grinder压力测试报告模板

1、xxxxxx有限公司渠道管理系统（cms）压力测试文档2007年12月修正记录创建日期版本号创建人审查人目 录1. 测试原理42. 测试环境52.1 测试环境网络拓扑图：52.2 硬件列表：52.2.1. web服务器：52.2.2. 数据库服务器：52.2.3. 测试机3台：62.2.4. 其他：62.3软件列表：63. 测试工具the grinder3介绍64. 定义测试脚本95. 定义采样方法106. 执行测试107. 实际性能测试及结果118. 性能分析、调整及结果129. 结论1210佣金计算121. 测试原理压力（负载）测试技术 在各种极限情况下对产品进行测试 (如很多人同时使用该

2、软件，或者反复运行该软件)，以检查产品的长期稳定性。例如，使用压力测试工具对web服务器进行压力测试。 本项测试可以帮助找到一些大型的问题，如死机、崩溃 、内存泄漏等，因为有些存在内存泄漏问题的程序，在运行一两次时可能不会出现问题，但是如果运行了成千上万次，内存泄漏得越来越多，就会导致系统崩溃。基于j2ee平台的应用程序一般分为两个基本类别：交互式的即终端用户与应用程序同步交互；批处理或后端应用程序即不需要直接与终端用户交互。对于交互式应用程序，性能一般是通过大小和规划问题的容量来定义，评测标准可以为同时发生的用户数量和响应时间；对于后者，性能统计量是吞吐量，评测标准之一是每秒的事务处理，而事

3、务处理在具体的场合定义可能有所不同。比如对于servlet，事务处理可能为一个请求。而对jms，吞吐量可能就是消息。2. 测试环境2.1 测试环境网络拓扑图：图表 12.2 硬件列表：2.2.1. web服务器：型号（sun fire 280r）：处理器类型：ultrasparc iii（900hz），内存：1g，os: solaris 82.2.2. 数据库服务器：型号：处理器类型：p4，内存：1g，磁盘：40g，os：win2000server2.2.3. 测试机3台：型号：处理器类型：p4，内存：1g，磁盘：×80g，os：winxp professional（分别命名为测试机

4、器一、测试机器二、测试机器三）。2.2.4. 其他：其他网络设备等。2.3软件列表： 中心应用程序服务器：tomcat 5.5.25 数据库：db2(9) for windows java虚拟机：jre1.6.2 测试工具: the grinder3 浏览器：firefox2.0，ie6等3. 测试工具the grinder3介绍the grinder是一个开源的负载生成/数据收集工具，它本身是java应用程序，需要在安装jvm（版本不能低于1.3 ）的平台上运行，可以在下载。下在后的文件为grinder-3.0-beta33.zip，解压这个包到磁盘上。解压后的目录结构为：图表 2其中“li

5、b”目录下是你运行测试工具是所需要的jar包。因此在系统的环境变量中添加lib目录下的所有jar包，如图所示：图表 3注：所有的测试机器都要安装和配置the grinder。grinder能提供响应时间、吞吐量等性能测度。它有三种进程：工人进程，是由grinder代理进程创建的，负责执行单独的测试；代理进程，负责管理该机器上的工人进程；控制台，协同其他进程工作并收集统计数据。它有四个独特的方面：负载生成、请求定义、统计记录和控制台。负载生成的原理是这样的：为了运行一组给定的测试，需要在每个测试机上启动一个代理进程。该代理进程负责创建许多工人进程。每个工人进程加载一个确定需要运行的测试类型的插件

6、组件，然后启动多个工人线程。负载的数目（代理进程数）×（工人进程数）×（工人线程数）。控制台的启动命令：java net.grinder.console代理进程启动命令：java net.grinder.grinder(默认的启动脚本是当前目录下的perties文件)perties文件中的cesses和grinder.threads属性分别设置工人进程数和工人线程数。the grinder带有一个称为tcpproxy的工具，通过运行命令：java net.grinder.tcpproxy console ht

7、tp > grinder.py还要修改浏览器的连接设置如图所示：图表 4此时能自动的获取对应与用户使用浏览器做出的http请求的测试脚本项，并生成响应的测试脚本条目。在grinder中将事务定义为grinder测试脚本中一个单独的请求。the grinder控制台是一个有用的the grinder工作方式和报告工具的接口，可以聚集来自工人进程的报告同时收集统计数据，并以定期的采样间隔更新其显示。如图所示，选择标签graphs（图形）可以图形显示事务处理每秒；选择result（结果）标签可以以表格形式查看结果。图 54. 定义测试脚本使用the grinder自带的tcpproxy工具，模

