JMeter性能测试工作中遇到的问题及剖析，你遇到了几个？

系统管理员 2023-09-25 12:37 11阅读 0赞

**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  ...etc
    
    3、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IO
    4、网络IO
    5、JAVA Full GC
    6、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 pid
    Pstack pid
    Trace -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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