性能测试之基准测试
基准测试_性能测试的知识
什么是基准测试？基准测试（benchmarking）是一种测量和评估软件性能指标的活动。
你可以在某个时候通过基准测试建立一个已知的性能水平（称为基准线），当系统的软硬件环境发生变化之后再进行一次基准测试以确定那些变化对性能的影响。
这是基准测试最常见的用途。
其他用途包括测定某种负载水平下的性能极限、管理系统或环境的变化、发现可能导致性能问题的条件，等等。
基准测试的具体做法是：在系统上运行一系列测试程序并把性能计数器的结果保存起来。
这些结构称为“性能指标”。
性能指标通常都保存或归档，并在系统环境的描述中进行注解。
比如说，有经验的数据库专业人员会把基准测试的结果以及当时的系统配置和环境一起存入他们的档案。
这可以让他们对系统过去和现在的性能表现进行对照比较，确认系统或环境的所有变化。
基准测试通常都是些功能测试，即测试系统的某个功能是否达到了预期的要求。
有些性能测试工具可以对系统几乎所有的方面（从最常见的操作到最复杂的操作，从小负载到中等负载到大负载）进行测试。
大部分程序员只在系统发生了奇怪的事情时才考虑进行基准测试，但我认为定期进行基准测试，尤其是在重大事件（比如系统或环境发生变化）之前和之后进行基准测试更有意义。
一定要首先进行一次基准测试以创建基准线。
如果没有基准线作为参照物，在事件发生之后进行的基准测试是不会对你有多大帮助的。
1、优秀基准测试的指导原则在进行基准测试的时候，有许多好的实践方法。
在这一节里，我将向大家介绍几个我认为对大家最有帮助的基准测试原则。
首先，应该牢记“事前快照”和“事后快照”的概念。
不要等到你对服务器做出修改之后才想起应该进行一次基准测试并把测试结果与你在六个月前建立的基准线进行对比。
六个月的时间会发生许多事情！你应该在做出修改之前进行一次测试，做出修改，然后再对系统进行一次基准测试。
这可以让你对三组性能指标进行对比：系统的预期性能、它在修改前的实测性能以及它在修改后的实测性能。
数据库的性能测试与压力测试方法
数据库的性能测试与压力测试方法作为当前互联网应用的核心技术之一，数据库在互联网时代扮演着至关重要的角色。
作为一个数据库管理员或开发人员，如何保证数据库的高性能和稳定性是一项重要的挑战。
本文将深入探讨数据库的性能测试和压力测试方法，以及如何通过测试来诊断和优化数据库的性能问题。
一、性能测试的定义和目的性能测试是指在特定条件下评估系统或组件在给定负载下的表现。
对于数据库来说，性能测试的目的是衡量数据库在高负载和大数据量环境下的处理速度和吞吐量，从而评估数据库的性能。
性能测试可分为两种类型：基准测试和负载测试。
1. 基准测试基准测试的主要目的是评估数据库在标准化负载下的性能。
通过使用一系列标准测试用例（如OLTP基准测试），可以快速地评估数据库的性能和吞吐量。
2. 负载测试负载测试是指在特定条件下评估系统或组件在给定的负载下的表现。
对于数据库来说，负载测试的目的是评估数据库在高负载和大数据量环境下的处理速度和吞吐量。
负载测试可分为以下几种类型：（1）读和写性能测试：评估数据库在读和写数据时的性能。
（2）并发用户数测试：评估数据库在同时处理多个用户请求时的性能。
（3）数据容量测试：评估数据库在大数据量下的性能。
（4）网络延迟测试：评估数据库在网络延迟较高的环境下的性能。
二、压力测试的定义和目的压力测试是用于确定系统的最大负载能力的测试过程。
对于数据库来说，压力测试的目的是测试数据库在高负荷和极端条件下的处理能力。
与性能测试不同，压力测试通常会在数据库达到负载极限时继续测试，以便评估数据库的鲁棒性，判断是否出现系统上的故障和缺陷。
在进行压力测试时，需要考虑以下因素：1. 负载：确定测试中要使用的最大负载。
2. 持续时间：确定要持续测试的时间。
3. 日志记录：记录系统日志以便于调查问题。
4. 监控：监控系统负载，确定是否达到极限。
三、数据库性能测试和压力测试常用工具为了进行数据库性能测试和压力测试，需要使用适当的工具，以下是一些常见的数据库性能测试和压力测试工具。
基准测试解决方案
基准测试解决方案一、概述基准测试是一种评估和比较计算机系统性能的方法。
基准测试解决方案旨在提供一套标准化的测试流程和工具，以便客观地评估计算机系统的性能，并为性能优化提供指导。
