JMeter性能测试工作中遇到的问题及剖析,你遇到了几个?
发布日期:2023-03-25 18:18:22
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分类:技术文章
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常见性能测试剖析
1、系统资源问题CPU/内存/磁盘/网络...2、语言/代码:JVM/PHP-fpm ...etc3、框架问题:Sprint Boot /百度RPC...
服务单点性能问题
1、CPU负载2、内存泄漏3、磁盘IO4、网络IO5、JAVA Full GC6、TCP连接数7、工作线程打满.....
案例1:某次压力测试,服务端CPU飙升打满,CPU计算型
TOP -H -p pidPstack pidTrace -p pid代码逻辑问题:同步解析接口,使用正则方式匹配返回内容,但是由于返回内容过大,导致CPU飙升。正则,大数据的JSON序列化/反序列化另外死锁问题也可以通过类似的方式调优CPU不高,但服务响应耗时高,请求堆积;
案例2:某次压力测试,系统CPU等指标正常,但是偶发间断时间请求耗时特别高
JVM GC问题:Full GC Stop the world减少Full GC时间,老年代降低
案例3:某次压力测试,php程序,php-fpm内存增长,OOM导致服务挂掉
排查原因,使用了第三方so插件做JSON解析,但是第三方so插件有内存泄漏问题。Max-request,fast-cgi 固定请求数后重启
案例4:某次压测,CPU/内存/网络 等指标表现良好,但响应耗时非常久
监控查看磁盘IO异常,追查发现日志级别设置为Debug,大量日志打印拖累性能同步日志,可能是潜在的性能杀手
案例5:某次压力测试,CUP/内存/网络/磁盘 所有指标都表现良好,但是响应时间非常久
查看Nginx 日志,发现 request_time较长,但是 upstream_response_time 实际较短。
案例6:某次压测,同样的并发TPS,但是前期性能良好,后期数据库CPU飙升
压测会长生大量级的数据,数据增长会带来性能的损耗压测数据不合理,导致统一设备关联多个用户,服务端不做限制的in查询不合理分页,未做椰树limit,导致将数据库新增数据全部查询
案例7:某次稳定性测试,大并发TPS,前期性能良好,分片缓存,在模拟缓存单点失效大量的数据库穿透
缓存不合理的分片策略,使用分除模式。导致大量缓存统一时间失效。不合理的负载均衡算法也会有类似的问题。一致性的HASH解决此缓存问题
案例8:某次稳定性测试,如果HTTP入口流量仅百QPS,但下游RPC服务打卦
商户列表,for循环调用下游解决,导致请求数百倍扩大。使用Batch接口减轻压力,Batch接口可能会带来功能隐患```
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