awr性能分析报告实例详解
Awr -Oracle10g新特性—工作量自动收集-性能调优
当数据库发生了性能问题时，如何去定位？比较常用的方法是采用一个既定的模式：解决诸如“是不是同一问题的再现？”、“是否在某一特殊时间段发生？”、“两个问题之间是否存在联系？”等问题，这样通常能得到一个比较好的诊断结果。作为一个DBA，你可能使用一个第三方或者自己开发的工具来收集数据库运行期间的精细统计数据，并从中得到性能度量数据。你需要将这些发生问题时的度量数据与当前数据进行比较。重现以前的时间能使现在的问题变得明朗。因此，持续的收集相关统计数据对于性能分析来说十分重要。在某些情况下，在解决收集统计数据这方面的问题上有自己内置的工具——statspack。尽管在某些情况下的作用非常大，但它缺乏解决性能问题所必须的健壮性。提供了一个标志性的改进特性：自动工作量存储（Automatic Workload Repository AWR）。AWR是随着数据库一起被安装的，它不仅能收集统计数据，还能从统计数据中分析出度量数据。
通过运行$ORACLE_HOME/rdbms/admin目录下的awrrpt.sql脚本可以生产AWR 从统计和度量数据中分析报告。这个分析报告最能体现出AWR的性能分析能力。这个脚本看起来很像statspack，它会列出所有可用的AWR快照并要求输入两个特定的快照编号作为一个间隔段。它能产生两种类型的输出：文本格式（除了AWR统计信息外和statspack报告基本类似）和默认的格式（通过超连接等方式来提供一个友好的界面）。下面来运行以下这个脚本，对它产生的分析报告及AWR的性能分析能力做一个认识。
AWR的使用
首先来了解一下AWR是如何设计的，并了解一下它的构造。基本上来说，AWR 应该是一个Oracle用来收集性能相关统计数据并从中得出性能度量数据来追踪潜在问题的内置工具。和statspack不一样，AWR的快照信息是由一个新的后台进程MMON及其线程来每隔一个小时自动收集的。为了节省空间，这些收集的数据会在7天后自动清除。快照收集的频率和保留时间都是可以被用户修改的。可以通过以下脚本查看当前的设置：SQL> select snap_interval, retention from dba_hist_wr_control;
SNAP_INTERVAL RETENTION
------------------- -------------------
+00000 01:00:00.0 +00007 00:00:00.0
这个结果表明当前的快照是每隔一个小时收集一次，并且会被保留7天。要改变这个设置，比如需要设置成每隔半小时收集一次，并且只保留3天，可以使用以下语句（参数的单位都是分）：SQL> begin
2 dbms_workload_repository.modify_snapshot_settings (
3 interval => 30,
4 retention => 3*24*60
5 );
6 end;
SQL> select snap_interval, retention from dba_hist_wr_control;
SNAP_INTERVAL RETENTION
------------------- -------------------
+00000 00:30:00.0 +00003 00:00:00.0
oracle10G性能调优
2011-01-04 21:18
了解使用Oracle 10g新顾问程序的方法，消除调优工作中的猜测。
" 自动"一词似乎已经毫无限制地应用于Oracle数据库10g的许多新特性当中了--如自动数据库诊断监测器（ADDM）、自动工作量信息库（AWR）、自动空间管理和自动SQL调优。但是，先不要认为Oracle正在设法让我们失业，应把"自动"理解为"自动驾驶仪"，而不是"自动开罐器"。没有人会仅仅因为飞机上的仪器内置了某些智能而使其能在高空飞行，就建议将机长从驾驶舱撤出。
同样，对于数据库调优，即使是专家也可能使用一些智能性建议。我们都已采用TKPROF、Explain Plan和Statspack等工具来确保获得最佳性能。我们已经重新运行统计、删除统计、修改init.ora参数、创建索引、删除索引、重新编写SQL，采用了各种方法，以寻求更好的性能。利用数据库管理员的技巧包来找出问题点的解决方案固然有其优点，但这也是重复而耗时的。Oracle数据库10g内置的自动调优功能不仅提供了这些功能，还提供了更多功能，并达到了极致--性能最佳的数据库--运行速度极快。这都基于Oracle数据库该版本所内置的新的智能型基础架构。
智能型基础架构
Oracle数据库10g综合的智能型基础架构可对整个数据库进行探测，使数据库能够在运行过程中对其自身进行监测和诊断，并通知数据库管理员出现了问题，数据库管理员便可采取有效的纠正措施。
简要地说，Oracle数据库10g中这种新的智能型基础架构的几个关键组件包括AWR、ADDM 和一个"自动顾问程序"（automatic advisors）数组，它们可以使数据库管理员避免许多猜测和重复劳动。简单地说，AWR包含了Statspack所提供的功能，还会汇总大量新的统计数据。AWR会收集、处理和维护性能统计数据（默认情况下，AWR每60分钟进行一次数据快照），用于问题检测和自我调优，并将所收集的数据存储在可由ADDM来分析的数据库中。
ADDM蕴含了Oracle公司内外许多Oracle专家的集体智慧，可为有效管理和诊断数据库性能提供基础性的知识和分析。它进行"根本原因"（root-cause）分析，并跨几种重要的数据库对象类（如应用程序、模式和内存利用率）提出具体建议。
例如，对于一个特定的模式对象，ADDM要确定"对数据库块的读写争用耗费大量的数据库时间，"并给出此结论的报告（在通过命令行生成的ADDM报告中或通过Oracle企业管理器［OEM］控制台进行）。这样一个结论的详细信息中可能还会包括这样一个事实：向需要空闲列表的表中插入数据存在着一种高级插入方式。同时会建议："考虑在一个本地管理的表空间中使用Oracle的自动段空间管理……" 建议还可以包括：对数据库资源消耗多于共享的SQL语句运行特定的顾问程序对话。
在以后的专栏中，我将探讨ADDM、AWR及其他一些利用了这一新基础架构智能的新顾问程序。
优化器改进
在这批新工具和智能型基础架构中，数据库管理员能最快享受到的好处之一是快速而轻松地调优SQL语句。SQL调优顾问程序使你可以在不修改源代码的情况下调优SQL语句。这一特性很有用，尤其是对打包的应用程序，例如，当你等待厂家的补丁程序时，但是它也可以用于任何SQL的调优（例如，通过游标高速缓存，或指定一个SQL文本串）。
在进行详细讨论之前，我们先简要地看一看这一特殊顾问程序（明确地讲是优化器）所依赖的隐含功能的概况。
一般来讲，Oracle SQL性能的核心是Oracle基于成本的优化器（CBO），该组件对获得数据的可能途径进行评估，并从许多可能的备选方案中生成最佳执行计划。
