发布时间:2021-11-30 17:16:21来源：转载
各事务条件下出现性能拐点的位置，已确定稳定性测试并发用户人数。仍然根据实际测试服务器(加压机、应用服务器、数据服务器三方性能)，估算较终并发用户人数。
场景设计思想：从稳定性测试场景的设计意义，应分多种情况考虑：
针对同一个场景为例，以下以公文附件上传为例简要分析场景设计思想：
1)场景一：已压力测试环境下性能拐点的并发用户为设计测试场景，目的验证极限压力情况下测试服务器各性能指标。
2)场景二：根据压力测试环境中CPU、内存等指标选取服务器所能承受较大压力的50%来确定并发用户数。
测试方法：采用1)Ramp Up-Load all Vusers simultaneously
2)Duration-Run Indefinitely
3)在Sechedule-勾选Initalize all Vusers before Run
容错性测试：通过模拟一些非正常情况(如：服务器突然断电、网络时断时续、服务器硬盘空间不足等)，验证系统在发生这些情况时是否能够有自动处理机制以保障系统的正常运行或恢复运行措施。如有HA(自动容灾系统)，还可以专门针对这些自动保护系统进行另外的测试。验证其能否有效触发保护措施。
问题排除性测试：通过原有案例或经验判断，针对系统中曾经发生问题或怀疑存在隐患的模块进行验证测试。验证这些模块是否还会发生同样的性能问题。如：上传附件模块的内存泄露问题、地址本模块优化、开启Tivoli性能监控对OA系统性能的影响等等。
测评测试是用于获取系统的关键性能指标点，而进行的相关测试。主要是针对预先没有明确的预期测试结果，而是要通过测试获取在特定压力场景下的性能指标(如：事务响应时间、较大并发用户数等)。
评测事务交易时间：
为获取某事务在特定压力下的响应时间而进行的测试活动。通过模拟已知客户高峰期的各压力值或预期所能承受的压力值，获取事务在这种压力下的响应时间。
评测事务较大并发用户数为获取某事务在特定系统环境下所能承受的较大并发用户数而进行的测试活动。通过模拟真实环境或直接采用真实环境，评测在这种环境下事务所能承受的较大并发用户数。判定标准阈值需预先定义(如响应时间，CPU占用率，内存占用率，已出现点击率峰值，已出现吞吐量峰值等)。
评测系统较大并发用户数：
为获取整个系统所能够承受的较大并发用户数而进行的的测试活动。通过预先分析项目各主要模块的使用比率和频率，定义各事务在综合场景中所占的比率，以比率方式分配各事务并发用户数。
模拟真实环境或直接采用真实环境，评测在这种环境下系统所能承受的较大并发用户数。判定标准阀值预先定义(如响应时间，CPU占用率，内存占用率，已出现点击率峰值，已出现吞吐量峰值等)。取值标准以木桶法则为准(并发数较小的事务为整个系统的并发数)。
评测不同数据库数据量对性能的影响：
针对不同数据库数据量的测试，将测试结果进行对比，分析发现数据库中各表的数据量对事务性能的影响。得以预先判断系统长时间运行后，或某些模块客户要求数据量较大时可能存在的隐患。
问题定位测试在通过以上测试或用户实际操作已经发现系统中的性能问题或怀疑已存在性能问题。需通过响应的测试场景重现问题或定义问题。如有可能，可以直接找出引起性能问题所在的代码或模块。
该类测试主要还是通过测试出问题的脚本场景，并可以增加发现和检测的工具，如开启Tivoli性能监控、开启HeapDump输出、Linux资源监控命令等。并在场景运行过程中辅以手工测试。
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