订单处理服务的性能测试方案V1.0
一、需求背景
在设计评审之后,开发在不知道服务性能瓶颈,需要测试协助定位服务的性能瓶颈,需要测试模拟一定时间之内设计并发用户同时向系统发出请求,检测出系统的响应能力,包括响应时间以及CPU/内存等的使用情况,以验证系统对并发请求时的支持能力,并获取该系统的最大并发请求数量。
二、测试目的
1)清楚服务的性能瓶颈,为设置接口的限流提供参考依据
2)判断资源是否溢出,可节省机器成本
3)检测系统可能存在的问题(代码、db、cache、系统配置、容量)
三、测试策略
压力测试
四、测试内容
此次压力测试是对电商平台生产订单进行的性能测试评估的过程,生成订单服务是业务的核心接口之一,是业务的热点数据的访问链路,本次模拟最终用户的操作行为,构建一个与生产实际相近的压力仿真模型(场景),对系统实施压力测试,以此评判系统的整体性能的实际性能表现。
序号 | 测试事务 | 备注 |
---|---|---|
1 | 新建接口 :(url:http://host:port/order) | 请求方式:post 请求体:json |
2 | 查询接口 :(url:http://host:port/order) | 请求方式:get 请求体:query |
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五、测试用例
六、测试资源
七、测试报告
新建订单数据压测50并发数,执行时间10分钟
(1)cup使用率:26.3%<80% 暂未发现明显性能瓶颈问题
(2)内存使用率:69.1%,暂未发现明显性能瓶颈问题
(3)平均响应时间为0.599s<1S,暂未发现明显性能问题
(4)事务失败率为0.01%,数据库请求数据为46869,请求失败数为6;日志记录如下,error_log中记录为空,服务端暂未发现明显报错,但是在高并发时存在客户端请求连接失败的情况
总结:
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一、Python编程入门到精通
二、接口自动化项目实战
三、Web自动化项目实战
四、App自动化项目实战
五、一线大厂简历
六、测试开发DevOps体系
七、常用自动化测试工具
八、JMeter性能测试
九, 银行业务测试
十,大数据测试和业务分析
十一:项目实战