本文将详细介绍基准测试解决方案的组成部分、测试流程和常见的基准测试工具。
二、组成部分1. 测试目标：明确基准测试的目的，例如评估服务器的处理能力、测试数据库的读写性能等。
2. 测试环境：搭建合适的测试环境，包括硬件设备、操作系统、网络环境等。
确保测试环境与实际生产环境尽可能接近，以提高测试结果的可靠性。
3. 测试数据：准备具有代表性的测试数据，以模拟真实场景的负载。
测试数据的规模和特征应与实际使用情况相匹配。
4. 测试工具：选择适合的基准测试工具，根据测试目标和测试环境的需求，例如性能测试工具JMeter、数据库基准测试工具HammerDB等。
5. 测试指标：定义合适的性能指标，如响应时间、吞吐量、并发用户数等。
这些指标将用于评估系统的性能表现。
三、测试流程1. 确定测试目标：明确要测试的系统和性能指标，例如测试Web服务器的并发处理能力，目标是达到每秒处理1000个请求。
2. 搭建测试环境：配置合适的硬件设备、操作系统和网络环境。
确保测试环境的稳定性和可靠性。
3. 准备测试数据：根据测试目标和测试环境的需求，准备合适的测试数据。
例如，如果要测试数据库的读写性能，可以准备包含大量记录的数据库表。
4. 配置测试工具：根据测试目标和测试环境的需求，配置基准测试工具。
设置测试工具的参数，如并发用户数、请求类型、测试持续时间等。
5. 执行测试：运行基准测试工具，模拟实际负载并记录测试结果。
根据测试指标评估系统的性能表现。
6. 分析结果：分析测试结果，找出性能瓶颈和优化空间。
可以通过查看系统日志、性能监控工具等方式进行分析。
7. 优化系统：根据测试结果和分析，进行系统的性能优化。
可以通过调整硬件配置、优化代码、增加缓存等方式提升系统性能。
【sysbench性能基准测试】
【sysbench性能基准测试】度娘解释：sysbench是⼀款开源的多线程性能测试⼯具，可以执⾏CPU/内存/线程/IO/数据库等⽅⾯的性能测试。
⽬前⽀持的数据库⽀持：MySQL,pgsql,oracle 这3种数据库。
安装sysbench，通过epel源直接yum安装：# yum install sysbench -y在开始测试之前，这⾥有两个词汇需要了解下：IOPS: 即每秒进⾏读写（I/O）操作的次数多⽤于数据库等场合，衡量随机访问的性能。
存储端的IOPS性能和主机端的IO是不同的，IOPS是指存储每秒可接受多少次主机发出的访问，主机的⼀次IO需要多次访问存储才可以完成。
例如，主机写⼊⼀个最⼩的数据块，也要经过“发送写⼊请求、写⼊数据、收到写⼊确认”等三个步骤，也就是3个存储端访问。
注意：这⾥主要指读和写。
OPS: 每秒的操作数。
⼀、本次测试对CPU、内存、磁盘IO进⾏测试。
准备了三台主机进⾏测试，如下：cpu性能基准测试： sysbench --test=cpu --num-threads=4 --cpu-max-prime=20000 run内存性能基准测试：sysbench --test=memory --num-threads=4 --memory-block-size=8K --memory-total-size=100G run线程基准测试：sysbench --test=threads --num-threads=4 --thread-yields=100 --thread-locks=2 run互斥锁基准测试：sysbench --num-threads=4 --test=mutex --mutex-num=1024 --mutex-locks=10000 --mutex-loops=10000 run⽂件IO基准测试：sysbench --test=fileio --num-threads=4 --file-total-size=10G --file-test-mode=rndrw preparesysbench --test=fileio --num-threads=4 --file-total-size=10G --file-test-mode=rndrw runsysbench --test=fileio --num-threads=4 --file-total-size=10G --file-test-mode=rndrw cleanup本地虚拟机：磁盘IO吞吐率很差，但是在内存和cpu⽅⾯⽐较抢眼。
