如何扩展和NeoLoad负载测试吗

你有复杂的负载测试想出一个最后期限。你的虚拟用户(VU)负载明显高于任何你以前测试。准备您的脚本时,您可能还考虑负载生成器需求——区分他们,他们的能力,需要多少。

没有经理或公司愿意承受的后果浪费时间和预算结果失败的测试由于资源闲置或失踪。下面是一个指南,帮助您了解和发现扩展您的资源来满足负载测试需求使用188金宝搏app苹果下载软件Tricentis NeoLoad。

负载生成器容量规划

一旦一个负载生成器的能力,你就可以推断的总负载生成器(LG)需要满足负载测试的需求。例如,如果内部机器你用LGs有1000个虚拟用户能力基于当前的脚本和配置,你需要10000 VU负载测试运行,您将需要10 LG机器。最终,解决每个LGs是能够处理是关键。

找出LG容量和性能时,你应该记住一些核心因素:

• 物理内存
• 堆空间分配给Java虚拟机(JVM)
• CPU能力和带宽(本地硬件和网络之间)
• 存储位置,设计的复杂性、协议使用
• Kerberos身份验证(大内存开销)和XPATH痛苦

有四核处理器(或更好的),而不是双核,沉重的是必须的负载测试今天。有12到16 GB的物理RAM,分配四分之一到一半JVM的堆空间推荐。有千兆网卡(NIC)带宽将缓解LG通信和交通瓶颈。关键是要注意,脚本设计可以在LG负载能力产生不利影响。避免使用过度反应验证,尽可能避免Kerberos身份验证(特技能负载能力的已知max在50 VU / LG),在交易和提防冗余循环。

负载生成器的功能

一旦你知道你计划使用的硬件或云服务的负载测试,您需要确定一个LG的能力与您的应用程序和脚本。最佳实践的方法是创建一个使用一个LG /负载测试脚本(s)组合,配置一个特定的速度增加。然后,小心你的负载测试和监控需要多长时间LG运行负荷。记下当时的虚拟用户负载,并记住它的极限。是一种很好的做法采取5 - 10%的这个阈值占边际安全区(配置你其他的LGs的能力)。是不明智的在最大负载运行LGs,徘徊在最大的限度。80 - 85%的任何特定资源的负载限制在您的测试是理想的。例如,如果您的负载加大到700 VU当你的内存利用率100%,回顾一下你的加载内存利用率在80 - 85%。它可以执行575 - 600年球场的vu,因此建立你的计划。如果你的马克,LG 600 VU内存使用率的85%,现在您可以安全地和自信地识别满载LG总数。 In this example, if your load totaled 5,000 VU, you would plan for a minimum of 9 LGs (5,000 VU / 600 VU per LG = 8.33, or 9). Consider the following ramp-up test configuration example:

作为安装的一部分,你会从一定数量的虚拟用户(这种情况下,100),增加用户的数量随着时间的推移或完成迭代。上面也会显示添加10个虚拟用户每30秒。您的特定场景可能需要一个更积极的过渡(例如,执行400年的vu最初,可能执行50的vu介绍每30秒)。这取决于你认为负载能力将达到峰值,造成瓶颈,和什么样的硬件将LGs骨干。

资源利用率

运行负载测试,增加负载后随着时间的推移,你会看到资源使用。看到以下由于内存利用率高的例子:

你可以告诉在上面的内存使用率接近85%(最终近90%以上),执行负载是155的vu - LG的限制(基于现有的脚本和配置)。使用这个来计算机器。在这种情况下,它将需要10 LG机器运行1500个虚拟用户的负载测试。注意,LG可能有原型的能力执行250 - 5000的vu每台机器(在某些情况下甚至更多),取决于很多因素。

有其他选项可能会增加LG能力。更重要的是,你可以提高整体系统内存或内存堆空间分配给Java虚拟机。在这种情况下和配置,可能只有四分之一的8 GB的系统内存(默认设置)可能被分配,设置在2 GB的堆空间这台机器上运行加载的Java进程。(Oracle JVM仅限于1.5 GB的堆空间如果使用32位版本)。通过翻这个内存分配,你可以看到一个类似的或更大的提升机能力,作为对象在内存中是共享和重用。另一个重要的考虑是确保你有可用的最大处理能力。

还有一个固有的危险使用太多的JVM的堆空间分配,更多并不意味着更好。有比我们需要更大的系统内存可能会降低性能。Java堆是Java程序的对象生活的地方——例如,LG的Java进程。它是生活和死亡的存储库对象,空闲内存。当一个对象不再能获得任何Java进程的指针,标记为“垃圾”,准备集合。JVM堆大小决定/长VM花收集垃圾的次数。如果你设定了一个大的堆大小,完整的垃圾收集速度较慢,但发生的频率更低。如果你设置你的堆大小的内存需求,完整的垃圾收集是更快和更频繁。JVM堆大小的优化目标是最小化垃圾收集而最大化并发负载测试期间虚拟用户数量在每个LG。一个错误指示与堆空间记忆会有以下日志协会java.lang.OutOfMemoryError。

结论

资源计划,首先需要确定负载生成器能力。记得在LG的机器上运行一个过渡测试建立它的最大尺寸;缩减到80 - 85%的最大负载,使用这个标志来计算你所需的LGs总数负载测试。注意影响LG能力的因素。心中有你想要的结果从一开始,把好的设金宝搏188官网网址计实践为脚本和资源配置。让你的设计尽可能简单。资源需求计划,包括硬件。配置这些资源来最大化他们的支持能力和交付。

这篇文章最初发表在2018年和2021年7月被最近更新。