Линия тестирования производительности, автономный анализ ссылок на стресс-тест одной системы
Линия тестирования производительности, автономный анализ ссылок на стресс-тест одной системы

Тестирование для отдельной системы производительность распределяется по всему жизненному циклу программного обеспечения,включатьТестирование производительности отдельных модулей на этапе разработкиОценка производительности и мощности одной системы перед подключением к сетиМониторинг стабильности системы после выхода в интернет и т.д.。в целом,Этот этапОцените производительность отдельных систем.,и выполнять анализ местоположения для выявления проблем с производительностью.,и находится вАвтономная среда завершенаиз。

При нормальных обстоятельствах этап анализа стресс-тестирования отдельной системы в автономном режимеСосредоточьтесь на одной системесерединаПоказатели эффективности часто используемых или важных функций。Возьмем в качестве примера интерфейс функции входа в систему.,Этап анализа стресс-тестирования отдельной системы в автономном режимеизсосредоточиться наиндексвключать Этот интерфейс может одновременноСколько пользователей поддерживают вход в систему и стоимость одновременного входа в системуиз Сколько времени,Статус ресурса сервера, на котором расположена система, в каждом сценарии,Могут ли пользователи успешно войти в системуждать。в этом процессесередина,Если данные индикатора оказываются не отвечающими потребностям,Требуется анализ проблемы, позиционирование и оптимизация. Также могут быть сценарии, когда в одной системе одновременно тестируются несколько функций.,Индикаторы, требующие внимания в это время, аналогичны вышеуказанным индикаторам.,толькоОтносительно сложный。Независимо от ситуации,Основное содержание заключается в выполнении анализа стресс-тестов только в одной системе в автономной среде.

Почему на этапе анализа стресс-тестирования отдельной системы в автономном режиме основное внимание уделяется вышеуказанному содержанию?

В основном на это влияют следующие два фактора:

На ранних стадиях тестирования производительности,множество бизнес-системизАрхитектура относительно проста,ВсеОдно приложение соответствует одной базе данных,Во многих случаях приложения и базы данных могут быть развернуты на одной физической машине;

Многие бизнес-системы сами по себе связаны сВзаимодействие с внешними системами практически отсутствует.,Это относительно независимая система бизнес-функций.,В то же время многие бизнес-функции находятся вЗавершено в той же системе

В зачаточном состоянии инженерии производительности,В основном он ориентирован на стресс-тестирование отдельной системы. В это время с точки зрения теоретических норм,В основном используетсяРеализация плана тестирования «черного ящика»,Этот процесс также относительно прост. С точки зрения инструментальной платформы,В основном выполняется с использованием одного инструмента,Такие как LoadRunner, JMeterждать Инструменты стресс-тестирования,Инструменты анализа производительности, такие как JProfer и MAT.。С точки зрения организационной культуры,В основном обучать персонал внедрения возможностям стресс-тестирования.,Возможность получения показателей производительности системы,Большой объем аналитических работ в основном выполняют инженеры-разработчики.

На что следует обратить внимание при анализе ссылок на стресс-тестирование отдельной системы в автономном режиме

При анализе ссылки на стресс-тест системы онлайн-заказа крайне важно обеспечить точность и эффективность теста. Ниже приведены некоторые ключевые соображения, которые помогут вам лучше провести анализ связей при стресс-тестировании одной системы:

1. Уточните цели стресс-тестирования:

Перед началом любого стресс-теста необходимо четко определить конкретные цели стресс-теста. Это может включать проверку максимальной пропускной способности системы, времени отклика, использования ресурсов и т. д.

2. Подготовка среды:

Тестовая среда должна быть как можно ближе к производственной среде, чтобы результаты тестирования имели эталонное значение. Сюда входят такие факторы, как конфигурация оборудования, состояние сети, версия базы данных и многое другое.

Убедитесь, что тестовые среды независимы и изолированы.,Избегайте вмешательства в другие действия по разработке или тестированию.