执行计划定义了Oracle数据库执行语句所用的步骤组合；它们包括语句所访问的每个表的访问方法以及这些表的排序（连接顺序）。
优化器可确定执行特定SQL语句的最有效方式。对于任一特定的SQL语句，指定其有效的可选方式的可能数目后，优化器会对它们进行快速评估，在一秒钟之内生成一个执行计划。
除了优化器的这一所谓"正常"模式外，Oracle数据库10g现在还提供一种"调优"模式（在Oracle文献中有时称作"自动调优优化器"）。正如其名称意义所示，优化器的调优模式明确地用于SQL调优对话（使用SQL调优顾问程序和SQL访问顾问程序），以生成可在运行时加速性能的附加信息。调优模式包含了正常模式的性能，同时还提供扩展功能，因此它能够在创建执行计划的过程中进行进一步的分析。
在调优模式下，优化器进行四个关键级别的分析，生成可以为优化器返回SQL语句结果提供附加信息的统计数据：
SQL统计数据分析。优化器会检查缺少或陈旧的统计数据，并给出适当的建议--例如，为指定的数据库对象收集统计数据--以确保生成最佳执行计划。（优化器还会生成附加信息，如果建议的措施未被采用，这些信息会存储在一个在运行时使用的SQL附加信息集合中）。
SQL附加信息集合。优化器会进行更广泛的分析，并汇总可以使查询运行更为理想的必要附加信息，将其存储在一个SQL附加信息集合中。SQL附加信息集合包含的信息可以使SQL 编译器对特定的SQL文本的执行计划进行优化。SQL附加信息集合在运行时使用（当优化器返回正常模式时），用于提高SQL的性能，但不改变源代码。
SQL访问分析。优化器对访问方式进行分析，核查索引是否处于最佳使用状态，如果不是，则建议适当地创建索引，以提供更快的访问方式。（可以单独运行不同的SQL访问顾问程序工具来汇总所有访问结构的建议--特别是物化视图、物化视图记录和整个SQL工作量的索引。在以后的专栏中我会介绍这一工具。）
SQL结构分析。当优化器构建执行计划、给出提高性能的建议时，它会分析SQL语句的结
构（语义、语法和设计），生成大量的注释和诊断。例如，为了显著提高性能，优化器可能会建议用NOT EXISTS代替NOT IN，尽管NOT EXISTS在语义上与NOT IN不同，但它们所产生的结果相同。（不过，只有在该查询的相关连接列中没有NULL值时，你才应该这样更改--这就是SQL调优顾问程序让你来决定是否采用结构分析所生成建议的原因。）
如果在"综合"模式下运行SQL调优顾问程序，四个分析都会进行；但是SQL统计数据分析、SQL访问分析和SQL结构分析只在"有限"模式下进行--不生成SQL附加信息集合。如果你想调优应用程序代码，如含有打包应用程序的代码，你应使用综合模式，以确保获得SQL 附加信息集合。
优化器的调优模式在SQL调优顾问程序和SQL访问顾问程序对话期间使用。
在综合模式下使用SQL调优顾问程序来为一个或多个SQL语句生成SQL附加信息集合可能会花很长时间--优化器在忙于汇总和生成附加统计数据和注释。不过，通过更改默认设置值（30分钟），可以限制优化器花在特定调优任务上的时间。
不过，在调优SQL语句，尤其是在处理打包应用程序（其SQL源代码不能直接控制）时，使用SQL附加信息集合将提供极大的好处。
SQL调优顾问程序可以在OEM基于Web的新控制台接口内的很多地方启动，也可以通过DBMS_SQLTUNE包用（AQL*Plus）命令行来进行访问。要使用SQL调优顾问程序（或任何其他顾问程序），都需要具有ADVISOR（顾问程序）权限（Oracle数据库10g版本最新提供；默认情况下，数据库管理员具有ADVISOR权限）。
ADDM：Oracle 10g诊断功能的中枢
新的自管理Oracle数据库的一个创新就是诊断自身性能问题的能力。Oracle 数据库10g中包括一个内置于数据库核心的自诊断引擎，叫做自动数据库诊断监测器（ADDM）。ADDM 以较短的定期间隔（默认为30分钟）自动监测数据库状态，提供持续的数据库性能诊断。ADDM（以及顾问程序）中的很多数据都会根据相应的数据类型显示为图形--如按时间绘制的线图、条形图、饼状图，因此这些信息一目了然。
除了查看主动ADDM分析的结果之外，还可以使用OEM的PL/SQL接口通过OEM或命令行手动运行ADDM。ADDM对潜在的瓶颈进行自顶向下的分析，得出包括根本原因和带有原理阐述建议的一组分析结果。除了识别问题以外，ADDM还对每个问题对系统总体性能有多大影响及解决该问题后会得到多少好处进行报告。这种影响－好处分析有助于数据库管理员将精力集中在那些解决后能获得最大性能收益的问题上。
主动调优对话期的调优步骤
无论是调优单个语句还是调优具有不同来源（ADDM、AWR Top SQL或二者组合）的一系列语句，所有的调优活动都是以创建调优任务为起点的。对于打包应用程序，占用太多资源的SQL代码很可能会显现在由特定SQL_ID标识的OEM Top SQL页中（在Oracle数据库10g中，每个SQL语句现在都由一个SQL_ID来标识）。以下是从命令行使用DBMS_SQLTUNE包来调优SQL语句的方法。
步骤1 创建调优任务以标识SQL语句。在本例中，SQL文本是指使用绑定变量的语句。
create_tuning_task(
sql_text => 'select * from emp where
emp_id = :bnd',
bind_list =>
sql_binds(anydata.ConvertNumber(100)),
user_name => 'scott',
scope => 'comprehensive',
time_limit => 60,
task_name => 'my_sql_tuning_task',
description => 'task to tune a query on
a specified employee');
因为本例任务中的时限被定为60，所以我们允许优化器用整整一分钟时间来进行分析。还要注意作用域参数的"综合"设置，它意味着由优化器进行、用以提高性能的任何附加分析都可以在SQL附加信息集合中获得。
要调优打包应用程序中的SQL，需要找出其SQL_ID［如果它引出了问题（例如），就可以在OEM的Top SQL页找到它，或通过查询新框架（SQL_ADVISOR_%）的表］，并按下面代码所示创建调优任务：
create_tuning_task(sql_id => 'q1rsx05369psft');
根据优化器实际所用时间（直至最高时限）的不同，create_ tuning_task函数最终会返回一个可标识该任务的独特的字符ID；此ID可与其他API一起使用［例如interrupt（中断）、cancel （取消）、drop（删除）］。
步骤2 现在已经有了此任务，并具备了我们的参数设置，但若不执行并启动进程，它什么都不会做。要执行此调优任务：
execute_tuning_task(task_name => 'my_sql_tuning_task');
任务完成后会返回提示。该任务的执行结果会在后台被发送到该新框架（基础架构）所依赖的表中。你可以使用DBA_ADVISOR_%视图（DBA_ADVISOR_FINDINGS、DBA_ADVISOR_ RECOMMENDATIONS等）之类的许多新视图来查询这些表，其中存储着执行结果和建议。
步骤3 通过调用report_tuning_task过程来查看结果：
set long 10000;
select report_tuning_task(task_name => 'my_sql_tuning_task') from dual;
report_tuning_task过程生成任务结果的完整报告，其中包括执行结果和建议，以及输出到控制台的内容。（OEM也能达到同样的详细程度。）
步骤4 适当地采纳建议。假定已在综合模式下运行了该调优任务，并生成了一个SQL附加信息集合，则可以通过执行accept_sql_profile命令来使用SQL附加信息集合：
accept_sql_profile(
task name => 'my_sql_tuning_task',
name => 'my_sql_profile');
上例中的name是可选项；如果未给出name，系统会为该附加信息集合生成一个惟一名称。接受SQL附加信息集合会将其永久地存储到数据字典中，在运行时会用到它：应用程序下次运行时，优化器（返回"正常"模式）将在后台使用该附加信息集合来加速应用该优化器的SQL语句性能，而与其来源（打包应用程序或其他）无关。什么会更容易呢？
结论
至少可以这样说，Oracle数据库10g中可管理性的新改进非常丰富，它为当今忙得不可开交的数据库管理员提供了一个得力的"自动驾驶仪"。本专栏介绍的只是SQL调优顾问程序新功能的皮毛。SQL调优功能可以轻松地提高任何SQL代码的性能，包括打包应用程序中的SQL代码，而无需修改源代码，数据库管理员也不必指出要向优化器发送哪些提示来提高性能。这一新基础架构所提供的功能和众多新的顾问程序都不会取代数据库管理员，但它们将使我们能够专注于工作中更有挑战性和更有趣的部分。
Oracle10g调优：Oracle10g AWR使用方法及分析
如何分析AWR (1)
Kaya 发表于https://www.sodocs.net/doc/0717805016.html,
如果关注数据库的性能，那么当拿到一份AWR报告的时候，最想知道的第一件事情可能就是系统资源的利用情况了，而首当其冲的，就是CPU。
而细分起来，CPU可能指的是
OS级的User%, Sys%, Idle%
DB所占OS CPU资源的Busy%
DB CPU又可以分为前台所消耗的CPU和后台所消耗的CPU
如果数据库的版本是11g，那么很幸运的，这些信息在AWR报告中一目了然:
OS级的%User为75.4，%Sys为2.8，%Idle为21.2，所以%Busy应该是78.8。
DB占了OS CPU资源的69.1，%Busy CPU则可以通过上面的数据得到：
%Busy CPU = %Total CPU/(%Busy) * 100 = 69.1/78.8 * 100 = 87.69，和报告的87.7相吻合。如果是10g呢，则需要手工对Report里的一些数据进行计算了。
Host CPU的结果来源于DBA_HIST_OSSTAT，AWR 报告里已经帮忙整出了这段时间内的绝对数据(这里的时间单位是centi second,也就是1/100秒)
这里，
%User = USER_TIME/(BUSY_TIME+IDLE_TIME)*100 = 146355/(152946+41230)*100 = 75.37
%Sys = SYS_TIME/(BUSY_TIME+IDLE_TIME)*100
%Idle = IDLE_TIME/(BUSY_TIME+IDLE_TIME)*100
值得注意的，这里已经隐含着这个AWR报告所捕捉的两个snapshot之间的时间长短了。有下面的公式
BUSY_TIME + IDLE_TIME = ELAPSED_TIME * CPU_COUNT
正确的理解这个公式可以对系统CPU资源的使用及其度量的方式有更深一步的理解。
因此ELAPSED_TIME = (152946+41230)/8/100 = 242.72 seconds
当然，这正确无误。
至于DB对CPU的利用情况，这就涉及到10g新引入的一个关于时间统计的视图了，v$sys_time_model，简单而言，Oracle采用了一个统一的时间模型对一些重要的时间指标进
行了记录，具体而言，这些指标包括:
1) background elapsed time
2) background cpu time
3) RMAN cpu time (backup/restore)
1) DB time
2) DB CPU
2) connection management call elapsed time
2) sequence load elapsed time
2) sql execute elapsed time
2) parse time elapsed
3) hard parse elapsed time
4) hard parse (sharing criteria) elapsed time
5) hard parse (bind mismatch) elapsed time
3) failed parse elapsed time
4) failed parse (out of shared memory) elapsed time 2) PL/SQL execution elapsed time
2) inbound PL/SQL rpc elapsed time
2) PL/SQL compilation elapsed time
2) Java execution elapsed time
2) repeated bind elapsed time
我们这里关注的只有和CPU相关的两个: background cpu time 和DB CPU。
这两个值在AWR里面也有记录:
Total DB CPU = DB CPU + background cpu time = 1305.89 + 35.91 = 1341.8 seconds
再除以总的BUSY_TIME + IDLE_TIME
% Total CPU = 1341.8/1941.76 = 69.1%，这刚好与上面Report的值相吻合。
其实，在Load Profile部分，我们也可以看出DB对系统CPU的资源利用情况。
用DB CPU per Second除以CPU Count就可以得到DB在前台所消耗的CPU%了。
这里5.3/8 = 66.25 %
比69.1%稍小，说明DB在后台也消耗了大约3%的CPU，这是不是一个最简单的方法了呢？如何分析AWR (2)
