软件性能测试报告.docx

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软件性能测试报告

秘级：

XXXXXX

XXXXXXX系统性能测试报告

XXXXXXXX

文档编号：

XXXXXXX

日期:

XXXXXXX-XXXXXXX-XXXXXXX

文档修订记录

版本号

日期

撰写人

审核人

批准人

变更摘要&修订位置

1测试概述

1.1项目背景

XXXXXXX。

1.2测试目的

测试的目的和目标是：

在XXXXXX提供的测试环境中，XXXXXX运用性能测试工具对XXXXXX产生模拟真实使用环境的压力负载，重现缺陷发生状态，并监控的客户端和服务器性能指标，最终判断性能缺陷所属系统业务模块。

1.3测试内容

经初步判断，出现性能缺陷模块为XXXXXX的XXXXXX这几个使用频繁且业务处理量大的模块。

XXXXXX系统日常运行的基本业务为新增、删除、查询、修改等操作。

因此将本次性能测试的重点确定为被测模块的新增、删除、查询、修改的典型业务。

2测试方案

2.1系统分析

2.1.1系统架构

1）系统逻辑部署

2.1.2硬件环境

型号

主机IP

CPU数

内存

用途

HPsuperdome

8

64G

中间件服务器

HPsuperdome

8

64G

数据库服务器

2.1.3软件环境

名称

版本

操作系统

HPUX11.11

中间件

oracleias（10.12）

数据库

Oracle10g（10.2.0.2）

2.1.4网络拓扑结构

系统采用B/S架构模式，客户端通过OracleIas中间件访问数据库。

中间件和数据库分别部署在两台HPSuperdome服务器上。

2.2测试模型

2.2.1业务模型

使用单个交易的性能测试脚本，将同一模块内相近功能的脚本放在同一个测试场景中，平均设定每个交易的比例。

场景

业务名称

业务比例

场景1

25%

25%

25%

25%

场景2

50%

50%

场景3

20%

20%

20%

20%

20%

场景4

16.67%

16.67%

16.67%

16.67%

16.67%

16.67%

场景5

33.33%

33.33%

33.33%

场景6

25%

25%

25%

25%

场景7

16.67%

16.67%

16.67%

16.67%

16.67%

16.67%

场景8

33.33%

33.33%

33.33%

场景9

25%

25%

25%

25%

场景10

50%

50%

2.2.2测试场景模型

2.2.2.1.基准测试场景

基准测试场景

序号

功能模块

交易名

用户数

迭代次数

Thinktime

循环间隔

1

1

20次

忽略

忽略

2

1

20次

忽略

忽略

3

1

20次

忽略

忽略

4

1

20次

忽略

忽略

5

1

20次

忽略

忽略

6

1

20次

忽略

忽略

7

1

20次

忽略

忽略

8

1

20次

忽略

忽略

9

1

20次

忽略

忽略

10

1

20次

忽略

忽略

11

1

20次

忽略

忽略

12

1

20次

忽略

忽略

13

1

20次

忽略

忽略

14

1

20次

忽略

忽略

15

1

20次

忽略

忽略

16

1

20次

忽略

忽略

17

1

20次

忽略

忽略

18

1

20次

忽略

忽略

19

1

20次

忽略

忽略

20

1

20次

忽略

忽略

21

1

20次

忽略

忽略

22

1

20次

忽略

忽略

23

1

20次

忽略

忽略

24

1

20次

忽略

忽略

25

1

20次

忽略

忽略

26

1

20次

忽略

忽略

27

1

20次

忽略

忽略

28

1

20次

忽略

忽略

29

1

20次

忽略

忽略

30

1

20次

忽略

忽略

31

1

20次

忽略

忽略

32

1

20次

忽略

忽略

33

1

20次

忽略

忽略

34

1

20次

忽略

忽略

35

1

20次

忽略

忽略

36

1

20次

忽略

忽略

37

1

20次

忽略

忽略

38

1

20次

忽略

忽略

39

1

20次

忽略

忽略

2.2.2.2.混合交易负载场景

制作单个交易的性能测试脚本，将同一模块内功能相近的脚本放在同一个测试场景中，并发用户数为50，平均设定每个交易的比例，设定负载序列，按照负载序列逐渐增加并发用户数。

