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通常而言，Jmeter性能測試結果分析可從性能測試指標達成方面著手，然后再分析測試過程中出現的異常情況，逐一判斷是否存在性能風險。

一、用戶登錄并發測試結果分析

1、提取測試指標

表1：用戶登錄并發性能指標測試項并發數業務成功率響應時間CPU使用率內存使用率

用戶登錄	100	100%	<=5秒	<=80%	<=80%

2、測試指標分析

1）并發數

線程組設置為100個線程，運行過程中未出現任何異常，滿足100個線程并發操作需求。

2）業務成功率

測試腳本中設置了斷言，判斷用戶登錄后是否出現“登錄成功”字樣，并設定了“斷言結果”查看器，通過查看斷言結果，全部通過，則說明登錄全部完成，業務成功率為100%。

用戶登錄斷言結果

3）響應時間

結合Jmeter執行結果后的聚合報告分析，用戶登錄響應時間目標指標<=5秒

聚合報告

性能指數Apdex(Application Performance Index)是一個國際通用標準，表示用戶對應用性能滿意度的量化值。

它提供了一個統一的測量和報告用戶體驗的方法，把最終用戶的體驗和應用性能作為一個完整的指標進行統一度量。

圖7- 47表示為通用用戶滿意度區域，0代表沒有滿意用戶，1則代表所有用戶都滿意。實際業務系統開發過程中，1是團隊的追求目標。

針對ECShop用戶登錄業務，100個并發登錄的APDEX指標如圖7- 48所示。從圖中可看出，所有請求的Apdex值都接近1，因此用戶滿意度優秀，也從側面說明了服務器響應速度快。

圖7- 48用戶登錄100并發APDEX指標情況

4）系統資源使用

利用Jmeter監控系統資源，測試完成后結果如圖所示

通過上圖分析，CPU處于正常狀態，因此次測試場景運行時間短，所以波峰及波谷明顯，但均未持續超過80%，內存幾乎無變化，被測服務器內存使用率維持在20%以內。因此測試結果符合預期目標指標。

5）數據庫監控

利用Spotlight監控到的服務器Mysql數據庫在測試期間運行的SQL為SELECT,與被測登錄業務對數據庫操作吻合

3、更新并發測試結果表

通過上述測試指標分析，更新用戶登錄并發測試結果表如表7- 13所示。

二、用戶登錄業務量測試結果分析

1、提取測試指標

2、測試指標分析

1）響應時間

測試完成，生成測試報告后，獲取響應時間趨勢圖，如圖7- 52所示。

圖7- 52 用戶登錄業務量測試響應時間圖

?

通過上圖分析，采用90%采樣數據，分析整個請求，任何一個請求均未超過5秒，因此響應時間通過。

2）業務成功率

測試過程中所有斷言通過，并且沒有任何錯誤，登錄成功率100%。“打開首頁”、“打開用戶登錄頁面”、“提交登錄信息”與后面請求數據存在差異，是因為測試時間到達后部分請求立刻停止，故未能保證業務的完整性。

3）業務量

本次業務量測試，設置線程數為78個，2小時完成登錄總數為8427次登錄，其中包含了11秒操作停留時間，如果去除11秒停留時間，從數據理論計算，2*60*60/0.131=54961次，可達到預期2小時5萬次登錄操作，需進一步測試。

4）系統資源使用

通過Jmeter監控服務器CPU及內存使用率來看，CPU及內存使用率非常穩定，且維持在20%-30%之間，滿足預期目標不超過80%，測試通過。

圖7- 53用戶登錄業務量測試2小時系統資源圖

5）數據庫監控

數據庫執行過程監控正常，符合業務請求變化趨勢，如圖7- 54所示。

圖7- 54用戶登錄業務量Mysql資源監控圖

3、更新并發測試結果表

通過上述測試指標分析，更新用戶登錄業務量測試結果表如表7- 15所示。

表7- 15用戶登錄業務量并發測試結果測試項結果屬性響應時間業務成功率業務量CPU使用率內存使用率

用戶登錄	預期結果	<=5秒	100%	2小時5萬	<=80%	<=80%
	實際結果	0.131秒	100%	54961	<40%	20%
	通過/失敗	Y	Y	N	Y	Y

業務量測試存在一定差異，可進一步測試。

三、隨機購物并發測試結果分析

1、提取測試指標

提取隨機購物并發測試的目標指標如表7- 16所示。

2、測試指標分析

1）響應時間

測試完成后，根據生成的測試報告，獲取隨機購物100個并發響應時間如圖7- 55所示。

圖7- 55隨機購物并發測試響應時間

?通過上圖分析，隨機購物100個線程并發執行時，平均響應時間分別為：631毫秒、105毫秒、588毫秒、748毫秒、246毫秒、288毫秒、786毫秒、2848毫秒、1934毫秒、2161毫秒、836毫秒、290毫秒、307毫秒，通過這些數據分析，每個請求所消耗的時間均未超過5秒，但90%采樣數據中，“填寫收貨信息”請求響應時間為5395毫秒，嚴格來說，該請求測試不通過。更新測試目標指標表時可采用90%采樣。