Kaya 发表于https://www.sodocs.net/doc/0717805016.html,
上一篇提到了DB CPU，这是一个用于衡量CPU的使用率的重要指标。假设系统有N个CPU，那么如果CPU全忙的话，一秒钟内的DB CPU就是N秒。
如何去表征一个系统的繁忙程度呢？除了利用CPU进行计算外，数据库还会利用其它计算资源，如网络，硬盘，内存等等，这些对资源的利用同样可以利用时间进行度量。假设系统有M个session在运行，同一时刻，有的session可能在利用CPU，有的session可能在访问硬盘，那么，在一秒钟内，所有session的时间加起来就可以表征系统在这一秒内的繁忙程度，一般的，这个和的最大值应该为M。这其实就是Oracle提供的另一个重要指标：DB time，它用以衡量前端进程所消耗的总时间。
对除CPU以后的计算资源的访问，Oracle用等待事件进行描述。同样地，和CPU可分为前台消耗CPU和后台消耗CPU一样，等待事件也可以分为前台等待事件和后台等待事件。DB Time一般的应该等于DB CPU + 前台等待事件所消耗时间的总和。等待时间通过v$system_event视图进行统计，DB Time和DB CPU则是通过同一个视图，即v$sys_time_model进行统计。
Load Profile一节就有了对DB Time的描述:
这个系统的CPU个数是8，因此我们可以知道前台进程用了系统CPU的7.1/8=88.75%。DB Time/s为11.7，可以看出这个系统是CPU非常繁忙的。里面CPU占了7.1，则其它前台等待事件占了11.7 – 7.1 = 4.6 Wait Time/s。DB Time 占DB CPU的比重呢？7.1/11.7= 60.68% Top 5 Timed Events，或许很多人都对它有所耳闻，按照CPU/等待事件占DB Time的比例大小，这里列出了Top 5。如果一个工作负载是CPU繁忙型的话，那么在这里应该可以看到DB CPU的影子。
注意到，我们刚刚已经算出了DB CPU 的%DB time，60%。
其它的external table read, direct path write, PX Deq: read credit, PX Deq: Slave Session Stats这些就是占比重40的等待事件里的Top 4了。
回过头再再研究下这个Top 5 Timed Foreground Events，如果先不看Load Profile，你能说出这个一个CPU-Bound的工作负载吗？
答案是否定的，要知道系统CPU的繁忙程序，还要知道这个AWR所基于两个snapshot的时间间隔，还要知道系统CPU的个数。要不，系统可以是一个很IDLE的系统呢。记住CPU 利用率= DB CPU/(CPU_COUNT*Elapsed TIME)。
这个Top 5 给我们的信息只是这个工作负载应该是并行查询，从外部表读取数据，并用insert append的方式写入磁盘，同时，主要时间耗费在CPU的运算上。
上面提到，DB Time一般的应该等于DB CPU + 前台等待事件所消耗时间的总和。在下面有对这三个值的统计：
DB CPU = 6474.65
DB TIME = 10711.2
FG Wait Time = 1182.63
明显的，DB CPU + FG Wait Time < DB Time，只占了71.5%
其它的28.5%被消耗到哪里去了呢？这里其实又隐含着一个Oracle如何计算DB CPU和DB Time的问题。当CPU很忙时，如果系统里存在着很多进程，就会发生进程排队等待CPU 的现象。在这样，DB TIME是把进程排队等待CPU的时间算在内的，而DB CPU是不包括这一部分时间。这是造成DB CPU + FG Wait Time < DB Time的一个重要原因。如果一个系统CPU不忙，这这两者应该就比较接近了。
不要忘了在这个例子中，这是一个CPU非常繁忙的系统，而71.5%就是一个信号，它提示着这个系统可能是一个CPU-Bound的系统。
如何分析AWR (3)
Kaya 发表于https://www.sodocs.net/doc/0717805016.html,
除了DB CPU，DB Time，或许另一个比较常用的指标应该是IO的利用情况。关于IO的指标就比较多了，单单在Load Profile里面就有5个，在DB Time和DB CPU的下面：
这5个指标的值都来自v$systat视图，分别是：
Redo Size: …redo size?
Logical reads = ?session logical reads? or (?db block gets? + …consistent gets?)
Blocks Changes = …db block changes?
Physical reads = …physical reads?
Physical writes = …physical writes?
具体指标的解释参考Database Reference.
如何得到系统大致的MBPS呢？
MBPS= (Physical reads + Physical writes) * Block_Size = (196,271.4+2.0)*8*1024/1024/1024 = 1533 MB/s
更准确的MBPS可以从Instance Activity Stats部分获得。
physical IO disk bytes = physical read total bytes + physical write total bytes
值得注意的是这里physical write total bytes大致是physical write bytes的两倍。这应该是physical write total bytes统计的是磁盘的IO，而这里，我们做了ASM，normal redundancy，一份数据写了两遍的原因。
Load Profile剩下的部分主要是关于各种执行情况的统计，除了W/A MB processed来自v$pgastat（单位其实也是Byte，不是MB），其它数据都是来自于v$sysstat。
Blocks Changes: …db block changes?
User calls: …user calls?
Parses: …parse count (total)?
Hard parses: …parse count (hard)?
Logons: …logons cumulative?
Executes: …execute count?
Rollbacks: …user rollbacks?
Tranasactions: …user rollbacks? + …user commits?
W/A MB processed: …bytes processed?
