性能测试的bug【杭州多测师】【杭州多测师_王sir】

性能测试的bug
1.在做压力测试的时候,吞吐量tps上不去,原本的TPS标准是要达到400/sec,但是实际压测
只有50多的tps,后面发现是数据库的磁盘空间满了,导致查询速度和请求速度过慢,然后
我让我们后端开发同事把数据库的磁盘清理一下就恢复正常了。
2.我在压测(修改密码,新建用户,投保用户列表接口,保单管理接口,支付接口,保单查询接口,查看险种接口,投保接口)
接口的时候【这里面接口自己选一个】,平均响应时间在10s左右,不符合性能指标3s
后来发现:原因是接口通过redis,每次请求redis都会初始化。
后面怎么解决的:在测试环境增加路由配置之后,这个问题就解决了

 

案例1:某次压力测试,同样并发TPS,但前期性能良好,后期数据库CPU飙升
压测会产生大量级的数据,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,未做页数limit,导致将数据库新增数据全部查询

案例2:响应时间过长,什么原因怎么分析?
  一般响应时间过长有下面几个原因:
(1)服务器硬件资源cpu,内存,磁盘达到瓶颈,可以使用监控命令排查
(2)网络问题导致,比如丢包,带宽不够等等
(3)线程出现死锁,阻塞等问题可以用jstack查看
(4)中间件比如mq消息队列拥堵排队等
(5)数据库层面sql不够优化,没有索引,联合索引失效等,数据库连接数不够。

案例3:压力测试中TPS一直上不去
这个原因比较多,压测整个链路上任何一个环节有瓶颈或者问题都有可能导致
 首先是压力机压力不够,比如用我们笔记本基本压不到那么高TPS,   所以我们公司有自己的压测平台,分布式集群压测。
(1)网络带宽,单位时间内网络传输数据量过大,超过带宽处理能力
(2)数据库连接数太少,最大连接数不够
(3)Cpu,内存,磁盘硬件资源达到瓶颈
(4)中间件redis也有可能存在瓶颈比如缓存穿透,缓存过期等等
(5)存在大量线程阻塞,线程死锁等
(6)中间件消息队列拥堵  

案例4:数据库CPU高
问题现象:后台指令发送满负荷工作时,数据库CPU高。
问题原因:后台指令发送线程每次对全量查询结果排序,结果集很大,然后取一条记录;索引区分度不高,满负荷执行时;查询频率很高;压测显示,并行发送指令的后台线程越多,数据库CPU越高,效率越低。
解决方法:
去掉ORDER BY,增加索引后,效果不明显。因为结果集大和查询频繁两个问题没有解决,因此考虑使用设计新的方案。
新方案:设计指令发送线程池,生产者线程每台任务服务器只有一个线程,负责查询待发送指令,每次查询50条指令。每条指令包装成一个Runnable对象,放进ThreadPoolExecutor线程池,线程池大小参数设置为100或200。每当线程池满时,生产者停止生产指令,休息15秒后继续。消费者线程即线程池里的线程,参数设置为4,8或12(和不同指令类型的指令数据量成正比)。
改进后的方案,数据库CPU降到10%一下,发送效率单机提升6倍,且可线性扩展任务服务器。

案例5:内存溢出(堆溢出、栈溢出、持久代溢出)
解决思路:
1、调整堆内存参数,一般是增加堆内存
2、减少批处理数据量

案例6:
线程死锁:容量(压力)测试压测一段时间后,报连接超时
解决思路:
1、造成这种现象的原因很多,比如带宽不够,中间件线程池不够用,数据库连接池不够,连接数占满等都会造成连接不上而报超时 错误
2、找到死锁的线程,分析对应的代码

案例7:压测TPS曲线剧烈下降或抖动
问题现象:50并发压测,TPS曲线正常应该是平缓的,波动不大,如果突然出现剧烈下降,并且短时间内无法恢复,则可能存在问题。
问题原因:一般是由于前置或bp的jvm进行垃圾回收,或者日志记录磁盘满导致的。
解决方法:如果不是特别剧烈的波动或者TPS曲线下降后长时间不反弹,则可以忽略该问题。否则,需要分析曲线下降的时刻,系统当时正在发生的事情。可以通过top命令监控当时CPU占用比价高的线程,也可以kill -3 pid杀javacore来查看线程堆栈。