3. Подготовка и изоляция данных:

Подготовьте реальные и репрезентативные тестовые данные для моделирования распределения данных и моделей трафика в реальных бизнес-сценариях.

Чтобы гарантировать, что тестовые данные не загрязняют производственные данные, используйте теневые библиотеки или технологию репликации данных для изоляции тестовых данных.

4. Выберите подходящий инструмент измерения давления:

Выбирайте подходящие инструменты для испытаний под давлением в зависимости от конкретных потребностей.,Такие как JMeter, LoadRunner, Gatling и т. д.,И ознакомьтесь с его использованием и лучшими практиками.

Выбор инструмента должен основываться на опыте команды и на том, как инструмент работает в конкретных сценариях.

5. Разработайте разумный план стресс-тестирования:

Разработайте сценарий стресс-тестирования, отражающий реальное поведение пользователей, принимая во внимание такие параметры, как количество одновременных пользователей и частоту запросов.

включатьразные типыизпросить(Чтение, запись, запрос и т. д.)и разныеизмодель нагрузки(продолжающийся рост、внезапные пики и т. д.).

6. Мониторинг и протоколирование:

Внимательно следите за ключевыми показателями производительности системы во время стресс-тестирования.,нравитьсяCИспользование процессора, использование памяти, дисковый ввод-вывод, пропускная способность сети и т. д.

Запишите подробную информацию журнала, чтобы облегчить последующий анализ проблемы.

7. Постепенно увеличивайте давление:

Начните с более низкого уровня стресса,Постепенно увеличивайте, пока не найдете предельную точку или узкое место системы.

Понаблюдайте за тем, как ваша система работает при различных нагрузках, и определите переломные моменты, когда производительность снижается.

8. Обратите внимание на полнофункциональную производительность:

Даже при стресс-тестировании одной системы необходимо обращать внимание на зависимости между системами, особенно в микросервисной архитектуре: на производительность одной службы могут влиять другие службы.

Через инструмент отслеживания ссылок(Такие, как Зипкин, Jaeger и т. д.), чтобы отслеживать путь запроса и обнаруживать потенциальные узкие места в производительности.

9. Анализируйте узкие места производительности:

Если вы столкнулись с ухудшением производительности, углубитесь в анализ причины. Это может быть вызвано низкой эффективностью кода, медленным запросом к базе данных, задержкой вызова внешней службы и т. д.

Используйте инструменты анализа производительности, чтобы выявить проблемы.,СравниватьнравитьсяПрофилирование на уровне кода с использованием инструментов APM

10. Оптимизация, повторное тестирование и соображения безопасности

Провести целенаправленную оптимизацию на основе выявленных проблем.

Повторите тест, чтобы проверить эффект оптимизации, и корректируйте стратегию до тех пор, пока требования к производительности не будут выполнены.

Обеспечьте безопасность процесса стресс-тестирования, чтобы не повлиять на другие работающие службы и не вызвать утечку данных.

Устанавливайте границы тестирования, контролируйте объем тестирования и избегайте случайных операций.

11. Результаты документирования:

Подробно записывайте процесс тестирования, возникающие проблемы и решения, чтобы предоставить ссылки на будущее обслуживание.

Делитесь отчетами об испытаниях с соответствующими членами команды, чтобы способствовать обмену знаниями.

12. Общение и сотрудничество:

Поддерживайте хорошее взаимодействие между командами, чтобы весь соответствующий персонал понимал цель, план и ожидаемые результаты стресс-теста.

Тесно сотрудничайте с командой эксплуатации, чтобы обеспечить стабильность и безопасность тестовой среды.

Соблюдение этих соображений может помочь вам более эффективно проводить стресс-тестирование отдельной системы и гарантировать, что производительность системы может быть точно оценена и улучшена. Благодаря тщательному планированию и проведению результаты стресс-тестирования можно максимизировать и заложить прочную основу для повышения стабильности системы и качества обслуживания.

Если после прочтения вы найдете что-то полезное, пожалуйста, подписывайтесь, делитесь, оставляйте комментарии и т. д.! ! !

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose