性能分析与调优的原理及原则

性能分析与调优的原理及原则
性能分析与调优的原理及原则

性能分析与调优的原理

最近一直纠结性能分析与调优如何下手,先从硬件开始,还是先从代码或数据库。从操作系统(CPU调度,内存管理,进程调度,磁盘I/O)、网络、协议(HTTP,TCP/IP),还是从应用程序代码,数据库调优,中间件配置等方面入手。

单一个中间件又分web中间件(apache、IIS),应用中间件(tomcat、weblogic、webSphere)等,虽然都是中间件,每一样拎出来往深了学都不是一朝一夕之功。但调优对于每一项的要求又不仅仅是“知道”或“会使用”这么简单。起码要达到“如何更好的使用”。

常看到性能测试书中说,性能测试不单单是性能测试工程师一个人的事儿。需要DBA 、开发人员、运维人员的配合完成。但是在不少情况下性能测试是由性能测试人员独立完成的,退一步就算由其它人员的协助,了解系统架构的各个模块对于自身的提高也有很大帮助,同进也更能得到别人的尊重。

再说性能调优之前,我们有必要再提一下进行测试的目的,或者我们进行性能测试的初衷是什么?

能力验证:验证某系统在一定条件具有什么样的能力。

能力规划:如何使系统达到我们要求的性能能力。

应用程序诊断:比如内存泄漏,通过功能测试很难发现,但通过性能测试却很容易发现。

性能调优:满足用户需求,进一步进行系统分析找出瓶颈,优化瓶颈,提高系统整体性能。

一、一般系统的瓶颈

性能测试调优需要先发现瓶颈,那么系统一般会存在哪些瓶颈:

1、硬件上的性能瓶颈:

一般指的是CPU、内存、磁盘I/O 方面的问题,分为服务器硬件瓶颈、网络瓶颈(对局域网可以不考虑)、服务器操作系统瓶颈(参数配置)、中间件瓶颈(参数配置、数据库、web服务器等)、应用瓶颈(SQL 语句、数据库设计、业务逻辑、算法等)。

2、应用软件上的性能瓶颈:

一般指的是应用服务器、web 服务器等应用软件,还包括数据库系统。

例如:中间件weblogic 平台上配置的JDBC连接池的参数设置不合理,造成的瓶颈。

3、应用程序上的性能瓶颈:

一般指的是开发人员新开发出来的应用程序。

例如,程序架构规划不合理,程序本身设计有问题(串行处理、请求的处理线程不够),造成系统在大量用户方位时性能低下而造成的瓶颈。

4、操作系统上的性能瓶颈:

一般指的是windows、UNIX、Linux等操作系统。

例如,在进行性能测试,出现物理内存不足时,虚拟内存设置也不合理,虚拟内存的交换效率就会大大降低,从而导致行为的响应时间大大增加,这时认为操作系统上出现性能瓶颈。

5、网络设备上的性能瓶颈:

一般指的是防火墙、动态负载均衡器、交换机等设备。

例如,在动态负载均衡器上设置了动态分发负载的机制,当发现某个应用服务器上的硬件资源已经到达极限时,动态负载均衡器将后续的交易请求发送到其他负载较轻的应用服务器上。在测试时发现,动态负载均衡器没有起到相应的作用,这时可以认为网络瓶颈。

性能测试出现的原因及其定位十分复杂,这里只是简单介绍常见的几种瓶颈类型和特征,而性能测试所需要做的就是根据各种情况因素综合考虑,然后协助开发人员/DBA/运维人员一起定位性能瓶颈。

二、一般性能调优步骤

一般性能问题调优的步骤:

1、步骤一:确定问题

应用程序代码:在通常情况下,很多程序的性能问题都是写出来的,因此对于发现瓶颈的模块,应该首先检查一下代码。

数据库配置:经常引起整个系统运行缓慢,一些诸如oracle 的大型数据库都是需要DBA进行正确的参数调整才能投产的。

操作系统配置:不合理就可能引起系统瓶颈。

硬件设置:硬盘速度、内存大小等都是容易引起瓶颈的原因,因此这些都是分析的重点。

网络:网络负载过重导致网络冲突和网络延迟。

2、步骤二:分析问题

当确定了问题之后,我们要明确这个问题影响的是响应时间吞吐量,还是其他问题?是多数用户还是少数用户遇到了问题?如果是少数用户,这几个用户与其它用户的操作有什么不用?系统资源监控的结果是否正常?CPU的使用是否到达极限?

I/O 情况如何?问题是否集中在某一类模块中?是客户端还是服务器出现问

题?系统硬件配置是否够用?实际负载是否超过了系统的负载能力?是否未对系统进行优化?

通过这些分析及一些与系统相关的问题,可以对系统瓶颈有更深入的了解,进而分析出真正的原因。

3、步骤三:确定调整目标和解决方案

提高系统吞吐量,缩短响应时间,更好地支持并发。

4、步骤四:测试解决方案

对通过解决方案调优后的系统进行基准测试。(基准测试是指通过设计科学的测试方法、测试工具和测试系统,实现对一类测试对象的某项性能指标进行定量的和可对比的测试)

5、步骤五:分析调优结果

系统调优是否达到或者超出了预定目标?系统是整体性能得到了改善,还是以系统某部分性能来解决其他问题。调优是否可以结束了。

最后,如果达到了预期目标,调优工作就基本可以结束了。

下面算是一个技巧,如面试官问到一个性能问题假设,我不知道性能问题出在哪儿时,可以按照这个思路回答^_^

?查找瓶颈时按以下顺序,由易到难。

服务器硬件瓶颈---〉网络瓶颈(对局域网,可以不考虑)---〉服务器操作系统

瓶颈(参数配置)---〉中间件瓶颈(参数配置,数据库,web服务器等)---〉应用瓶颈(SQL语句、数据库设计、业务逻辑、算法等)

注:以上过程并不是每个分析中都需要的,要根据测试目的和要求来确定分析的深度。对一些要求低的,我们分析到应用系统在将来大的负载压力(并发用户数、数据量)下,系统的硬件瓶颈在哪儿就够了。

性能测试调优应该注意的要点:

?要点1:在应用系统的设计开发过程中,应始终把性能放在考虑的范围内。

?要点2:确定清晰明确的性能目标是关键。

?要点3:必须保证调优后的程序运行正确。

?要点4:系统的性能更大程度上取决于良好的设计,调优技巧只是一个辅助手段。

?要点5:调优过程是迭代渐进的过程,每一次调优的结果都要反馈到后续的代码开发中去。

?要点6:性能调优不能以牺牲代码的可读性和可维护性为代码。

三、性能排查分析原则

?分段排除法很有效

分析的信息来源:

