億恩科技總結服務器穩定性測試方法

如果服務器不夠穩定將會嚴重影響企業業務運行，為企業利益造成損失。正規的服務器廠商都會對產品驚醒不同溫度和濕度下的運行穩定性測試。重點要考慮的是冗余功能，如：數據冗余、網卡榮譽、電源冗余、風扇冗余等。

　　一些測試方法主要分以下幾種：

　　壓力測試：已知系統高峰期使用人數，驗證各事務在最大并發數(通過高峰期人數換算)下事務響應時間能夠達到客戶要求。系統各性能指標在這種壓力下是否還在正常數值之內。系統是否會因這樣的壓力導致不良反應(如：宕機、應用異常中止等)。

　　Ramp Up 增量設計：如并發用戶為75人，系統注冊用戶為1500人，以5%-7%作為并發用戶參考值。一般以每15s加載5人的方式進行增壓設計，該數值主要參考測試加壓機性能，建議Run幾次。以事務通過率與錯誤率衡量實際加載方式。

　　Ramp Up增量設計目標： 尋找已增量方式加壓系統性能瓶頸位置，抓住出現的性能拐點時機，一般常用參考Hits點擊率與吞吐量、CPU、內存使用情況綜合判斷。模擬高峰期使用人數，如早晨的登錄，下班后的退出，工資發送時的消息系統等。

　　另一種極限模擬方式，可視為在峰值壓力情況下同時點擊事務操作的系統極限操作指標。加壓方式不變，在各腳本事務點中設置同集合點名稱(如：lr_rendzvous("same");)在場景設計中，使用事務點集合策略。以同時達到集合點百分率為標準，同時釋放所有正在Run的Vuser。

　　穩定性測試：已知系統高峰期使用人數、各事務操作頻率等。設計綜合測試場景，測試時將每個場景按照一定人數比率一起運行，模擬用戶使用數年的情況。并監控在測試中，系統各性能指標在這種壓力下是否能保持正常數值。事務響應時間是否會出現波動或隨測試時間增漲而增加。系統是否會在測試期間內發生如宕機、應用中止等異常情況。

　　根據上述測試中，各事務條件下出現性能拐點的位置，已確定穩定性測試并發用戶人數。仍然根據實際測試服務器(加壓機、應用服務器、數據服務器三方性能)，估算最終并發用戶人數。

　　場景設計思想：

　　從穩定性測試場景的設計意義，應分多種情況考慮：

　　針對同一個場景為例，以下以公文附件上傳為例簡要分析場景設計思想：

　　1)場景一：已壓力測試環境下性能拐點的并發用戶為設計測試場景，目的驗證極限壓力情況下測試服務器各性能指標。

　　2)場景二：根據壓力測試環境中CPU、內存等指標選取服務器所能承受最大壓力的50%來確定并發用戶數。

　　測試方法：采用1)Ramp Up-Load all Vusers simultaneously

　　2)Duration-Run Indefinitely

　　3)在Sechedule-勾選Initalize all Vusers before Run

　　容錯性測試：通過模擬一些非正常情況(如：服務器突然斷電、網絡時斷時續、服務器硬盤空間不足等)，驗證系統在發生這些情況時是否能夠有自動處理機制以保障系統的正常運行或恢復運行措施。如有HA(自動容災系統)，還可以專門針對這些自動保護系統進行另外的測試。驗證其能否有效觸發保護措施。

　　問題排除性測試：通過原有案例或經驗判斷，針對系統中曾經發生問題或懷疑存在隱患的模塊進行驗證測試。驗證這些模塊是否還會發生同樣的性能問題。如：上傳附件模塊的內存泄露問題、地址本模塊優化、開啟Tivoli性能監控對OA系統性能的影響等等。

　　測評測試是用于獲取系統的關鍵性能指標點，而進行的相關測試。主要是針對預先沒有明確的預期測試結果，而是要通過測試獲取在特定壓力場景下的性能指標(如：事務響應時間、最大并發用戶數等)。

　　評測事務交易時間：為獲取某事務在特定壓力下的響應時間而進行的測試活動。通過模擬已知客戶高峰期的各壓力值或預期所能承受的壓力值，獲取事務在這種壓力下的響應時間。

　　評測事務最大并發用戶數：為獲取某事務在特定系統環境下所能承受的最大并發用戶數而進行的測試活動。通過模擬真實環境或直接采用真實環境，評測在這種環境下事務所能承受的最大并發用戶數。判定標準閾值需預先定義(如響應時間，CPU占用率，內存占用率，已出現點擊率峰值，已出現吞吐量峰值等)。

　　評測系統最大并發用戶數：為獲取整個系統所能夠承受的最大并發用戶數而進行的的測試活動。通過預先分析項目各主要模塊的使用比率和頻率，定義各事務在綜合場景中所占的比率，以比率方式分配各事務并發用戶數。模擬真實環境或直接采用真實環境，評測在這種環境下系統所能承受的最大并發用戶數。判定標準閥值預先定義(如響應時間，CPU占用率，內存占用率，已出現點擊率峰值，已出現吞吐量峰值等)。取值標準以木桶法則為準(并發數最小的事務為整個系統的并發數)。

　　評測不同數據庫數據量對性能的影響：針對不同數據庫數據量的測試，將測試結果進行對比，分析發現數據庫中各表的數據量對事務性能的影響。得以預先判斷系統長時間運行后，或某些模塊客戶要求數據量較大時可能存在的隱患。

　　問題定位測試在通過以上測試或用戶實際操作已經發現系統中的性能問題或懷疑已存在性能問題。需通過響應的測試場景重現問題或定義問題。如有可能，可以直接找出引起性能問題所在的代碼或模塊。該類測試主要還是通過測試出問題的腳本場景，并可以增加發現和檢測的工具，如開啟Tivoli性能監控、開啟HeapDump輸出、Linux資源監控命令等。并在場景運行過程中輔以手工測試。

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