性能测试分析报告案例-期末大作业提交模板-本科(1)
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性能测试分析报告
(V1.0)
1测试背景
1.1测试目标
对****公司****管理系统的开具发票功能进行性能测试,客观、公正评估系统的性能现
状。
1、开发正确、有效的性能测试脚本,模拟企业用户开具发票操作行为,作为测试有效实施的基础;
2、通过性能测试,客观、公正评估在当前测试环境下,被测系统的各项性能指标表现;
3、验证被测系统的业务处理能力是否能够满足在业务高峰期的性能要求,为被测系统上线提供参考依据。如不满足,对性能瓶颈进行定位分析,提供性能调优建议。
1.2测试时间
测试自2008年11月20日启动,至12月01日测试执行结束。
1.3测试地点
**大厦*座**层
1.4测试人员
2测试方法简介
压力测试采用业界成熟的自动化性能测试工具,通过创建压力测试程序、构建压力测试
模型,对被测试系统实施自动化压力测试,最后形成压力测试结果分析报告。
1)压力测试实施模型:
通过自动化测试工具模拟最终用户向服务器发起业务请求,进行性能测试。通过测试工
2)压力测试实施基本流程:
测试环境准备
系统性能压力测试环境要求与生产系统的软、 硬件环境保持一致,并具有相同规模的业
务数据,并保证软件版本与生产环境保持一致。
压力模型定义:
此次性能测试的用例选择,按照****公司提供的业务数据进行分析抽取, 用例选取是性
能测试压力模型设计的首要任务。用例选取的原则是:
1) 典型的交易和业务流程 2) 用户操作使用频繁 3) 对系统性能影响较大
4) 性能测试压力符合业务系统实际的实际交易发生比例
实际执行场景的设置尽量模拟实际业务进行,运行时长,操作间隔(思考时间) ,循环
间隔,并发间隔,用户加载和减压时间根据系统基准测试结果进行判断和设置。
测试数据准备:
具对测试过程中系统各点进行监控, 告供分析使用。
每一次测试结束后工具自动采集测试结果并生成原始报
I I I I
被测系统
虚拟用户生成器
控制器 Web 服务器
性能监控器
4.测试结果被搜集及 保存起来供分析
应用服务器 数据库服务器
3.监控器实时捕获系统的性能
状态
5.产生性能分析报告
测试数据要求尽量模拟真实业务数据,而且具有一定可重用性。能贯穿各相关系统,保
3测试环境
3.1被测系统
3.2测试系统
3.2.1测试环境搭建
测试机配置:
3.2.2测试软件
采用Mercury In teractive 公司的LoadRu nner测试及分析软件作为测试工具。
LoadRunner 简介:
LoadRunner是一种预测系统行为和性能的工业标准级负载测试工具。在LoadRunner的
帮助下,用户可以以模拟上千万用户实施并发负载及实时性能监测的方式来确认和查找问题。LoadRunner能够对整个企业架构进行测试,它通过模拟实际用户的操作行为和实行实时性能监测,来帮助用户更快的查找和发现问题。此外,LoadRunner能支持广泛的协议和
技术,可以为用户的特殊环境提供特殊的解决方案。
4测试设计
4.1模拟用户数
依据系统目前的业务量以及未来业务量增长,对当前系统分别按3000、4500、6000用
户进行压力测试,以评估系统在不同压力梯度情况下的性能表现。
4.2测试模型建立
此次性能测试的业务选择,应覆盖各性能关键业务,并通过****公司、北京***公司双
方协商选取被测业务。根据协商选定如下业务进行性能测试:
开具发票
以此基础上定义测试执行压力模型:
在混合业务场景压力梯度测试过程中,分别按3000、4500、6000用户进行压力测试,在各个压力测试过程中保持测试场景和调度测试的完全一致,使结果具有很好的可比性。
压力测试执行场景描述如下:
1、模拟用户数:3000、4500、6000
2、Pacing:120 秒;
3、当所有用户加载完毕后连续运行15分钟;
4、用户调度策略:每1秒启动30个虚拟用户。
说明:
5测试结果分析
说明:术语解释
(事务)—LoadRunner 中定义,为一个流程中某个环节的称谓,一个流程可称为 一个大的事务,在这个大的交易中包含许多的小的事务。
响应时间一LoadRunner 中衡量流程中各个事务性能的最佳手段, 计算的是端到端
的时间,说的通俗一点,从点击应用中的某个控件, 到从数据库返回数据到客户端, 整个过程都被计算在事务的响应时间内。
场景—LoadRunner 中专门术语。它是所有测试资源包括测试脚本、运行设置、运 行用户数等的集合。在这个场景中,可以定义并发用户的数目,
定义要运行的脚本,
或者说运行的流程类型。 在一个场景中,可以是单个流程,也可以是多个流程的混 合。
虚拟用户一LoadRunner 中特定术语,为模拟现实中的实际用户,测试软件使用虚 拟用户代替真实的用户。
5.1业务场景一测试分析
5.1.1平均响应时间梯度对比
F 图是不同用户数下各事务的平均响应时间随用户数变化的曲线:
平均响应时间分析:
从上图中可以看出,各操作的响应时间随着用户数的增加呈上升趋势,但都没有超过 5
秒,在可接受范围内。
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