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性能测试是程序员在开发软件的时候需要经常用到的一个测试方法,今天我们就通过案例分析来了解一下,软件开发性能测试都有哪些常用技术。
当资源被重用或释放时(就像JVM垃圾收集或线程池一样),KPI值会有起伏。把注意力集中在数值变化的趋势上,而不是绝对的偏差上。用我们的分析眼光来判断趋势,
确定一个出现的瓶颈的可靠技术是用图表表示前端KPI的小响应时间。使用粒度来分析和识别从其底部出现的一次突变。小响应时间内的提升不会有明显变化,而一旦资源饱和,就会突破小响应时间,所以一次突变这点会比较精确。随着部署接近一次出现的瓶颈,TPS或每秒命中数将趋于稳定,响应时间将立即降低或增加,错误率是级联症状。命中率中一个出现的平稳期表明吞吐量有限制,所以我们等工作只是在监视的命中率KPI中识别它出现的一个图形平台,这也是为什么主张为每个持续负载收集三个监视指标。一个数据点值只能给出一个峰值,但三个数据点可以呈现一个平稳区间,而这很关键,帮我们发现系统受到限制,要么是软件限制,要么是硬件限制,但绝大多数瓶颈都是软件限制,任何硬件都无法解决这一问题。
通过调优可以提高可伸缩性,通过优化来提高吞吐量,进一步减轻了软件限制,允许应用程序在云部署中有效地向上和向外扩展,可以为公司节省大量的运营费用。所以建议对峰值负载条件进行负载测试,然后注意哪些资源已被分配来适应工作负载。然后将这些资源投入到部署中去。只在超出预期峰值负载的情况下使用弹性云。
记住,隔离一个出现的KPI是很重要的。不要停留在偶然发现的一个平台期,然后宣布胜利,因为这可能是一种症状,而不是根本原因。过早的下结论将使我们在配置更改和重新测试方面浪费数小时的时间,结果却发现性能退化同时发生,这意味着负载遇到了相同的瓶颈。
注意:如果有两个或更多的KPI看起来像竞争条件,通常可以通过覆盖KPI图表来获得更清晰的可视化,从而看到哪个平台期先出现。如果这不起作用,那么设计一个新的负载测试,在加载接近相同的峰值容量负载时减缓加载速度。慢慢地向下移动以收集更多的数据点,这将使结果更清楚。
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