1)根据场景运行过程中的错误提示信息

2)根据测试结果收集到的监控指标数据

(一)错误提示分析

分析实例:

1)Error: Failed to connect to server “https://www.360docs.net/doc/763870321.html,″: [10060] Connection Error: timed out Error: Server “https://www.360docs.net/doc/763870321.html,″ has shut down the connection prematurely

分析:

A、应用服务死掉。

(小用户时:程序上的问题。程序上处理数据库的问题)

B、应用服务没有死

(应用服务参数设置问题)

例:在许多客户端连接Weblogic应用服务器被拒绝,而在服务器端没有错误显示,则有可能是Weblogic中的server元素的AcceptBacklog属性值设得过低。如果连接时收到connection refused消息,说明应提高该值,每次增加25%

C、数据库的连接

(1、在应用服务的性能参数可能太小了2、数据库启动的最大连接数(跟硬件的内存有关))

2)Error: Page download timeout (120 seconds) has expired

分析:可能是以下原因造成

A、应用服务参数设置太大导致服务器的瓶颈

B、页面中图片太多

C、在程序处理表的时候检查字段太大多

(二)监控指标数据分析

1.最大并发用户数:

应用系统在当前环境(硬件环境、网络环境、软件环境(参数配置))下能承受的最大并发用户数。

在方案运行中,如果出现了大于3个用户的业务操作失败,或出现了服务器shutdown的情况,则说明在当前环境下,系统承受不了当前并发用户的负载压力,那么最大并发用户数就是前一个没有出现这种现象的并发用户数。

如果测得的最大并发用户数到达了性能要求,且各服务器资源情况良好,业务操作响应时间也达到了用户要求,那么OK。否则,再根据各服务器的资源情况和业务操作响应时间进一步分析原因所在。

2.业务操作响应时间:

分析方案运行情况应从平均事务响应时间图和事务性能摘要图开始。使用“事务性能摘要”图,可以确定在方案执行期间响应时间过长的事务。

细分事务并分析每个页面组件的性能。查看过长的事务响应时间是由哪些页面组件引起的?问题是否与网络或服务器有关?

如果服务器耗时过长,请使用相应的服务器图确定有问题的服务器度量并查明服务器性能下降的原因。如果网络耗时过长,请使用“网络监视器”图确定导致性能瓶颈的网络问题

2-5-10原则:简单说,就是当用户能够在2秒以内得到响应时,会感觉系统的响应

很快;当用户在2-5秒之间得到响应时,会感觉系统的响应速度还可以;当用户在5-10秒以内得到响应时,会感觉系统的响应速度很慢,但是还可以接受;而当用户在超过10秒后仍然无法得到响应时,会感觉系统糟透了,或者认为系统已经失去响应,而选择离开这个Web站点,或者发起第二次请求

3.服务器资源监控指标:

内存:

1)UNIX资源监控中指标内存页交换速率(Paging rate),如果该值偶尔走高,表明当时有线程竞争内存。如果持续很高,则内存可能是瓶颈。也可能是内存访问命中率低。

2)Windows资源监控中,如果Process\Private Bytes计数器和Process\Working Set计数器的值在长时间内持续升高,同时Memory\Available bytes计数器的值持续降低,则很可能存在内存泄漏。

内存资源成为系统性能的瓶颈的征兆:

很高的换页率(high pageout rate);

进程进入不活动状态;

交换区所有磁盘的活动次数可高;

可高的全局系统CPU利用率;

内存不够出错(out of memory errors)

处理器:

1)UNIX资源监控(Windows操作系统同理)中指标CPU占用率(CPU utilization),如果该值持续超过95%,表明瓶颈是CPU。可以考虑增加一个处理器或换一个更快的处理器。如果服务器专用于SQL Server,可接受的最大上限是80-85%

合理使用的范围在60%至70%。

2)Windows资源监控中,如果System\Processor Queue Length大于2,而处理器利用率(Processor Time)一直很低,则存在着处理器阻塞。

CPU资源成为系统性能的瓶颈的征兆:

很慢的响应时间(slow response time)

CPU空闲时间为零(zero percent idle CPU)

过高的用户占用CPU时间(high percent user CPU)

过高的系统占用CPU时间(high percent system CPU)

长时间的有很长的运行进程队列(large run queue size sustained over time)

磁盘I/O:

1)UNIX资源监控(Windows操作系统同理)中指标磁盘交换率(Disk rate),如果该参数值一直很高,表明I/O有问题。可考虑更换更快的硬盘系统。

2)Windows资源监控中,如果Disk Time和Avg.Disk Queue Length的值很高,而Page Reads/sec页面读取操作速率很低,则可能存在磁盘瓶径。

I/O资源成为系统性能的瓶颈的征兆:

过高的磁盘利用率(high disk utilization)

太长的磁盘等待队列(large disk queue length)

等待磁盘I/O的时间所占的百分率太高(large percentage of time waiting for disk

I/O)

太高的物理I/O速率:large physical I/O rate(not sufficient in itself)

过低的缓存命中率(low buffer cache hit ratio(not sufficient in itself))

太长的运行进程队列,但CPU却空闲(large run queue with idle CPU)

4.数据库服务器:

SQL Server数据库:

1)SQLServer资源监控中指标缓存点击率(Cache Hit Ratio),该值越高越好。如果持续低于80%,应考虑增加内存。

2)如果Full Scans/sec(全表扫描/秒)计数器显示的值比1或2高,则应分析你的查询以确定是否确实需要全表扫描,以及SQL查询是否可以被优化。

3)Number of Deadlocks/sec(死锁的数量/秒):死锁对应用程序的可伸缩性非常有害,并且会导致恶劣的用户体验。该计数器的值必须为0。

4)Lock Requests/sec(锁请求/秒),通过优化查询来减少读取次数,可以减少该计数器的值。

Oracle数据库:

1)如果自由内存接近于0而且库快存或数据字典快存的命中率小于0.90,那么需要增加SHARED_POOL_SIZE的大小。

2)如果数据的缓存命中率小于0.90,那么需要加大DB_BLOCK_BUFFERS参数的值(单位:块)。

3)如果日志缓冲区申请的值较大,则应加大LOG_BUFFER参数的值。

4)如果内存排序命中率小于0.95,则应加大SORT_AREA_SIZE以避免磁盘排序。Oracle数据库:

