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性能测试遇到问题?阿里年薪50W软件测试工程师,一招教你解决

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梨波儿 显示全部楼层 发表于 2022-1-14 12:24:06 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题




性能测试遇到问题怎么办?学会分析流程就不怕!‍

内存溢出
堆内存溢出
现象:
(1)压测执行一段时间后,系统处理能力下降。这时用JConsole、JVisualVM等工具连上服务器查看GC情况,每次GC回收都不彻底并且可用堆内存越来越少。
(2)压测持续下去,最终在日志中有报错信息:java.lang.OutOfMemoryError.Java heap space。
排查手段:
(1)使用jmap -histo pid > test.txt命令将堆内存使用情况保存到test.txt文件中,打开文件查看排在前50的类中有没有熟悉的或者是公司标注的类名,如果有则高度怀疑内存泄漏是这个类导致的。
(2)如果没有,则使用命令:jmap -dump:live,format=b,file=test.dump pid生成test.dump文件,然后使用MAT进行分析。
(3)如果怀疑是内存泄漏,也可以使用JProfiler连上服务器在开始跑压测,运行一段时间后点击“Mark Current Values”,后续的运行就会显示增量,这时执行一下GC,观察哪个类没有彻底回收,基本就可以判断是这个类导致的内存泄漏。
解决方式:优化代码,对象使用完毕,需要置成null。
永久代 / 方法区溢出
现象:压测执行一段时间后,日志中有报错信息:java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space。
产生原因:由于类、方法描述、字段描述、常量池、访问修饰符等一些静态变量太多,将持久代占满导致持久代溢出。
解决方法:修改JVM参数,将XX:MaxPermSize参数调大。尽量减少静态变量。
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栈内存溢出
现象:压测执行一段时间后,日志中有报错信息:java.lang.StackOverflowError。
产生原因:线程请求的栈深度大于虚拟机所允许的最大深度,递归没返回,戒者循环调用造成。
解决方法:修改JVM参数,将Xss参数改大,增加栈内存。栈内存溢出一定是做批量操作引起的,减少批处理数据量。
系统内存溢出
现象:压测执行一段时间后,日志中有报错信息:java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread。
产生原因:操作系统没有足够的资源来产生返个线程造成的。系统创建线程时,除了要在Java堆中分配内存外,操作系统本身也需要分配资源来创建线程。
因此,当线程数量达到一定程度以后,堆中或许还有空间,但是操作系统分配不出资源来了,就出现这个异常了。
解决方法:
(1)减少堆内存
(2)减少线程数量
(3)如果线程数量不能减少,则减少每个线程的堆栈大小,通过-Xss减小单个线程大小,以便能生产更多的线程。
CPU过高
us cpu高
现象:压测过程中,使用top命令查看系统资源占用情况,us cpu过高,超过50%以上。
排查手段:
(1)使用top命令是哪个进程消耗CPU高
(2)再找到CPU消耗高的线程:top -H -p 进程号
(3)把线程号转换成16进制:printf "%x\n" 线程号
(4)再用jstack命令分析这个线程是在干什么:jstack 进程号 | grep 16进制的线程号
(5)通过JProfiler的CPU Views视图的层层分析,可以清楚的找到造成CPU高的原因
sy cpu高
现象:压测过程中,使用top命令查看系统资源占用情况,sy cpu过高,超过50%以上。
排查手段:
(1)首先查看磁盘繁忙程度、磁盘的队列(iostat、nmon)
(2)如果磁盘没有问题,则使用strace查看系统内核调用情况
TPS上不去
网络带宽
在压力测试中,有时候要模拟大量的用户请求,如果单位时间内传递的数据包过大,超过了带宽的传输能力,那么就会造成网络资源竞争,间接导致服务端接收到的请求数达不到服务端的处理能力上限。
连接池
最大连接数太少,造成请求等待。连接池一般分为服务器中间件连接池(比如Tomcat)和数据库连接池(或者理解为最大允许连接数也行)。
垃圾回收机制
从常见的应用服务器来说,比如Tomcat,如果堆内存设置比较小,就会造成新生代的Eden区频繁的进行Young GC,老年代的Full GC也回收较频繁,那么对TPS也是有一定影响的,因为垃圾回收时通常会暂停所有线程的工作。
数据库
高并发情况下,如果请求数据需要写入数据库,且需要写入多个表的时候,如果数据库的最大连接数不够,或者写入数据的SQL没有索引没有绑定变量,抑或没有主从分离、读写分离等,就会导致数据库事务处理过慢,影响到TPS。
硬件资源
包括CPU(配置、使用率等)、内存(占用率等)、磁盘(I/O、页交换等)。
压力机
比如Jmeter和Loadrunner,单机负载能力有限,如果需要模拟的用户请求数超过其负载极限,也会间接影响TPS(这个时候就需要进行分布式压测来解决其单机负载的问题)。
业务逻辑
业务解耦度较低,较为复杂,整个事务处理线被拉长也会导致TPS上不去。
系统架构
比如是否有缓存服务,缓存服务器配置,缓存命中率、缓存穿透以及缓存过期等,都会影响到测试结果。
性能问题分析流程
1、查看服务器的CPU、内存 、负载等情况,包括应用服务器和数据库服务器
2、查看数据库健康状态,数据库死锁、连接池不释放
3、查看项目日志(查看无报错现象)
4、查看jvm的gc等情况


 

来源:https://blog.caogenba.net/qq_60168783/article/details/122481921
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