题一般只有在性能测试中体现出来,功能测试是完全没有表现的迹象。

  其实,内存泄漏问题多半在压力测试中出现也是源于程序编写过程中没有规范化管理所导致,开发人员需要结合内存监测工具来有效监控自己的程序,这样才会避免这些个低级的瓶颈出现,所以说性能测试只是为程序提供优化建议,而不应该成为帮助开发人员调试程序的一种手段。

<think>嗯,用户想分析性能测试中遇到的瓶颈问题,问到了方法、工具和相关知识。首先,我需要回忆一下性能测试的基本流程和常见瓶颈类型。用户可能对性能测试有一定了解,但需要具体的分析步骤和工具推荐。 首先,性能测试瓶颈通常出现在哪些地方呢?根据之前的引用资料,常见的瓶颈有应用层、数据库、网络、服务器资源等。比如应用代码效率低、SQL查询慢、带宽不足、CPU过高等。用户可能需要知道如何定位这些瓶颈点。 接下来,分析步骤。根据引用[1]和[4],性能测试是一个持续的过程,需要逐步加压,监控系统表现。所以应该分步骤进行,比如压力测试、监控数据收集、分析指标等。用户可能想知道具体的步骤,比如如何设计测试场景,如何监控资源。 然后是工具部分。用户提到了工具,需要列举常用的监控和分析工具。比如APM工具如SkyWalking,JVM分析工具如JProfiler,数据库分析如慢查询日志,系统监控如Prometheus。这些工具能帮助定位不同层次的瓶颈。 另外,用户可能关心如何判断某个指标是否异常。比如CPU使用率超过多少算瓶颈内存泄漏的表现是什么。需要结合引用中的信息,比如引用[5]提到服务器内存的趋势平稳,如果出现持续增长可能有问题。 还要注意用户的实际应用场景,比如他们的系统是Web应用还是移动端,使用的技术栈是什么,但用户没有提到,所以可能需要给出通用建议。同时,引用[3]提到需要测试人员和开发人员配合,所以协作流程也是分析的一部分。 可能用户需要具体的例子,比如如何分析一个响应时间长的请求,是否数据库查询慢,或者代码中有锁竞争。这时候需要结合工具的具体使用,比如用JProfiler做线程剖析,或者用EXPLAIN分析SQL语句。 最后,用户可能需要优化建议,但问题主要是分析方法和工具,所以优化部分可以简要提及,比如索引优化、代码优化,但重点还是分析过程。 总结一下,回答的结构应该是先讲瓶颈分类,再讲分析步骤,然后推荐工具,最后注意事项。需要引用提供的资料来支持每个部分,比如引用[2]中的常见瓶颈类型,引用[4]的场景建模,引用[3]的协作分析。</think>### 性能测试瓶颈分析方法与工具 性能测试瓶颈分析需结合**系统分层监控**与**业务场景建模**,通过工具定位资源消耗点与代码效率问题。以下是具体方法与工具建议: --- #### 一、瓶颈分类与分析方法 1. **应用层瓶颈** - **表现**:响应时间波动、线程阻塞、内存泄漏等。 - **方法**: - 使用代码剖析工具(如JProfiler)分析线程状态与堆内存分配[^3]。 - 检查锁竞争、递归调用或算法复杂度问题。 2. **数据库瓶颈** - **表现**:SQL执行时间长、连接池耗尽、死锁。 - **方法**: - 通过慢查询日志定位低效SQL,使用`EXPLAIN`分析执行计划。 - 监控数据库连接池使用率与锁等待时间。 3. **服务器资源瓶颈** - **表现**:CPU使用率>80%、内存耗尽、磁盘I/O延迟高。 - **方法**: - 使用`top`、`vmstat`监控CPU与内存,`iostat`分析磁盘I/O[^5]。 - 结合压力测试工具(如JMeter)观察资源趋势是否平稳。 4. **网络瓶颈** - **表现**:带宽占满、TCP重传率高、延迟波动。 - **方法**: - 使用`iftop`监控带宽,`netstat`检查连接状态。 - 通过Wireshark抓包分析网络层问题。 --- #### 二、关键工具推荐 | 工具类型 | 工具示例 | 用途 | |----------------|--------------------------|-------------------------------------| | **压力测试** | JMeter、LoadRunner | 模拟高并发请求,生成负载场景[^4] | | **应用监控** | SkyWalking、Arthas | 追踪代码执行链路,定位慢方法 | | **资源监控** | Prometheus+Grafana | 可视化服务器CPU/内存/磁盘指标[^5] | | **数据库分析** | MySQL慢查询日志、pt-query-digest | 分析SQL性能与索引优化[^2] | | **网络分析** | Wireshark、tcpdump | 诊断网络延迟与丢包问题[^1] | --- #### 三、分析流程示例 1. **场景建模**:按业务逻辑设计测试场景(如登录+下单),逐步加压至目标并发量[^4]。 2. **数据采集**:同时开启JMeter(压测)与Prometheus(资源监控),记录TPS、错误率、CPU等指标。 3. **定位瓶颈**: - 若TPS下降且CPU饱和 → 检查代码算法或线程池配置。 - 若数据库查询耗时增加 → 优化SQL或添加索引。 4. **优化验证**:修改后重复测试,观察指标是否恢复平稳。 --- #### 四、注意事项 1. **协作定位**:测试人员需与开发、运维协同分析,例如通过JProfiler共享堆快照。 2. **趋势分析**:关注指标长期趋势(如内存缓慢增长可能预示泄漏)。 3. **环境隔离**:确保测试环境与生产环境配置一致,避免误导性结果。 ---
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