1)如果自由内存接近于0而且库快存或数据字典快存的命中率小于0.90,那么需要增加SHARED_POOL_SIZE的大小。

2)如果数据的缓存命中率小于0.90,那么需要加大DB_BLOCK_BUFFERS参数的值(单位:块)。

3)如果日志缓冲区申请的值较大,则应加大LOG_BUFFER参数的值。

4)如果内存排序命中率小于0.95,则应加大SORT_AREA_SIZE以避免磁盘排序。... [/quote]

这样的经验太简单了,而且很模糊,表达不清晰。建议大家看看我的Oracle性能调优的4、5两章,里面详细讨论了Oracle的各项重点指标。

我感觉到性能测试和分析的根本原则是:理解和掌握被测试系统的基本原理,具体问题具体分析。

只有这个原则是永恒的。

oracle的video,我还没有来得及看过,对于web app. e-commerce的测试,对于oracle挺重要的。我现在只有sql query和sql server的了解,想找个空闲的时间把oracle给补补。

系统性能优化方案

系统性能优化方案 (第一章) 系统在用户使用一段时间后(1年以上),均存在系统性能(操作、查询、分析)逐渐下降趋势,有些用户的系统性能下降的速度非常快。同时随着目前我们对数据库分库技术的不断探讨,在实际用户的生产环境,现有系统在性能上的不断下降已经非常严重的影响了实际的用户使用,对我公司在行业用户内也带来了不利的影响。 通过对现有系统的跟踪分析与调整,我们对现有系统的性能主要总结了以下几个瓶颈: 1、数据库连接方式问题 古典C/S连接方式对数据库连接资源的争夺对DBServer带来了极大的压力。现代B/S连接方式虽然不同程度上缓解了连接资源的压力,但是由于没有进行数据库连接池的管理,在某种程度上,随着应用服务器的不断扩大和用户数量增加,连接的数量也会不断上升而无截止。 此问题在所有系统中存在。 2、系统应用方式(架构)问题(应用程序设计的优化) 在业务系统中,随着业务流程的不断增加,业务控制不断深入,分析统计、决策支持的需求不断提高,我们现有的业务流程处理没有针对现有的应用特点进行合理的应用结构设计,例如在‘订单、提油单’、‘单据、日报、帐务的处理’关系上,单纯的数据关系已经难以承载多元的业务应用需求。 3、数据库设计问题(指定类型SQL语句的优化)

目前在系统开发过程中,数据库设计由开发人员承担,由于缺乏专业的数据库设计角色、单个功能在整个系统中的定位模糊等原因,未对系统的数据库进行整体的分析与性能设计,仅仅实现了简单的数据存储与展示,随着用户数据量的不断增加,系统性能逐渐下降。 4、数据库管理与研究问题(数据存储、物理存储和逻辑存储的优化) 随着系统的不断增大,数据库管理员(DBA)的角色未建立,整个系统的数据库开发存在非常大的随意性,而且在数据库自身技术的研究、硬件配置的研究等方面未开展,导致系统硬件、系统软件两方面在数据库管理维护、研究上无充分认可、成熟的技术支持。 5、网络通信因素的问题 随着VPN应用技术的不断推广,在远程数据库应用技术上,我们在实际设计、开发上未充分的考虑网络因素,在数据传输量上的不断加大,传统的开发技术和设计方法已经无法承载新的业务应用需求。 针对以上问题,我们进行了以下几个方面的尝试: 1、修改应用技术模式 2、建立历史数据库 3、利用数据库索引技术 4、利用数据库分区技术 通过尝试效果明显,仅供参考!

药品微生物检验替代方法验证指导原则

药品微生物检验替代方法验证指导原则 本指导原则是为所采用的试验方法能否替代药典规定的方法用于药品微生物的检验提供指导。 随着微生物学的迅速发展,制药领域不断引入了一些新的微生物检验技术,大体可分为三类:(1)基于微生物生长信息的检验技术,如生物发光技术、电化学技术、比浊法等;(2)直接测定被测介质中活微生物的检验技术,如固相细胞技术法、流式细胞计数法等;(3)基于微生物细胞所含有特定组成成分的分析技术,如脂肪酸测定技术、核酸扩增技术、基因指纹分析技术等。这些方法与传统检查方法比较,或简便快速,或具有实时或近实时监控的潜力,使生产早期采取纠正措施及监控和指导优良生产成为可能,同时新技术的使用也促进了生产成本降低及检验水平的提高。 在控制药品微生物质量中,微生物实验室出于各种原因如成本、生产量、快速简便及提高药品质量等需要而采用非药典规定的检验方法(即替代方法)时,应进行替代方法的验证,确认其应用效果优于或等同于药典的方法。 微生物检验的类型及验证参数 药品微生物检验方法主要分两种类型:定性试验和定量试验。定性试验就是测定样品中是否存在活的微生物,如无菌检查及控制菌检査。定量试验就是测定样品中存在的微生物数量,如菌落计数试验。 由于生物试验的特殊性,如微生物检验方法中的抽样误差、稀释误差、操作误差、培养误差和计数误差都会对检验结果造成影响,因此,药品质量标准分析方法验证指导原则(附录XIX A)不完全适宜于微生物替代方法的验证。药品微生物检验替代方法的验证参数见表1。 表1 不同微生物检验类型验证参数 注: 尽管替代方法的验证参数与药品质量标准分析方法验证参数有相似之处,但是其具体的内容是依据微生物检验特点而设立的。替代方法验证的实验结果需进行统计分析,当替代方法属于定性检验时,一般采用非参数的统计技术;当替代方法属于定量检验时,需要采用参数统计技术。 进行微生物替代方法的验证时,若替代方法只是针对药典方法中的某一环节进行技术修改,此时,需要验证的对象仅是该项替代技术而不是整个检验方法。如无菌试验若改为使用含培养基的过滤器,然后通过适宜的技术确认活的微生物存在,那么,验证时仅需验证所用的微生物回收系统而不是整个无菌试验方法。 替代方法验证的一般要求 在开展替代方法对样品检验的适用性验证前,有必要对替代方法有一个全面的了解。首先,所选用的替代方法应具备必要的方法适用性证据,表明在不含样品的情况下,替代方法