一般而言，Hard parses < Parses < Executes < User Calls。
AWR的一般性介绍我想差不多就这些了，其它部分的介绍借助于一些更具体的AWR报告
进行分析可能会更加方便和清晰。
如何分析AWR (4)
Kaya 发表于https://www.sodocs.net/doc/0717805016.html,
如果这个系列是按“总-分-总”组织的话，接下来的系列应该是进行“分”这一部分了。
构建DSS系统的第一步离不开数据加载，通过文本文件加载是最常见的方式，Oracle提供了外部表加载的方法，即把一个文本文件当成一个正常的表来进行操作，通过类似insert /*+ append */ into table select from external_table的方式进行加载。
数据加载是一个CPU-Bound的过程，不过是通过什么工具，external table也好，sqlldr也好，imp也好，impdp也好。换句话说，如果连数据加载都出现IO瓶颈，这个系统的配置就说不过去了。
这个过程的AWR报告会是怎么样子的呢？
先做个一般的假定，从外部表加载数据到一个本地分区表。
Top 5 Timed Events类似下面：
如果去抓取这段时间DBA_HIST_ACTIVE_SESS_HISTORY的数据，并转换为图表的话，我们会得到更形象的Top 10 Wait Events.
（如何实现这一步可以参考用Oracle实现ASH的数据透视图）
enq: HV – contention是什么东西呢？
在11.2以前，对于分区表的parallel direct-path load，Oracle采用的是brokered load的方式，即所有的PX Slaves共享对每个分区的high water mark的访问，通过轮流持有high water mark 实现对每个segment添加新的blocks。这种方法对于充分利用extent的空间是有帮助的，不过带来的问题就是对high water mark的竞争，也就是这里的enq: HV – contention。在执行计划中，这以RANDOM LOCAL 标记。下面是一个例子:
一个好消息是，11.2引入了一种新的方式，叫做PKEY distribution。在这种方式下，一个特定的分区只交给一个或多个特定的PX slave负责，这种方式不仅减少了对high water mark 的争用，而且可以实现partition内更好的压缩率。
如何分析AWR (5)
Kaya 发表于https://www.sodocs.net/doc/0717805016.html,
有一次跟一个QQ上的朋友一起探讨了另一个对系统CPU进行度量的指标: CPU used by this session。
他刚好有一份AWR报告，在这份报告里，出现了严重的CPU used by this session和DB CPU 不一致的现象。
下面是这份报告的一些片断
再做进一步的归纳：
OS Busy% = 1821080/(1821080+5384293) = 25%
Inst CPU% (using DB CPU) = 8934.22*100/(1821080+5384293)=12%
Inst CPU% (using CPU used by this session) = 418035/(1821080+5384293) = 6%
用CPU used by this session计算出的CPU利用率竟然只是用DB CPU计算出来的利用通率的一半！
我的第一个反应是在Jonathan lewis网站看到的一篇相关文章，里面提到了DB CPU和CPU used by this session计算时的不同之处:
“prior to 10g Oracle usually updated time figures at the end of each database call; but from 10g there are some views where time is updated more regularly.
The “DB CPU” from v$sess_time_model increases every six seconds, while the “CPU used by this sess ion” from v$sesstat changes only at the end of the test.”
如何验证这一点呢？
在浏览这份报告的TOP SQL时，我们发现了下面的现象：
这是从SQL ordered by Elapsed Time截取出来的Top 3 SQL。TOP 1的SQL用了DB Time 的30.10%，用了2517s 的CPU Time。但请注意它的Executions的值却为0。也就是说，这
里的CPU Time是还没有被计算入CPU used by this session这个指标里面的。
我们再把2517s加回来，看出误差缩小多少:(251700+418035)/(1821080+5384293) = 9%
这时和用DB CPU计算出来的12%还是有1/4的差距。
从这个例子可以看出，用DB CPU度量还是比用CPU used by this session来得准确的。特别在有大查询在跑的过程中抓的AWR，这个误差很有可能会被放大。
一个有趣的实际例子。
材料物理性能及材料测试方法大纲、重难点
