Webパフォーマンステストのサンプルデザイン分析

まず第一に、なぜパフォーマンス テストを実行するのでしょうか?

アプリケーションのパフォーマンスが低いと、多くの場合、企業が期待するメリットを達成できず、多大な時間と費用がかかり、ユーザーの間での信頼を失います。

機能テストや受け入れテストと比較すると、パフォーマンス テストは見落とされやすく、リリース後にパフォーマンスとスケーラビリティの問題が発生して初めてその重要性に気づくことがよくあります。

とあるWebサイトのパフォーマンステストケースの共有

ある Web サイトでは、ダウンロード、アップロード、購入、有料会員テンプレートなどの機能が提供されており、現在はパフォーマンス テストの段階に入っています。パフォーマンス要件から、主に次のようなパフォーマンス指標が必要であることがわかります。テスト済み:
# 製品ページの更新パフォーマンス
● 製品アップロードのパフォーマンス
# 製品ダウンロードのパフォーマンス
現在指定されている指標は次のとおりです:
遅延:
テスト項目の応答時間のジッターに関するメモ
製品ページの更新 製品ダウンロードの応答時間 スループット:
番号付きアイテムのスループット
Perf.T.1 すべてのアイテムのオンライン ステータス変更頻度ログイン ユーザーは 10 分に 1 回
Perf.T.2 1 日の平均ページ ビュー 60,000 回
Perf.T.3 1 日のダウンロード数 50,000
Perf.T.4 1 日の新規メンバーの平均数 500
Perf.T.5 同じテンプレートのピーク ダウンロード ボリュームは、同時ダウンロード 100 ユーザーです。
Perf.T.6 異なるテンプレートのピーク ダウンロード ボリュームは、同時ダウンロード 150 ユーザーです。
容量:
番号付きアイテム容量
Perf.C.1 ユーザー数Perf.C.2 アクティブ ユーザー数 10000
Perf.C.3 テンプレート センター ユーザーの総数 ベース上記のパフォーマンス要件とデータに基づいて、パフォーマンス テスト ケースをどのように設計すべきでしょうか?また、現場ではどうですか? (与えられた性能要件はくだらない、まったく価値がないとも言えますが、やるしかありません)
まず第一に、要求される性能は気にしません。特定のテスト環境で行う システムのストレステストを実施し、各性能指標の臨界点を見つけ、性能指標を満たしているかどうかについては、性能要件に基づいてテストレポートを作成するだけです。
したがって、パフォーマンスをテストする必要があるこれらのページについて、分析を行い、システムのパフォーマンスをできるだけ正確に反映するシナリオを設計する方法を説明します。
最初に検索ページについて話しましょう
検索ページはターゲットに基づいています プロジェクトを理解した後、検索後、条件を満たすすべての結果を横断してフロントに表示されます 各ページに表示される数は確実で、超過したものは表示されますページ単位で。上記の説明によると、検索結果は、条件を満たすすべての結果セットをフロント ページに送信していることがわかります。ページ表示によるパフォーマンスの消費は無視できます。主なプレッシャーは、データ送信、SQL 実行、およびアプリケーションによって発生します。サーバーの処理プロセスなので、次の 2 つの側面からシナリオを設計できます:
a. 仮想ユーザーは確実であり、検索パフォーマンスはデータベースの桁違いです
仮想ユーザーの数を決定する方法は次のようになります。キーは、お客様が通常の状況で毎日訪問するユーザー数を提供してもらうことができます（参考となる実際のデータがない場合は、製品計画で予想されるユーザー数に応じて置き換えることができます）。このユーザー数をテストに使用します。さまざまなデータベースを桁違いに分析してみましょう。1 年間のシステム運用における製品データの量が 50,000 である場合、この値に従って 1W、3W、5W、10W、20W のデータを取得します。テスト (具体的な分割方法は実際の状況に応じて決定できます。(決定済み))。したがって、このテストの目標に対して、次の 5 つのシナリオを設計できます。
仮想ユーザーの数 データベースの桁数 記録ページの同時ユーザー数実行時間 思考時間
100 10000 検索ページはランダムに 30 分生成 思考時間を追加
100 30000 検索ページはランダムに 30 分を生成して思考時間を追加
100 50000 検索ページはランダムに 30 分を生成して思考時間を追加time