性能测试结果分析

性能测试结果分析 分析原则: 具体问题具体分析(这是由于不同的应用系统,不同的测试目的,不同的性能关注点) 查找瓶颈时按以下顺序,由易到难。 服务器硬件瓶颈-〉网络瓶颈(对局域网,可以不考虑)-〉服务器操作系统瓶颈(参数配置)-〉中间件瓶颈(参数配置,数据库,web服务器等)-〉应用瓶颈(SQL语句、数据库设计、业务逻辑、算法等) 注:以上过程并不是每个分析中都需要的,要根据测试目的和要求来确定分析的深度。对一些要求低的,我们分析到应用系统在将来大的负载压力(并发用户数、数据量)下,系统的硬件瓶颈在哪儿就够了。 分段排除法很有效 分析的信息来源: 1)根据场景运行过程中的错误提示信息 2)根据测试结果收集到的监控指标数据 一.错误提示分析 分析实例: 1)Error:Failed to connect to server “https://www.360docs.net/doc/763870321.html,″: [10060] Connection Error:timed out Error: Server “https://www.360docs.net/doc/763870321.html,″ has shut down the connection prematurely 分析: A、应用服务死掉。 (小用户时:程序上的问题。程序上处理数据库的问题) B、应用服务没有死 (应用服务参数设置问题)

例:在许多客户端连接Weblogic应用服务器被拒绝,而在服务器端没有错误显示,则有可能是Weblogic中的server元素的 AcceptBacklog属性值设得过低。如果连接时收到connection refused消息,说明应提高该值,每次增加25% C、数据库的连接 (1、在应用服务的性能参数可能太小了;2、数据库启动的最大连接数(跟硬件的内存有关)) 2)Error: Page download timeout (120 seconds) has expired 分析:可能是以下原因造成 A、应用服务参数设置太大导致服务器的瓶颈 B、页面中图片太多 C、在程序处理表的时候检查字段太大多 二.监控指标数据分析 1.最大并发用户数: 应用系统在当前环境(硬件环境、网络环境、软件环境(参数配置))下能承受的最大并发用户数。 在方案运行中,如果出现了大于3个用户的业务操作失败,或出现了服务器shutdown的情况,则说明在当前环境下,系统承受不了当前并发用户的负载压力,那么最大并发用户数就是前一个没有出现这种现象的并发用户数。 如果测得的最大并发用户数到达了性能要求,且各服务器资源情况良好,业务操作响应时间也达到了用户要求,那么OK。否则,再根据各服务器的资源情况和业务操作响应时间进一步分析原因所在。 2.业务操作响应时间: 分析方案运行情况应从平均事务响应时间图和事务性能摘要图开始。使用“事务性能摘要”图,可以确定在方案执行期间响应时间过长的事务。 细分事务并分析每个页面组件的性能。查看过长的事务响应时间是由哪些页面组件引起的?问题是否与网络或服务器有关? 如果服务器耗时过长,请使用相应的服务器图确定有问题的服务器度量并查明服务器性能下降的原因。如果网络耗时过长,请使用“网络监视器”图确定导致性能瓶颈的网络问题

安卓性能优化方案

随着技术的发展,智能手机硬件配置越来越高,可是它和现在的PC相比,其运算能力,续航能力,存储空间等都还是受到很大的限制,同时用户对手机的体验要求远远高于PC的桌面应用程序。以上理由,足以需要开发人员更加专心去实现和优化你的代码了。选择合适的算法和数据结构永远是开发人员最先应该考虑的事情。同时,我们应该时刻牢记,写出高效代码的两条基本的原则:(1)不要做不必要的事;(2)不要分配不必要的内存。 我从去年开始接触Android开发,以下结合自己的一点项目经验,同时参考了Google的优化文档和网上的诸多技术大牛给出的意见,整理出这份文档。 1. 内存优化 Android系统对每个软件所能使用的RAM空间进行了限制(如:Nexus o ne 对每个软件的内存限制是24M),同时Java语言本身比较消耗内存,d alvik虚拟机也要占用一定的内存空间,所以合理使用内存,彰显出一个程序员的素质和技能。 1) 了解JIT 即时编译(Just-in-time Compilation,JIT),又称动态转译(Dynamic Translation),是一种通过在运行时将字节码翻译为机器码,从而改善字节码编译语言性能的技术。即时编译前期的两个运行时理论是字节码编译和动态编译。Android原来Dalvik虚拟机是作为一种解释器实现,新版

(Android2.2+)将换成JIT编译器实现。性能测试显示,在多项测试中新版本比旧版本提升了大约6倍。 详细请参考https://www.360docs.net/doc/763870321.html,/cool_parkour/blog/item/2802b01586e22cd8a6ef3f6b. html 2) 避免创建不必要的对象 就像世界上没有免费的午餐,世界上也没有免费的对象。虽然gc为每个线程都建立了临时对象池,可以使创建对象的代价变得小一些,但是分配内存永远都比不分配内存的代价大。如果你在用户界面循环中分配对象内存,就会引发周期性的垃圾回收,用户就会觉得界面像打嗝一样一顿一顿的。所以,除非必要,应尽量避免尽力对象的实例。下面的例子将帮助你理解这条原则: 当你从用户输入的数据中截取一段字符串时,尽量使用substring函数取得原始数据的一个子串,而不是为子串另外建立一份拷贝。这样你就有一个新的String对象,它与原始数据共享一个char数组。如果你有一个函数返回一个String对象,而你确切的知道这个字符串会被附加到一个Stri ngBuffer,那么,请改变这个函数的参数和实现方式,直接把结果附加到StringBuffer中,而不要再建立一个短命的临时对象。 一个更极端的例子是,把多维数组分成多个一维数组: int数组比Integer数组好,这也概括了一个基本事实,两个平行的int数组比(int,int)对象数组性能要好很多。同理,这试用于所有基本类型的组合。如果你想用一种容器存储(Foo,Bar)元组,尝试使用两个单独的Foo[]

