性能测试中TPS和CPU利用率上不去的简单分析_压测cpu使用率上不去_徒步@天涯的博客-程序员秘密

技术标签： java 后端

TPS（Transaction Per Second）：每秒事务数，指服务器在单位时间内（秒）可以处理的事务数量，一般以request/second为单位。

压测中Vuser增加，TPS上不去，意味着Response Time在增加，需要找出响应时间增加的原因：

1、网络带宽

在压力测试中，有时候要模拟大量的用户请求，如果单位时间内传递的数据包过大，超过了带宽的传输能力，那么就会造成网络资源竞争，间接导致服务端接收到的请求数达不到服务端的处理能力上限。

2、连接池（重点关注）

可用的连接数太少，造成请求等待。连接池一般分为服务器连接池（比如Tomcat）和数据库连接池（或者理解为最大允许连接数也行）。

3、垃圾回收机制

从常见的应用服务器来说，比如Tomcat，因为java的的堆栈内存是动态分配，具体的回收机制是基于算法，如果新生代的Eden和Survivor区频繁的进行Minor GC，老年代的full GC也回收较频繁，那么对TPS也是有一定影响的，因为垃圾回收其本身就会占用一定的资源。

4、数据库配置

高并发情况下，如果请求数据需要写入数据库，且需要写入多个表的时候，如果数据库的最大连接数不够，或者写入数据的SQL没有索引没有绑定变量，抑或没有主从分离、读写分离等，就会导致数据库事务处理过慢，影响到TPS。

5、通信连接机制

串行、并行、长连接、管道连接等，不同的连接情况，也间接的会对TPS造成影响。

6、硬件资源

包括CPU（配置、使用率等）、内存（占用率等）、磁盘（I/O、页交换等）。

7、压力机

比如jmeter，单机负载能力有限，如果需要模拟的用户请求数超过其负载极限，也会间接影响TPS（这个时候就需要进行分布式压测来解决其单机负载的问题）。

8、压测脚本

还是以jemter举个例子，之前工作中同事遇到的，进行阶梯式加压测试，最大的模拟请求数超过了设置的线程数，导致线程不足。

9、业务逻辑

业务解耦度较低，较为复杂，整个事务处理线被拉长导致的问题。

10、系统架构

比如是否有缓存服务，缓存服务器配置，缓存命中率、缓存穿透以及缓存过期等，都会影响到测试结果。

PS：性能瓶颈分析不能单从局部分析，要综合起来，多维度分析问题原因。

从目前测试来看，重点关注第二点和第九点（如：和数据库交互过多，一个交易需要查询、更新数据库数十次等等）。

本文链接：https://blog.csdn.net/bobocqu/article/details/120895469

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