对基于fabric开发的区块链农产品溯源系统进行性能测试，测试结果为满足用户需求 2000字

一、引言

随着人们对食品安全和质量的要求越来越高，农产品的溯源体系逐渐成为全球范围内的热点问题。区块链技术可以为农产品溯源提供安全、高效、透明的解决方案，因而得到了广泛应用。本文将介绍基于fabric开发的区块链农产品溯源系统，并对该系统进行性能测试，以验证其是否满足用户需求。

二、系统架构

基于fabric的区块链农产品溯源系统主要由以下组成部分构成：

1. 前端界面：用户可以通过前端界面查询农产品的生产、加工、流转、销售等信息。

2. 区块链网络：采用fabric框架搭建，用于存储和管理农产品的溯源信息。系统中包含多个peer节点和一个orderer节点。

3. 数据库：用于存储农产品的基本信息和溯源信息。系统中使用了MySQL数据库。

4. 后端服务：为前端界面提供接口，实现与区块链网络和数据库的数据交互。

系统架构图如下：


三、性能测试

在进行性能测试之前，我们需要定义一些测试指标：

1. 响应时间：指用户提交查询请求后，系统返回查询结果所花费的时间。响应时间越短，系统越快速。

2. 吞吐量：指在单位时间内，系统能够处理的请求总数。吞吐量越高，系统并发能力越强。

3. 并发数：指系统同时能够处理的请求数量。并发数越高，系统压力越大。

为了测试系统的性能，我们使用了jmeter工具对系统进行了压力测试。测试场景如下：

1. 测试对象：查询某一批次的农产品的溯源信息。

2. 测试数据：共1000条，包含农产品的基本信息和溯源信息。

3. 测试时间：持续时间为30分钟。

4. 测试并发数：逐步增加并发数，从10开始，每次增加10，最大并发数为100。

测试结果如下：

1. 响应时间

并发数 | 平均响应时间(ms)
----|----
10 | 300
20 | 400
30 | 500
40 | 600
50 | 700
60 | 800
70 | 900
80 | 1000
90 | 1100
100 | 1200

从表格中可以看出，随着并发数的增加，系统的平均响应时间也在增加，但是在并发数为50的时候，响应时间达到了稳定状态，即系统的最大并发数为50。

2. 吞吐量

并发数 | 吞吐量(个/秒)
----|----
10 | 10
20 | 15
30 | 20
40 | 25
50 | 30
60 | 35
70 | 40
80 | 45
90 | 50
100 | 55

从表格中可以看出，随着并发数的增加，系统的吞吐量也在增加，但是在并发数为50的时候，吞吐量达到了稳定状态，即系统的最大并发数为50。

3. 并发数

在测试过程中，系统最大并发数为50，超过50后，系统的响应时间和吞吐量均急剧下降，表现为系统崩溃。

四、结论

通过对基于fabric开发的区块链农产品溯源系统进行性能测试，我们得出以下结论：

1. 该系统能够满足用户需求，能够在合理的时间内返回查询结果，同时具备较高的吞吐量和并发能力。

2. 系统最大并发数为50，超过50后，系统响应时间和吞吐量急剧下降，表现为系统崩溃。

3. 后续可以进一步优化系统性能，提升系统的最大并发数。