计算机硬件性能测试与评估方法
计算机硬件性能测试与评估方法计算机硬件的性能测试与评估是评估计算机硬件设备的性能指标，为用户选择合适的硬件设备提供依据。
本文将介绍常用的计算机硬件性能测试与评估方法。
一、CPU性能测试与评估方法CPU是计算机的核心部件，直接关系到计算机的运行速度和性能。
CPU性能测试与评估可以采用以下几种方法：1. 基准测试(Benchmarking)：基准测试是通过运行一系列标准化的测试程序来评估CPU性能。
这些测试程序包含了各种常见的计算任务和负载情况，可以全面地评估CPU的性能。
常用的基准测试软件有Cinebench、Geekbench等。
2. 计算密集型测试：计算密集型测试主要是通过运行大量的计算任务来评估CPU的性能。
例如，使用数值计算等需要大量计算操作的程序进行测试，以测试CPU的计算能力。
3. 多核性能测试：现代CPU多数都是多核的，多核性能测试是评估CPU各个核心性能的一种方法。
通过运行支持多线程的软件，可以充分利用多核处理器的性能。
二、图形处理器（GPU）性能测试与评估方法GPU主要用于图形渲染和处理，对于需要进行图形相关计算的应用，GPU的性能至关重要。
以下是GPU性能测试与评估的方法：1. 3D图形测试：使用3D图形测试软件来评估GPU的性能。
这些测试软件能够运行各种3D图形场景和特效，测试GPU在处理复杂图形任务时的性能。
2. 通用计算测试：GPU不仅可以用于图形渲染，还可以进行通用计算。
通过运行支持GPU计算的软件来评估GPU的通用计算性能，例如CUDA和OpenCL。
三、内存性能测试与评估方法内存是计算机存储数据的核心部件，对于计算机的性能也有很大的影响。
以下是内存性能测试与评估的方法：1. 带宽测试：内存带宽是指内存读写数据的速度，通过进行带宽测试来评估内存的读写性能。
常用的带宽测试工具有Memtest86、AIDA64等。
2. 延迟测试：内存延迟是指CPU从内存中读取数据所需的时间，通过进行延迟测试来评估内存的响应速度。
性能测试中的性能基准设定
性能测试中的性能基准设定在进行性能测试时，性能基准设定是非常重要的一步。
通过设定性能基准，我们可以对系统的性能进行评估和比较，提供有效的反馈和改进建议。
本文将介绍性能测试中的性能基准设定，并探讨一些常用的方法和工具。
一、性能基准的定义和目的性能基准是指在一定条件下，系统达到一定性能水平的标准或要求。
通过设定性能基准，我们可以提供一个参考点，用于评估系统的性能表现，并与设定的性能目标进行比较。
性能基准的设定旨在帮助我们识别系统中的性能瓶颈，并为性能改进提供方向。
二、性能基准的设定方法1. 确定性能指标在设定性能基准之前，我们需要确定一些关键的性能指标，以评估系统的性能表现。
常见的性能指标包括响应时间、吞吐量、并发用户数等。
根据系统的特点和使用场景，选择合适的性能指标非常重要。
2. 收集基准数据在设定性能基准之前，我们需要先收集基准数据，以了解系统的当前性能水平。
可以通过测试环境的日常运行数据、历史性能数据等来收集基准数据。
同时，还可以通过性能测试工具模拟真实用户场景来进行数据收集。
3. 分析基准数据在收集到基准数据之后，我们需要对数据进行分析。
可以通过统计学方法或可视化工具对数据进行分析，了解系统在不同负载下的性能表现。
分析基准数据可以帮助我们确定性能瓶颈，并为后续的性能优化提供参考。
4. 设定性能目标根据分析基准数据的结果，我们可以设定性能目标。
性能目标应该具体、可衡量且可达成。
根据系统的需求和用户的期望，设定合理的性能目标是非常重要的一步。
5. 设定性能基准在设定性能基准时，我们需要确定测试条件和负载模型。
测试条件包括硬件配置、网络环境、软件版本等。
负载模型则是根据用户行为和使用场景模拟系统的负载情况。
通过设定合适的测试条件和负载模型，可以确保性能测试的可靠性和有效性。
三、常用的性能测试工具在性能测试中，常用的性能测试工具有很多。
以下列举几个常见的性能测试工具供参考：1. Apache JMeter：JMeter是一个开源的压力测试工具，支持多种协议，包括HTTP、FTP、SOAP等。
性能测试与基准测试：评估库和工具性能的指南
