黃兆森 蔣蜀鵬 侯建華 倪玉華

（1.珠海南方軟件網(wǎng)絡(luò)評測中心 珠海 519000）（2.北京師范大學(xué)珠海分校 珠海 519000）

1 引言

隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，軟件在各行業(yè)的應(yīng)用范圍越來越廣，軟件規(guī)模也在不斷地?cái)U(kuò)大。一些大型軟件通常存在大量用戶同時(shí)訪問的情況，具有較高的性能要求。為確認(rèn)軟件的性能是否能夠達(dá)到期望的要求，通常需要對軟件進(jìn)行性能測試。

測試模型的分析與設(shè)計(jì)是軟件性能測試項(xiàng)目中非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，它對軟件性能測試項(xiàng)目的成敗起著關(guān)鍵性的決定作用［1］。只有將性能測試模型設(shè)計(jì)好，才能確保軟件性能測試的結(jié)果符合用戶的要求。

2 性能測試案例介紹

為開展軟件性能測試項(xiàng)目的測試模型設(shè)計(jì)技術(shù)研究，本文選擇了一個(gè)真實(shí)的電子商務(wù)網(wǎng)站性能測試項(xiàng)目作為研究案例。該電子商務(wù)網(wǎng)站主要實(shí)現(xiàn)采購商和供應(yīng)商的議價(jià)以及產(chǎn)品交易和支付功能。

該電子商務(wù)網(wǎng)站主要采用.NET技術(shù)構(gòu)建，采用B/S結(jié)構(gòu)框架，操作系統(tǒng)為Windows Server 2003或Windows Server 2008，數(shù)據(jù)庫為SQL Server 2008，Web服務(wù)器為IIS 6.0或IIS 7.0。

3 性能測試模型分析與設(shè)計(jì)

為確保性能測試結(jié)果的有效性，性能測試模型的設(shè)計(jì)應(yīng)盡可能地模擬真實(shí)環(huán)境［2］。下面從業(yè)務(wù)流程選取、用戶數(shù)分析、用戶數(shù)加載卸載方式分析、用戶操作間隔時(shí)間分析、業(yè)務(wù)流程迭代間隔時(shí)間分析等5個(gè)方面進(jìn)行性能測試模型設(shè)計(jì)［3］。

3.1 業(yè)務(wù)流程選取

業(yè)務(wù)流程選取就是選擇性能測試需要模擬的業(yè)務(wù)流程［4］，業(yè)務(wù)流程選取的原則如下：

1）選取業(yè)務(wù)發(fā)生頻率高的業(yè)務(wù)流程。業(yè)務(wù)發(fā)生頻率高的業(yè)務(wù)流程通常對被測軟件服務(wù)器端的性能影響較大，也比較容易出現(xiàn)并發(fā)問題，是軟件性能測試中需要重點(diǎn)關(guān)注的業(yè)務(wù)流程［5］。

2）選取業(yè)務(wù)發(fā)生頻率不高但對軟件服務(wù)器端性能影響較大的業(yè)務(wù)流程［6］。如每天一次的日結(jié)統(tǒng)計(jì)流程，它雖然每天只運(yùn)行一次，但可能需要對大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和計(jì)算，對軟件服務(wù)器端的性能影響較大。對于業(yè)務(wù)發(fā)生頻率不高但對軟件服務(wù)器端性能影響較大的業(yè)務(wù)流程，雖然在性能測試時(shí)不可忽略，但客戶可能不關(guān)心該業(yè)務(wù)流程的響應(yīng)時(shí)間，此時(shí)可考慮不錄制該業(yè)務(wù)流程的腳本，僅在真實(shí)的客戶端打開并運(yùn)行該業(yè)務(wù)流程作為背景流程。

3）選取客戶確認(rèn)的關(guān)鍵業(yè)務(wù)流程［7］。對于關(guān)鍵的業(yè)務(wù)流程，客戶可能要求其在被測軟件服務(wù)器端壓力較大時(shí)仍然保持高可用性。

根據(jù)以上原則，本文選取了該電子商務(wù)網(wǎng)站的采購商登錄、采購商查看2個(gè)業(yè)務(wù)流程進(jìn)行性能測試模型設(shè)計(jì)研究。

3.2 用戶數(shù)分析

3.2.1 用戶數(shù)分析方法

用戶數(shù)分析需要確認(rèn)各業(yè)務(wù)流程在各時(shí)間段的同時(shí)在線用戶數(shù)及其變換情況［8］。如果被測軟件具有歷史數(shù)據(jù)，可對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，繪出各業(yè)務(wù)流程用戶數(shù)隨著用戶總數(shù)變化的曲線圖，找出各業(yè)務(wù)流程用戶數(shù)的變化規(guī)律［9］。

