软件测试必会知识点——常见性能问题分析

前言

性能测试大致分为以下几个步骤：

1. 需求分析
2. 脚本准备
3. 测试执行
4. 结果整理
5. 问题分析

今天要说的是最后一个步骤——“问题分析”；

需求描述

有一个服务，启动时会加载一个1G的词表文件到内存，请求来了之后，会把请求词去词表里做模糊匹配，如果匹配到了就向一个后端服务发送一条http请求，拿回数据之后，返回给客户端的同时，向mysql记录请求的唯一标识和一个请求次数的标记；
其中有几个关键函数

问题及分析

第一组：完全随机请求词，qps达到1k时，服务器未见异常，cpu、内存、带宽均未满，qps无法继续提升；

第二组：解决后端服务的问题后，第二组使用平均30个字的请求词，来打压，qps到400时，cpu load已满；

第三组：解决了上述两个问题之后，使用完全随机请求词，qps到达3k后降低至1k，然后再次提升到3k，如此反复；

第四组：将后端换做真实的服务来做整体压测，发现qps最高只能到300，此时检查各项指标，发现入口带宽占满了；

perf+火焰图定位函数问题

这里简单说一下如何使用perf+火焰图来直观的定位性能问题：

perf

Perf 拥有了众多的性能分析能力，举例来说，使用 Perf 可以计算每个时钟周期内的指令数，称为 IPC，IPC 代码低表明代码没有很好地利用 CPU。Perf 还可以对程序进行函数级别的采样，从而了解程序的性能瓶颈究竟在哪里等等。Perf 还可以替代 strace，可以添加动态内核 probe 点，还可以做 benchmark 衡量调度器的好坏。

生成火焰图

1、第一步
使用压力测试工具对程序进行打压，压到程序拐点；
$sudo perf record -e cpu-clock -g -p 11110
Ctrl+c结束执行后，在当前目录下会生成采样数据perf.data.
2、第二步
用perf script工具对perf.data进行解析
perf script -i perf.data &> perf.unfold
3、第三步
将perf.unfold中的符 进行折叠：
./stackcollapse-perf.pl perf.unfold &> perf.folded
4、最后生成svg图：
./flamegraph.pl perf.folded > perf.svg

到这儿可以生成函数调用火焰图，如下图：

原生的perf可以直接定位C/C++的程序，通常编译debug版本的程序能看到更多的信息，java、go等语言可以通过各自定制的工具来生成，原理类似；通过火焰图可以轻松定位到哪个函数的处理时间最长，从而找到问题所在；

结尾