性能测试与基准测试：评估库和工具性能的指南通过性能测试和基准测试来评估库和工具的性能，需要遵循一定的步骤和原则。
以下是一个详细的指南：1. 确定测试目标●首先要明确你希望评估的性能方面，例如响应时间、吞吐量、并发用户数、资源利用率等。
●根据目标，确定你需要关注的性能指标。
2. 创建测试环境●为测试创建一个与生产环境相似的环境，确保硬件配置、操作系统、网络条件等因素与实际使用场景一致。
●这样可以获得更贴近实际使用情况的性能测试结果。
3. 设计测试用例●根据测试目标，设计具体的测试用例。
这可能包括不同的负载情况、并发请求、数据输入等。
●确保测试用例能够全面覆盖库或工具的主要功能和性能要求。
4. 执行性能测试●使用性能测试工具或自行编写脚本，按照设计的测试用例执行性能测试。
●收集并记录关键性能指标数据，如响应时间、吞吐量等。
5. 执行基准测试●使用行业标准的基准测试工具或自定义工具，对库或工具进行基准测试。
●基准测试可以帮助你了解库或工具在特定负载下的性能表现，并与其他库或工具进行比较。
6. 分析测试结果●对收集到的性能数据进行深入分析，识别性能瓶颈和潜在问题。
●比较测试结果与预期目标，评估库或工具的性能表现。
7. 报告和分享●撰写性能测试报告，详细记录测试过程、结果和建议。
●将报告分享给团队成员和利益相关者，以便他们了解库或工具的性能表现。
8. 优化和迭代●根据测试结果，识别需要优化的方面，并进行相应的改进。
●在改进后，重新执行性能测试和基准测试，以验证优化效果。
9. 持续关注●随着库或工具的使用和升级，持续关注其性能表现。
●定期进行性能测试和基准测试，确保库或工具始终保持良好的性能。
通过遵循这些步骤，你可以有效地利用性能测试和基准测试来评估库和工具的性能，并根据测试结果进行相应的优化和改进。
benchmark工作原理
benchmark工作原理
Benchmark（基准测试）的工作原理主要是通过对计算机程序或系统进行一系列标准化的测试和试验，以评估其性能特征。
这些测试通常包括执行时间、传输速度、吞吐量、资源占用率等关键性能指标。
在计算机领域中，Benchmark的应用非常广泛，尤其是在性能测试方面。
其工作原理可以概括为以下几个步骤：
1. 设计合理的测试方法：根据测试目标和需求，设计出一套合理的测试方案和方法。
这包括选择适当的测试工具、确定测试场景、设定测试参数等。
2. 选用合适的测试工具和被测系统：根据测试需求，选择适合的测试工具和被测系统。
测试工具可以是现有的基准测试软件，也可以是根据测试需求自行开发的测试工具。
被测系统可以是一个独立的计算机程序或整个计算机系统。
3. 对被测系统进行测试：按照测试方案和方法，对被测系统进行实际的测试。
测试过程中，需要记录关键性能指标的数据，如执行时间、传输速度、吞吐量、资源占用率等。
4. 分析测试结果：对测试数据进行分析和比较，得出被测系统的性能特征。
这可以通过与其他系统或历史数据进行对比，评估被测系统的性能优劣。
5. 优化和改进：根据测试结果，对被测系统进行优化和改进。
这包括调整系统参数、优化代码、升级硬件等，以提高系统的性能。
总之，Benchmark的工作原理是通过设计合理的测试方法和选用合适的测试工具，对被测系统进行标准化的测试和试验，以评估其性能特征。
这有助于用户了解系统的性能状况，为优化和改进提供依据。
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性能测试之基准测试
一、基准测试
1、定义
通过设计合理的测试方法，选用合适的测试工具和被测系统，实现对某个特定目标场景的某项性能指标进行定量的和可对比的测试。
2、特质
①、可重复性：可进行重复性的测试，这样做有利于比较每次的测试结果，得到性能结果的长期变化趋势，为系统调优和上线前的容量规划做参考。
PS：这种特质是为了满足基准测试的日常轮询需要。
②、可观测性：通过全方位的监控（包括测试开始到结束，执行机、服务器、数据库），及时了解和分析测试过程发生了什么。
③、可展示性：相关人员可以直观明了的了解测试结果（web界面、仪表盘、折线图树状图等形式）。
④、真实性：测试的结果反映了客户体验到的真实的情况（真实准确的业务场景+与生产一致的配置+合理正确的测试方法）。
