在线订票系统压力测试

发布时间:2024-12-28 15:36

利用在线课程系统:系统学习和自我测试 #生活技巧# #工作学习技巧# #知识归纳能力#

帮助中心 项目总结:

工具背景:

在线订票系统,如何在上线开放民众订购前,先做好准备呢?例如一些演唱会的购票,或是连续假期预订交通工具票证,因瞬间网友抢票的大流量,导致在线订票系统无法提供服务造成民众抱怨连连。
若是一个大型系统、电子商务或是对外的公众服务,常会面临大量的同时在线使用者(concurrent users),如何确保你的系统的可用性、可靠度及性能呢?大部份的开发者及系统维运团队都知道可在上线前执行负载压力测试(Stress Test / Load Test),确保应用程序在大量压力下的可用性,并尽早找出系统的bottle-neck并调整,例如调整系统架构、程序写法、利用非同步(async)、cache、queue机制、分散机器及运用云服务、或scale-up/scale-out。
要多少concurrent users?可以凭借 Visual Studio Team Services的云端压力测试(Cloud Load Test)实现!
但以往进行压力测试,需准备产生压力的机器当成是agent,所需的机器数量通常是数10台以上,才能模拟大量的(上万/或数10万)同时在线使用者(concurrent users),即使在企业内部你准备好了这些机器及环境,一执行压测时,马上企业内的网络频宽就被吃掉了,无法模拟出真正上线的运作。现在可以运用云平台Visual Studio Team Services所提供弹性的云端压力测试(Cloud Load Test),可以自动透过云,有弹性且快速地产生这些压力,马上帮你省下准备机器及成本及安装/设定相关软件的时间。Visual Studio使用者一样使用相同的IDE(需搭配Visual Studio Ultimate版本)以管理、设定、执行负载压力测试,并产生测试后的报表,快速找出系统的瓶颈点。

项目背景:Vault 产品用户量已经突破千万。Vault帮助中心项目 也面临上述问题。结合项目整个开发测试过程,引入 visual studio,并结合Google Analytic采集到的用户数据,创建模型。完成相应的压力测试。确保多用户并发情况下,页面访问流畅,如丝般光滑。嘎嘎~

目的:希望相关的测试流程及测试策略 在后续其它类似项目中起到借鉴作用。

需求文档:https://cwiki.nq.com/cwiki/pages/viewpage.action?pageId=23662085

Jira地址: https://jira.nq.com/jira/secure/Dashboard.jspa?selectPageId=13137
项目进度:2017/06/15 提测。user/password

2017/06/19 第一版修改意见反馈给xinlei 1. 缓存时间由 两小时 修改为即时生效。 2. 搜索功能 展示乱码问题。 3. 适配客户端 字体调整的问题。 4. PC端展示时,页面右侧增加 目录结构。 5. 多语言切换按钮:样式调整为与google 页面一致。 2017/06/20 Vault 客户端 集成 帮助中心新web页面。 构建#308 影响域:设置页面,帮助、反馈 2017/06/23 release 环境测试完毕,bug修复完毕;产品经理 验收完毕,汇总完善意见,修改完毕。申请部署正式环境。 待正式环境部署完毕,集成Vault客户端,录入正式数据。 2017/06/26 申请部署正式: 域名: http://nqvault.easyxapp.com/help http://nqvault.easyxapp.com/boss 2017/06/28 为压力测试准备测试环境: 安装 VisualStudio 2015 企业版。参阅文档: https://blogs.msdn.microsoft.com/msdntaiwan/2014/03/18/visual-studio-online-2/ 2017/06/28 分析网站访问数据量,构建压力测试模型。 2017/06/28 Vault 帮助中心 正式环境部署完毕。 2017/06/28 构建压力测试模型,生成 压力测试报告。https://gaoyanting-michelle.visualstudio.com/_apps/hub/ms.vss-cloudloadtest-web.hub-loadtest-account?runId=4da9c400-36a3-40f3-ada0-2a15a42ec06e&source=vs&_a=summary vault 主界面 more 周点击量: 217435 采样率: 5% 估算 More & Help 点击量为 More 的 25% 实际负载: (217435*20)/(7*4*24*60) 次/分钟 108次/分钟 模拟并发数据: 200 次/秒

123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445

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