web端性能测试报告

1、Xxxx文档编号：密级：版本信息：Vxxxx建立日期：2017-06创建人：XXX版本编号*变化状态简要说明（变更内容和变更范围）日期测试人批准日期批准人VXXXA新增2017-6-30XXXX1引言1.1编写目的根据性能测试方案，给出结果和分析以及结论和建议。测试方案预期读者：开发人员、测试人员、和项目相关人员。项目背景项目名称XXXX系统项目简称XXXX项目编号开发者XXXXX用户各个XXXX站点术语定义虚拟用户：通过执行测试脚本模仿真实用户与被测试系统进行通信的进程或线程。测试脚本：通过执行特定业务流程来模拟真实用户操作行为的脚本代码。场景：通过组织若干类型、若干数量的虚拟用户来模拟真实

2、生成环境中的负载场景。集合点：用来确定某一步操作由多少虚拟用户同步执行（并发）。事务：设置事务是为了明确某一个或多个业务或者某一个按钮操作的响应时间。HPS:每秒点击数，一般情况下，与TPS成正比。TPS：每秒事务数，是指每秒内，每个事务通过、失败以及停止的次数，可以确定系统在任何给定时刻的实际事务负载。系统资源利用率：是指在对被测试系统执行性能测试时，系统部署的相关应用服务器、数据库等系统资源利用，比如CUP，内存，网络等。2测试业务及性能需求服务器配置如下：Web服务器：操作系统：Windows7旗舰版64位；处理器：Intel(R)Xeon(R)CPUI52.20GH内存：8GB业务名称

3、模拟实际生成环境指标说明XXX接口假设一个站一天任务流水100条，20个站一个月整个XXX大概6W条，因此模拟Sfjc_jourtask表中造30W条的数据量大概在接近半年的流水服务器cup使用率、内存使用量不能高于90%前提下网络带宽的使用量不能高于80%系统响应时间控制在10s内3场景设及计执行结果3.1场景设计序号(负载)场景名称用户总数执行时间用户递增策略递增数量递增间隔1CJ-TJ_001205min210S2CJ-TJ_002405min210S3CJ-TJ_003605min210S4CJ-TJ_004805min210S3.2测试结果3.2.1“提交”事务情况汇总场景名称事务名

4、称响应最小时间（s）平均响应时间（s）最大响应时间（s）90%事务的平均响应时间（s）CJ-TJ_001提交0.1521.1552.5051.539CJ-TJ_002提交0.2722.1973.6432.948CJ-TJ_003提交0.1523.0435.1144.194CJ-TJ_004提交0.1984.7269.5346.947每秒点击量（）1、。-刀_001和CJ-TJ_004点击率在大概维持在13-15左右的点击率HihsperSc-CDnd-RunningVumveHihsperSc-CDnd-RunningVumve2、CJ-TJ_003和CJ-TJ_004点击率在场景持续变发60

5、或者80个用户时，hPS会有明显的下降MJBSnAF击qhnNFvri-川1:口MRJ1:口MRJgH:D0630VM073DMOO(M:WM)吞吐量(CJ-TJ_001-2-3-4)大体一致Tllwouihpijl口口:4-4DD-+.000-3S4JD-3皿3.-I0D-3Mi-3.GQD-a.MEb2.6OD-Z.4QD-2JOD-2.CCID-1.2-0D-1EflD14QD-事务(CJ-TJ_002)SurnnTiaryRepcr!|RunningVliters|SurnnTiaryRepcr!|RunningVliters|Hit%perSrcond|ThraughputTrais

6、aetlonSummaiyAvsragrrIranaa.Rrspam&eTirnuTransactionSummarySSEffiDSSEffiDB.sna口。7b5DG7,00063皿乐Offi5.500&CW45UQ4mB萃皿3cm25D0ZODG-15Q0I.ODO5DQ平均事务响应时间（-2）MuEEjry国-的-1IRmnirgJAwsrwgtTr*H4-,.tspgftitTirrtaAvG-ragc-TiannsacLionRnpansG-TmeMuEEjry国-的-1IRmnirgJAwsrwgtTr*H4-,.tspgftitTirrtaAvG-ragc-TiannsacLionRnpansG-Tme|f的/修，an11kI*m每秒事务数（）由于tps一般和hps保持正比例关系，介于hps在1315左右，监测tps的数据也大概在1214。服务器资源监控场景名称Cpu内存网络CJ-TJ_001CJ-TJ_002CJ-TJ_003CJ-TJ_00490%1.0G20M3.3测试结论四个场景监控发现服务端的CPU到达90%左右前提下，HPS（每秒的请求数）大概维持在12-15左右，在增加用户数使CPU到超负荷状态，并不能增加HPS的请求数，可得到瓶颈在服务器的cpu上；依照当前服务器的硬件配置条件有发现，在请求数长时间