案例8:
CPU高
问题现象:50并发压测,监控工具显示bp、前置CPU占用90%以上。
问题原因:业务处理中存在大量CPU计算操作。
解决方法:采用更高效的算法、数据结构替换原来消耗CPU的代码,或者采用新的设计绕过瓶颈代码,比如查找数据的逻辑,可以把List改为Map,以空间换时间;比如用Json报文替换XML报文,提高传输、解析和打印日志的效率。
导致Cpu计算资源高消耗的代码:报文格式转换、加解密、正则表达式、低效的循环、低效的正则表达式。
排查方法:
压测进行时,使用jvisualvm工具远程连接应用,点抽样器àCPU,点快照生成线程快照。采样一段时间后,抽样器会显示各个方法占用cpu时间,可以针对CPU时间占用高的方法进行优化。
使用tprofiler,jprofiler,OracleDeveloperStudio12.6-linux-x86工具分别分析消耗CPU时间长的方法,以上工具分析结果可能有些差别。针对CPU计算耗时最长的方法进行优化。

案例9:内存泄漏
问题现象:JVM内存耗尽,后台日志抛出OutOfMemeryError异常 ;
问题原因:内存溢出问题可能的原因比较多,可能是全局的List、Map等对象不断被扩大,也可能是程序不慎将大量数据读到内存里;可能是循环操作导致,也可能后台线程定时触发加载数据导致。
解决方法:对于ibmjdk纯java应用,在jvm启动时设置-XX:+HeapDumpOnOutOfMemory Error参数,会在内存溢出时生成heapdump文件。使用ha456.jar工具打开heapdump文件,分析大对象是如何产生的。
当然,在heapdump中对象类型可能只是List这种结构,看不出具体哪个业务代码创建的对象。此时要分析所有的全局对象,列出可疑的List或Map对象,排查其溢出原因。
全局对象、引用的初始化、修改要慎重。建议应用梳理所有可能存放全局对象的代码,统一管控

案例10:打开了太多文件
问题现象:采用合理的并发数压测,交易失败,或后台日志报错:To many open files。
问题原因:
读取配置文件或者业务数据文件后,未关闭文件流;
/etc/security/limits.conf中***打开文件数配置过小。
解决方法:
使用lsof –p pid 命令查看进程打开的文件,如果大部分文件都是同一类型的文件,说明可能未关闭文件流。找到打开文件的代码,关闭文件流即可。
如果不存在未关闭文件流的问题,且业务本身就需要处理大量文件,则修改/etc/security/limits.conf文件如下内容:
* hard nproc 10240
* soft nproc 10240

案例11:
线程阻塞在日志记录上
问题现象:系统响应时间长、通过javacore查看很多线程阻塞在打印日志上。
问题原因:log4j1.x版本较低,性能较差;大报文日志多次输出。
解决方法:
减少无效日志、删除无用日志,减少大日志输出。
升级log4j组件到log4j2,参考log4j2官方文档,配置合理的日志缓冲区,采用高效的Appenders,比如RollingRandomAccessFile。但log4j2仍然采用同步日志,不采用异步日志。因为网银系统日志量较大,异步日志队列很快就满了,如果单条日志存在大报文,还有可能导致内存溢出,因此不适合采用异步日志。如果日志量少(压测产生日志的速度,低于日志写入文件的速度),则可以使用异步日志,大幅提高性能。如果日志量较大,则不建议使用异步日志。
排查方法:
JVM启动参数中增加-XX:+HeapDumpOnCtrlBreak,压测进行时,kill -3 pid 杀几个javacore,使用jca457.jar工具打开并分析。推荐使用该工具,因为该工具可以对所有线程状态进行统计,并生成饼状图,方便查看。
压测进行时,使用jvisualvm获取jvm快照,分析线程堆栈。

案例12、多线程并发问题
问题现象:采用合理的并发数压测,系统出现逻辑错误、交易失败或异常报错。经查是由于对象中变量被异常修改导致。
问题原因:系统中全局对象中的类变量或全局对象,被多个线程修改。
解决方法:排查系统中所有持有全局对象或类变量的代码,检查其全局变量是否可能被多个线程并行修改。
修改方法:
将全局变量转成方法内的局部变量;
对全局变量进行同步控制比如syncronized代码块,或者java.util.concurrent锁
排查方法:并发问题很可能是由全局变量或者对象导致,准确识别全局变量,通过阅读代码找问题。建议应用梳理所有可能存放全局对象的代码,统一管控,或者把所有全局对象放到一个类中,方便管理

案例13:
JMeter Address 占用的问题(jmeter地址占用问题)
搜索之后发现需要在regedit中添加注册表项MaxUserPort,TcpTimedWaitDelay重启一下就可以解决了。
解决方法:
打开注册表:ctrl+r 输入regedit
进入注册表,路径为:\HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\Tcpip\Parameters
新建DWORD值,(十进制)设置为30秒。名称:TcpTimedWaitDe,值:30
新建DWORD值,(十进制)最大连接数65534。名称:MaxUserPort,值:65534
修改完成后重启生效

posted @ 2021-12-13 11:36  多测师_王sir  阅读(294)  评论(0编辑  收藏  举报