3.2.2 用戶數(shù)分析的相關(guān)問題說明

本文選取的電子商務(wù)網(wǎng)站由于還沒有上線，所以客戶難以直接給出各業(yè)務(wù)流程在各時(shí)間段的同時(shí)在線用戶數(shù)，而是給出了一些相對比較直觀的評估數(shù)據(jù)，如下：

旺季時(shí)“采購商查看”和“采購商登錄”兩個(gè)流程當(dāng)天最高峰時(shí)兩個(gè)流程同時(shí)在線用戶數(shù)總和為4560人；

淡季時(shí)“采購商查看”和“采購商登錄”兩個(gè)流程當(dāng)天最高峰時(shí)兩個(gè)流程同時(shí)在線用戶數(shù)總和為旺季時(shí)的50%，因此淡季時(shí)“采購商查看”和“采購商登錄”兩個(gè)流程當(dāng)天最高峰時(shí)兩個(gè)流程同時(shí)在線用戶數(shù)總和為2280人；將“采購商查看”和“采購商登錄”兩個(gè)流程當(dāng)天最高峰時(shí)兩個(gè)流程同時(shí)在線用戶數(shù)總和記為UT；

旺季時(shí)“采購商查看”流程當(dāng)天最高峰時(shí)的同時(shí)在線用戶數(shù)占兩個(gè)流程的同時(shí)在線用戶數(shù)總和的80%，“采購商登錄”流程當(dāng)天最高峰時(shí)的同時(shí)在線用戶數(shù)占兩個(gè)流程的同時(shí)在線用戶數(shù)總和的20%；

淡季時(shí)“采購商查看”流程當(dāng)天最高峰時(shí)的同時(shí)在線用戶數(shù)占兩個(gè)流程的同時(shí)在線用戶數(shù)總和的20%，“采購商登錄”流程當(dāng)天最高峰時(shí)的同時(shí)在線用戶數(shù)占兩個(gè)流程的同時(shí)在線用戶數(shù)總和的80%；將各業(yè)務(wù)流程當(dāng)天最高峰時(shí)的同時(shí)在線用戶數(shù)占兩個(gè)流程的同時(shí)在線用戶數(shù)總和的百分比記為PB；

無論旺季還是淡季，4：00～9：00的用戶數(shù)均為當(dāng)前服務(wù)器當(dāng)天最高峰時(shí)同時(shí)在線用戶數(shù)的20%，9：00～16：00的用戶數(shù)均為當(dāng)前服務(wù)器當(dāng)天最高峰時(shí)同時(shí)在線用戶數(shù)的80%，16：00～21：00的用戶數(shù)均為當(dāng)前服務(wù)器當(dāng)天最高峰時(shí)同時(shí)在線用戶數(shù)的20%，21：00～4：00的用戶數(shù)均為當(dāng)前服務(wù)器當(dāng)天最高峰時(shí)同時(shí)在線用戶數(shù)的100%；將各時(shí)間段用戶數(shù)占當(dāng)前服務(wù)器當(dāng)天最高峰時(shí)同時(shí)在線用戶數(shù)的百分比記為PT。

針對該問題，評測中心根據(jù)以上用戶給出的評估數(shù)據(jù)，利用以下公式計(jì)算出了旺季和淡季各時(shí)間段的同時(shí)在線用戶數(shù)：

UC=UT*PB*PT

UC為旺季和淡季各業(yè)務(wù)流程在各時(shí)間段的同時(shí)在線用戶數(shù)。

UT為當(dāng)天最高峰時(shí)兩個(gè)流程同時(shí)在線用戶數(shù)總和。

PB為當(dāng)前業(yè)務(wù)流程當(dāng)天最高峰時(shí)的同時(shí)在線用戶數(shù)占兩個(gè)流程的同時(shí)在線用戶數(shù)總和的百分比。

PT為當(dāng)前時(shí)間段用戶數(shù)占當(dāng)前服務(wù)器當(dāng)天最高峰時(shí)同時(shí)在線用戶數(shù)的百分比。

計(jì)算結(jié)果見表1。

表1 各時(shí)間段的同時(shí)在線用戶數(shù)

3.3 用戶數(shù)加載卸載方式分析

3.3.1 用戶數(shù)加載卸載方式分析方法

用戶數(shù)加載卸載方式分析需要確認(rèn)各業(yè)務(wù)流程用戶數(shù)加載和卸載的時(shí)間間隔和步長，以觀察用戶數(shù)逐漸增加和用戶數(shù)逐漸減少的情況下軟件的性能變化狀況。

3.3.2 用戶數(shù)加載卸載方式分析的相關(guān)問題說明

對于本文選取的電子商務(wù)網(wǎng)站，客戶沒有直接給出各業(yè)務(wù)流程用戶數(shù)加載和卸載的時(shí)間間隔和步長，而是給出了一個(gè)相對比較直觀的需求，如下：