《材料物理性能》教学大纲 教学内容: 绪论(1 学时) 《材料物理性能》课程的性质,任务和内容,以及在材料科学与工程技术中的作用. 基本要求: 了解本课程的学习内容,性质和作用. 第一章无机材料的受力形变(3 学时) 1. 应力,应变的基本概念 2. 塑性变形塑性变形的基本理论滑移 3. 高温蠕变高温蠕变的基本概念高温蠕 变的三种理论 第二章基本要求: 了解:应力,应变的基本概念,塑性变形的基本概念,高温蠕变的基本概念. 熟悉:掌握广义的虎克定律,塑性变形的微观机理,滑移的基本形态及与能量的关系.高温蠕变的原因及其基本理论. 重点: 滑移的基本形态,滑移面与材料性能的关系,高温蠕变的基本理论. 难点: 广义的虎克定律,塑性变形的基本理论. 第二章无机材料的脆性断裂与强度(6 学时) 1.理论结合强度理论结合强度的基本概念及其计算 2.实际结合强度实际结合强度的基本概念 3. 理论结合强度与实际结合强度的差别及产生的原因位错的基本概念,位错的运动裂纹的扩展及扩展的基本理论 4.Griffith 微裂纹理论 Griffith 微裂纹理论的基本概 念及基本理论,裂纹扩展的条件 基本要求: 了解:理论结合强度的基本概念及其计算;实际结合强度的基本概念;位错的基本概念,位错的运动;裂纹的扩展及扩展的基本理论;Griffith 微裂纹理论的基本概念及基本理论,裂纹扩展的条件熟悉:理论结合强度和实际结合强度的基本概念;位错的基本概念,位错的运动;裂纹的扩展及扩展的基本理论;Griffith 微裂纹理论的基本概念及基本理论,裂纹扩展的条件. 重点: 裂纹的扩展及扩展的基本理论;Griffith 微裂纹理论的基本概念及基本理论,裂纹扩展的条件难点: Griffith 微裂纹理论的 基本概念及基本理论 第三章无机材料的热学性能(7 学时) 1. 晶体的点阵振动一维单原子及双原子的振动的基本理论 2. 热容热容的基本概念热容的经验定律和经典理论热容的爱因斯坦模型热容的德拜模型 3.热膨胀热膨胀的基本概念热膨胀的基
web项目测试实战性能测试结果分析样章报告
5.4.2测试结果分析 LoadRunner性能测试结果分析是个复杂的过程，通常可以从结果摘要、并发数、平均事务响应时间、每秒点击数、业务成功率、系统资源、网页细分图、Web服务器资源、数据库服务器资源等几个方面分析，如图5- 1所示。性能测试结果分析的一个重要的原则是以性能测试的需求指标为导向。我们回顾一下本次性能测试的目的，正如错误！未找到引用源。所列的指标，本次测试的要求是验证在30分钟内完成2000次用户登录系统，然后进行考勤业务，最后退出，在业务操作过程中页面的响应时间不超过3秒，并且服务器的CPU 使用率、内存使用率分别不超过75%、70%，那么按照所示的流程，我们开始分析，看看本次测试是否达到了预期的性能指标，其中又有哪些性能隐患，该如何解决。 图5- 1性能测试结果分析流程图 结果摘要 LoadRunner进行场景测试结果收集后，首先显示的该结果的一个摘要信息，如图5- 2所示。概要中列出了场景执行情况、“Statistics Summary（统计信息摘要）”、“Transaction Summary（事务摘要）”以及“HTTP Responses Summary（HTTP响应摘要）”等。以简要的信息列出本次测试结果。 图5- 2性能测试结果摘要图
场景执行情况 该部分给出了本次测试场景的名称、结果存放路径及场景的持续时间，如图5- 3所示。从该图我们知道，本次测试从15:58:40开始，到16:29:42结束，共历时31分2秒。与我们场景执行计划中设计的时间基本吻合。 图5- 3场景执行情况描述图 Statistics Summary（统计信息摘要） 该部分给出了场景执行结束后并发数、总吞吐量、平均每秒吞吐量、总请求数、平均每秒请求数的统计值，如图5- 4所示。从该图我们得知，本次测试运行的最大并发数为7，总吞吐量为842,037,409字节，平均每秒的吞吐量为451,979字节，总的请求数为211,974，平均每秒的请求为113.781，对于吞吐量，单位时间内吞吐量越大，说明服务器的处理能越好，而请求数仅表示客户端向服务器发出的请求数，与吞吐量一般是成正比关系。 图5- 4统计信息摘要图 Transaction Summary（事务摘要） 该部分给出了场景执行结束后相关Action的平均响应时间、通过率等情况，如图5- 5所示。从该图我们得到每个Action的平均响应时间与业务成功率。
金属的物理性能测试
金属的物理性能测试 金属材料的性能一般可分为使用性能和工艺性能两大类。使用性能是指材料在工作条件下所必须具备的性能，它包括物理性能、化学性能和力学性能。物理性能是指金属材料在各种物理条件任用下所表现出的性能。包括：密度、熔点、导热性、导电性、热膨胀性和磁性等。化学性能是指金属在室温或高温条件下抵抗外界介质化学侵蚀的能力。包括：耐蚀性和抗氧化性。力学性能是金属材料最主要的使用性能，所谓金属力学性能是指金属在力学作用下所显示与弹性和非弹性反应相关或涉及应力—应变关系的性能。它包括：强度、塑性、硬度、韧性及疲劳强度等。 1密度：密度就是某种物质单位体积的质量。 2热性能：熔点：金属材料固态转变为液态时的熔化温度。 比热容：单位质量的某种物质，在温度升高1℃时吸收的热量或温度降低1℃时所放出的热量。 热导率：在单位时间内，当沿着热流方向的单位长度上温度降低1℃时，单位面积容许导过的热量。 热胀系数：金属温度每升高1℃所增加的长度与原来长度的比值。 3电性能： 电阻率：是表示物体导电性能的一个参数。它等于1m长，横截面积为1mm2的导线两端间的电阻。也可用一个单位立方体的两平行端面间的电阻表示。 电阻温度系数：温度每升降1℃，材料电阻的改变量与原电阻率之比，称为电阻温度系数。 电导率：电阻率的倒数叫电导率。在数值上它等于导体维持单位电位梯度时，流过单位面积的电流。
4磁性能： 磁导率：是衡量磁性材料磁化难易程度的性能指标，它是磁性材料中的磁感应 强度（B）和磁场强度（H）的比值。磁性材料通常分为：软磁材料（μ值甚高，可达数万）和硬磁材料（μ值在1左右）两大类。 磁感应强度：在磁介质中的磁化过程，可以看作在原先的磁场强度（H）上再 加上一个由磁化强度（J）所决定的，数量等于4πJ的新磁场，因而在磁介质中的磁场B=H+4πJ的新磁场，叫做磁感应强度。 磁场强度：导体中通过电流，其周围就产生磁场。磁场对原磁矩或电流产生作 用力的大小为磁场强度的表征。 矫顽力：样品磁化到饱和后，由于有磁滞现象，欲使磁感应强度减为零，须施 加一定的负磁场Hc，Hc就称为矫顽力。 铁损：铁磁材料在动态磁化条件下，由于磁滞和涡流效应所消耗的能量。 其它如力学性能，工艺性能，使用性能等。
Linux 性能测试与分析报告
Linux 性能测试与分析 Linux 性能测试与分析 Revision History 1 性能测试简介 l 性能测试的过程就是找到系统瓶颈的过程。 l 性能测试(包括分析和调优)的过程就是在操作系统的各个子系统之间取得平衡的过程。l 操作系统的各个子系统包括： ?CPU
