性能测试中TPS上不去的几种原因

博客主要探讨性能测试中TPS上不去的几种原因,虽未详细阐述原因内容,但聚焦于性能测试这一信息技术领域的关键环节,对相关人员有一定参考价值。

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性能测试中TPS上不去的几种原因


什么叫TPS:
TPS(Transaction Per Second):每秒事务数,指服务器在单位时间内(秒)可以处理的事务数量,一般以request/second为单位。
 
 
TPS上不去的可能原因:
1、网络带宽
在压力测试中,有时候要模拟大量的用户请求,如果单位时间内传递的数据包过大,超过了带宽的传输能力,那么就会造成网络资源竞争,间接导致服务端接收到的请求数达不到服务端的处理能力上限。
2、连接池
可用的连接数太少,造成请求等待。连接池一般分为服务器连接池(比如Tomcat)和数据库连接池(或者理解为最大允许连接数也行)。
 
3、垃圾回收机制
从常见的应用服务器来说,比如Tomcat,因为java的的堆栈内存是动态分配,具体的回收机制是基于算法,如果新生代的Eden和Survivor区频繁的进行Minor GC,老年代的full GC也回收较频繁,那么对TPS也是有一定影响的,因为垃圾回收其本身就会占用一定的资源。
4、数据库配置
高并发情况下,如果请求数据需要写入数据库,且需要写入多个表的时候,如果数据库的最大连接数不够,或者写入数据的SQL没有索引没有绑定变量,抑或没有主从分离、读写分离等,就会导致数据库事务处理过慢,影响到TPS。
5、通信连接机制
串行、并行、长连接、管道连接等,不同的连接情况,也间接的会对TPS造成影响。
 
6、硬件资源
包括CPU(配置、使用率等)、内存(占用率等)、磁盘(I/O、页交换等)。
7、压力机
比如jmeter,单机负载能力有限,如果需要模拟的用户请求数超过其负载极限,也会间接影响TPS(这个时候就需要进行分布式压测来解决其单机负载的问题)。
8、压测脚本
以jemter举个例子,之前遇到的,进行阶梯式加压测试,最大的模拟请求数超过了设置的线程数,导致线程不足。
还有录制的脚本,需要删除一些不必要的脚本,对脚本进行优化,免得这些不必要的请求占用资源。
提到这个原因,想表达意思是:有时候测试脚本参数配置等原因,也会影响测试结果。
9、业务逻辑
业务解耦度较低,较为复杂,整个事务处理线被拉长导致的问题。
10、系统架构
比如是否有缓存服务,缓存服务器配置,缓存命中率、缓存穿透以及缓存过期等,都会影响到测试结果。

