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• 步骤
  

性能调优的步骤：

• 1.确定问题：根据性能测试的结果来分析确定bug。–测试人员职责

• 2.分析原因：分析问题产生的原因。----开发人员职责

• 3.给出解决方案：可以是修改软件配置、增加硬件资源配置、修改代码等-----开发人员职责

• 4.验证问题：按照给出的解决方案，重新进行测试—测试人员职责

• 5.分析验证结果—既要保证有问题指标得到解决，又要保证其他指标没有新问题

注意：

• 性能分析和调优需要经过很多轮，才能得到最终解决。

• 性能问题产生的原因分析：

在实际的性能测试中，会遇到各种各样的问题，比如TPS压不上去，导致这种现象的原因很多，作为测试人员应配合开发人员进行分析尽快找出瓶颈的所在。

性能问题可以产生的原因：

• 硬件服务器资源指标:
  
• 1、服务器的硬件

CPU、内存、磁盘、外设（键盘、鼠标、显示器、散热器、机箱）

运行速度从快到慢：CPU>>内存>>磁盘

存储空间从大到小：磁盘>>内存>>CPU

• 2、CPU时间的介绍

CPU:单位HZ

• 将CPU划分为若干个时间片，为每个程序分配对应的时间片，保证所有的程序占用时间片来串行执行。

• CPU使用率：表示一段时间内，正在使用的CPU时间段/总的CPU时间段*100%

  • 已使用的时间片=用户CPU+系统CPU
  • 总时间片=用户CPU+系统CPU+空闲CPU
  • 用户CPU:所有应用程序运行时消耗的CPU
  • 系统CPU:操作系统运行消耗的CPU

• CPU使用率分为用户态、系统态和空闲态

  • 用户态：表示cpu处于应用程序执行的时间
  • 系统态：表示系统内核执行的时间
  • 空闲态：表示空闲系统进程执行的时间

• 查看CPU使用率的命令：top
  

• 测试关注点：

  • 当CPU使用率高时，确定是用户CPU高，还是系统CPU高
  • 如果是用户CPU高，说明某个软件程序的CPU资源占用率高，需要定位代码程序运行的效率
  • 如果是系统CPU高，同步观察是否是其他资源（磁盘IO、内存、网络等）不足

• 内存和虚拟内存
  

• 内存:又称主存储器/物理内存，计算机中所有程序的运行都在内存中进行

• 虚拟内存：是计算机系统内存管理的一种技术，当计算器内存不足时，可以使用虚拟内存进行补偿。

  • 在程序运行时，可以将程序的一部分装入内存，而将其余部分留在外存（磁盘），就可以启动程序来执行。
  • 在程序执行过程中，当所访问的信息不在内存时，由操作系统将所需要的部分调入内存，然后继续执行程序。
  • 同时，操作系统将内存中暂时不使用的内容换出到外存上，从而腾出空间存放将要调入内存的信息
  • 这样，系统好像为用户提供了一个比实际内存大得多的存储器，称为虚拟内存。

• 命令：

  • 查看总量：top
  • 查看虚拟内存的使用量：vmstat
    

• 测试关注点：

  • 实际内存：查看内存使用百分比，检查是否超过80%
  • 虚拟内存：查看swap的si和so是否为0，如果不为0，说明内存可能不足。

• 磁盘IO
  

磁盘IO瓶颈：影响性能的时磁盘的读写速度（Input和Output速率），不是磁盘大小。

查看磁盘IO使用的命令：iostat -x 1 1
第一个1表示1s取一次数据，第二个1表示取1次数据

• %iowait：CPU等待输入输出完成时间的百分比
• %util：表示一秒钟有百分之多少的时间用于I/O

测试关注点：

• 如果%iowait高，说明磁盘IO传输数据的任务很多，在等待，说明磁盘传输速度不足，存在瓶颈
• 如果%util高，说明磁盘长时间占用CPU在发送数据，说明磁盘传输速度不足，存在瓶颈。

• 网络
  

网络瓶颈:影响性能的是网络的传输速度，与网络的总带宽进行对比，接近总带宽，说明网络存在瓶颈。

查看网络使用的命令：sar -n DEV 1 2

rxkB/s：每秒接收的数据量（千字）
txkB/s：每秒发送的数据量（千字）
测试关注点:

• 实际统计的发送速率和接收速率，与网络的总带宽进行对比，查看使用的百分比（如果无限接近100%，说明存在网络性能瓶颈）

• 补充介绍：

  • 宽带：用户（业务）维度来描述网络速率的方式。例如20M宽带、100M宽带、1000M宽带 速率单位：b(bit)/s
  • 带宽：数据在网络中传输的速率，在技术中都是通过带宽来描述速率。 速率单位：B(Byte)/s 1B = 8bit
  • 实际情况：1000M宽带——对应着的宽带速率为1000/8=125M