2）Apdex指標

圖7- 56隨機購物100并發Apdex指標

通過上圖可以看出，填寫收貨信息、提交物流及付款方式、進入物流及付款方式設定頁面三個請求用戶滿意度低于0.5，意味系統對這三個請求的響應時間較慢，尤其是收貨信息、提交物流及付款方式這兩個情況。測試工程師可針對這兩個請求，給出性能測試不通過結論。通常而言，最低要求超過0.5，當然項目組可設定具體需求。

3）業務成功率

測試結束后，檢查系統后臺訂單信息，100個并發線程，每個線程循環1次，故生成100個訂單，且運行過程中沒有任何錯誤。故認為隨機購物100并發測試業務成功率為100%

4）業務量

線程組設置為100個線程，運行過程中未出現任何異常，滿足100個線程并發操作需求。

5）系統資源使用

執行過程，通過Jmeter監控得到本次測試系統資源使用情況，如圖7- 57所示。

圖7- 57隨機購買100并發系統資源監控圖

過上圖分析可知，CPU在測試過程中持續值維持在90%以上，有17秒時間幾乎達到100%，因此從指標信息判斷，本次CPU使用率超過預期80%的目標。

同時，內存使用率在25秒以后也呈現明顯上升趨勢，需分析這段時間什么業務導致資源使用率上升。總體內存使用率維持在30%-40%之間，低于預期目標不超過80%，故內存使用率通過。

基于CPU、內存使用率，分析響應時間圖表，如圖7- 58所示。

圖7- 58隨機購買100并發響應時間圖

通過上圖分析，可知“填寫收貨信息”響應時間持續升高，需測試工程師報告此問題，聯合研發同事分析“填寫收貨信息”涉及哪些具體操作，如是否操作數據庫，是否需要大量緩存、是否調用第三方地址編輯控件等，從而確定響應時間升高原因，是否因此導致CPU及內存使用率升高。

6）數據庫監控

從Mysql數據庫SQL語句執行速度來看，符合場景執行設計過程，但SQL中Inserts語句體現不明顯，需關注原因，確定是監控本身問題，還是被測對象SQL語句設計問題。

圖7- 59隨機購買100并發Mysql數據庫資源圖

3、更新并發測試結果表

通過上述測試指標分析，更新用戶登錄并發測試結果表如表7- 17所示。

4、結論

綜合測試數據分析，“填寫收貨信息”請求響應時間超過5秒，CPU使用率超過90%，故隨機購物100并發場景測試不通過。需分析“填寫收貨信息”涉及哪些操作，導致響應時間變長的原因，是否對CPU及內存使用率造成了影響。

四、隨機購物業務量測試結果分析

1、提取測試指標

提取隨機購物業務量測試指標如表7- 18所示：

100個線程持續執行2分鐘后，出現大量業務錯誤，服務器CPU使用率持續維持在100%附近，因此利用100個線程進行2小時的隨機購物業務量測試失敗。可根據需要，利用折半驗證法，驗證系統穩定性測試的最佳線程數及服務器資源配置是否合理。

數據庫報錯如下：<b>MySQL server error report:Array([0] => Array([message] => MySQL Query Error)[1] => Array([sql] => INSERT INTO `ecshop`.`ecs_order_info` (order_sn, user_id, order_status, shipping_status, pay_status, consignee, country, province, city, district, address, zipcode, tel, mobile, email, best_time, sign_building, postscript, shipping_id, shipping_name, pay_id, pay_name, how_oos, card_message, inv_payee, inv_content, goods_amount, shipping_fee, insure_fee, pay_fee, pack_fee, card_fee, surplus, integral, integral_money, bonus, order_amount, from_ad, referer, add_time, pack_id, card_id, bonus_id, extension_code, extension_id, agency_id, inv_type, tax, parent_id, discount, lastmodify) VALUES ('2017110775867', '2223', '0', '0', '0', 'hzdl00168', '1', '2', '37', '403', '北京東城區', '', '01088888888', '', 'hzdl00168@qq.com', '', '', '', '5', '申通快遞', '2', '銀行匯款/轉帳', '等待所有商品備齊后再發', '', '', '', '1999', '15', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '2014.00', '0', '本站', '1510050069', '0', '0', '0', '', '0', '0', '', '0', '0', '', '1510050069'))[2] => Array([error] => Duplicate entry '2017110775867' for key 'order_sn')[3] => Array([errno] => 1062))

系統資源趨勢圖：

圖7- 60隨機購買2小時業務量測試系統資源圖

上述所有場景，如時間、條件、資源允許，測試工程師應當多測試幾次，根據平均值輸出測試報告。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的性能测试—接口压测指标分析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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