12-九条性能测试的经验和教训:如何保证测试结果可靠且可重复

上一讲我们介绍了十几种常用的性能测试工具。我们知道,性能测试的一个关键是保证测试结果可靠、可重复,否则就没有意义。所以,我们今天来学习一下进行性能测试时,这方面的经验和教训。

根据以前做过的相关工作,我总结了九条这样的经验和教训。按照逻辑时间顺序,我将它们大体上分成三大类别,就是测试前的规划、测试中的变化和测试后的结果分析;每一类又有三条要点。

测试规划

三大类别的第一类别是测试规划,我们先来说说测试规划时要注意的三条要点。

1.详细记录测试环境和测试过程

做每个性能测试时,测试的环境至关重要。这里的环境包括软件硬件、操作系统、测试的负载、使用的数据等等。

测试的环境不同,性能测试的结果可能会迥异。除了测试环境,其它几个因素比如测试的过程,包括步骤和配置的改变也有相似的重要性。所以,我们每次测试都要把测试环境和测试过程记录下来,为将来分析数据做参考。

这些测试环境信息包括什么呢?大体上是操作系统和程序的版本号,以及各种软件参数的设置等等。

记录测试环境的目的是为了以后的各种分析。比如我们如果发现两次测试结果不匹配,需要找到不匹配的原因,那么这些测试环境就是相当关键的信息。如果两次测试结果的不同是因为软件配置不同导致的,那么根据记录的测试环境信息,我们就很容易根因出来。

至于如何记录,我们可以去手工去记录,但最好是自动记录,因为手工记录既费时费力,又容易出错。如果我们知道常用的环境配置的路径,可以很方便的写个程序来自动记录。或者依靠能自动记录配置的软件也可以。

2.快速地复位测试环境

有时候性能测试需要重复进行多次,那么就需要在每一次测试后,能够有快速“复位”到初始测试环境的机制。这个复位机制越简单有效越好,最好能达到所谓“一键复位”的程度,从而最大限度地降低手工复位的工作量。

复位的具体内容和方式要根据性能测试的情况而定,这就要分析一下在每个测试过程中,哪些子系统的配置和参数被改动或者影响了。

虽然理论上说,我们只需要恢复那些会影响测试结果的配置和参数,但是由于系统的复杂性,有些乍看起来不会影响测试结果的参数,其实或多或少也会影响测试结果。所以一般来讲,我们会把所有的配置和参数都恢复一下。环境复位的具体方式包括重新拷贝文件、重置配置参数、清空各种缓存等。

举个具体例子,如果是测试一个存储系统的性能,比如硬盘的性能。如果测试过程中写入了大量数据到存储系统,那么测试完毕,恢复环境的时候,就需要删掉这些数据,以便使被测系统回到初始状态。

再举个类似的例子,如果是测试一个数据库的性能,那么测试过程可能发出了很多查询请求。因为数据库经常会缓存各种情况和结果,所以在恢复测试环境时,不要忘记把缓存也清空。

一个现代计算机系统中往往有很多种缓存,比如数据库缓存、文件系统缓存、存储缓存(比如SAN)等。不同种类的缓存自然有不同的清空方式。对于数据库缓存,在每个测试之前可以用命令行来刷新数据库缓存;如果数据库不提供这样的命令,则需要重新启动数据库。对于文件系统缓存,一般需要重新启动服务器。对于SAN缓存,可以考虑在测试期间减少甚至关闭缓存,或者用大量的随机数据来“污染”缓存。

3.足够的负载请求和数据

性能测试需要流量负载以及相关的数据,我们需要特别注意保证它们的多样化和代表性。否则测试结果会严重失真。

当使用相同的测试数据进行重复测试时,如果负载请求不够大,那么各种缓存可能会严重影响结果。

如何识别缓存的影响呢?

各级缓存系统都有相应的统计指标和命令,比如文件系统缓存和SAN缓存中的缓存命中率,就可以通过统计信息中报告的延迟,并且结合经验来识别。举例来说,如果一个随机8KB或16KB数据的对硬盘的读写,测量出的延迟不到1毫秒,那就实在是“太快”了,快得让人不敢相信;可以肯定它是命中某种缓存了。

除了合理清空缓存外,更有效地方式是保证测试时间足够长、测试的负载请求足够多和数据足够多样化,从而最大限度地减少或者掩盖缓存等其他因素的影响。

测试进行

测试规划之后,我们就要关注测试中的变化了。

1.性能数据日志要适当输出

性能测试过程中,也需要实时输出有关的性能数据和日志,比如CPU使用率数据。这些数据对于测试完成后的分析至关重要。

输出的数据和日志最好保存起来,以方便后期处理/重新处理。比如执行过很多不同参数配置的测试之后,我们经常需要进行测试之间的比较,这时候就需要仔细检查以前输出的日志了。

输出数据的多少也需要注意,虽然我们希望尽量多地输出,但是也要意识到,太多的输出有时候会起反作用。

  • 存储的开销:可以用压缩存储来解决。
  • 数据处理时间的开销:注意压缩和解压缩也要花时间。
  • 可能影响性能测试的结果:有时候因为某些原因,日志输出会影响被测系统的性能,比如往一个文件写入日志,可能会导致系统的暂停,从而影响测试的结果(这个我们下一讲会详细剖析)。

2.测试环境要稳定

性能测试的环境在测试进行过程中,以及重复测试时一定要保持稳定和一致,否则测试结果就不可靠或者不能重复。

比如一个测试进行中,背景流量的负载产生了剧烈变化,导致被测系统的延迟增加。假如这个背景流量变化不是预期产生在测试规划之内的,就会造成测试结果失真。

类似的,如果测试过程中有不可控的因素,造成每次重复测试结果都不同,那这样的测试就不可靠。无论测试结果好坏,都不能用来作出有用的结论。

一般的解决方案,是尽量在一个独立无干扰的环境中进行测试,加上每次测试都准确地恢复测试环境,就能最大限度地保证测试环境的稳定。

3.一次调一个参数的利弊

在性能调优测试中,就是通过实验来找出系统的最优配置。

对这种测试,我们经常听到的经验是,“一次只调一个参数,通过对比实验,就能知道这个参数的最佳值”。你觉得这个经验对吗?

