如何給軟件性能測試定位 軟件測試
接觸性能測試不深，更非專(zhuān)家，自己的理解，瓶頸產(chǎn)生在以下幾方面：
1、網(wǎng)絡(luò )瓶頸，如帶寬，流量等形成的網(wǎng)絡(luò )環(huán)境
2、應用服務(wù)瓶頸，如中間件的基本配置，CACHE等
3、系統瓶頸，這個(gè)比較常用：應用服務(wù)器，數據庫服務(wù)器以及客戶(hù)機的CPU，內存，硬盤(pán)等配置
4、數據庫瓶頸，以ORACLE為例，SYS中默認的一些參數設置
5、應用程序本身瓶頸，
針對網(wǎng)絡(luò )瓶頸，現在冒似很少，不過(guò)也不是沒(méi)有，首先想一下如果有網(wǎng)絡(luò )的阻塞，斷網(wǎng)，帶寬被其他資源占用，限速等情況，應用程序或系統會(huì )是什么情況，針對WEB，無(wú)非是超時(shí)，HTTP400，500之類(lèi)的錯，針對一些客戶(hù)端程序，可能也是超時(shí)，掉線(xiàn)，服務(wù)器下發(fā)的，需要服務(wù)器返回的信息獲取不到還有一種更明顯的情況，應該就是事務(wù)提交慢，如果封裝事務(wù)的代碼再不完善，一般造成的錯誤，無(wú)非就是數據提交不完整，或者因為網(wǎng)終原因+代碼缺陷造成重復性提交。如此綜合下來(lái)，肯定是考慮網(wǎng)絡(luò )有瓶頸，然后考慮網(wǎng)絡(luò )有問(wèn)題時(shí)，怎樣去優(yōu)化，是需要優(yōu)化交互的一些代碼，還是接口之類(lèi)的。
應用服務(wù)的瓶頸的定位，比較復雜，學(xué)習中，不過(guò)網(wǎng)上有很多資料可以參考的。一般像tomcat，weblogic之類(lèi)的，有默認的設置，也有經(jīng)過(guò)架構和維護人員進(jìn)行試驗調試的一些值，這些值一般可以滿(mǎn)足程序發(fā)布的需要，不必進(jìn)行太多的設置，可能我們認識的最基本的就是JAVA_OPTS的設置，maxThreads，time_out之類(lèi)的參數我們做借助LR，Jemeter或webload之類(lèi)的工具，執行性能測試，尤其是對應用服務(wù)造成了壓力，如果應用服務(wù)有瓶頸，一般我們設置的log4j.properties，日志都會(huì )記錄下來(lái)。然后根據日志，去進(jìn)一步確定應用服務(wù)的問(wèn)題
系統瓶頸，這個(gè)定位雖說(shuō)比較復雜，但是有很多前輩的經(jīng)驗值參考，不作說(shuō)明，相信用LR的同行，也可以從性能記數器中得出一些指標值，加上nagios，cacti，可以很明顯的看出系統哪些資源夠用，哪些資源明顯不夠用。不過(guò)，一般系統瓶頸的造成，是因為應用程序本身造成的。關(guān)于這點(diǎn)兒的分析和定位，就需要歸入應用程序本身瓶頸分析和定位了。
現在基本所有的東東，都離不開(kāi)數據庫這個(gè)后臺，數據庫的瓶頸實(shí)在是不知道是什么概念，數據庫管理員的工作，數據庫管理員日常做的工作，可能就是有瓶頸定位的工作，比如：查詢(xún)一下V$sys_event，V$sysstat，v$syssql之類(lèi)的表，比對一下日常正常情況下的監控數據，看一下有沒(méi)有異常等。其他方面，我也不是太了解。
應用程序瓶頸，這個(gè)是測試過(guò)程中最需要去關(guān)注的，需要測試人員和開(kāi)發(fā)人員配合執行，然后定位，我這兒做的大都是執行性的，比如會(huì )有腳本去運行，開(kāi)發(fā)人員會(huì )結合jprofiler之類(lèi)的工具，去看一下堆遍歷，線(xiàn)程剖析的情況確定哪兒有問(wèn)題。大致是這樣，沒(méi)有實(shí)際操作過(guò)
逐步細化分析，先可以監控一些常見(jiàn)衡量CPU，內存，磁盤(pán)的性能指標，進(jìn)行綜合分析，然后根據所測系統具體情況，進(jìn)行初步問(wèn)題定位，然后確定更詳細的監控指標來(lái)分析。
懷疑內存不足時(shí)：
方法1：
【監控指標】：Memory Available MBytes ，Memory的Pages/sec， page read/sec， Page Faults/sec
【參考值】：
如果 Page Reads/Sec 比率持續保持為 5，表示可能內存不足。
Page/sec 推薦00-20(如果服務(wù)器沒(méi)有足夠的內存處理其工作負荷，此數值將一直很高。如果大于80，表示有問(wèn)題)。
方法2：根據Physical Disk 值分析性能瓶頸
【監控指標】：Memory Available MBytes ，Pages read/sec，%Disk Time 和 Avg.Disk Queue Length
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