生物样品定量分析方法验证指导原则

9012 生物样品定量分析方法验证指导原则
1. 范围
准确测定生物基质(如全血、血清、血浆、尿)中的药物浓度,对于药物和 制剂研发非常重要。这些数据可被用于支持药品的安全性和有效性,或根据毒动 学、药动学和生物等效性试验的结果做出关键性决定。因此,必须完整地验证和 记录应用的生物分析方法,以获得可靠的结果。
本指导原则提供生物分析方法验证的要求,也涉及非临床或临床试验样品实 际分析的基本要求,以及何时可以使用部分验证或交叉验证,来替代完整验证。
生物样品定量分析方法验证和试验样品分析应符合本指导原则的技术要求。 应该在相应的生物样品分析中遵守 GLP 原则或 GCP 原则。
2. 生物分析方法验证
2.1 分析方法的完整验证
分析方法验证的主要目的是,证明特定方法对于测定在某种生物基质中分析 物浓度的可靠性。此外,方法验证应采用与试验样品相同的抗凝剂。一般应对每 个物种和每种基质进行完整验证。当难于获得相同的基质时,可以采用适当基质 替代,但要说明理由。
一个生物分析方法的主要特征包括:选择性、定量下限、响应函数和校正范 围(标准曲线性能)、准确度、精密度、基质效应、分析物在生物基质以及溶液 中储存和处理全过程中的稳定性。
有时可能需要测定多个分析物。这可能涉及两种不同的药物,也可能涉及一 个母体药物及其代谢物,或一个药物的对映体或异构体。在这些情况下,验证和 分析的原则适用于所有涉及的分析物。
对照标准物质 在方法验证中,含有分析物对照标准物质的溶液将被加入到空白生物基质 中。此外,色谱方法通常使用适当的内标。 应该从可追溯的来源获得对照标准物质。应该科学论证对照标准物质的适用 性。分析证书应该确认对照标准物质的纯度,并提供储存条件、失效日期和批号。 对于内标,只要能证明其适用性即可,例如显示该物质本身或其相关的任何杂质 不产生干扰。 当在生物分析方法中使用质谱检测时,推荐尽可能使用稳定同位素标记的内 标。它们必须具有足够高的同位素纯度,并且不发生同位素交换反应,以避免结 果的偏差。
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SDE性能调优方案

ArcSDE 9.1性能调优方案 编写:李国勇 日期: 2006-11-27 版本: 1.0 密级:内部公开 北京恒华伟业科技有限公司

第一章概述 影响ArcSDE运行性能的因素比较多,对其性能的优化需要根据具体情况而定。总体上说,对ArcSDE性能影响较大的因素是:服务器硬件配置、Oracle参数配置、ArcSDE 参数配置和图层管理模式。 服务器硬件配置包括:CPU主频、物理内存大小、系统总线速度、硬盘数量、磁盘寻道时间等,硬件配置参数不是本文的重点讨论内容。 Oracle参数配置包括表空间的组织和缓冲参数配置;ArcSDE参数配置包括存储参数配置和缓冲参数配置。 本调整方案主要针对输配电GIS系统,不一定适合其它行业。 本优方案所有参数基于ArcSDE 9.1、Oracle 9.2。 1.1 总论 一.性能调优的重点在Oracle,而不在ArcSDE,一般情况下,调整ArcSDE各种参数对性能提升作用不大,ArcSDE使用安装时的默认参数即可; 二.小数据量(图层数据总量小于1G存储空间)下,优化SDE的存储的优化对性能的提升不大,ArcSDE的四个频繁访问的系统表没有必要分开存储; 三.小数据量(图层数据总量小于1G存储空间)下,用户数据存储于SDE用户下对性能的影响也不大,但是出于数据库管理的考虑,建议尽可能将这两类数据分开 存储; 四.对于输配电GIS系统,数据库db_block_size设置为8KB完全满足使用要求,没有必要调整到16KB; 五.如果图层中单个图形元素覆盖范围差异不大,没有必要建立多级Grid Index,而且一般情况下默认Grid Index设置即可满足多数情况下的性能需求; 六.如果注册了版本,建议定期对数据库进行Compress和Analyse,同时要确保undo 表空间有足够可用空间(如1G); 七.定期对磁盘做碎片整理,以提升磁盘I/0性能。 1.2 参考文献 1.ArcSDE 9.1 Configuration and Tuning Guide for Oracle? -- ESRI 2005; 2.Managing ArcSDE 9.1 Application Servers -- ESRI 2005; 3.Cost Control: Inside the Oracle Optimizer -- Oracle Donald K. Burleson。 https://www.360docs.net/doc/763870321.html,/oramag/webcolumns/2003/techarticles/burleson_cbo_pt1.html

美国FDA药物分析程序及方法验证指导原则(中文版)

药品及生物制品的分析方法和方法验证指导原则 目录 1.介绍...................... (1) 2.背景..................... .. (2) 3.分析方法开发. ..................... . (3) 4.分析程序内容.............................................. ......... ..................................... .. 3 A.原则/范围 (4) B.仪器/设备............................................. . (4) C.操作参数.............................................. .. (4) D.试剂/标准............................................. . (4) E.样品制备.............................................. .. (4) F.标准对照品溶液的制备............................................ .. (5) G.步骤......... ....................................... (5) H.系统适应性..... (5) I.计算 (5) J.数据报告 (5) 5.参考标准和教材............................................ (6) 6分析方法验证用于新药,仿制药,生物制品和DMF (6) A.非药典分析方法............................................. (6) B.验证特征 (7) C.药典分析方法............................................. .. (8) 7.统计分析和模型 (8) A.统计 (8) B.模型 (8) 8.生命周期管理分析程序 (9) A.重新验证 (9) B.分析方法的可比性研究............................................ . (10) 1.另一种分析方法............................................... .. (10) 2.分析方法转移的研究 (11) C.报告上市后变更已批准的新药,仿制药,或生物制品 (11) 9.美国FDA方法验证............................................... . (12) 10.参考文献

性能测试测试方案

性能测试详细测试方案 、八、- 前言 平台XX项目系统已经成功发布,依据项目的规划,未来势必会出现业务系统中信息大量增长的态势。 随着业务系统在生产状态下日趋稳定、成熟,系统的性能问题也逐步成为了我们关注的焦点:每天大数据量的“冲击”,系统能稳定在什么样的性能水平,面临行业公司业务增加时,系统能否经受住“考验”,这些问题需要通过一个完整的性能测试来给出答案。 1第一章XXX系统性能测试概述 1.1 被测系统定义 XXX系统作为本次测试的被测系统(注:以下所有针对被测系统地描述均为针对XXX系统进行的),XXX系统是由平台开发的一款物流应用软件,后台应用了Oraclellg数据库, 该系统包括主要功能有:XXX 等。在该系统中都存在多用户操作,大数据量操作以及日报、周报、年报的统计,在本次测试中,将针对这些多用户操作,大数据量的查询、统计功能进行如预期性能、用户并发、大数据量、疲劳强度和负载等方面的性能测试,检查并评估在模拟环境中,系统对负载的承受能力,在不同的用户连接情况下,系统的吞吐能力和响应能力,以及在预计的数据容量中,系统能够容忍的最大用户数。1.1.1 功能简介 主要功能上面已提到,由于本文档主要专注于性能在这里功能不再作为重点讲述。 1.1.2 性能测试指标 本次测试是针对XXX系统进行的全面性能测试,主要需要获得如下的测试指标。 1、应用系统的负载能力:即系统所能容忍的最大用户数量,也就是在正常的响应时间中,系统能够支持的最多的客户端的数量。