8、拟单个用户登录系统，生成性能测试脚本中用到的请求序列及要手工输入的文件。如录制的脚本文件主要有主页，登录页，登录后系统页面，机构查询页面等请求页面。录制并修改三个测试脚本分别的三台测试机器上运行。在测试机器一上运行测试脚本一，它主要是登录后进行机构的查询，包过模糊查询和条件查询。在测试机器二上运行测试脚本二，它主要是登录后进行dm人员的增加。在测试机器三上运行测试脚本三，它主要是登录后进行查询银保人员的基本信息，包过模糊查询和条件查询。设置测试机器一的启动脚本“perties”中的cesses，grinder.threads和grinder.runs

9、分别为2，15和20；设置测试机器二的启动脚本“perties”中的cesses，grinder.threads和grinder.runs分别为2，15和20；设置测试机器三的启动脚本“perties”中的cesses，grinder.threads和grinder.runs分别为2，20和20；5. 定义采样方法采样方法是指如何精确地收集性能数据，以及哪种度量将对最终分析的结果有贡献。 在the grinder中有两种采样方法：固定的周期数(周期方法)和固定的时间(快照方法), 所选择的方法依赖于性能测试

10、的目标。周期是指一个模拟用户对一个测试脚本的完整执行。 6. 执行测试java net.grinder.console/启动the grinder控制台。java net.grinder.grinder perties /执行测试脚本，perties是启动测试时默认的配置文件，也可以。其它一些参数的设置请参阅the grinder的官方文档。可以是设置三台测试机中的一台外数据采集机器，即其它两台测试机器产生的数据都发送给那一台机器。这样更有利用数据的采集和整理。具体做法如下：1假设测试机器一为信息采集的主机，ip地址为

11、1。2在另外两台测试机器中，在执行测试脚本的目录中找到perties文件。3打开perties文件，添加下面两行：grinder.consolehost=1grinder.consoleport=6372grinder.script=ybrwcx1.pygrinder.consolehos的值为测试机器一的ip。grinder.consoleport的值为测试机器一console代理默认端口号。grinder.script的值为测试的脚本文件名。4保存后再执行测试脚本命令，就可以达到我们想要的结果了。注意：测试机在执行测试的过程

12、中，可能会出现测试中止的情况，这是由于你在perties配置文件中grinder.threads设置的过多导致内存不够，可以在perties中添加“grinder.jvm.arguments=-mx512m”一行，grinder.jvm.arguments大小据实际情况而定。7. 实际性能测试及结果 以下测试数据是服务器和数据库主机在一台普通pc机上的情况。在测试过程中300人以下并发用户系统可以承受住，但当用户数目达到500时，cpu和内存的使用量剧增，就会发生应用程序崩溃死机等，图3中我们只给出100个并发用户的测试数据。图 6表1 1

13、00个并发用户的测试数据并发用户数与事务执行情况 web服务器并发用户数art(ms)事务成功率cpu利用率（最大）内存利用率100218499.94%92%68.11%(不确定)表1中可以看出100个并发用户登录系统页面的art，mart等参数。可以看出此时系统绝大部分时间还能正常访问。 8. 性能分析、调整及结果影响系统性能的因素有很多：计算机硬件、数据库的访问速度、java虚拟机(java virtual machines,jvm),tcp/ip堆栈、 web服务器、网络、操作的复杂度等。可以从以下几个方面来优化系统性能（没有在该应用程序的代码和体系结构上再做调整）：1. 在计

14、算机硬件性能和结构方面所做的调整2. 将web服务和dbs服务分开3. 在java虚拟机(jvm)参数方面的调整jvm对性能影响最大的就是其堆的大小及其分配情况。jvm 的堆大小决定了 jvm 花费在收集垃圾上的时间和频度，通常情况下,我们建议使用可用内存(除操作系统和其他应用程序占用之外的内存)70-80%,为避免堆大小调整引起的开销,设置内存堆的最小值等于最大值即:-xms(指定在启动 jvm 时为堆所分配的内存大小)=-xmx(指定 java 解释器将用于动态分配对象和数组的最大堆的大小)。而为了防止内存溢出,建议在生产环境堆大小至少为256m(platform至少512m),实际环境中512m1g左右性能最佳,2g以上是不可取的。因在测试过程中，通过设置xms和xmx将参数调节到最佳组合状态，从而提高系统性能。4. 在应用服务器(如tomcat)的参数方面的调整应用服务器的主要参数有线程数、最大会话闲置时间，因配置了数据库连接池，那么还有最大数据库连接数、最大连接闲置时间等。 9. 结论通过压力测试及相应的性能优化策略的实施，我们最终得到的测试结果为：cms系统在本测试环境下