開始性能測試前需要了解的內容：

1、項目具體需求。

2、指標：響應時間在多少以內，并發數多少，tps多少，總tps多少，穩定性交易總量多少，事務成功率，交易波動范圍，穩定運行時長，資源利用率，測哪些交易，哪些接口,測試哪些場景。

3、環境：生產環境服務器數量，測試環境服務器數量，按照資源配比得出測試指標。

4、協議：系統用什么協議進行通訊。

5、壓力機數量：如果并發用戶數太多，需要把壓力發到不同的壓力機，不然可能會存在壓力機瓶頸問題，導致tps和響應時間抖動。

6、交易占比：分析線上日志得出tps占比。

7、系統架構：請求流經過哪些環節，壓測時監控這些環節。

測試：

1、基準：一個用戶迭代100次，關注響應時間，事務成功率100%。

2、負載：10個用戶跑10分鐘，關注響應時間，事務成功率100%。

3、容量：估算一個總tps，根據公式計算出每個交易的pacing和vu，獲取系統最大處理能力（最優容量），再令外測出三個梯度作為對比（兩組小于最優容量，一組大于最優容量），四組容量VU等差，tps等差，對比每組容量實際占比和測試占比（越接近越能模擬真實場景），關注響應時間，總tps，tps，事務成功率，AP cpu利用率，DB cpu利用率，線程死鎖，數據庫死鎖。

       其中響應時間應小于負載測試時間，總tps應約等于預估總tps（相差不超過10是正常的），每個交易的tps應接近預估總tps*占比，事務成功率100%，AP cpu小于60%，DB cpu小于80%。dump線程棧檢測是否有線程死鎖，查看數據庫日志看是否有數據庫死鎖。

4、穩定性：采取最優容量的80%作為壓力持續運行24小時，觀察系統長時間運行的性能表現，關注響應時間，tps，總tps，事務成功率，交易總數，觀察是否有內存溢出（堆溢出，棧溢出，持久代溢出），cpu利用率是否達標，mem是否不持續增長，是否能正常觸發fullgc，gc時間，gc頻率， fullgc時間，fullgc頻率（重點關注，JVM調優就是為了減少fullgc頻率）。 

監控：

容量測試和穩定性測試時啟動nmon監控。

壓測中遇到的性能問題及解決辦法：

一、容量測試過程中cpu過高

1、用vmstat實時監控cpu使用情況。很小的壓力AP cpu卻到了80%多，指標是不能超過60%。

2、分析是use cpu過高還是sys cpu過高，常見的是use cpu使用過高。

3、如果是sys cpu使用過高，先把消耗cpu最多的進程找出來（top命令），再找到該線程下消耗cpu過高的是哪幾個線程，再把該線程轉換成16進制，再用jstack命令來dump線程棧，看這個線程棧在調用什么東西導致use cpu過高。 

二、內存溢出（堆溢出、棧溢出、持久代溢出）

1、堆內存溢出

1)穩定性壓測一段時間后，LR報錯，日志報java.lang.OutOfMemoryError.Java heap space。

2)用jmap -histo pid命令dump堆內存使用情況，查看堆內存排名前20個對象，看是否有自己應用程序的方法，從最高的查起，如果有則檢查該方法是什么原因造成堆內存溢出。

3)如果前20里沒有自己的方法，則用jmap -dump來dump堆內存，在用MAT分析dump下來的堆內存，分析導出內存溢出的方法。

4)如果應用程序的方法沒有問題，則需要修改JVM參數，修改xms，xmx，調整堆內存參數，一般是增加堆內存。

2、棧內存溢出

1)穩定性壓測一段時間后，LR報錯，日志報Java.Lang.StackOverflowError。

2)修改jvm參數，將xss參數改大，增加棧內存。

3)棧溢出一定是做批量操作引起的，減少批處理數據量。

3、持久代溢出

1)穩定性壓測一定時間后，日志報Java.Lang.OutOfMenoryError.PermGen Space。

2)這種原因是由于類、方法描述、字段描述、常量池、訪問修飾符等一些靜態變量太多，將持久代占滿導致持久代溢出。

3)修改jvm配置，將XX:MaxPermSize=256參數調大。盡量減少靜態變量。

三、線程死鎖

1、容量測試壓測一段時間后，LR報連接超時。

2、造成這種現象的原因很多，比如帶寬不夠，中間件線程池不夠用，數據庫連接池不夠，連接數占滿等都會造成連接不上而報超時錯誤。

3、jstack命令dump線程棧，搜索線程棧里有沒有block，如果有的話就是線程死鎖，找到死鎖的線程，分析對應的代碼。

四、數據庫死鎖

1、容量測試壓測一段時間后，LR報連接超時。

2、造成這種現象的原因很多，比如帶寬不夠，中間件線程池不夠用，數據庫連接池不夠，連接數占滿等都會造成連接不上而報超時錯誤。

3、數據庫日志中搜索block，能搜到block的話就是存在數據庫死鎖，找到日志，查看對應的sql，優化造成死鎖的sql。

五、數據庫連接池不釋放

1、容量測試壓測一段時間后，LR報連接超時。

2、造成這種現象的原因很多，比如帶寬不夠，中間件線程池不夠用，數據庫連接池不夠，連接數占滿等都會造成連接不上而報超時錯誤。

3、去數據庫查看應用程序到數據庫的連接有多少個（ show full processlist），假如應用程序里面配置的數據庫連接為30，在數據庫查看應用程序到數據庫的連接也是30，則表示連接池占滿了。將配置改成90試試，去數據庫看如果連接到了90，則可以確定是數據庫連接池不釋放導致的。查看代碼，數據庫連接部分是不是有創建連接但是沒有關閉連接的情況。基本就是這種情況導致的，修改代碼即可。

六、TPS上不去

1、壓力大的時候tps頻繁抖動，導致總tps上不去。查看是否有fullgc（tail -f gc_mSrv1.log | grep full）。

2、pacing設置太小也會導致tps上不去，對抖動大的交易多增加點用戶即可。

3、tps抖動，單壓抖動大的交易，發現很平穩，這時懷疑是不是壓力太大導致，所以發容量的時候把壓力最大的那只交易分到其他壓力機，然后發現tps不抖動了。注意：多臺壓力機只影響tps抖動，不會影響服務器的cpu。

4、看響應時間有沒有超時，看用戶數夠不夠。

七、服務器壓力不均衡（相差1%-2%是正常的）

1、跑最優容量的時候，四臺AP只有一臺cpu超過60%，其他三臺都在60%以下。

2、查看服務器是否有定時任務。

3、查看是否存在壓力機瓶頸。

4、是否存在帶寬瓶頸（局域網不存在此問題）。

5、查看部署的版本，配置是否一樣。

6、可能別人也在用這些AP，因為同一臺物理機上有很多虛擬機，因為別人先用，資源被別人先占了。

八、fullgc時間太長

1、跑容量和穩定性的時候，出現LR報請求超時錯誤，查看后臺日志是fullgc了，看LR幾點報的錯和日志里fullgc的時間是否對應，fullgc會暫停整個應用程序，導致LR前端沒響應，所以報錯，這時可以減少old代內存，從而減少fullgc時間，減少fullgc時間LR就不會報錯，讓用戶幾乎感覺不到應用程序暫停。

2、四臺AP輪流著full gc（部分server fullgc，其他server也會fullgc），這時可以制定策略讓不同的server不同時fullgc，或者等夜間交易量少時寫定時任務重啟服務。

注意：

服務器日志為error下測試。

服務啟動后幾分鐘內發壓壓力會很大，最好是服務啟動兩三分鐘后再開始跑壓力。

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