场景一

序号

功能名称

功能点

并发用户数

用户加载方式

Thinktime

循环间隔

1

50

每2秒加载1个

忽略

忽略

2

3

4

场景二

序号

功能名称

功能点

并发用户数

用户加载方式

Thinktime

循环间隔

1

50

每2秒加载1个

忽略

忽略

2

场景三

序号

功能名称

功能点

并发用户数

用户加载方式

Thinktime

循环间隔

1

50

每2秒加载1个

忽略

忽略

2

3

4

5

场景四

序号

功能名称

功能点

并发用户数

用户加载方式

Thinktime

循环间隔

1

50

每2秒加载1个

忽略

忽略

2

3

4

5

6

场景五

序号

功能名称

功能点

并发用户数

用户加载方式

Thinktime

循环间隔

1

50

每2秒加载1个

忽略

忽略

2

3

场景六

序号

功能名称

功能点

并发用户数

用户加载方式

Thinktime

循环间隔

1

50

每2秒加载1个

忽略

忽略

2

3

4

场景八

序号

功能名称

功能点

并发用户数

用户加载方式

Thinktime

循环间隔

1

50

每2秒加载1个

忽略

忽略

2

3

场景九

序号

功能名称

功能点

并发用户数

用户加载方式

Thinktime

循环间隔

1

50

每2秒加载1个

忽略

忽略

2

3

4

场景十

序号

功能名称

功能点

并发用户数

用户加载方式

Thinktime

循环间隔

1

50

每2秒加载1个

忽略

忽略

2

2.2.2.3.单交易负载场景

根据混合场景运行的结果发现：

场景九运行时中间件服务器的CPU使用率持续为100%，另外性能缺陷不存在于场景十包含的功能，所以需要针对场景九包含的贷款发放、贷款回收、利息回收功能分别进行单业务负载场景，进一步将性能缺陷定位到功能点。

并发用户设定为50，设定负载序列，按照负载序列逐渐增加并发用户数。

单交易负载场景

序号

功能名称

功能点

并发用户数

用户加载方式

Thinktime

循环间隔

1

50

每2秒加载1个

忽略

忽略

2

50

每2秒加载1个

忽略

忽略

3

50

每2秒加载1个

忽略

忽略

2.3系统资源监控及关注指标

在进行负载压力测试的同时，用测试工具对中间服务器的资源和性能指标进行监控。

选取中间件服务器的CPU使用率进行分析。

2.4测试工具及使用

本次测试使用HP公司的性能测试工具LoadRunnerv9.0生成虚拟用户，通过LoadRunner负载运行控制器控制生成的虚拟用户对被测系统进行压力负载测试，同时使用LR监控中间件服务器的系统资源和性能指标。

