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性能测试知识科普(六):三大模型
210 2023-08-25
业务模型
商品库存是否足够; 下单的商品是否可参与营销活动; 下单的用户是否是vip会员,有会员折扣; 下单的用户是否有优惠券,该优惠券是否满足本订单的优惠条件; ............
流量模型
单机单接口基准测试
单机混合链路容量测试
生产环境全链路压测场景
梯度加压:为了探测集群模式下系统的最大吞吐量(避免压垮服务,造成事故); 固定并发:验证系统长期处于负载下的稳定性; 脉冲并发:探测系统的健壮性、验证限流熔断等服务保护措施的正确性&可用性; 超卖验证:对电商业务来说,主要针对一些限时抢购&秒杀的场景(一般这种场景,会涉及到分布式锁、缓存、数据一致性等技术点;玩不好的话,容易造成客诉、资损、甚至服务异常宕机!);
构建流量模型
假设日常支付订单量为50W,支付转化率为40%,订单支付QPS峰值为200。预估大促时的支付转化率为60%,则可得:大促峰值订单支付QPS为(200/40%)*60%*(200W/50W)=1200QPS。为了留有一定冗余空间,上浮30%,即订单支付的QPS预估为1500; 电商的导购下单支付链路为:首页→商品详情→创建订单→订单支付→支付成功,这是类似漏斗的一个转化逻辑。假设首页→商品详情转化率为40%,商品详情→创建订单转化率为40%,创建订单→订单支付转化率为40%,那么可得:创建订单QPS为1500/40%=3750,商品详情QPS为3750/40%=9375,首页QPS为9375/40%=23437; 按照核心链路之间的依赖调用关系,借助trace追踪,可得到大促期间所有核心应用及核心链路的QPS数值。
数据模型
基础数据
热点数据
是否有热点数据相关的操作:比如说所有用户秒杀同一件商品; 不同类型数据处理逻辑有差异时,需通过测试数据多样化提高性能测试代码覆盖率;
缓存数据
构建数据模型
构建业务模型; 构建流量模型(压测模型); 罗列出业务和流量模型所需要的测试数据以及对应关系; 将准备好的参数化数据从数据库取出来生成对应的不同的参数化数据文件; -
在压测脚本中设置对应的数据匹配关系,保证业务模型、流量模型和数据模型匹配,模拟生产真实场景;
原文链接:
http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NDAwMjM1NQ==&mid=2247486304&idx=1&sn=c86761ef4e3cad91303d9361c742219b&chksm=ce71433cf906ca2a8b30a5a7cf3fc5e9417451e8e120bf41cf4ca6b48c4f9be142fe72f8008f#rd
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