二、测试目标

 

测试商城4.0项目，对系统服务的性能压力测试，并对比样本数据，可以达到以下目的：

1. 了解量级数据模型高并发压测环境下，不同业务模型对服务器资源使用情况。
2. 了解量级数据模型高并发压测环境下，不同业务模型的性能数据是否优于生产环境。
3. 了解量级数据模型高并发压测环境下，不同业务模型的压力测试，了解性能瓶颈，提供优化方向。
4. 比对测试数据与样本数据，了解数据差异、了解优化方向，并考虑未来3年的增长率，提供优化目标。

三、收集生产环境模型

1. 配置模型

(1) 1:1比例镜像复刻生产环境应用服务器硬件配置

(2) 1:1比例镜像复刻生产环境应用服务器软件配置

(3) 1:1比例镜像复刻生产环境数据库服务器硬件配置

(4) 1:1比例镜像复刻生产环境数据库服务器软件配置

 

2. 业务模型

(1) 用户模型：收集整理生产环境用户常用真是活动轨迹、活动时间频率高发业务活动轨迹，整理输出性能测试业务用例。

(2) 自建模型：全链路模型、重点业务模型、混合业务模型，输出性能测试业务用例

 

3. 数据模型

(1) 收集生产环境已注册用户量

(2) 收集生产环境用户活跃数（活动期间非活动期间）

(3) 收集生产环境用户完整量级数据，包括不限于：浏览量、购物车商品量、下单量、交易量、支付量、订单删除、订单修改等数据量（活动期间非活动期间）

(4) 收集生产环境用户集结点（活动期间非活动期间）

(5) 收集完整数据量后，结合业务模型，确认需要进行参数化的数据

四、样本数据

对已构建好的Beta环境进行不同业务模型、数据模型的高并发压测，获取整理每个业务模型的样本数据，样本数据包括以下两部分

1. 服务器资源数据：

(1) CPU

(2) 内存

(3) IO

2. 业务指标：

(1) 最大吞吐量

(2) 最大成功率（=100%）

(3) 最大用户并发数

(4) 响应时间

3. 仅供参考指标：

(1) 资源指标：

① 系统CPU使用率<=70%

② 系统内存使用率<=70%

③ 系统I/O使用率<=70%

(2) 业务指标：

① 吞吐量：

1) 互联网电子商务：10000TPS~1000000TPS

2) 互联网中型网站：1000TPS~50000TPS

3) 互联网小型网站: 500TPS~10000TPS

4) 淘宝TPS值为30000~300000/秒

② 业务成功率：

1) >=99.6%（失败率一般由于网络超时原因导致）

③ 用户并发数：

1) >=15000

④ 响应时间

1. <=2秒，性能优异
2. <=5秒，性能良好
3. >=10秒，性能不可接受
4. 互联网企业在线实时交易响应标准为500毫秒以下，例如淘宝业务10毫秒左右
5. 使用生产环境配置模型、业务模型、数据模型，进行beta环境高并发测试，获得高并发样本数据。
6. 使用同样一套配置，进行商城4.0高并发测试，比对样本数据，查看比对结果。
7. 使用增量数据模型测试，满足未来3年的一个增长比例性能要求。

五、数据比较

六、业务测试模型附件：

范例：

七、测试计划：

省略

八、测试工具：

压测工具Jmeter、服务器资源监测工具dstat/运维常用工具、Xshell