⑤、可执行性：相关人员可以快速的进行测试验证修改调优（可定位可分析）。
3、前置条件
基准测试一定要在可控的条件下进行。
面对日益复杂的系统和不断增长的用户数，以及性能测试可能涉及到的多个业务系统，只有做到基准测试所涉及的业务场景、系统架构、测试环境等在可控状态下，
才能得到相对准确的结果，为容量规划、缺陷定位、系统调优提供参考和依据。
4、意义
①、为容量规划确定系统和应用程序的极限；
②、为配置测试的参数和配置选项提供参考依据；
③、为验收测试确定系统是否具备自己所宣称的能力；
④、为性能基线的建立提供长期的数据统计来源以及比较基准；
5、前提
①、测试目的：明确测试的目的，测试什么？用什么测试方法、策略？
②、测试环境：被测系统的环境是什么，SIT还是UAT活着PAT？
③、测试限制：要执行测试有哪些限制因素，该如何解决？
④、风险因素：测试可能存在哪些风险，解决方案是什么？
⑤、结果分析：对测试结果如何分析？测试产生的数据如何分析、定位？
6、原则
①、测试策略：稳定且连续的工作负载，多次运行，看测试结果数据的正态分布趋势，尽量取平均值；
②、数据统计：真实环境下测试数据的平均值、峰值各是多少，取值的维度；
③、差异风险：明确存在哪些风险，风险对测试结果的影响，是否忽略；
④、特殊情况：有哪些特殊情况，是否有对应的解决方案（比如支付场景中的支付服务调用，是否采用挡板等）；
7、需要考虑的因素
交易配比：某些业务场景，一个流程包含多个事务，在模拟并发中，不同的事务各自的占比；
突发性的读写操作：某些特殊业务场景，会有短时的大流量冲击或者请求数量骤减，该如何模拟（浪涌测试）；
系统配置：不同环境的系统配置不同，测试结果如何换算、如何对比？
测试时长：测试执行过程中，运行多长时间，不同交易运行的时间分配等；
结果展示类型：平均值、峰值、百分比值如何展示，如何对比？
成功/失败占比：每次测试过程中，成功和失败的事务占比统计；
是否可重现：如测试过程中出现报错或某些异常情况，是否可以重现？
是否可对比：是否有其他测试工具或者测试结果进行对比（尽量多次执行测试，进行测试结果对比：标准方差、正太分布了解一下？）？
8、简单可行的方法
逐渐增加系统负载是一个确定系统所能处理的最大吞吐量的简单办法，也是寻找系统性能拐点的可行策略（阶梯式加压测试）。
9、重点
基准测试的工作重点是统计分析：可以从以下几个维度去进行统计：
①、选择合适的测试工具，设定合理的测试方法以及需要确认的系统性能指标；
②、选择不同的测试工具，对测试结果进行对比，选择稳定且能反应系统真是性能表现的结果；
③、多次执行测试，收集大量的测试数据集和指标；
④、从不同维度解读分析数据，生成报告。
二、基准测试MVP方案
1、思维导图
稳定施压：上面提到的并发、容量、双节点、稳定性测试一般都是基于一个固定的并发数
来模拟负载进行测试，具体的并发数值需要根据实际的用户数、使用频次、业务场景考虑。
浪涌测试：在实际生产环境中，有时候存在这种情况：短时间内有很高的流量冲击，比如
限时秒杀等场景。
阶梯式加压：阶梯式加压是寻找系统拐点的最有效的方式。
6、风险预估
在进行基准测试前，要考虑到以当前的环境、业务模型、系统配置可能存在哪些影响测试
的因素，以及影响程度、应对策略，比如：网络延时、网络波动、交叉影响等。
7、业务模型
基准测试的业务模型选择，无论是从实施难易程度或者成本考虑，一般都以以下三种类型
出发：
核心业务：一般来说核心业务的重要性和使用频次都是优先级最高的，比如支付、订单。
高频次业务：查询、更新等高频操作场景，也是需要重点关注的场景。
日常轮询业务：基准测试的实施前提就是可重复执行和长时间进行测试，这样才可以进行
对比和统计，来分析长期的系统性能基线变化。
8、工具选型
性能测试过程中，需要借助的工具很多，使用占比最高的为以下几种：
负载生成工具：比如Jmeter、Loadrunner、Locust、Gatling、Artillery。
应用监控工具：主要用来监控服务端的各项指标，比如Nmon、Skywalking。
代码分析工具：比如SonarQube、Codacy，一般结合持续集成工具来进行。
日志分析工具：比如现在最常用的ELK。
DB监控工具：比如Zabbix、DBMonitor。
9、异常处理。