2、应用系统的吞吐量:即在一次事务中网络内完成的数据量的总和,吞吐量指标反映的是服务器承受的压力。事务是用户某一步或几步操作的集合。 3、应用系统的吞吐率:即应用系统在单位时间内完成的数据量,也就是在单位时间内,应用系统针对不同的负载压力,所能完成的数据量。 4、T PS每秒钟系统能够处理事务或交易的数量,它是衡量系统处理能力的重要指标。 5、点击率:每秒钟用户向服务器提交的HTTP青求数。 5、系统的响应能力:即在各种负载压力情况下,系统的响应时间,也就是从客户端请求发起,到服务器端应答返回所需要的时间,包括网络传输时间和服务器处理时间。 6、应用系统的可靠性:即在连续工作时间状态下,系统能够正常运行的时间,即在连续工作时间段内没有出错信息。 1.2系统结构及流程 XXX系统在实际生产中的体系结构跟本次性能测试所采用的体系结构是一样的,交易流 程也完全一致的。不过,由于硬件条件的限制,本次性能测试的硬件平台跟实际生产环境略有不同。 1.2.1系统总体结构 描述本系统的总体结构,包括:硬件组织体系结构、网络组织体系结构、软件组织体系结构和功能模块的组织体系结构。 1.2.2功能模块 本次性能测试中各类操作都是由若干功能模块组成的,每个功能都根据其执行特点分成 了若干操作步骤,每个步骤就是一个功能点(即功能模块),本次性能测试主要涉及的功能 模块以及所属操作如下表

性能测试常用分析及标准

服务响应的时间标准 参考了业内比较通行的“2-5-10原则”——当然你也可以为自己的测试制定其他标准,只要得到企业内的承认就可以。所谓的“2-5-10原则”,简单说,就是当用户能够在2秒以内得到响应时,会感觉系统的响应很快;当用户在2-5秒之间得到响应时,会感觉系统的响应速度还可以;当用户在5-10秒以内得到响应时,会感觉系统的响应速度很慢,但是还可以接受;而当用户在超过10秒后仍然无法得到响应时,会感觉系统糟透了,或者认为系统已经失去响应,而选择离开这个Web站点,或者发起第二次请求。 针对基础数据库添加企业信息: 添加10家企业,9家成功,1家失败,失败详细信息 Action.c(62): Error -26612: HTTP Status-Code=500 (Internal Server Error) for "http://202.117.99.211/basedatabasesite/PSInfo/IndustryFact/PSBaseInfoAdd.aspx? PSClassCode=1&%3f" Monitor name :Windows Resources. Cannot access data for measurement Processor|% Processor Time|_Total on machine 202.117.99.211. Details: 检测出一个含有负分母值的计数器。 Hint: Check that there is such a measurement on the machine (use the Add Machine dialog box) (entry point: CNtMeasurement::GetNewData3). [MsgId: MMSG-47295] 功能名称:企业基本信息维护,添加企业基本信息 10用户模拟并发操作: 系统响应时间:最短1.078秒最长4.901秒,属于可接受范围 资源使用情况: 内存分析: 其中: Handle Count(process _total)值由71030变化为71515 差值485bytes private bytes 值由2442407936变化为2469638144差值27230208bytes 变化范围约3M committed bytes 值由2625691648 变化为2652794880 差值27103232

22提供性能优化方案---Google-Code

Linux系统性能测试与分析 1、前言 通过对系统中和性能相关的各个环节的介绍,使大家知道出现性能问题时可以从那些方面入手去查,而分析典型应用对系统资源使用的特点,让大家对应用和系统资源的依赖有了更直观的认识。大多数的硬件性能问题主要和CPU、磁盘、内存相关,还没有遇到因为开发语言的运行效率对整个应用的性能造成影响,而应用程序设计的缺陷和数据库查询的滥用反倒是最最常见的性能问题。需要注意的是,大多数情况下,虽然性能瓶颈的起因是程序性能差或者是内存不足或者是磁盘瓶颈等各种原因,但最终表现出的结果就是CPU耗尽,系统负载极高,响应迟缓,甚至暂时失去响应,因此我们观察服务器状况时,最先看的就是系统负载和CPU空闲度。当你阅读完了这遍文档以后就会有一个对系统分析的思路。 2、性能分析的目的 2.1找出系统性能瓶颈 1.硬件瓶颈 2.软件瓶颈 2.2提供性能优化方案 1.升级硬件 2.改进系统结构 达到合理的硬件和软件配置,使系统资源使用达到平衡。但遗憾的是解决一个性能瓶颈,往往又会出现另外的瓶颈或者其他问题,所以性能优化更加切实的目标是做到在一定范围内使系统的各项资源使用趋向合理和保持一定的平衡。系统运行良好的时候恰恰也是各项资源达到了一个平衡体,任何一项资源的过渡使用都会造成平衡体系破坏,从而造成系统负载极高或者响应迟缓。比如CPU过渡使用会造成大量进程等待 CPU资源,系统响应变慢,等待会造成进程数增加,进程增加又会造成内存使用增加,内存耗尽又会造成虚拟内存使用,使用虚拟内存又会造成磁盘IO增加和CPU开销增加(用于进程切换、缺页处理的CPU开销) 3、性能相关的各个环节 3.1 硬件资源 3.1.1、CPU ⒈ 是否使用SMP。 ⒉ 单颗CPU的性能对依赖CPU的某些应用的影响很严重,比如数据库的查询处理。 3.1.2、内存

