性能测试数据分析实践与经验分享

"这篇文稿主要分享了作者在进行福建移动BOSS系统性能测试时的数据分析经验，通过模拟Browser向服务器发送HTTP请求，探讨了如何识别性能瓶颈，并提供了记录和分析数据的方法。" 在性能测试中，数据分析是至关重要的一步，它能够帮助我们识别系统的性能瓶颈，优化系统性能。在这个案例中，作者设计了一个测试用例，通过一台Linux机器模拟Browser向SUN主机上的Apache Web Server发送HTTP请求，Web Server再将请求转交给FCGI程序。FCGI程序进一步与CC1、CC2以及ACCTFZ服务进行交互。测试分为三种压力情景，分别测试不同数量的Browser、fcgi、svr_cc服务进程和svr_ac服务进程，以观察系统在不同负载下的表现。 在进行性能测试数据分析时，首先需要记录详尽的数据。这通常涉及到在应用程序的关键代码段中插入日志，记录特定操作开始和结束的时间戳，精确到微秒或毫秒。例如，fcgi进程的日志片段显示了tpbegin、tpsetbranch、tpcall、tpcommit等交易操作的时间点，这些数据对于后续的性能分析至关重要。 分析这些日志数据，我们可以计算出各步骤之间的平均时间差，找出耗时较长的部分。例如，从日志中可以看出，tpcall到tpcommit的时间间隔较长，这可能意味着服务器处理请求的时间较长，可能是性能瓶颈所在。通过这种方式，我们可以定位到系统中需要优化的部分。 在分析过程中，还应关注系统资源的使用情况，如CPU、内存、网络带宽等，结合系统日志和监控工具，判断是否存在资源过载或者不合理的资源分配。同时，对于并发情况下的测试，还需要考虑锁竞争、线程同步等问题对性能的影响。 此外，对比不同压力场景下的数据，可以帮助我们理解系统在不同负载下的响应能力和稳定性。比如，当Browser和fcgi的数量增加时，svr_cc和svr_ac的服务进程是否能有效应对，系统的响应时间是否增长，错误率是否增加等。 性能测试数据分析是一个涉及多方面技能的过程，包括日志记录、时间戳分析、资源监控、并发处理分析等。通过这样的测试和分析，我们可以对系统进行有针对性的优化，提高系统的整体性能和用户体验。