我们先看这个经验的出发点。性能调优过程中有很多可调参数和配置,互相之间的影响不清楚,因此不宜对系统的各种参数进行随意的改动。应该以基本参考设置为基础,逐次根据实际测试结果进行优化,一次只对某个领域进行性能调优,并且每次只改动一个设置和参数,避免其他参数和相关因素的干扰。

这个经验有它的道理,但我觉得这样做既对也不对,你不能盲从,否则就会错过最优配置的机会。

我举个生活中的例子来说明。假设有一个装水的木桶,这个木桶由多块可调整高度的木条组成。假设这些木条的初始高度不一,我们的目的是找到一个木条高度组合,从而实现最大的装水量。这个问题看起来很简单,根据木桶定律,就是把每块木条都调到最高嘛。

我们假设这个木桶是我们的被测系统,每块木条就是一个参数。再假设我们对木条之间的关系不清楚。如果一次只调整一个参数,然后实验测试装水量。因为木桶装水量取决于高度最低的木条,我们或许会得出结论——只有那块最低木条值得调,其他木条的高度都不重要。

这种结论的结果就是把最低木条调高,比如调到最高。那么这个所谓的“最优系统”,也就是整个木桶的装水量取决于新的最低木条,也就是原来木桶中高度次低的那个木条。

我们很容易看出,如果一次调整多个木条,那么我们就会很快地找出一个更优的系统,也就是一个装水更多的木桶。

结果分析

测试后的结果分析也是需要你关注的重点,三条经验如下:

1.根因分析要由易到难

如果在性能测试过程中需要查找性能瓶颈,查找的过程一定要由易到难逐步排查。因为参考我们学过的帕累托法则,从最明显的性能瓶颈来开始,往往可以事半功倍。

首先从最常见的几种资源和几个指标查起,比如CPU使用率、存储IO繁忙度、内存大小、网络发送和接收速度等。

进一步的分析就可以针对不太明显的资源,比如内存带宽,缓存击中率,线程加锁解锁等;从而过渡到应用程序和系统的一些配置参数。这些配置参数包括应用服务器及中间件,操作系统瓶颈,数据库、WEB服务器的配置;还有应用业务瓶颈,比如SQL语句、数据库设计、业务逻辑、算法、数据等。

2.几种测试最好互相验证

各种性能测试工具和测试手段都有自己的局限性或缺陷,从而可能会造成测试结果出现偏差。所以,如果条件和时间允许,最好使用几种不同测试工具或手段,分别进行独立的进行测试,并将结果相互比较和验证。

如果几种测试比较后结果相似,那么皆大欢喜。

否则就需要进行深入比较分析,弄明白造成结果不同的原因。分析以后,如果能够清楚地了解根因并作出合理解释,那么很多时候就够了,可以止于此。最后形成结论时,只要稍加有针对性地说明就可以。

3.测试结果和生产环境比较

如果性能测试是在非生产环境中进行的,那么得出的测试结果或许会和生产环境大相径庭。如果我们测试的目的是尽量和生产环境一致,就需要仔细审查每个测试的环节,包括测试环境和测试流程。

假如非生产环境的测试结果和生产环境的测量不同,很多情况下是由于测试环境不同导致,尤其要注意的是网络环境的差异。

比如测试的环境是在局域网,而真正的生产环境是无线网或者4G,那么可以肯定,这样的局域网测试没有什么意义。网络差异的影响经常会大大超过很多人的预期,因为实际的生产环境还牵扯很多上层协议和背景流量,比如HTTP协议。

假设4G用户在网络层或者链路层上,相对局域网而言只是多了30毫秒的延迟。在Web服务器中等负载的情况下,这几十毫秒的链路层延迟,就可能导致应用层响应时间增加惊人的几十秒延迟。

对网络环境这点,最理想的解决方式当然是在生产环境进行测试。如果实现这点有困难,那么可以考虑使用一定的网络仿真,来模拟真实生产环境。

除了网络环境的影响,真实客户的操作流程也可能造成测量结果的不同。比如一个真正的Web用户或者APP用户在访问我们的系统时,往往会有思考或者阅读时间;所以真实世界的用户,不太会在1秒钟内发出背对背的好几个页面请求。对于这种情况的差异,可以通过人为地添加停顿来模拟思考时间。

现在很多测试工具都支持这种思考时间的引入。比如使用JMeter,可以使用高斯随机计时器(Gaussian Random Timer),来模拟现实世界中的用户,以随机方式和页面进行交互。

总结

当年毛主席给彭德怀写过几句诗:

山高路远坑深,
大军纵横驰奔。
谁敢横刀立马?
唯我彭大将军。

打仗有很多坑,做性能工作也有很多坑。我们要把性能测试的工作做好,本身就不容易。山高路远都不在乎,但一定要注意其中的陷阱。

所以只有不断地学习别人总结的经验,吸取别人的教训,解决测试的各种挑战,才能得出可靠,可重复并且有意义的性能测试结果。

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