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支付宝的性能测试(3)
3.1.3 测试结果收集工具
测试结果收集主要包括以下几个指标：
响应时间、tps、错误率、cpu、load、IO、系统内存、jvm(java虚拟内存)。
其中响应时间、tps和业务错误率通过jemter可以收集。
Cpu、load、io和系统内存可以通过nmon或linux自带命令的方式来监控。
Jvm可以通过jdk自带的jconsole或者jvisualvm来监控。
总体来说，监控了这些指标，对系统的性能就有了掌握，同样这样指标也可以反馈系统的瓶颈所在。
四.性能测试瓶颈挖掘与分析
我们在上面一章中拿到性能测试结果，这么多数据，怎么去分析系统的瓶颈在哪里呢，一般是按照这样的思路，先看业务指标：响应时间、业务错误率、和tps是否满足目标。
如果其中有一个有异常，可以先排除施压机和外围依赖系统是否有瓶颈，如果没有，关注网络、db的性能和连接数，最后关注系统本身的指标：
硬件：磁盘是否写满、内存是否够用、cpu的利用率、平均load值
软件：操作系统版本、jdk版本、jboss容器以及应用依赖的其他软件版本
Jvm内存管理和回收是否合理
应用程序本身代码
先看下图：是一般性能测试环境部署图
1.
我们在定位的时候，可按照标注中的1、2、3数字依次进行排查，先排查施压机是否有瓶颈、接着看后端依赖系统、db、网络等，最后看被压机本身，例如响应时间逐渐变慢，一般来说是外围依赖的系统出现的瓶颈导致整体响应变慢。下面针对应用系统本身做下详细的分析，针对常见问题举1~2个例子：
4.1 应用系统本身的瓶颈
1. 应用系统负载分析：
服务器负载瓶颈经常表现为，服务器受到的并发压力比较低的情况下，服务器的资源使用率比预期要高，甚至高很多。导致服务器处理能力严重下降，最终有可能导致服务器宕机。实际性能测试工作中，经常会用以下三类资源指标判定是否存在服务器负载瓶颈：
CPU使用率
内存使用率
Load
一般cup的使用率应低于50%，如果过高有可能程序的算法耗费太多cpu，或者某些代码块进行不合理的占用。Load值尽量保持在cpuS+2 或者cpuS*2，其中cpu和load一般与并发数成正比(如下图)
内存可以通过2种方式来查看：
1) 当vmstat命令输出的si和so值显示为非0值，则表示剩余可支配的物理内存已经严重不足，需要通过与磁盘交换内容来保持系统的稳定;由于磁盘处理的速度远远小于内存，此时就会出现严重的性能下降;si和so的值越大，表示性能瓶颈越严重。
2) 用工具监控内存的使用情况，如果出现下图的增长趋势(used曲线呈线性增长)，有可能系统内存占满的情况：
如果出现内存占用一直上升的趋势，有可能系统一直在创建新的线程，旧的线程没有销毁;或者应用申请了堆外内存，一直没有回收导致内存一直增长。
4.2 Jvm瓶颈分析
4.2.1Gc频率分析
对于java应用来说，过高的GC频率也会在很大程度上降低应用的性能。即使采用了并发收集的策略，GC产生的停顿时间积累起来也是不可忽略的，特别是出现cmsgc失败，导致fullgc时的场景。下面举几个例子进行说明：
1. Cmsgc频率过高，当在一段较短的时间区间内，cmsGC值超出预料的大，那么说明该JAVA应用在处理对象的策略上存在着一些问题，即过多过快地创建了长寿命周期的对象，是需要改进的。或者old区大小分配或者回收比例设置得不合理，导致cms频繁触发，下面看一张gc监控图(蓝色线代表cmsgc)
原文转自：http://www.infoq.com/cn/articles/performance-test-of-zhifubao
