测试背景
评估服务器资源及几个重要接口的并发性能。
测试需求
由开发提供的5个重要接口：
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业务场景 |
URL |
访问量(万) |
TPS |
请求比例(%) |
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随手借点-首页产品接口 |
/suishoujiedian-webservice/loanProduct/v3/terminal/listAllLoanProduct.do |
73 |
19 |
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贷款超市-产品配置 |
/cardniuoperation-webservice/product/listProductTree.action |
73 |
19 |
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贷款超市-banner位 |
/cardniuoperation-webservice/bannerConfig/getShow.action |
26 |
6 |
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贷款超市-统计上报 |
/cardniuoperation-webservice/loanStatService/addLoanStat.action |
149 |
37 |
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贷款超市-活动配置 |
/cardniuoperation-webservice/loanGiftWebService/getLoanGiftItemByActivity.action |
68 |
19 |
其中，访问量来自于线上服务器的一天访问量总和，涉及到五个负载机。前四个接口有四个负载机，最后一个接口有两个负载机。
TPS采用二八原则（即80%的访问是在20%的时间内完成），随后计算出每秒的访问量。
测试方案
通过线上监控的接口访问量以及网卡流量可知，一天中，系统用户活跃时间为24小时，根据二八原则（80%的请求是在20%的时间内完成的），可计算出TPS。如上图所示，得到每个接口要达到的TPS。按照各请求的占比设计脚本，然后执行压测，观察各接口响应时间以及服务器资源利用情况。
性能指标
响应时间，单个接口低于1秒 TPS是否达到预期值 事务成功率不能低于98% 服务器资源利用率
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指标 |
阈值 |
备注 |
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CPU |
<70% |
过高会导致系统服务不稳定 |
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内存使用率 |
<70% |
同上 |
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磁盘使用率 |
<70% |
同上 |
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网络带宽 |
<70% |
过高会导致网络延迟，响应时间变长 |
测试环境
负载机IP:
测试机IP:
数据库IP:
测试脚本
使用Jmeter测试工具，用Java编写测试变量处理过程，如用户ID随机获取及加密，循环发送请求，并且按照请求的比例来模拟线上用户并发访问系统。
测试数据
贷款超市-产品配置接口，userid由现网环境下导出100个。
贷款超市-统计上报接口，udid、userId由随机整数生成然后加密，loanBehavior范围为click, load_break, load_success, load_server_error, loanproduct_submit,loanproduct_refuse_contacts, loanproduct_refuse_location, home_click, load_product。
测试结果
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并发用户数 |
混合场景接口平均响应时间（ms） |
总TPS |
请求总数（10分钟） |
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100 |
168 |
591 |
354655 |
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150 |
256 |
583 |
349867 |
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200 |
334 |
595 |
357477 |
下面列举出100用户并发下的性能指标，从下图可以看出TPS（等同于Throughput）远远大于根据现网访问量计算出的TPS，平均响应时间很低。
- 响应时间和TPS
随手借点-首页产品接口返回数据较大，响应时间在751ms，其余接口响应时间在100ms以下，属于正常范围。
五个接口的测试环境下TPS均远大于线上TPS，性能良好。
TPS趋势图，稳定在600附近。
- 服务器资源利用率
CPU利用率在70%以下，正常(测试时间从14:39到14:49)。
IO使用率较低，正常。
网卡流量在120Mbps，正常。
MySQL连接数，正常。
慢速sql数量为0，正常。
测试结论
从上面的结果来看，在单个服务器情况下，压测接口的TPS大于现网服务器TPS的总和，可以满足接口日常访问量三倍的需求。