软件开发系统性能测试报告

订单系统二期_Order接口 性能测试报告

目录 1.术语 (3) 2.测试环境 (3) 2.1服务器&客户端环境信息 (3) 3.测试场景 (4) 4.测试目的&策略 (5) 5.结果分析 (5) 5.1基本数据统计分析&对比 (5) 5.1.1.测试场景PT1 (5) 5.1.2.测试场景PT2 (5) 5.1.3.测试场景PT3 (6) 5.2.详细数据分析 (6) 5.2.1.测试场景PT1(getOrderList Interface) (6) 5.2.2.测试场景PT2(getOrderRow Interface) (9) 5.2.3.测试场景PT3(getOrderGoodsList) (14) 6.测试结论 (17)

1.术语 2.测试环境 2.1服务器&客户端环境信息 服务端配置: 10.19.141.57 应用服务器: CPU: Intel(R) Xeon(R) CPUE5620 @ 2.40GHz 8个逻辑CPU 内存:15GB 网卡: 1000M 操作系统: CentOS release 5.8 (Final) 辅助软件: nmon 10.19.141.58 数据库服务器: CPU: Intel(R) Xeon(R) CPUE5620 @ 2.40GHz 8个逻辑CPU 内存:8GB 网卡: 1000M 操作系统: CentOS release 5.8 (Final) 辅助软件: nmon 客户端配置:(2台) CPU:4核8线程Intel(R) Xeon(R) CPU E5620 @ 2.40GHz 内存:8.00GB 网卡: 1000M 操作系统: Windows2008 浏览器/版本号: IE9.0 测试工具: LoadRunner11.0、nmon

MySQL数据库性能(SQL)优化方案-期末论文

高级数据库技术——期末论文 基于SQL查询的MySQL数据库性能优化研究 :XX 学号:2014XXXXX 学院:计算机学院

摘要: 查询是数据库系统中最基本也是最常用的一种操作,是否具有较快的执行速度,已成为数据库用户和设计者极其关心的问题。在研究开源数据库管理系统MySQL 查询优化技术的基础上,主要结合传统SQL操作优化、深度分析 MySQL 源代码、现代数据库发展几方面进行诸如参数调优,MySQL关联查询,重写相关规则等容展开优化分析研究。 关键词:查询优化,查询重用,查询重写,计划优化

一、传统SQL查询优化操作 1.选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的,如果可以的话,我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。 另外一个提高效率的方法是在可能的情况下,应该尽量把字段设置为NOT NULL,这样在将来执行查询的时候,数据库不用去比较NULL值。 对于某些文本字段,例如“省份”或者“性别”,我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中,ENUM类型被当作数值型数据来处理,而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样,我们又可以提高数据库的性能。 2.使用连接(JOIN)来代替子查询(Sub-Queries) MySQL从4.1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果,然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。例如,我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉,就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来,然后将结果传递给主查询,如下所示: DELETE FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo ) 使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作,同时也可以避免事务或者表锁死,并且写起来也很容易。但是,有些情况下,

Linux 性能测试与分析报告

Linux 性能测试与分析 Linux 性能测试与分析 Revision History 1 性能测试简介 l 性能测试的过程就是找到系统瓶颈的过程。 l 性能测试(包括分析和调优)的过程就是在操作系统的各个子系统之间取得平衡的过程。l 操作系统的各个子系统包括: ?CPU

?Memory ?IO ?Network 他们之间高度依赖,互相影响。比如: 1. 频繁的磁盘读写会增加对存的使用 2. 大量的网络吞吐,一定意味着非常可观的CPU利用率 3. 可用存的减少可能增加大量的swapping,从而使系统负载上升甚至崩溃 2 应用程序类型 性能测试之前,你首先需要判断你的应用程序是属于那种类型的,这可以帮助你判断哪个子系统可能会成为瓶颈。 通常可分为如下两种: CPU bound –这类程序,cpu往往会处于很高的负载,当系统压力上升时,相对于磁盘和存,往往CPU首先到达瓶颈。Web server,mail server以及大部分服务类程序都属于这一类。 I/O bound –这类程序,往往会频繁的访问磁盘,从而发送大量的IO请求。IO类应用程序往往利用cpu发送IO请求之后,便进入sleep状态,从而造成很高的IOWAIT。数据库类程序,cache服务器往往属于这种类型。 3 CPU

3.1 性能瓶颈 3.1.1 运算性能瓶颈 作为计算机的计算单元,其运算能力方面,可能出现如下瓶颈: 1. 用户态进程CPU占用率很高 2. 系统态(核态)CPU占用率很高 测试CPU的运算性能,通常是通过计算圆周率来测试CPU的浮点运算能力和稳定性。据说Pentium CPU的一个运算bug就是通过计算圆周率来发现的。圆周率的计算方法,通常是计算小数点后104万位,通过比较运算时间来评测CPU的运算能力。 常用工具: 1. SUPER PI(π) 2. Wprime 与SuperPI不同的是,可以支持多核CPU的运算速度测试 3. FritzChess 一款国际象棋测试软件,测试每秒钟可运算的步数 突破CPU的运算瓶颈,一般只能靠花钱。比如提高时钟频率,提高L1,L2 cache容量或不断追求新一代的CPU架构: Core -> Nehalem(E55x,如r710,dsc1100) -> Westmere –> Sandy Bridge 3.1.2 调度性能瓶颈 CPU除了负责计算之外,另一个非常重要的功能就是调度。在调度方面,CPU可能会出现如下性能瓶颈: 1. Load平均值超过了系统可承受的程度 2. IOWait占比过高,导致Load上升或是引入新的磁盘瓶颈 3. Context Switch过高,导致CPU就像个搬运工一样,频繁在寄存器(CPU Register)和运行队列(run queue)之间奔波 4. 硬中断CPU占比接近于100% 5. 软中断CPU占比接近于100% 超线程 超线程芯片可以使得当前线程在访问存的间隙,处理器可以使用它的机器周期去执行另外一个线程。一个超线程的物理CPU可以被kernel看作是两个独立的CPU。 3.2 典型监控参数 图1:top

