CN101430660B - 一种软件性能测试时基于tps的压力模型分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种在对应用软件性能测试时进行压力分析的方法。该方法是软件性能测试时,基于TPS的压力模型分析,分析典型在线事务型应用系统的生产数据,得出关键业务的TPS,当系统的用户量增多时,对系统的访问压力会增多,系统的压力与TPS值成正比,将分析出的TPS乘以可能增大的压力倍数,得出性能测试中需模拟的压力设计指标,从而真实地模拟系统的压力,测试出系统在该压力下的性能表现。系统的用户量增多时,对系统的访问压力会增多,系统的压力与TPS值成正比,这样可以预估出用户量增多后的TPS值,在性能测试时将该TPS值作为产生压力的目标,可以更真实地模拟大量用户操作给系统带来的压力,精确测试出系统的处理能力,帮助决策是否需要对应用系统进行扩容。
Description
技术领域
本发明涉及计算机应用技术领域,具体地说是一种计算机软件性能测试技术领域。
技术背景
随着信息化建设的逐步推广,信息管理越来越集中化,从地市集中管理到省集中管理,到国家集中管理,高度集中的信息系统方便了管理和对市场的调控,同时系统规模的扩展也要求系统的性能更高更快更稳定。用户投资的原有系统能否满足系统规模扩展后的需要,是否需要进行扩容,就必须进行性能测试,性能测试首先需要通过测试工具模拟大量用户的操作,合理地模拟大量用户操作是性能测试成败的关键。原有的压力设计多采用二八原则、估算并发用户比例等方式,模拟出来的压力不够精确。如果模拟的压力过小,系统面临真正的压力时就会无法满足需要,如果模拟的压力过大,就容易产生不必要的扩容,浪费资源。
发明内容
本发明的目的是提供一种性能测试时压力分析的方法,以确保更合理地模拟系统扩展后的压力,使性能测试的结果更精确,指导决策者是否进行系统扩容。
本发明的目的是按以下方式实现的,分析典型在线事务型应用系统的生产数据,得出关键业务的TPS。当系统的用户量增多时,对系统的访问压力会增多,系统的压力与TPS值成正比,将分析出的TPS乘以增大的压力倍数,得出性能测试中需模拟的压力设计指标,通过压力测试工具进行性能测试时,首先设计面向目标的压力测试场景,设置压力场景为TPS等于每秒需要处理的业务数量,从而真实地模拟系统的压力,更加精确地测试出系统在该压力下的性能表现。
本发明的有益效果是:TPS(Transactions Per Second)是指每秒处理的事务数,它是衡量系统处理能力的一个重要指标。本方法是对典型在线事务型应用系统的业务数据进行分析,得出实际生产系统忙日的最大TPS。当系统的用户量增多时,对系统的访问压力会增多,系统的压力与TPS值成正比,这样可以预估出用户量增多后的TPS值,在性能测试时将该TPS值作为产生压力的目标,可以更真实地模拟大量用户操作给系统带来的压力,精确测试出系统的处理能力,帮助决策是否需要对应用系统进行扩容。
具体实施方式
以电话座席订单业务系统为例讲解本发明的实施方式:
首先描述一下性能测试的需求,由于业务量的增多,原先的电话座席数无法在要求的时间内完成一天的电话订单数,据计算座席数需要增加一倍才能按时完成,但原先的服务器能否处理如此大的并发请求,是否需要扩容呢,这就需要通过压力测试工具来模拟座席数增加后对系统的压力情况,用于测试整个系统的性能表现,而模拟的精确性,将会对测试结果产生巨大的影响,因此需要一种科学的方法来进行分析。以下是具体的分析过程:
一、分析典型在线事务型应用系统业务数据关键业务的TPS。
a)主要分析过程:
(1)首先对生产机中的业务数据进行分析,汇总出每日的业务量,找出忙日,在这里我们分析业务数据的日期范围为:2007-3-1至2008-2-28。结果如下表:
日期 | 订单数 | 日期 | 订单数 | 日期 | 订单数 |
20070716 | 53373 | 20070813 | 52522 | …… | …… |
20070723 | 53330 | 20070806 | 52393 | ||
20070709 | 52845 | 20070724 | 52275 | ||
20070702 | 52788 | 20070717 | 52252 | ||
20070730 | 52526 | 20070820 | 52083 |
得出忙日为2007-7-16。
(2)再对忙日的业务量进行分析,分析出忙日每秒的业务量:
时间 | 订单数 | 时间 | 订单数 | 时间 | 订单数 |
10:29:07 | 15 | 10:47:42 | 10 | …… | …… |
09:36:29 | 10 | 10:59:06 | 10 | ||
10:32:14 | 10 | 11:14:38 | 10 | ||
10:44:46 | 10 | 13:59:31 | 10 | ||
10:45:04 | 10 | 09:25:06 | 9 |
得出忙日的最大TPS值为15。
b)分析结果:
压力分析结果数据 | 数值 | 压力分析结果数据 | 数值 |
总座席数 | 500 | 忙日忙时 | 2007-7-16上午10点 |
忙日 | 2007-7-16 | 忙日忙时业务量 | 10378 |
忙日业务量 | 53373 | 忙日的最大TPS | 15 |
分析业务数据的日期范围:2007-3-1至2008-2-28
二、分析出的TPS在性能测试中的应用。
当座席数增加一倍时,系统所需支持的最大TPS值也增加一倍,等于15*2=30,即系统需要达到每秒处理30笔订单的能力。那么我们来模拟每秒处理30笔订单的压力场景,来测试在这种情况下系统的响应时间是否满足要求。许多性能测试工具,如LoadRunner,建立压力测试场景时支持以TPS为压力目标的方式。
(1)首先建立测试场景时选择面向目标的压力场景,目标类型为Transactionsper Second,将电话座席订单事务的TPS值设为30。在执行测试时,压力测试工具就会不断增加并发用户,直到采集到的该事务的TPS值达到30,就不再向系统加大压力,在这种压力下持续运行来测试系统的性能表现。
(2)在性能测试结果中查看TPS的值,看它能否达到预定的压力目标,即TPS值能否达到30,如果达不到,分析原因,可能存在性能瓶颈或系统的处理能力无法满足需要。如果TPS值达到30,并且系统运行稳定,响应时间比较快,资源占用合理,说明系统处理能力满足规模扩大后需要,反之,如果TPS值达到30,但出现系统运行不稳定,响应时间缓慢,资源占用异常等情况,说明系统处理能力无法满足规模扩大后需要,需要进行优化或需要硬件的扩容。
Claims (1)
1.一种软件性能测试时基于TPS的压力模型分析方法,其特征在于:软件性能测试时,基于TPS的压力模型分析,分析典型在线事务型应用系统的生产数据,得出关键业务的TPS,分析方法是连接到应用系统生产机的业务数据库,分析一年以上范围的数据,通过SQL查询出一年内业务量最大的一天,即忙日,再分析忙日每秒的业务量,最大值即忙日的最大TPS值;
1)当系统规模需要扩大时,通过与用户的交流分析出给应用系统带来压力的相关因素,分析出压力增加的倍数;
2)将从生产机的业务数据库分析出的最大TPS值乘以压力倍数,即得出应用系统需要达到的处理能力,每秒需要处理的业务数量;
3)通过压力测试工具进行性能测试时,首先设计面向目标的压力测试场景,设置压力场景为TPS等于所述每秒需要处理的业务数量,在这种条件下,如果系统稳定,响应时间比较快,资源占用合理,说明系统能满足规模扩大后的处理能力需要,反之,说明系统需要优化或需要硬件的扩容。
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