jmeter稳定性测试确定用户数(3)

在 JMeter 中进行稳定性测试（也称为耐力测试或浸泡测试）时，确定合适的用户数（并发用户量）不是靠预估峰值压力，而是基于系统在正常负载下长时间运行的需求。其核心目标是：验证系统在典型业务负载下持续运行数小时甚至数天，是否会出现内存泄漏、资源耗尽（如线程池、数据库连接池）、响应时间逐渐变慢、错误率上升等问题，以及系统资源使用的稳定性。

因此，确定稳定性测试用户数的关键在于 “找到模拟真实且持续的系统正常运行负载的水平”。

以下是确定用户数的主要方法和步骤：

1. 利用现有数据（首选）：

   • 生产环境监控数据： 这是最可靠的数据来源。
     • 查看生产环境的平均并发用户数。
     • 分析生产环境的每分钟事务数/请求速率。
     • 查看系统资源（CPU，内存，IO，网络）在日常负载下的使用率。
   • 目标： 你希望在稳定性测试中模拟的就是生产环境在非高峰时段或典型时段的平均负载或目标负载。这个负载通常远低于系统峰值能力。例如，如果生产上平均每分钟处理 1000 个请求，并发用户约 50 人，资源利用率在 40-60% 范围内波动，那么你的稳定性测试用户数就应该瞄准这个水平（50个用户或能产生1000 TPM的负载）。

2. 参考业务目标和预期：

   • 如果系统是新系统或者没有足够的生产数据时：
     • 基于业务预期确定系统需要支撑的正常平均用户数或每分钟业务事务速率。例如，系统需要支撑在8小时内平均每分钟处理100个用户下订单。然后你需要将这个业务请求转化为 JMeter 请求模型。
     • 从目标业务事务速率（如 100 TPS）反推需要多少并发用户才能产生这个速率（通过 JMeter 脚本的实际运行，不断调整用户数直到达到目标 TPS）。
   • 了解系统设计的服务等级协议中定义的“正常工作负载”水平。

3. 识别“稳定状态”负载：

   • 稳定性测试关注的不是系统崩溃点，而是它在一个能够维持稳定的吞吐量和资源使用率的并发用户负载下长时间运作时的表现。这个负载应该使得：
     • 系统的TPS/吞吐量保持相对稳定。
     • 平均响应时间在可接受且相对稳定的范围内。
     • 错误率为零或极低（低于稳定性测试允许的阈值）。
     • 关键资源利用率（CPU, 内存, IO, 连接池等）在一个可控范围内波动，没有明显的线性上升趋势（这可能是资源泄露的信号）。
   • 如何找到这个“稳定状态”负载？
     • 首先进行一个短时间（例如 30 分钟）的压力测试或负载测试。从一个小用户数开始。
     • 逐步、缓慢地增加并发用户数。
     • 同时密切监控：
       • TPS： 查看 TPS 何时达到相对稳定值。
       • 响应时间： 当响应时间开始超过目标值或不再线性增长时。
       • 错误率（% Errors）： 一旦有错误率出现，这就是上限负载的一个信号。
       • 关键资源利用率： CPU使用率通常在60%-80%以下，确保有足够buffer应对可能的波动。内存要稳定在某个值附近，不能持续上涨。
     • 找到TPS不再显著增长（趋于平缓），响应时间未出现不可接受的跳变，错误率几乎为零，资源利用率也稳定的点。这个对应的用户数，通常就是你想要的稳定性测试基准用户数。

4. 考虑实际场景（用户行为）:

   • JMeter 脚本应能真实模拟用户在真实世界中的操作模式，即用户访问频率与间隔时间的分布（使用合适的定时器如 Gaussian Random Timer, Constant Throughput Timer）。
   • 用户登录后执行一系列操作，然后在页面上停留、思考（休眠时间）后执行下一个操作。
   • 这个用户思考时间和操作间的间隔，会极大地影响达成某个特定业务TSP / TPM 所需的并发用户数。模拟真实思考时间能降低达到目标 TPS 所需的并发用户数。
   • 如果你的目标是模拟 50 个真实在线用户的操作模式，那么并发线程数可能设置成 50 （配合合理的定时器）。如果你只关注每分钟要有 100 次请求（无论用户数），你需要通过测试找到一个用户数（可能远低于100），配合它的请求间隔时间，能稳定达成这个目标速率。这时用 Constant Throughput Timer (CTT) 或者 Throughput Shaping Timer 更容易控制和达到目标速率。

确定用户数后的测试执行：

1. 设置用户数： 在你的 JMeter 线程组中设置基于以上分析得到的并发用户数。
2. 设置持续时间： 稳定性测试的核心在于时间长度。常见的是 8小时、12小时、24小时、48小时甚至更长（如一周）。这个时长取决于系统的特性和风险容忍度。
3. 使用斜坡上升/下降：
   • 不要瞬间启动所有用户。
   • 设置一个合理的 Ramp-Up Period（如 1-5 分钟），让用户逐步启动。
   • 同理，设置 Ramp-Down Period。
4. 使用合适的定时器： 必须包含 Random Delay 或 Gaussian Random Timer 来模拟真实用户访问间隔和思考时间。
5. 持续监控：
   • JMeter Results: 聚合报告、响应时间图、活跃线程数图、TPS图等。
   • 服务器资源: CPU, 内存（尤其关注内存曲线是否平缓或缓慢增长但无线性上升）、磁盘 IO、网络 IO。
   • 中间件/应用日志: HTTP error logs, GC logs (特别关注内存是否有泄漏)，数据库连接池状态等。
   • 数据库: 慢查询、锁情况、连接数等。
6. 明确通过/失败标准：
   • 响应时间： 所有事务的平均/90%/95%/99% 分位响应时间在整个测试期间是否都处于目标范围内？时间过长视为失败。
   • 错误率： 整个测试期间的错误率是否始终低于允许阈值？
   • 吞吐量稳定性： TPS 是否在整个测试过程中保持稳定？
   • 资源利用率： 关键资源（CPU, 内存, 连接池等）在整个测试过程中是否在预期范围内？内存是否稳定（没有持续线性增长）？ 资源利用率是否存在达到危险水平（如95%）的反复或持续波动？
   • 是否有性能下降趋势： 在测试后期，响应时间是否明显比前期长？TPS是否明显比前期低？（这是非常重要的失效信号）
   • 系统必须正常运行无崩溃。

总结关键点:

• 目标不是极限（压力点），而是常态（稳定点）： 稳定性测试用户数 = 生产环境平均负载水平或系统预期正常运行的负载水平。
• 数据驱动： 优先依赖生产环境监控数据（平均并发用户、平均TPS）。
• 通过短负载测试找平衡点： 找到能使TPS/响应时间/错误率/资源在稳定状态下运行的用户数区间。
• 时间是核心维度： 稳定性测试关键是持续时间长（数小时到天），观察是否有缓慢恶化的问题。
• 模拟现实用户行为： 使用合理的思考时间（定时器）。
• 全面监控是成败关键： 必须密切监视JMeter结果、服务器资源、应用日志和数据库状态，重点追踪资源使用和错误率随着时间推移的趋势，尤其是持续缓慢爬升的内存使用或逐渐增长的响应时间，这些都是稳定性问题的明显征兆。

最终，JMeter稳定性测试的目标用户数是一个能够让系统在长时间运行中保持稳定性能和服务质量的水平下运行时所需的并发用户数，这与寻找系统极限的压力测试目标截然不同。