通过模拟压测学会看图
在本章节，我们通过一次模拟压测，了解SLA监控指标的回放分析方法。
环境准备
在青云，模拟了如下配置的云实例环境：
| AWS单实例服务 | SQLServer数据库服务 |
|---|---|
 |
 |
| 16核/32G/Windows 2012/AWS 6.2 | 16核/48G/Windows 2012/SQLServer2014 |
测试用例：
| 项 | 说明 |
|---|---|
| 并发用户 | 200人 |
| 测试时间 | 1小时20分钟 |
| 给压计划 | 初始规模100并发，在第10秒增加100至200并发，之后持续200并发。 1小时20分10秒时减少100并发，在1小时20分20秒并发数将至0 |
| login | 模拟用户登录AWS平台，完成身份鉴权，创建Session会话 |
| create-process | 创建流程实例，并创建一个待办任务给自己 |
测试结果：
- Maximum Running Vusers:200
- Total Throughput (bytes):1,913,580,151
- Average Throughput (bytes/second):396,844
- Total Hits:188,862
| 事务 | 最小(秒) | 平均(秒) | 最大(秒) | 90%(秒) |
|---|---|---|---|---|
| create-process | 0.016 | 0.087 | 3.25 | 0.156 |
| login | 0.006 | 0.167 | 1.013 | 0.7 |
SLA总体概览
压测期间AWS平均每5分钟接收处理1.2万次请求，压力平滑，符合测试用例的给压计划。（见下图）
我们通过指标趋势，回放该时段的cmd请求总次数，可以看到更清晰的压力分布情况。（见下图）
该压测过程，AWS创建了188,662个流程实例和188,662个任务实例，没有产生错误和SLA告警事件。
分析内部细节的耗时分布情况
访问指标趋势，可以分析create-process时更细的分解指标。回放该时段的创建流程实例耗时、启动流程实例耗时的时间分布，了解相关指标耗时情况。
期间所有Web请求，平均在100毫秒内完成处理。
分析外部并发200时，内部实际的并发情况
访问指标趋势，通过回放该时段的并发请求数可以分析出，由于外部200并发用户设置了思考等待时间（类似于在线用户），真正对系统产生的高峰并发压力在10-40之间（约5:1）。
分析资源使用情况
访问指标趋势，回放该时段的CPU资源使用率、数据库连接池大小、数据库连接池空闲连接数、数据库连接池活动连接数的最大值分布，了解内部资源指标的使用情况。
随着200用户持续创建流程，数据库活动连接数平稳保持在10-20个之间。在初期CPU使用率有个55%的小高峰，后平稳保持在20%水平。
运行一段时间后，AWS的数据库连接池发现不需要预留100个连接资源，根据实际数据库活动连接数，数据库连接池大小逐渐降低到20-40之间。完成压测没有数据库压力后，数据库连接池大小保持在10水平。
从上图分析，AWS能够随着压力上升使用更多资源，随着压力的下降自动释放资源。
延伸阅读
Seven
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