MySQL5.1性能优化方案

MySQL5.1性能优化方案 1.平台数据库 1.1.操作系统 Red Hat Enterprise Linux Server release 5.4 (Tikanga) ELF 32-bit LSB executable, Intel 80386, version 1 (SYSV), for GNU/Linux 2.6.9, dynamically linked (uses shared libs), for GNU/Linux 2.6.9, stripped 32位Linux服务器,单独作为MySQL服务器使用。 1.2.M ySQL 系统使用的是MySQL5.1,最新的MySQL5.5较之老版本有了大幅改进。主要体现在以下几个方面: 1)默认存储引擎更改为InnoDB InnoDB作为成熟、高效的事务引擎,目前已经广泛使用,但MySQL5.1之前的版本默认引擎均为MyISAM,此次MySQL5.5终于将默认数据库存储引擎改为InnoDB,并且引进了Innodb plugin 1.0.7。此次更新对数据库的好处是显而易见的:InnoDB的数据恢复时间从过去的一个甚至几个小时,缩短到几分钟(InnoDB plugin 1.0.7,InnoDB plugin 1.1,恢复时采用红-黑树)。InnoDB Plugin 支持数据压缩存储,节约存储,提高内存命中率,并且支持adaptive flush checkpoint, 可以在某些场合避免数据库出现突发性能瓶颈。 Multi Rollback Segments:原来InnoDB只有一个Segment,同时只支持1023的并发。现已扩充到128个Segments,从而解决了高并发的限制。 2)多核性能提升

方法学验证指导原则

一、准确度 准确度系指采用该方法测定的结果与真实值或参考值接近的程度,一般用回收率(%)表示。准确度应在规定的范围内测定。 1.化学药含量测定方法的准确度 原料药采用对照品进行测定,或用本法所得结果与已知准确度的另一个方法测定的结果进行比较。制剂可在处方量空白辅料中,加入已知量被测物对照品进行测定。如不能得到制剂辅料的全部组分,可向待测制剂中加人已知量的被测物对照品进行测定,或用所建立方法的测定结果与已知准确度的另一种方法测定结果进行比较。准确度也可由所测定的精密度、线性和专属性推算出来。 2.化学药杂质定量测定的准确度 可向原料药或制剂处方量空白辅料中加人已知量杂质进行测定。如不能得到杂质或降解产物对照品,可用所建立方法测定的结果与另一成熟的方法进行比较,如药典标准方法或经过验证的方法。在不能测得杂质或降解产物的校正因子或不能测得对主成分的相对校正因子的情况下,可用不加校正因子的主成分自身对照法计算杂质含量。应明确表明单个杂质和杂质总量相当于主成分的重量比(%) 或面积比(% )。 3.中药化学成分测定方法的准确度 可用对照品进行加样回收率测定,即向已知被测成分含量的供试品中再精密加人一定量的被测成分对照品,依法测定。用实测值与供试品中含有量之差,除以加入对照品量计算回收率。在加样回收试验中须注意对照品的加人量与供试品中被测成分含有量之和必须在标准曲线线性范围之内;加入对照品的量要适当,过小则引起较大的相对误差,过大则干扰成分相对减少,真实性差。 回收率:%= (C - A ) /S X 100% 式中:A为供试品所含被测成分量;B 为加入对照品量; C 为实测值。 4.校正因子的准确度 对色谱方法而言,绝对(或定量)校正因子是指单位面积的色谱峰代表的待测物质的量。待测定物质与所选定的参照物质的绝对校正因子之比,即为相对校正因子。相对校正因子计算法常应用于化学药有关物质的测定、中药材及其复方制剂中多指标成分的测定。校正因子的表示方法很多,本指导原则中的校正因

网络优化测试报告

网络优化测试报告文档编制序号:[KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08]

测 试 业 务 区 路测数据分析报告 () 目录 第一章网络概况.............................................................................................................................. 网络基本情况 ............................................................................................................................... 站点分布图 ................................................................................................................................... 测试方法介绍 ............................................................................................................................... 第二章测试结果及分析.................................................................................................................. RX P OWER ..................................................................................................................................... S TRONGEST E C/I O.......................................................................................................................... A GGREGATE E C/I O ......................................................................................................................... T X P OWER....................................................................................................................................... F-FCH FER .................................................................................................................................... TX A DJ........................................................................................................................................... 第三章网络性能统计.................................................................................................................... C ALL S ETUP R ATE.......................................................................................................................... C ALL D ROP R AT E ........................................................................................................................... H ANDOFF S TATISTICS R ESULT........................................................................................................ A IR I NTERFACE S ETUP D ELAY........................................................................................................ 第四章测试结论..............................................................................................................................

《Web项目测试实战》性能测试需求分析章节样章

5.1.2性能测试需求提取 复习了一些常见的理论概念后,我们开始性能测试需求的提取。这个过程是非常重要的,往往测试失败,就是因为在这个过程中不知道如何得到确切的性能指标,而导致测试无法正常开展。性能测试需求提取一般的流程如图5- 1所示。 图5- 1性能测试需求提取流程 分析提取指标 在用户需求规格说明书中,会给出系统的功能、界面与性能的要求。规范的需求规格说明书都会给出明确的性能指标,比如单位时间内访问量要达到多少、业务响应时间不超过多少、业务成功率不低于多少、硬件资源耗用要在一个合理的范围中,这些指标都会以可量化的数据进行说明。如果,实际项目并没有这些正规的文档时,项目经理部署测试任务给测试组长时,一般就会说明是否要对项目的哪些业务模块进行性能测试,以及测试的要求是什么的。最麻烦的就是项目经理或者客户要求给出一个测试部门认为可以的数据,这样非常难做的。可是“甲方”往往都是提要求的,“乙方”只能“无条件”接受! 表5- 1需求规格说明书中的性能要求 表5- 1给出的指标非常明确,在测试过程中,我们只需收集用户登录模块的响应时间、登录成功率、并发数、CPU使用率、内存使用率的数据,然后与表5- 1的指标进行比较即可,通过的,就认为达到了客户要求的性能,未达到就分析原因,并给出测试报告及解决建议。 大多数是没有明确的需求,需要我们自己根据各种资料、使用各种方法去采集测试指标。以OA系统为例,假设《OA系统需求规格说明书》中并未指明系统的性能测试要求,需要测试工程师自己分析被测系统及采集性能衡量指标。 分析OA系统的结构,所有功能中仅有考勤模块可能是被测系统最终用户经常使用的业务点,那么我们的重点应该在放在该模块上。一般我们可以从下面三个方面来确定性能测试点: 第一、用户常用的功能。常用的功能一旦性能无法满足,比如登录功能,从输入用户名与密码点击登录按钮到显示成功登录信息,花了5分钟,这样的速度是 人无法忍受的。而对于用户不常用的,比如年度报表汇总功能,三个季度甚 至是一年才使用,等个10分钟也是正常的,这些是跟用户的主观感受相关 的,得根据实际情况区分。

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