转载于:https://www.cnblogs.com/jane4321/p/11044401.html

<think>嗯,用户的问题集中在性能测试的场景设计方法上,参考提供的引用内容可以看出ta需要系统化的分类框架和实操指导。用户可能是一位测试工程师或项目负责人,正在搭建性能测试体系,因为ta的提问聚焦在“方法”而非基础概念,说明已有一定实践经验。从引用材料看,四个关键场景被反复提及(基准/容量/稳定性/异常),但用户真正痛点可能是如何落地这些理论场景。比如引用[3]提到“更真实模拟生产环境”的困惑,引用[4]则给出了组合测试的具体案例。这提示我需要强化场景设计的逻辑链条:为什么设计→怎么设计→如何验证。特别要注意引用[4]的资源争用案例,这是用户容易忽略的隐藏需求——ta可能遇到过因未测试交叉业务导致线上故障的情况。所以回复中要强调“组合场景”设计原则,并给出具体示例(如电商的下单/支付组合)。回复结构上采用分类阐述最有效,每种场景都按“目标→设计方法→典型指标”展开。需要避免直接堆砌术语,而是像引用[2]那样说明“四个场景覆盖完整需求”的实践价值。最后补充优先级选择策略,因为用户可能面临资源有限的情况。</think> 根据提供的引用资料和性能测试实践,性能测试场景设计方法可从以下五个维度系统展开: ### 一、场景设计核心维度 1. **负载模式设计** - **阶梯增压场景** ```mermaid graph LR A[初始用户数] --> B[持续5分钟] B --> C[增加50用户] C --> D[持续10分钟] D --> E[循环至目标负载] ``` 用于发现资源泄漏和性能拐点[^2] - **脉冲测试场景** 瞬时达到峰值负载(如秒杀场景),验证系统弹性能力 - **混合模式** 结合阶梯增压和常值负载(如70%容量持续运行) 2. **业务组合策略** | 场景类型 | 设计要点 | 典型案例 | |----------------|------------------------------|-----------------------| | 单业务基准 | 独立测试核心事务 | 支付接口压测 | | 综合业务 | 按生产业务比例混合 | 登录+查询+下单组合 | | 资源争用专项 | 识别冲突业务组合单独测试 | A/C业务并发测试[^4] | | 背景噪音场景 | 模拟非核心业务负载 | 报表生成+监控采集 | ### 二、四类核心场景设计方法 1. **基准场景** - **目标**:建立性能基线 - **设计**: ```python # 伪代码示例 for business in ["A","B","C"]: execute_single_test(business) # 单业务测试 execute_combined_test("A+C") # 冲突组合测试[^4] ``` - **验证指标**:响应时间标准差≤基准值10% 2. **容量场景** - **关键步骤**: 1. 按2-8原则选取核心业务 2. 以10%/step阶梯增压 3. 监控拐点指标: $$ \frac{\Delta TPS}{\Delta User} < 0.1 \quad \text{or} \quad CPU_{usage} > 80\% $$ - **停止条件**:错误率>0.5%或响应时间>3倍基线 3. **稳定性场景** - **设计公式**: $$T_{duration} = max(\frac{1}{2}T_{business\_cycle}, 8h)$$ (业务周期T取日/周峰值区间) - **监控重点**: ```mermaid graph TD A[内存泄漏]-->B[堆内存增长>5%/h] C[线程阻塞]-->D[WAITING线程>总线程30%] ``` 4. **异常场景** - **破坏性测试设计**: | 测试类型 | 实施方法 | 预期表现 | |------------|---------------------------|------------------------| | 服务宕机 | Kill -9支付服务 | 订单降级至离线队列 | | 网络隔离 | 断开数据库主从节点 | 自动切换至备用节点 | | 资源耗尽 | 注入内存占用80%的进程 | 核心业务QPS降幅<20% | ### 三、场景设计优化策略 1. **数据驱动设计** - 生产数据脱敏后用于压测(需避免数据倾斜) - 参数化比例: $$ \frac{动态数据量}{总数据量} \geq 70\% $$ 2. **流量模型建模** 采用**泊松分布**模拟用户到达率: $$ P(N=k) = \frac{\lambda^k e^{-\lambda}}{k!} \quad \lambda = \text{平均请求速率} $$ 3. **环境等价性验证** 通过**资源配置比**保证环境有效性: $$ \frac{Prod_{CPU}}{Test_{CPU}} = \frac{Prod_{Mem}}{Test_{Mem}} \pm 10\% $$ ### 四、实施流程 ```mermaid sequenceDiagram 需求分析->>场景建模: 转化RPS/并发数等指标 场景建模->>脚本开发: 实现参数化/关联/检查点 脚本开发->>环境构建: 匹配网络拓扑与中间件版本 环境构建->>场景执行: 梯度执行四类场景 场景执行->>瓶颈定位: 聚焦性能拐点区间 ``` ### 五、典型场景库示例 1. **电商系统** - 瞬时高并发: 20秒内10万用户登录 - 组合事务链: 浏览(60%)+加购(25%)+支付(15%) - 失效场景: 限时优惠券过期瞬间 2. **金融系统** - 批处理场景: 日终批量处理与实时交易叠加 - 数据一致性: 主备切换时的余额验证 [^1]: 性能测试场景即为实现特定目标的压测活动设计 [^2]: 四类场景法(基准/容量/稳定性/异常)覆盖完整需求 [^3]: 场景设计需通过需求分析转化生产环境特征 [^4]: 资源争用场景需单独组合测试验证
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