無論淡季還是旺季，采購商均在30分鐘內(nèi)完成加載和卸載。

評測中心根據(jù)該需求，同時(shí)結(jié)合計(jì)算出來的同時(shí)在線用戶數(shù)，利用以下公式計(jì)算出了各業(yè)務(wù)流程單個(gè)用戶加載和卸載的時(shí)間間隔：

TV=（abs（UB-UA））/30*60

TV為各業(yè)務(wù)流程單個(gè)用戶加載和卸載的時(shí)間間隔；

abs為絕對值；

UB為加載或卸載后的用戶數(shù)；

UA為加載或卸載前的用戶數(shù)；

30分鐘為加載或卸載的時(shí)間；

60代表60秒每分鐘。

計(jì)算結(jié)果如下：

淡季時(shí)，“采購商查看”流程4：00～4：30加載91個(gè)用戶，平均每20s加載一個(gè)用戶；9：00～9：30用戶數(shù)從91增加到365，平均每6s加載一個(gè)用戶；16：00～16：30用戶數(shù)從365下降到91，平均每6s卸載一個(gè)用戶；21：00～21：30用戶數(shù)從91增加到456，平均每6s加載一個(gè)用戶；4：00～4：30用戶數(shù)從456下降到0，平均每4s卸載一個(gè)用戶。

旺季時(shí)，“采購商查看”流程 4：00～4：30 加載730個(gè)用戶，平均每2s加載一個(gè)用戶；9：00～9：30用戶數(shù)從730增加到2918，平均每1s加載一個(gè)用戶；16：00～16：30用戶數(shù)從2918下降到730，平均每4s卸載一個(gè)用戶；21：00～21：30用戶數(shù)從730增加到3648，平均每0.5s加載一個(gè)用戶；4：00～4：30用戶數(shù)從3648下降到0，平均每0.5s卸載一個(gè)用戶。

淡季時(shí)，“采購商登錄”流程 4：00～4：30 加載365個(gè)用戶，平均每4s加載一個(gè)用戶；9：00～9：30用戶數(shù)從365增加到1459，平均每2秒加載一個(gè)用戶；16：00～16：30用戶數(shù)從1459下降到365，平均每2s卸載一個(gè)用戶；21：00～21：30用戶數(shù)從365增加到1824，平均每1s加載一個(gè)用戶；4：00～4：30用戶數(shù)從1824下降到0，平均每1s卸載一個(gè)用戶。

旺季時(shí)，“采購商登錄”流程 4：00～4：30 加載182個(gè)用戶，平均每10s加載一個(gè)用戶；9：00～9：30用戶數(shù)從182增加到730，平均每3s加載一個(gè)用戶；16：00～16：30用戶數(shù)從730下降到182，平均每3s卸載一個(gè)用戶；21：00～21：30用戶數(shù)從182增加到912，平均每3s加載一個(gè)用戶；4：00～4：30用戶數(shù)從912下降到0，平均每2s卸載一個(gè)用戶。

3.4 用戶操作間隔時(shí)間分析

用戶操作間隔時(shí)間是指用戶連續(xù)兩次向服務(wù)器提交請求之間的間隔時(shí)間，用戶操作間隔時(shí)間分析需要確認(rèn)用戶在執(zhí)行業(yè)務(wù)流程操作時(shí)的詳細(xì)操作步驟以及操作步驟之間的間隔時(shí)間［10］。操作步驟之間的間隔時(shí)間可在編寫性能測試腳本時(shí)作為用戶思考時(shí)間。

通常用戶不會直接給出各業(yè)務(wù)流程的詳細(xì)操作步驟之間的間隔時(shí)間，而是給出完成整個(gè)業(yè)務(wù)流程操作的大概時(shí)間。此時(shí)可在錄制腳本時(shí)適當(dāng)控制操作的速度，加入合理的思考時(shí)間。

本文的電子商務(wù)網(wǎng)站案例客戶直接給出了各業(yè)務(wù)流程的操作時(shí)間（即完成整個(gè)業(yè)務(wù)流程操作的大概時(shí)間）。

3.5 業(yè)務(wù)流程迭代間隔時(shí)間分析

迭代間隔時(shí)間分析需要確定模擬的用戶每隔多少時(shí)間后進(jìn)行下一次業(yè)務(wù)流程操作。迭代間隔時(shí)間通常難以由客戶直接給出，因?yàn)樾阅軠y試中模擬的用戶不一定總是同一個(gè)用戶，可能每個(gè)時(shí)間段都會有新的用戶進(jìn)行該業(yè)務(wù)流程的操作，同時(shí)也會有用戶退出該業(yè)務(wù)流程的操作，但性能測試只關(guān)心用戶數(shù)的變化情況，而不會關(guān)心是否仍然為同一個(gè)用戶在操作該業(yè)務(wù)流程。