?Memory ?IO ?Network 他们之间高度依赖，互相影响。比如： 1. 频繁的磁盘读写会增加对存的使用 2. 大量的网络吞吐，一定意味着非常可观的CPU利用率 3. 可用存的减少可能增加大量的swapping，从而使系统负载上升甚至崩溃 2 应用程序类型 性能测试之前，你首先需要判断你的应用程序是属于那种类型的，这可以帮助你判断哪个子系统可能会成为瓶颈。 通常可分为如下两种： CPU bound –这类程序，cpu往往会处于很高的负载，当系统压力上升时，相对于磁盘和存，往往CPU首先到达瓶颈。Web server，mail server以及大部分服务类程序都属于这一类。 I/O bound –这类程序，往往会频繁的访问磁盘，从而发送大量的IO请求。IO类应用程序往往利用cpu发送IO请求之后，便进入sleep状态，从而造成很高的IOWAIT。数据库类程序，cache服务器往往属于这种类型。 3 CPU
3.1 性能瓶颈 3.1.1 运算性能瓶颈 作为计算机的计算单元，其运算能力方面，可能出现如下瓶颈： 1. 用户态进程CPU占用率很高 2. 系统态(核态)CPU占用率很高 测试CPU的运算性能，通常是通过计算圆周率来测试CPU的浮点运算能力和稳定性。据说Pentium CPU的一个运算bug就是通过计算圆周率来发现的。圆周率的计算方法，通常是计算小数点后104万位，通过比较运算时间来评测CPU的运算能力。 常用工具： 1. SUPER PI(π) 2. Wprime 与SuperPI不同的是，可以支持多核CPU的运算速度测试 3. FritzChess 一款国际象棋测试软件，测试每秒钟可运算的步数 突破CPU的运算瓶颈，一般只能靠花钱。比如提高时钟频率，提高L1,L2 cache容量或不断追求新一代的CPU架构： Core -> Nehalem(E55x，如r710，dsc1100) -> Westmere –> Sandy Bridge 3.1.2 调度性能瓶颈 CPU除了负责计算之外，另一个非常重要的功能就是调度。在调度方面，CPU可能会出现如下性能瓶颈： 1. Load平均值超过了系统可承受的程度 2. IOWait占比过高，导致Load上升或是引入新的磁盘瓶颈 3. Context Switch过高，导致CPU就像个搬运工一样，频繁在寄存器(CPU Register)和运行队列(run queue)之间奔波 4. 硬中断CPU占比接近于100% 5. 软中断CPU占比接近于100% 超线程 超线程芯片可以使得当前线程在访问存的间隙，处理器可以使用它的机器周期去执行另外一个线程。一个超线程的物理CPU可以被kernel看作是两个独立的CPU。 3.2 典型监控参数 图1：top
性能测试实战经典案例分享：一个你不知道的压力测试工具
在项目上线之前，都需要做，目的是看下我们的网站能抗住多少的压力，能承担多少并发，如果不做压力测试，一旦出现大访问量时，我们的网站会挂掉。 一、Webbench测试并发 Webbench是下的一个网站压力测试工具，能测试处在相同硬件上，不同服务的性能以及不同硬件上同一个服务的运行状况。webbench的标准测试可以向我们展示服务器的两项内容：每分钟相应请求数和每秒钟传输数据量。webbench最多可以模拟3万个并发连接去测试网站的负载能力。 测试的环境是 Linux Ubuntu 1、安装 1.1 安装ctags apt-get install exuberant-ctags ctags 为webbench的依赖 1.2 下载安装 官网：~cz210... root@corwien:~# wget ~cz210552/distfiles/webbench- root@corwien:~# tar zxvf webbench- root@corwien:~# cd webbench-1.5/ root@corwien:~/webbench-1.5# make root@corwien:~/webbench-1.5# make install root@corwien:~/webbench-1.5# webbench webbench [option]... URL -f|--force Don't wait for reply from . -r|--reload Send reload request - Pragma: no-cache. -t|--time
水泥物理性能检验方法
水泥物理性能检验方法 1、目的 根据国家标准检验水泥标准稠度用水量、凝结时间、安定性是否符合国家的标准要求。 2、检验范围 a)通用硅酸盐水泥； 3、引用国家标准 a)GBl75-2007 通用硅酸盐水泥 b)GB/Tl346-2011水泥标准稠度用水量、凝洁时间、安定性检验方法 c) GB/T1345-2005水泥细度检验方法 d) GB/T8074-2008比表面积测定方法 4、仪器设备 a)、标准稠度与凝结时间测定仪。 b)，水泥净浆搅拌机(NJ-160) c)沸煮箱(FZ-3lA) d)雷氏夹 e)量筒(50ml,100m1) f)天平(DJ-10002 0.01g/1000g) g) 负压筛析仪(FSY-150G) 通用作业指导书文件代号HBYS/QC01— 2012
第2页共15页 主题：水泥物理性能检验方 法版次/修改1/0 发布日期：2012年2月18日 h) 所用仪器设备应保证经过相关部门的检定，且应检定合格达到相应的精度，并在有效期内使用。 5、人员和实验条件 检验人员应是通过省级或省级以上部门培训合格且取得相应上岗证书的技术人员，应了解本站的《质量手册》及相关程序文件的质量要求，能熟练操作检验仪器设备并能处理一般例外情况的发生。试验室的温度（20±2）℃相对温度大于50％；水泥试样，拌和水、仪器和用具温度应与试验一致；湿气养护箱温度为20℃±1℃，相 对湿度不低于90％。 6、样品 试验前应按照程序文件《样品收发管理制度》检查试验样品的来源、性质、规格等技术指标和处置程序是否符合国家的要求。若 不符合应退回样品登记室，联系委托方重新取样，若符合进入检验环节。 7、标准稠度用水量的测定：(标准法)GB/Tl346-2011 7.1标准稠度用水量用符合JC/T727按修改后维卡仪标尺刻度进行测定，此时仪器试棒下端应为空心试锥，装净浆
性能测试分析报告案例
***系统性能测试报告 V1.0 撰稿人：******* 时间：2011-01-06
目录 1.测试系统名称及测试目标参考 (3) 2.测试环境 (3) 3.场景设计 (3) 3.1测试场景 (3) 3.1测试工具 (4) 4.测试结果 (4) 4.1登录 (4) 4.2发送公文 (6) 4.3收文登记 (8)