100 100000 検索ページは、思考時間を追加するために 30 分をランダムに生成します
100 200000 検索ページは、思考時間を追加するために 30 分をランダムに生成します
b、特定のデータベースの桁違いで、検索パフォーマンスは次のとおりです。さまざまな仮想ユーザー数の条件
通常のデータベース データ量を設定し、データ量は変更しないまま仮想ユーザー数を徐々に増やし、さまざまな仮想ユーザーの圧力下でシステムのパフォーマンスをテストします
仮想ユーザー データベースの桁数 記録ページの同時ユーザー数 実行時間 思考時間
50 50000 検索ページは 30 分間ランダムに生成されます 思考時間を追加します
80 50000 検索ページはランダムです 思考時間を追加するために 30 分を生成します
100 50000 検索ページは思考時間を追加するために 30 分をランダムに生成します
120 50000 検索ページは思考時間を追加するために 30 分をランダムに生成します
150 50000 検索ページは思考時間を追加するために 30 分をランダムに生成します
ProductUpload
アップロードのパフォーマンスに影響を与える主な要因は、アップロードされるファイルのサイズとアップロード リクエストの数であるため、これら 2 つの側面からユースケースを設計します。
a. 仮想ユーザーの数は一定であり、異なるサイズのファイルをアップロードできます
仮想ユーザーの数 アップロード ファイル サイズ 記録ページ 同時ユーザー数 実行時間 思考時間
50 100k アップロード ページはランダムに生成されます30 分 キャンセルの思考時間
50 300k アップロードされたページは 30 分のキャンセルの思考時間をランダムに生成します
50 500k アップロードされたページは 30 分のキャンセルの思考時間をランダムに生成します
50 800k アップロードされたページは 30 分のキャンセルの思考時間をランダムに生成しますキャンセル思考時間
50 1M アップロードされたページはランダムに 30 分を生成します 分キャンセル思考時間
b. アップロード ファイル サイズは一定ですが、仮想ユーザー数は異なります
仮想ユーザー数 アップロード ファイル サイズ 同時ユーザー数記録ページ 実行時間 思考時間
20 300k アップロード ページは 30 分間ランダムに生成されます キャンセル思考時間 Time
50 300k アップロード ページは 30 分間のキャンセル思考時間
80 300k をランダムに生成します アップロード ページはランダムにキャンセルの検討時間は 30 分です
100 300k アップロード ページでは、30 分間のキャンセル思考時間がランダムに生成されます。
製品ダウンロード
ダウンロード パフォーマンスに影響を与える主な要因は、ダウンロードされるファイルのサイズとダウンロード リクエストの数であるため、これらに基づいてユース ケースを設計します。 2 つの側面
a 、仮想ユーザーの数は確実で、さまざまなサイズのファイルをダウンロードします
仮想ユーザーの数 ダウンロード ファイルのサイズ 同時ユーザーの記録ページ数 実行時間 思考時間
50 100k ダウンロード ページはランダムです30 分間生成されます 思考時間をキャンセルするために
50 300k ダウンロード ページは思考時間をキャンセルするために 30 分をランダムに生成します
50 500k ダウンロード ページは思考時間をキャンセルするために 30 分をランダムに生成します
50 800k ダウンロード ページはランダムに 30 を生成します思考時間をキャンセルするための分数
50 1M ダウンロード ページでは、思考時間をキャンセルするための 30 分がランダムに生成されます
b. ダウンロード ファイルのサイズは一定ですが、仮想ユーザーの数は異なります
仮想ユーザーの数 ダウンロード ファイルのサイズ 同時実行数記録ページのユーザー 実行時間 思考時間
20 300k ダウンロード ページはランダムに 30 分の思考時間を生成します キャンセル思考時間
50 300k ダウンロード ページはランダムに 30 分の思考キャンセル時間を生成します
80 300k ダウンロード ページはランダムに生成します考えるための 30 分のキャンセル時間
100 300k ダウンロード ページは、考えるための 30 分のキャンセル時間をランダムに生成します

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