简介
如果不进行合理的规划，对
J2EE
应用程序进行性能测试将会是一项令人望而生畏且有些混乱的任务。因为对于任何的软件开发流程，都必须收集需求、理解业务需要，并在进行实际测试之前设计出正式的进度表。性能测试的需求由业务需要驱动，并由一组用例阐明。这些用例可以基于历史数据（例如，服务器一周的负载模式）或预测的近似值。弄清楚需要测试的内容之后，就需要知道如何进行测试了。
在开发阶段前期，应该使用基准测试来确定应用程序中是否出现性能倒退。基准测试可以在一个相对短的时间内收集可重复的结果。进行基准测试的最好方法是，每次测试改变一个且只改变一个参数。例如，如果想知道增加
JVM
内存是否会影响应用程序的性能，就逐次递增
JVM
内存（例如，从
1024 MB
增至
1224 MB
，然后是
1524 MB
，最后是
2024 MB
），在每个阶段收集结果和环境数据，记录信息，然后转到下一阶段。这样在分析测试结果时就有迹可循。下一小节我将介绍什么是基准测试，以及运行基准测试的最佳参数。
开发阶段后期，在应用程序中的
bug
已经被解决，应用程序达到一种稳定状态之后，可以运行更为复杂的测试，确定系统在不同的负载模式下的表现。这些测试被称为容量规划测试、渗入测试
(soak test)
、峰谷测试
(peak-rest test)
，它们旨在通过测试应用程序的可靠性、健壮性和可伸缩性来测试接近于现实世界的场景。对于下面的描述应该从抽象的意义上理解，因为每个应用程序的使用模式都是不同的。例如，容量规划测试通常都使用较缓慢的
ramp-up
（下文有定义），但是如果应用程序在一天之中的某个时段中有快速突发的流量，那么自然应该修改测试以反映这种情况。但是，要记住，因为更改了测试参数（比如
ramp-up
周期或用户的考虑时间
(think-time)
），测试的结果肯定也会改变。一个不错的方法是，运行一系列的基准测试，确立一个已知的可控环境，然后再对变化进行比较。
基准测试
基准测试的关键是要获得一致的、可再现的结果。可再现的结果有两个好处：减少重新运行测试的次数；对测试的产品和产生的数字更为确信。使用的性能测试工具可能会对测试结果产生很大影响。假定测试的两个指标是服务器的响应时间和吞吐量，它们会受到服务器上的负载的影响。服务器上的负载受两个因素影响：同时与服务器通信的连接（或虚拟用户）的数目，以及每个虚拟用户请求之间的考虑时间的长短。很明显，与服务器通信的用户越多，负载就越大。同样，请求之间的考虑时间越短，负载也越大。这两个因素的不同组合会产生不同的服务器负载等级。记住，随着服务器上负载的增加，吞吐量会不断攀升，直到到达一个点。
图
1.
随着负载的增加，系统吞吐量的曲线（单位：页面
/
秒）
注意，吞吐量以稳定的速度增长，然后在某一个点上稳定下来。
在某一点上，执行队列开始增长，因为服务器上所有的线程都已投入使用，传入的请求不再被立即处理，而是放入队列中，当线程空闲时再处理。
图
2.
随着负载的增加，系统执行队列长度的曲线
注意，最初的一段时间，执行队列的长度为零，然后就开始以稳定的速度增长。这是因为系统中的负载在稳定增长，虽然最初系统有足够的空闲线程去处理增加的负载，最终它还是不能承受，而必须将其排入队列。
当系统达到饱和点，服务器吞吐量保持稳定后，就达到了给定条件下的系统上限。但是，随着服务器负载的继续增长，系统的响应时间也随之延长，虽然吞吐量保持稳定。
图
3.
