各事務條件下出現性能拐點的位置，已確定穩定性測試并發用戶人數。仍然根據實際測試服務器(加壓機、應用服務器、數據服務器三方性能)，估算較終并發用戶人數。

場景設計思想：從穩定性測試場景的設計意義，應分多種情況考慮：

針對同一個場景為例，以下以公文附件上傳為例簡要分析場景設計思想：

1)場景一：已壓力測試環境下性能拐點的并發用戶為設計測試場景，目的驗證極限壓力情況下測試服務器各性能指標。

2)場景二：根據壓力測試環境中CPU、內存等指標選取服務器所能承受較大壓力的50%來確定并發用戶數。

測試方法：采用1)Ramp Up-Load all Vusers simultaneously

2)Duration-Run Indefinitely

3)在Sechedule-勾選Initalize all Vusers before Run

容錯性測試：通過模擬一些非正常情況(如：服務器突然斷電、網絡時斷時續、服務器硬盤空間不足等)，驗證系統在發生這些情況時是否能夠有自動處理機制以保障系統的正常運行或恢復運行措施。如有HA(自動容災系統)，還可以專門針對這些自動保護系統進行另外的測試。驗證其能否有效觸發保護措施。

問題排除性測試：通過原有案例或經驗判斷，針對系統中曾經發生問題或懷疑存在隱患的模塊進行驗證測試。驗證這些模塊是否還會發生同樣的性能問題。如：上傳附件模塊的內存泄露問題、地址本模塊優化、開啟Tivoli性能監控對OA系統性能的影響等等。

測評測試是用于獲取系統的關鍵性能指標點，而進行的相關測試。主要是針對預先沒有明確的預期測試結果，而是要通過測試獲取在特定壓力場景下的性能指標(如：事務響應時間、較大并發用戶數等)。

評測事務交易時間：

為獲取某事務在特定壓力下的響應時間而進行的測試活動。通過模擬已知客戶高峰期的各壓力值或預期所能承受的壓力值，獲取事務在這種壓力下的響應時間。

評測事務較大并發用戶數為獲取某事務在特定系統環境下所能承受的較大并發用戶數而進行的測試活動。通過模擬真實環境或直接采用真實環境，評測在這種環境下事務所能承受的較大并發用戶數。判定標準閾值需預先定義(如響應時間，CPU占用率，內存占用率，已出現點擊率峰值，已出現吞吐量峰值等)。

評測系統較大并發用戶數：

為獲取整個系統所能夠承受的較大并發用戶數而進行的的測試活動。通過預先分析項目各主要模塊的使用比率和頻率，定義各事務在綜合場景中所占的比率，以比率方式分配各事務并發用戶數。

模擬真實環境或直接采用真實環境，評測在這種環境下系統所能承受的較大并發用戶數。判定標準閥值預先定義(如響應時間，CPU占用率，內存占用率，已出現點擊率峰值，已出現吞吐量峰值等)。取值標準以木桶法則為準(并發數較小的事務為整個系統的并發數)。

評測不同數據庫數據量對性能的影響：

針對不同數據庫數據量的測試，將測試結果進行對比，分析發現數據庫中各表的數據量對事務性能的影響。得以預先判斷系統長時間運行后，或某些模塊客戶要求數據量較大時可能存在的隱患。

問題定位測試在通過以上測試或用戶實際操作已經發現系統中的性能問題或懷疑已存在性能問題。需通過響應的測試場景重現問題或定義問題。如有可能，可以直接找出引起性能問題所在的代碼或模塊。

該類測試主要還是通過測試出問題的腳本場景，并可以增加發現和檢測的工具，如開啟Tivoli性能監控、開啟HeapDump輸出、Linux資源監控命令等。并在場景運行過程中輔以手工測試。

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