• 数据库监控
  

数据库瓶颈分析——慢查询

1、慢查询：

概念：找出查询速度慢的sql语句

• 慢：查询时间超过设置的阈值

慢查询的相关参数：

• slow_query_long:慢查询开关

• slow_query_long_file:慢查询日志存放位置

• slow_query_time:慢查询时间阈值
  
  修改完重新新建查询

• 查询慢查询的相关参数：show avriables like “”

• 设置慢查询的相关参数：set global 参数名=值

• 设置完成，并运行脚本抓取到慢查询的日志信息为：
  

测试关注点：

• 基于当前记录下来的慢查询sql进行进一步的分析，判断是否存在问题，需要修改。

2、数据库连接池

• 数据库连接池：事先建立好连接，当程序请求sql执行时，直接分配空闲连接，使用完成后释放连接。节省了SQL语句执行前后连接的建立和关闭的时间。

• 作用：可以提高对数据库操作的性能

• 工作原理：
  

• 查看方法：

  • 最大连接数：show variable like “max_connections”
  • 当前使用的连接数：show status like “threads_connected”
    

• 测试关注点：

  • 关注：利用率=当前使用的连接数/最大连接数，建议：85%左右 ；
  • 如果利用率超过85%，连接池可能会被占满
  • 如果利用率过低，说明资源存在浪费，可能会影响其他性能指标。

3、mysql锁

数据库瓶颈分析——数据库死锁

锁的介绍：

• 一个用户修改数据时，对该数据进行加锁操作，其他用户不能进行修改。
• 只有当第一个用户修改完成后，其他用户才能修改

MySQL主要有两种锁：表级、行级。

• 表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁，锁定粒度最大，并发度最低。
• 行级锁：开销大，加锁慢；会出现死锁，锁定粒度最小，并发度也最高。

死锁：

• 两个进程同时使用资源时，出现的相互争抢的现象
• 死锁后需要等待很长的时间，要么有程序校验机制来释放，要么手动释放。

数据库中锁的介绍：

测试关注点:

• show open tables where in_user>=1:查看当前正在使用的表（可能是锁定的表）
• show pricesslist:查看执行时间长的线程，找到对应的sql
  

• Java应用瓶颈分析—JVM内存
  

JVM（JAVA Virtual Machine）JAVA虚拟机管理JAVA程序运行时，所管理的内存

• 堆内存：存储动态数据，创建对象时申请的空间。给程序员使用
• 非堆内存：存储静态数据。共JVM运行使用。
  
  

• JAVA应用：

JVM监控—Jvisualcm.exe
@TOC

1、在java程序启动时，添加启动参数

2、进入jdk的bin目录下，选择“exeisualvm.exe”

3、点击远程，右键选择“添加远程主机”，并设置服务器IP

4、点击主机IP，右键点击“添加JMX连接”，并设置JVM监控的端口

5、点击IP+Port,右边选择“监视”，可以查看JVM内存的实际使用情况

• 压测机：
  

• 压测机影响性能测试结果的原因主要是：

  • Jmeter单机负载能力有限，如果需要模拟的用户请求数超过其负载极限，也会导致TPS压不上去

• 监控的方法：

  • windows压测机——任务管理器
  • linux压测机——PerFMon 或者top命令

• 解决方法：

  • 添加资源 添加多台压测机，进行分布式测试

• 性能测试报告
  

• 性能调优案例
  

案例1——获取首页数据（CPU高）

• 场景描述：进入首页后，加载首页的相关数据，包括：轮播图、频道、优惠券、团购专区品牌商直供、新品首发、热卖商品、专题精选等数据。

• 测试结果数据：
  

• 分析过程：

  • 每发送一个HTTP请求，需要查询27个SQL语句，当TPS为100时，每秒要处理2700个SQL语句

• 解决方案：

  • 增加CPU
  • 通过分批次、异步加载的方式，第一次进入首页时只加载第一屏的内容，下拉时再加载后续的数据

案例2——查看商品详情（网络）

• 场景描述：
  进入商品详情页面时，加载商品的详细信息
• 测试结果数据：
  
• 原因：
  已使用的网络带宽已接近于总带宽
• 解决方案：
  • 增加网络带宽
  • 减少进入商品详情页时的数据请求量

案例3——搜索商品（慢查询）

• 场景描述：
  进入首页，在搜索框中输入关键字搜索商品

• 测试结果数据：

  • 搜索关键字“床”时，出现慢查询SQL语句
  • 查看慢查询语句cat/var/lib/mysql/localhost-slow.log，包含如下SQL语句：
    

• 分析步骤：

  • 当搜索关键字匹配到大量的商品时，第3条SQL语句会返回大量重复数据
  • 第4条SQL语句中的in查询条件中同样包含大量重复的商品分类id
  • 因此：第4条SQL会出现查询时间较长,是由于第3条SQL返回的ID有大量重复

• 本案例解决方案：
  

案例4——JVM内存溢出

• 场景描述：
  请求测试接口（wx/index/oom）,模拟内存溢出
• 测试结果数据：
  
• 解决方案：
  开发定位出泄露的点，修改代码。