转至:http://www.51testing.com/html/63/n-1224463.html Loadrunner 性能指标定位系统瓶颈 判断CPU瓶颈 1, %processor time 平均值大于95 2,  processor queue length大于2 (大于处理器个数+1).可以确定CPU瓶颈 3, CPU空闲时间为零(zero percent idle CPU) 4, 过高的用户占用CPU时间(%User Time) 5,   过高的系统占用CPU时间(%Privili…

判断CPU瓶颈 1, %processor time 平均值大于95 2, processor queue length大于2 (大于处理器个数+1).可以确定CPU瓶颈 3, CPU空闲时间为零(zero percent idle CPU) 4, 过高的用户占用CPU时间(%User Time) 5, 过高的系统占用CPU时间(%Priviliaged Time:长期大于90%或者95%) 备注: %User time(processor_total)表示耗费CPU的数据库操作,如排序,执行a…

Transactions(用户事务分析)----用户事务分析是站在用户角度进行的基础性能分析. Transation Sunmmary(事务综述)----对事务进行综合分析是性能分析的第一步,通过分析测试时间内用户事务的成功与失败情况,可以直接判断出系统是否运行正常. Average Transaciton Response Time(事务平均响应时间)----事务平均响应时间”显示的是测试场景运行期间的每一秒内事务执行所用的平均时间,通过它可以分析测试场景运行期间应用系统的性能走向.例:随着测…

https://wenku.baidu.com/view/bf395a1db7360b4c2e3f64ca.html 希望能记住最好记住吧,这个很重要的. qq,979506750多交流…

作者前三本书<软件性能测试与LoadRunner实战>.<精通软件性能测试与LoadRunner实战>和<精通软件性能测试与LoadRunner最佳实战>面市后,受到广大软件测试和开发人员的关注与好评.鉴于很多功能测试人员.在校大学生以及众多零基础性能测试人员,对性能测试及LoadRunner工具的极大求知.学习欲望,结合零性能测试基础特点,<软件性能测试与LoadRunner实战教程>在前几本书的基础上,取其之精华部分内容,同时对书的内容进行了丰富,从零基…

strace和ltrace分别相应的是系统调用和库函数调用, 系统调用实际上就是指最底层的一个调用,在linux程序设计里面就是底层调用的意思,面向的是硬件. 而库函数调用则面向的是应用开发的.相当于应用程序的api.常见的lib有openssl.libxml等. 前者属于内核层.后者属于用户层,以下有其层次相应图 引用<UNIX环境高级编程>对这两个概念的差别描写叙述例如以下:      还有一个可说明系统调用和库函数之间的区别的样例是, U N I X提供决定当前时间和日期的 界面.某些操…

玩过性能优化的朋友都清楚,性能优化的关键并不在于怎么进行优化,而在于怎么找到当前系统的性能瓶颈.性能优化分为好几个层次,比如系统层次.算法层次.代码层次…JVM 的性能优化被认为是底层优化,门槛较高,精通这种技能的人比较少.笔者呆过几家技术力量不算弱的公司,每个公司内部真正能够进行 JVM 性能调优的人寥寥无几.甚至没有.如是乎,能够有效通过 JVM 调优提升系统性能的人往往被人们冠以”大牛”.”大师”之类的称呼.其实 JVM 本身给我们提供了很多强大而有效的监控进程.分析定位瓶颈的工具,比如…

生产服务器上部署了几个java程序,突然出现了CPU100%的异常告警,你如何定位出问题? 这个问题分为两版回答!高调版对不起,我是做研发的,这个问题在生产上是不可能遇见的!因为研发是不可能直接操作生产服务器,如果贵公司能出现这个问题,应该要反思一下自己的权限控制是否合理! 面试官心里活动:装13是不是,赶紧走! 低调版这个问题我在生产上没碰到过,因为我们是没法直接操作生产环境的.只能说,在测试环境曾经遇见过.操作步骤如下,balabala… 面试官心里活动:权限控制的不错,应该是在大厂呆过.…

郑昀 基于刘勤红和石雍志的实践报告 创建于2015/8/13 最后更新于2015/8/19 关键词:压测.TCPCopy.仿真测试.实时拷贝流量 本文档适用人员:技术人员 提纲: 为什么要做仿真测试 TCPCopy是如何工作的 实作:仿真测试的拓扑 实作:操作步骤 可能会遇到的问题 ip_conntrack 少量丢包 离线重放 不提取7层信息 观测的性能指标 0x00,为什么要做仿真测试 线下的传统压力测试,难以模拟真实流量,尤其难以模拟正常流量混杂着各色异常流量.所以,线下压得好好的系统,上线…

本文是<JVM 性能调优实战之:一次系统性能瓶颈的寻找过程> 的后续篇,该篇介绍了如何使用 JDK 自身提供的工具进行 JVM 调优将 TPS 由 2.5 提升到 20 (提升了 7 倍),并准确定位系统瓶颈:我们应用里静态对象不是太多.有大量的业务线程在频繁创建一些生命周期很长的临时对象,代码里有问题.那么问题来了,如何在海量业务代码里边准确定位这些性能代码?本文将介绍如何使用阿里开源工具 TProfiler 来定位这些性能代码,成功解决掉了 GC 过于频繁的性能瓶颈,并最终在上次优化的基础…