随着负载的增加，系统中两个事务的响应时间曲线
注意，在执行队列（图
2
）开始增长的同时，响应时间也开始以递增的速度增长。这是因为请求不能被及时处理。
为了获得真正可再现的结果，应该将系统置于相同的高负载下。为此，与服务器通信的虚拟用户应该将请求之间的考虑时间设为零。这样服务器会立即超载，并开始构建执行队列。如果请求（虚拟用户）数保持一致，基准测试的结果应该会非常精确，完全可以再现。
您可能要问的一个问题是：
“
如何度量结果？
”
对于一次给定的测试，应该取响应时间和吞吐量的平均值。精确地获得这些值的唯一方法是一次加载所有的用户，然后在预定的时间段内持续运行。这称为
“flat”
测试。
图
4. flat
测试的情况（所有的用户都是同时加载的）
与此相对应的是
“ramp-up”
测试。
图
5. ramp-up
测试的情况（在测试期间，用户以稳定速度（每秒
x
个）增加）
ramp-up
测试中的用户是交错上升的（每几秒增加一些新用户）。
ramp-up
测试不能产生精确和可重现的平均值，这是因为由于用户的增加是每次一部分，系统的负载在不断地变化。因此，
flat
运行是获得基准测试数据的理想模式。
这不是在贬低
ramp-up
测试的价值。实际上，
ramp-up
测试对找出以后要运行的
flat
测试的范围非常有用。
ramp-up
测试的优点是，可以看出随着系统负载的改变，测量值是如何改变的。然后可以据此选择以后要运行的
flat
测试的范围。
Flat
测试的问题是系统会遇到
“
波动
”
效果。
图
6.
一次
flat
测试中所测得的系统吞吐量的曲线（单位：页面
/
秒）
注意波动的出现，吞吐量不再是平滑的。
这在系统的各个方面都有所体现，包括
CPU
的使用量。
图
7.
一次
flat
测试中所测得的系统
CPU
使用量随时间变化的曲线
注意，每隔一段时间就会出现一个波形。
CPU
使用量不再是平滑的，而是有了像吞吐量图那样的尖峰。
此外，执行队列也承受着不稳定的负载，因此可以看到，随着系统负载的增加和减少，执行队列也在增长和缩减。
图
8.
一次
flat
测试中所测得的系统执行队列的曲线
注意，每隔一段时间就会出现一个波形。执行队列曲线与上面的
CPU
使用量图非常相似。
最后，系统中事务的响应时间也遵循着这个波动模式。
图
9.
一次
flat
测试中所测得的系统事务的响应时间
注意，每隔一段时间就会出现一个波形。事务的响应时间也与上面的图类似，只不过其效果随着时间的推移逐渐减弱。
当测试中所有的用户都同时执行几乎相同的操作时，就会发生这种现象。这将会产生非常不可靠和不精确的结果，所以必须采取一些措施防止这种情况的出现。有两种方法可以从这种类型的结果中获得精确的测量值。如果测试可以运行相当长的时间（有时是几个小时，取决于用户的操作持续的时间），最后由于随机事件的本性使然，服务器的吞吐量会被
“
拉平
”
。或者，可以只选取波形中两个平息点之间的测量值。该方法的缺点是可以捕获数据的时间非常短。
性能规划测试
对于性能规划类型的测试来说，其目标是找出，在特定的环境下，给定应用程序的性能可以达到何种程度。此时可重现性就不如在基准测试中那么重要了，因为测试中通常都会有随机因子。引入随机因子的目的是为了尽量模拟具有真实用户负载的现实世界应用程序。通常，具体的目标是找出系统在特定的服务器响应时间下支持的当前用户的最大数。例如，您可能想知道：如果要以
5
秒或更少的响应时间支持
8,000
个当前用户，需要多少个服务器？要回答这个问题，需要知道系统的更多信息。
要确定系统的容量，需要考虑几个因素。通常，服务器的用户总数非常大（以十万计），但是实际上，这个数字并不能说明什么。真正需要知道的是，
这些用户中有多少是并发与服务器通信的
。其次要知道的是，
每个用户的
“
考虑时间
”
即请求时间是多少
。这非常重要，
因为考虑时间越短，系统所能支持的并发用户越少
。例如，如果用户的考虑时间是