為確定業(yè)務(wù)流程的迭代間隔時(shí)間，需要利用用戶提供的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算。通常來說可以利用用戶提供的在指定時(shí)間段（如一天）的業(yè)務(wù)流程交易總數(shù)計(jì)算出業(yè)務(wù)流程的迭代間隔時(shí)間。計(jì)算公式如下：

業(yè)務(wù)流程迭代間隔時(shí)間=（用戶數(shù)*時(shí)間段時(shí)長/該時(shí)間段業(yè)務(wù)流程交易總數(shù)）-業(yè)務(wù)流程操作時(shí)間。

下面以計(jì)算旺季時(shí)“采購商查看”業(yè)務(wù)流程4：00～9：00的業(yè)務(wù)流程迭代間隔時(shí)間為例進(jìn)行說明：

該時(shí)間段用戶數(shù)為730；

該時(shí)間段的時(shí)長為：3600s/h*5h=18000s；

假設(shè)該時(shí)間段所有采購商進(jìn)行“采購商查看”的總次數(shù)為31285次；

每個(gè)用戶完成“采購商查看”業(yè)務(wù)流程的操作時(shí)間約為2min（120s）；

因此“采購商查看”業(yè)務(wù)流程的迭代間隔時(shí)間為

（730*18000/31285）-120=300s

4 測試模型建立過程

根據(jù)以上性能模型的分析和設(shè)計(jì)，筆者選取了采購商登錄、采購商全看2個(gè)業(yè)務(wù)流程，按照表1確定了每個(gè)業(yè)務(wù)流程的用戶數(shù)，按照3.3節(jié)的結(jié)果明確了用戶數(shù)的加載和卸載方式，按照3.4節(jié)的結(jié)果確定了用戶操作間隔時(shí)間，并根據(jù)3.5節(jié)的結(jié)果明確了每個(gè)業(yè)務(wù)流程的迭代間隔時(shí)間，完成了測試模型的建立。

5 測試結(jié)果

利用為該電子商務(wù)網(wǎng)站設(shè)計(jì)的性能測試模型，獲得的性能測試結(jié)果見表2、表3、表4。

表2 各業(yè)務(wù)流程各時(shí)間段的事務(wù)平均響應(yīng)時(shí)間（單位：秒）

表3 各服務(wù)器各時(shí)間段的平均CPU占用率

表4各服務(wù)器各時(shí)間段的平均可用內(nèi)存（單位：MB）

從表2的響應(yīng)時(shí)間數(shù)據(jù)可以看出，該電子商務(wù)網(wǎng)站的性能非常差，即使是淡季非高峰時(shí)間，采購商登錄也需要17.61s，采購選項(xiàng)查看需要84.07s，在旺季高峰時(shí)間，采購商登錄需要53.79s，采購選項(xiàng)查看業(yè)務(wù)流程已沒有成功事務(wù)。

從表3的CPU占用率數(shù)據(jù)可以看出，無論淡季還是旺季，無論高峰時(shí)間還是非高峰時(shí)間，數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的CPU占用率均一直在90%以上，說明數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的CPU資源已無法滿足業(yè)務(wù)需求。

從表4的可用內(nèi)存數(shù)據(jù)可以看出，應(yīng)用服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫鏡像服務(wù)器的內(nèi)存資源能夠滿足業(yè)務(wù)需求。

6 小結(jié)

本案例具有以下創(chuàng)新點(diǎn)：

1）借助選取的案例和相關(guān)數(shù)據(jù)，通過分析和計(jì)算完成了性能測試模型的設(shè)計(jì)；

2）測試模型的實(shí)測結(jié)果真實(shí)反映了選取案例的性能狀況；

3）本文推薦的性能測試模型的分析方法對相關(guān)行業(yè)開展性能測試具有一定的指導(dǎo)和借鑒作用。

7 結(jié)語

軟件性能測試是一種非常專業(yè)的測試，無論是電子商務(wù)網(wǎng)站還是其他行業(yè)的軟件，在執(zhí)行性能測試之前均應(yīng)對性能測試的需求進(jìn)行充分的調(diào)研，并根據(jù)客戶需求設(shè)計(jì)一個(gè)合理的性能測試模型。當(dāng)客戶無法直接給出性能測試模型設(shè)計(jì)需要的數(shù)據(jù)時(shí)，可依據(jù)上述案例給出的方法進(jìn)行性能測試模型的設(shè)計(jì)，最大程度地保證性能測試結(jié)果的合理性和有效性。

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