3测试执行结果

3.1基准测试场景执行结果

基准测试场景结果汇总：

序号

功能模块

交易名

用户数

平均事务响应时间（秒）

通过事务数

（单位：

个）

失败事务数

（单位：

个）

1

1

0.327

20

0

2

1

0.223

20

0

3

1

0.27

20

0

4

1

0.263

20

0

5

1

0.559

20

0

6

1

0.336

20

0

7

1

0.266

20

0

8

1

0.474

20

0

9

1

0.341

20

0

10

1

0.303

20

0

11

1

0.346

20

0

12

1

0.667

20

0

13

1

0.584

20

0

14

1

0.613

20

0

15

1

0.417

20

0

16

1

0.408

20

0

17

1

0.443

20

0

18

1

0.33

20

0

19

1

0.34

20

0

20

1

0.381

20

0

21

1

0.321

20

0

22

1

1.007

20

0

23

1

0.977

20

0

24

1

1.225

20

0

25

1

0.992

20

0

26

1

1.085

20

0

27

1

1.364

20

0

28

1

1.406

20

0

29

1

1.427

20

0

30

1

0.282

20

0

31

1

1.026

20

0

32

1

1.022

20

0

33

1

0.197

20

0

34

1

0.298

20

0

35

1

4.994

20

0

36

1

31.838

20

0

37

1

3.382

20

0

38

1

14.739

20

0

39

1

1.609

20

0

3.2混合交易负载场景执行结果

混合交易负载场景执行结果汇总：

混合场景一执行结果

业务模块

业务

最大用户数

平均事务响应时间（秒）

CPU平均使用率%

CPU最大使用率%

150

10.226

47.544

100

10.225

10.224

10.047

场景运行结束后，中间件服务器的CPU使用率下降至较低水平。

混合场景二执行结果

业务模块

业务

最大用户数

平均事务响应时间（秒）

CPU平均使用率%

CPU最大使用率%

156

39.387

54.89

100

51.738

场景运行结束后，中间件服务器的CPU使用率下降至较低水平。

混合场景三执行结果

业务模块

业务

最大用户数

平均事务响应时间（秒）

CPU平均使用率%

CPU最大使用率%

270

18.082

56.202

100

18.102

18.158

18.107

17.949

场景运行结束后，中间件服务器的CPU使用率下降至较低水平。

混合场景四执行结果

业务模块

业务

最大用户数

平均事务响应时间（秒）

CPU平均使用率%

CPU最大使用率%

290

20.767

54.145

100

20.399

20.67

20.278

20.402

20.449

场景运行结束后，中间件服务器的CPU使用率下降至较低水平。

混合场景五执行结果

业务模块

业务

最大用户数

平均事务响应时间（秒）

CPU平均使用率%

CPU最大使用率%

234

42.709

28.499

50.5

42.423

23.156

场景运行结束后，中间件服务器的CPU使用率下降至较低水平。

混合场景六执行结果

业务模块

业务

最大用户数

平均事务响应时间（秒）

CPU平均使用率%

CPU最大使用率%

257

39.127

66.757

100

38.655

38.239

38.901

场景运行结束后，中间件服务器的CPU使用率下降至较低水平。

混合场景七执行结果

业务模块

业务

最大用户数

平均事务响应时间（秒）

CPU平均使用率%

CPU最大使用率%

274

20.567

61.018

100

29.059

29.308

29.269

27.69

20.843

场景运行结束后，中间件服务器的CPU使用率下降至较低水平。

混合场景八执行结果

业务模块

业务

最大用户数

平均事务响应时间（秒）

CPU平均使用率%

CPU最大使用率%

309

91.636

33.539

74.043

50.96

49.305

场景运行结束后，中间件服务器的CPU使用率下降至较低水平。

混合场景九执行结果

业务模块

业务

最大用户数

平均事务响应时间（秒）

CPU平均使用率%

CPU最大使用率%

107

34.815

99.07

100

125.75

5.226

33.093

场景运行结束后，中间件服务器CPU使用率持续为100%。

混合场景十执行结果

业务模块

业务

最大用户数

平均事务响应时间（秒）

CPU平均使用率%

CPU最大使用率%

90

68.860

16.498

100

52.132

场景运行结束后，中间件服务器的CPU使用率下降至较低水平。

3.3单交易负载场景执行结果

单交易负载场景执行结果

业务模块

业务

最大用户数

平均事务响应时间（秒）

CPU平均使用率%

CPU最大使用率%

153

117.069

98.952

100

201

76.113

98.764

100

300

22.337

91.467

100

其中查询XXXXXX、XXXXXX回收场景运行结束后，中间件服务器CPU使用率持续为100%，并不会因为用户退出而有明显下降；XXXXXX场景运行结束后中间件服务器CPU使用率下降至较低水平。

4测试结果分析

通过混合场景测试中发现XXXXXX模块存在性能缺陷，表现为在XXXXXX的混合场景测试中，中间件服务器CPU占用率自始至终维持在100%，并且当场景结束后CPU占用率并没有随之下降。

将系统性能缺陷定位到贷后管理模块后，针对该模块包含的典型业务进行单业务负载测试，发现利息回收和贷款回收两个功能的测试结果与混合场景的结果一致，可以认定为该两个功能存在性能缺陷。