1
秒，那么系统可能只能支持数百个这样的并发用户。但是，如果用户的考虑时间是
30
秒，那么系统则可能支持数万个这样的并发用户（假定硬件和应用程序都是相同的）。在现实世界中，通常难以确定用户的确切考虑时间。还要注意，在现实世界中，用户不会精确地按照间隔时间发出请求。
于是就引入了随机性。如果知道普通用户的考虑时间是
5
秒，误差为
20%
，那么在设计负载测试时，就要确保请求间的时间为
5×
（
1 +/- 20%
）秒。此外，可以利用
“
调步
”
的理念向负载场景中引入更多的随机性。它是这样的：在一个虚拟用户完成一整套的请求后，该用户暂停一个设定的时间段，或者一个小的随机时间段（例如，
2×
（
1 +/- 25%
）秒），然后再继续执行下一套请求。将这两种随机化方法运用到测试中，可以提供更接近于现实世界的场景。
现在该进行实际的容量规划测试了。接下来的问题是：
如何加载用户以模拟负载状态？
最好的方法是模拟在高峰时间用户与服务器通信的状况
。这种用户负载状态是在一段时间内逐步达到的吗？如果是，应该使用
ramp-up
类型的测试，每隔几秒增加
x
个用户。或者，所有用户是在一个非常短的时间内同时与系统通信？如果是这样，就应该使用
flat
类型的测试，将所有的用户同时加载到服务器。两种不同类型的测试会产生没有可比性的不同测试。例如，如果进行
ramp-up
类型的测试，系统可以以
4
秒或更短的响应时间支持
5,000
个用户。而执行
flat
测试，您会发现，对于
5,000
个用户，系统的平均响应时间要大于
4
秒。这是由于
ramp-up
测试固有的不准确性使其不能显示系统可以支持的并发用户的精确数字。以门户应用程序为例，随着门户规模的扩大和集群规模的扩大，这种不确定性就会随之显现。
这不是说不应该使用
ramp-up
测试。对于系统负载在一段比较长的时间内缓慢增加的情况，
ramp-up
测试效果还是不错的。这是因为系统能够随着时间不断调整。如果使用快速
ramp-up
测试，系统就会滞后，从而报告一个较相同用户负载的
flat
测试低的响应时间。那么，什么是确定容量的最好方法？结合两种负载类型的优点，并运行一系列的测试，就会产生最好的结果。例如，
首先使用
ramp-up
测试确定系统可以支持的用户范围。确定了范围之后，以该范围内不同的并发用户负载进行一系列的
flat
测试，更精确地确定系统的容量。
渗入测试
渗入测试是一种比较简单的性能测试。渗入测试所需时间较长，它使用固定数目的并发用户测试系统的总体健壮性。这些测试将会通过内存泄漏、增加的垃圾收集
(GC)
或系统的其他问题，显示因长时间运行而出现的任何性能降低。测试运行的时间越久，您对系统就越了解。运行两次测试是一个好主意
——
一次使用较低的用户负载（要在系统容量之下，以便不会出现执行队列），一次使用较高的负载（以便出现积极的执行队列）。
测试应该运行几天的时间，以便真正了解应用程序的长期健康状况。要确保测试的应用程序尽可能接近现实世界的情况，用户场景也要逼真（虚拟用户通过应用程序导航的方式要与现实世界一致），从而测试应用程序的全部特性。确保运行了所有必需的监控工具，以便精确地监测并跟踪问题。
峰谷测试
峰谷测试兼有容量规划
ramp-up
类型测试和渗入测试的特征。其目标是
确定从高负载（例如系统高峰时间的负载）恢复、转为几乎空闲、然后再攀升到高负载、再降低的能力
。
实现这种测试的最好方法就是，进行一系列的快速
ramp-up
测试，继之以一段时间的平稳状态（取决于业务需求），然后急剧降低负载，此时可以令系统平息一下，然后再进行快速的
ramp-up
；反复重复这个过程。这样可以确定以下事项：第二次高峰是否重现第一次的峰值？其后的每次高峰是等于还是大于第一次的峰值？在测试过程中，系统是否显示了内存或
GC
性能降低的有关迹象？测试运行（不停地重复
“
峰值
/
空闲
”
周期）的时间越长，您对系统的长期健康状况就越了解。