CN111741294A - 基于智能电视云端平台的性能测试方法 - Google Patents

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张波
宋舰
邓文科
鲜青林
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Abstract

本发明公开了一种基于智能电视云端平台的性能测试方法，包括以下步骤：整合分析性能测试需求，计算出系统各测试接口的高峰期每秒平均业务量，并将其作为测试过程中的核心量化指标；编写测试脚本，模拟系统的实际运行场景；进行单接口极限测试，获得系统各接口可承受的最大每秒事务量；进行单接口标准业务量测试，将模拟用户数设置为高峰期每秒平均业务量，持续运行一段时间，获得接口单独运行时的稳定性数据；分析执行步骤3以及步骤4时获得的测试数据，判断是否满足系统性能标准。本方法具有灵活、高效的特点。

Description

基于智能电视云端平台的性能测试方法
技术领域
本发明涉及互联网测试技术领域，特别是一种基于智能电视云端平台的性能测试方法。
背景技术
智能电视云端平台具有场景多变的特点，而常规的测试方法局限于性能测试模型，而不能实现测试数据整合分析、性能瓶颈摸底、性能瓶颈问题定位及性能调优，保障系统性能。
发明内容
为解决现有技术中存在的问题，本发明的目的是提供一种基于智能电视云端平台的性能测试方法，本方法具有灵活、高效的特点。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于智能电视云端平台的性能测试方法，包括以下步骤：
步骤1、整合分析性能测试需求，计算出系统各测试接口的高峰期每秒平均业务量，并将其作为测试过程中的核心量化指标；
步骤2、编写测试脚本，模拟系统的实际运行场景；
步骤3、进行单接口极限测试，获得系统各接口可承受的最大每秒事务量；
步骤4、进行单接口标准业务量测试，将模拟用户数设置为高峰期每秒平均业务量，持续运行一段时间，获得接口单独运行时的稳定性数据；
步骤5、分析执行步骤3以及步骤4时获得的测试数据，判断是否满足系统性能标准。
作为一种优选的实施方式，所述步骤5中，若满足系统性能标准，则还包括以下测试步骤：
步骤6、进行混合场景极限测试，获得整个系统可承受的最大每秒事务量；
步骤7、进行稳定性测试，将各接口的模拟用户数设置为对应的高峰期每秒平均业务量，持续运行一段时间，获得系统整体的稳定性数据；
步骤8、在测试过程中对于不满足系统性能指标的情况，进行问题原因定位、系统性能调优以及回归测试；
步骤9、整合测试数据，再次判断是否满足系统性能标准。
作为另一种优选的实施方式，各测试接口的高峰期每秒平均业务量计算方法如下：
获取用户信息及操作行为信息，其中，用户信息包括注册用户量、活跃用户比例、日均活跃用户比例、高峰期在线用户比例；操作行为信息包括高峰期在线时段，用户日均使用次数预估值；
通过对所述用户信息和操作行为信息的整合分析，获得以下数据：
日均活跃用户量＝注册用户量×活跃用户比例×日均活跃用户比例；
年业务量(笔)＝日均活跃用户量×用户日均使用次数×365；
高峰期每秒平均业务量(笔/秒)＝(年业务量×高峰期在线用户比例)/(365×高峰期在线时段×3600)。
作为另一种优选的实施方式，所述步骤3中，通过使用Jmeter固有元件以及引入第三方Jar包编写测试脚本。
作为另一种优选的实施方式，所述的系统性能标准如下：
系统服务响应时间小于2秒；平台系统服务并发量不低于10000；事务成功率大于99.9％；CPU、内存、磁盘、网络使用率小于80％。
本发明的有益效果是：
本发明提出了一种适应性广、可扩展性强的性能测试体系，性能需求分析、熟悉系统架构、制定性能测试方案、搭建测试环境、准备测试数据、预测试、执行测试并监控服务器资源、性能问题分析定位、性能优化、回归，解决了平台场景复杂多变的问题；与现在使用的方法相比，本方法具有灵活、高效的特点。
附图说明
图1为本发明实施例的原理框图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施例进行详细说明。
实施例
本实施例根据接口数量和各接口高峰期每秒平均业务量制定测试方案，主要测试模型为：单接口极限测试，单接口标准业务量测试，混合场景极限测试，稳定性测试。系统性能需满足如下标准：系统服务响应时间小于2秒；平台系统服务并发量不低于10000；事务成功率大于99.9％；CPU、内存、磁盘、网络使用率小于80％。