4.1混合场景结果分析

4.1.1关键性能指标分析

从loadrunner得到响应时间和中间件服务器CPU使用率等性能指标，根据性能指标分析判断性能缺陷所在场景对应的业务模块。

4.1.1.1.响应时间、系统资源分析

场景一：

XXXXXX事务响应时间与用户变化对应图

结果分析：

事务的响应时间随着用户数不断增加而增大；在用户数增加到130后，事务执行出现错误，错误信息为下载资源超时。

在此压力下中间件服务器的CPU使用率没有持续达到100%如下图，并且场景停止运行后中间件服务器CPU使用率下降至较低水平。

所以该场景中的功能点不存在性能缺陷。

场景二：

：

XXXXXX事务响应时间与运行用户分析

结果分析：

事务响应时间随着运行用户数的增加而增大；在场景运行用户增加到155时出现失误失败，失败原因为下载资源超时。

在此压力下中间件服务器的CPU使用率没有持续达到100%如下图，并且场景停止运行后中间件服务器CPU使用率下降至较低水平。

所以该场景中的功能点不存在性能缺陷。

场景三：

XXXXXX事务与运行用户分析

结果分析：

事务响应时间随着运行用户数的增加而增大；在场景运行用户增加到270时出现失误失败，失败原因为下载资源超时。

在此压力下中间件服务器的CPU使用率没有持续达到100%如下图，并且场景停止运行后中间件服务器CPU使用率下降至较低水平。

所以该场景中的功能点不存在性能缺陷。

场景四：

XXXXXX事务与运行用户分析

结果分析：

事务响应时间随着运行用户数的增加而增大；在场景运行用户增加到280时出现失误失败，失败原因为下载资源超时。

在此压力下中间件服务器的CPU使用率没有持续达到100%如下图，并且场景停止运行后中间件服务器CPU使用率下降至较低水平。

所以该场景中的功能点不存在性能缺陷。

场景五：

XXXXXX事务与运行用户分析

结果分析：

事务响应时间随着运行用户数的增加而增大；在场景运行用户增加到230时出现失误失败，失败原因为下载资源超时。

在此压力下中间件服务器的CPU使用率没有持续达到100%如下图，并且场景停止运行后中间件服务器CPU使用率下降至较低水平。

所以该场景中的功能点不存在性能缺陷。

场景六：

XXXXXX查询事务与运行用户分析

结果分析：

事务响应时间随着运行用户数的增加而增大；在场景运行用户增加到257时出现失误失败，失败原因为下载资源超时。

在此压力下中间件服务器的CPU使用率没有持续达到100%如下图，并且场景停止运行后中间件服务器CPU使用率下降至较低水平。

所以该场景中的功能点不存在性能缺陷。

场景七：

XXXXXX事务与运行用户分析

结果分析：

事务响应时间随着运行用户数的增加而增大；在场景运行用户增加到270时出现失误失败，失败原因为下载资源超时。

在此压力下中间件服务器的CPU使用率没有持续达到100%如下图，并且场景停止运行后中间件服务器CPU使用率下降至较低水平。

所以该场景中的功能点不存在性能缺陷。

场景八：

XXXXXX事务与运行用户分析

结果分析：

事务响应时间随着运行用户数的增加而增大；在场景运行用户增加到309时出现失误失败，失败原因为下载资源超时。

在此压力下中间件服务器的CPU使用率没有持续达到100%如下图，并且场景停止运行后中间件服务器CPU使用率下降至较低水平。

所以该场景中的功能点不存在性能缺陷。

场景九：

XXXXXX与运行用户分析

结果分析：

事务响应时间随着运行用户数的增加而增大；在场景运行用户增加到107时出现失误失败，失败原因为下载资源超时。

在此压力下中间件服务器的CPU使用率持续达到100%如下图，并且场景停止运行后中间件服务器CPU使用率没有下降至较低水平。

所以此场景包含的业务功能存在性能缺陷，需要进行单交易交易负载场景测试。

场景十：

XXXXXX事务与运行用户分析

结果分析：

事务响应时间随着运行用户数的增加而增大；在场景运行用户增加到90时出现失误失败，失败原因为下载资源超时。

在此压力下中间件服务器的CPU使用率没有持续达到100%如下图，并且场景停止运行后中间件服务器CPU使用率下降至较低水平。

所以在此场景中CPU不是性能瓶颈，性能缺陷也不存在此场景对应的业务模块中。

则场景九中提交利息回收报表不是导致性能缺陷的功能，需要对其他三个功能进行进一步的性能测试。

4.2单交易负载场景结果分析

4.2.1关键性能指标分析

根据混合业务运行结果，使用混合业务中对应的业务功能进行单业务负载测试，同时监控事务响应时间和中间件服务器的CPU使用率，根据指标分析性能缺陷所在的业务功能模块。

4.2.1.1.响应时间、系统资源分析

XXXXXX负载场景：

XXXXXX事务与运行用户分析

结果分析：

事务响应时间随着运行用户数的增加而增大；在场景运行用户增加到153时出现业务失败，失败原因为下载资源超时。

在此场景中中间件服务器的CPU使用率持续达到100%如下图，并且场景停止运行后中间件服务器CPU使用率没有明显下降。

所以此场景中利息回收功能存在性能缺陷。

XXXXXX负载场景：

XXXXXX事务与运行用户分析

结果分析：

事务响应时间随着运行用户数的增加而增大；在场景运行用户增加到201时出现失误失败，失败原因为下载资源超时。

在此场景中中间件服务器的CPU使用率持续达到100%如下图，并且场景停止运行后中间件服务器CPU使用率没有明显下降。

所以此场景中贷款回收功能存在缺陷。

XXXXXX查询负载场景：

XXXXXX查询事务与运行用户分

结果分析：

事务响应时间随着运行用户数的增加而增大；在场景运行用户增加到250时出现失误失败，失败原因为下载资源超时。

在此压力下中间件服务器的CPU使用率没有持续达到100%如下图，并且场景停止运行后中间件服务器CPU使用率下降至较低水平。

所以在此场景中贷款发放功能不存在性能缺陷。

5问题及建议

5.1问题

在本次测试覆盖的XXXXXX系统功能点中，发现了导致XXXXXX系统性能急剧下降的性能缺陷。

性能缺陷所在的功能为：

XXXXXX和XXXXXX功能。

5.2建议

系统开发方重点针对XXXXXX和XXXXXX功能检查代码，发现并修改系统中的低效代码。

6结论

根据本次性能测试的结果和XXXXXX对结果的分析，当30到40用户同时操作信贷业务系统的XXXXXX和XXXXXX功能时，中间件服务器的CPU占用持续达到100%，并且不随着用户的退出而降低。

所以XXXXXX的XXXXXX和XXXXXX功能存在明显性能缺陷。