如图1所示，一种基于智能电视云端平台的性能测试方法，包括以下步骤：
步骤1、整合分析性能测试需求，计算出系统各测试接口的高峰期每秒平均业务量，该数据将作为测试过程中的核心量化指标；具体包括：
用户信息，包括：注册用户量、活跃用户比例、日均活跃用户比例、高峰期在线用户比例；
操作行为信息，包括：高峰期在线时段(小时)，用户日均使用次数预估值；
通过对所述用户信息和操作行为信息的整合分析，获得以下数据：
日均活跃用户量＝注册用户量×活跃用户比例×日均活跃用户比例；
年业务量(笔)＝日均活跃用户量×用户日均使用次数×365；
高峰期每秒平均业务量(笔/秒)＝(年业务量×高峰期在线用户比例)/(365×高峰期在线时段×3600)；
步骤2、编写测试脚本，通过使用Jmeter固有元件以及引入第三方Jar包，最大程度模拟系统的实际运行场景，测试过程监控，测试结果分析，服务器资源监控等；
步骤3、进行单接口极限测试，获得系统各接口可承受的最大每秒事务量；
步骤4、进行单接口标准业务量测试，将模拟用户数设置为高峰期每秒平均业务量，持续运行4小时以上，获得接口单独运行时的稳定性数据；
步骤5、分析执行步骤3和步骤4时获得的测试数据，判断是否满足系统性能标准；若满足系统性能标准，则进行下一步测试；
步骤6、进行混合场景极限测试，获得整个系统可承受的最大每秒事务量；
步骤7进行稳定性测试，将各接口的模拟用户数设置为对应的高峰期每秒平均业务量，持续运行7×24小时以上，获得系统整体的稳定性数据；
步骤8、在测试过程中对于不满足系统性能指标的情况，进行问题原因定位、系统性能调优以及回归测试；
步骤9、整合测试数据，分析每秒事务量、响应时间、CPU和内存使用率是否满足通过与失败标准。
以上所述实施例仅表达了本发明的具体实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种基于智能电视云端平台的性能测试方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、整合分析性能测试需求，计算出系统各测试接口的高峰期每秒平均业务量，并将其作为测试过程中的核心量化指标；
步骤2、编写测试脚本，模拟系统的实际运行场景；
步骤3、进行单接口极限测试，获得系统各接口可承受的最大每秒事务量；
步骤4、进行单接口标准业务量测试，将模拟用户数设置为高峰期每秒平均业务量，持续运行一段时间，获得接口单独运行时的稳定性数据；
步骤5、分析执行步骤3以及步骤4时获得的测试数据，判断是否满足系统性能标准。
2.根据权利要求1所述的基于智能电视云端平台的性能测试方法，其特征在于，所述步骤5中，若满足系统性能标准，则还包括以下测试步骤：
步骤6、进行混合场景极限测试，获得整个系统可承受的最大每秒事务量；
步骤7、进行稳定性测试，将各接口的模拟用户数设置为对应的高峰期每秒平均业务量，持续运行一段时间，获得系统整体的稳定性数据；
步骤8、在测试过程中对于不满足系统性能指标的情况，进行问题原因定位、系统性能调优以及回归测试；
步骤9、整合测试数据，再次判断是否满足系统性能标准。
3.根据权利要求1或2所述的基于智能电视云端平台的性能测试方法，其特征在于，各测试接口的高峰期每秒平均业务量计算方法如下：
获取用户信息及操作行为信息，其中，用户信息包括注册用户量、活跃用户比例、日均活跃用户比例、高峰期在线用户比例；操作行为信息包括高峰期在线时段，用户日均使用次数预估值；
通过对所述用户信息和操作行为信息的整合分析，获得以下数据：
日均活跃用户量＝注册用户量×活跃用户比例×日均活跃用户比例；
年业务量(笔)＝日均活跃用户量×用户日均使用次数×365；
高峰期每秒平均业务量(笔/秒)＝(年业务量×高峰期在线用户比例)/(365×高峰期在线时段×3600)。
4.根据权利要求1所述的基于智能电视云端平台的性能测试方法，其特征在于，所述步骤3中，通过使用Jmeter固有元件以及引入第三方Jar包编写测试脚本。
5.根据权利要求1或2所述的基于智能电视云端平台的性能测试方法，其特征在于，所述的系统性能标准如下：
系统服务响应时间小于2秒；平台系统服务并发量不低于10000；事务成功率大于99.9％；CPU、内存、磁盘、网络使用率小于80％。
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