1.测试系统名称及测试目标参考 被测系统名称：*******系统 系统响应时间判断原则（2-5-10原则）如下： 1)系统业务响应时间小于2秒，用户对系统感觉很好； 2)系统业务响应时间在2-5秒之间，用户对系统感觉一般； 3)系统业务响应时间在5-10秒之间，用户对系统勉强接受； 4)系统业务响应时间超过10秒，用户无法接受系统的响应速度。 2.测试环境 网络环境：公司内部局域网，与服务器的连接速率为100M，与客户端的连接速率为10/100M 硬件配置： 3.场景设计 3.1测试场景 间
间 间 3.1测试工具 ●测试工具：HP LoadRunner9.0 ●网络协议：HTTP/HTTPS协议 4.测试结果 4.1登录 ●运行1小时后实际登录系统用户数，用户登录后不退出，一直属于在线状态，最 终登录的用户达到9984个；
●响应时间 ●系统资源
服务器的系统资源表现良好（CPU使用率为14%，有15%的物理内存值）。磁盘等其他指标都表现正常，在现有服务器的基础上可以满足9984个在线用户。 4.2发送公文 运行时间为50分钟，100秒后300个用户全部加载成功，300个用户开始同时进行发文，50分钟后，成功发文数量如下图所示，成功发文17792个，发文失败37 个；
项目性能测试报告
XXX项目or府门户网站性能测试报告
目录 第一章概述 (4) 第二章测试活动 (4) 2.1测试用具 (4) 2.2测试范围 (4) 2.3测试目标 (5) 2.4测试方法 (5) 2.4.1基准测试 (5) 2.4.2并发测试 (6) 2.4.3稳定性测试 (6) 2.5性能指标 (6) 2.6性能测试流程 (6) 2.7测试术语 (7) 第三章性能测试环境 (8) 3.1服务器环境 (8) 3.2客户端环境 (9) 3.3网络结构 (9) 第四章测试方案 (10) 4.1基准测试 (11) 4.2并发测试 (13) 4.3稳定性测试 (15) 第五章测试结果描述和分析 (16) 6.1基准测试性能分析 (16) 6.2并发测试性能分析 (21) 6.3稳定性性能测试分析 (28) 第六章测试结论 (29)
摘要 本文档主要描述XXXX网站检索和页面浏览性能测试中的测试内容、测试方法、测试策略等。 修改历史 注释：评审号为评审记录表的编号。更改请求号为文档更改控制工具自动生成的编号。
第一章概述 由于当前对系统要接受业务量的冲击，面临的系统稳定、成熟性方面的压力。系统的性能问题必将成为焦点问题，海量数据量的“冲击”，系统能稳定在什么样的性能水平，面临业务增加时，系统抗压如何等这些问题需要通过一个较为真实的性能模拟测试来给出答案，通过测试和分析为系统性能的提升提供一些重要参考数据，以供后期系统在软硬件方面的改善和完善。 本《性能测试报告》即是基于上述考虑，参考当前的一些性能测试方法而编写的，用以指导即将进行的该系统性能测试。 第二章测试活动 2.1测试用具 本次性能测试主要采用HP公司的Loadrunner11作为性能测试工具。Load runner主要提供了3个性能测试组件：Virtual User Generator, Controller,Analysis。 ●使用Virtual User Generator修改和优化脚本。 ●使用Controller进行管理，控制并发的模拟并发数，记录测试结果。 ●使用Analysis进行统计和分析结果。 2.2测试范围 此次性能测试实施是对吴忠市门户网站系统性能进行测试评估的过程，我们将依据系统将来的实际运行现状，结合系统的设计目标和业务特点，遵循着发生频率高、对系统或数据库性能影响大、关键和核心业务等原则选取需要进行测试的业务，模拟最终用户的操作行为，构建一个与生产环境相近的压力场景，对系统实施压力测试，以此评判系统的实际性能表现。 根据与相关设计，开发人员的沟通和交流，本次测试主要就是针对大量用户在使用吴忠市门户网站进行信息查询，而选取的典型事务就是用户使用检索进行关键字搜索以及界面浏览和反馈回搜索结果，这是用户使用最频繁，反应最多的地方，也是本系统当前以及以后业务的一个重要压力点所在。所以本次测试只选取检索业务的性能情况和界面浏览进行记录和
环氧树脂胶的物理特性及测试方法
环氧树脂胶的物理特性及测试方法 1. 粘度 粘度为流体（液体或气体）在流动中所产生的内部磨擦阻力，其大小由物质种类、温度、浓度等因素决定。按GB2794-81《胶粘剂测定法（旋转粘度计法）》之规定，采用NOJ-79型旋转粘度计进行测定。其测试方法如下：先将恒温水浴加热到40℃，打开循环水加热粘度计夹套至40℃，确认40℃恒温后将搅拌均匀的A＋B混合料倒入粘度计筒中（选取中筒转子）进行测定。 2. 密度 密度是指物质单位体积内所含的质量，简言之是质量与体积之比。按GB4472之规定采用比重瓶测定。相对密度又称比重，比重为某一体积的固体或液体在一定温度下的质量与相同体积在相同温度下水的质量之比值。测试方法： 用分析天平称取清洁干净的比重瓶的重量精确到0.001g，称量数为m1,将搅拌均匀的混合料小心倒入（或抽入）比重瓶内，倒入量至刻度线后，用分析天平称其重量，精确到0.001g，称量数为m2。 密度g/ml=(m2- m1)/V (V：比重瓶的ml数) 3. 沉淀试验：80℃/6h<1mm 测试方法：用500ml烧杯取0.8kgA料放入恒温80℃热古风干燥箱内烘6小时，观其沉淀量。 4. 可操作时间（可使用时间）测定方法： 取35g搅拌均匀的混合料，测其40℃时的粘度（方法同1粘度的测定）记录粘度值、温度时间、间隔0.5小时后，再进行测试。依次反复测若干次观其粘度变化情况。测试时料筒必须恒温40℃，达到起始粘度值一倍的时间，即为可操作时间（可使用时间）。 5. 凝胶时间的测定方法： 采用HG-1A凝胶时间测定仪进行测定。取1g左右的均匀混合料，使其均匀分布在预先加热到150±1℃的不锈钢板中心园槽中开动秒表，同时用不锈钢小勺不断搅拌，搅拌时要保持料在圆槽内，小勺顺时针方向搅拌，直到不成丝时记录时间，即为树脂的凝胶时间，测定两次，两次测定之差不超过5秒，取其平均值。 6. 热变形温度
性能测试计划模板(实例)
XXXX系统 性能测试方案 软件产品名称：XXXX 软件开发部门：XXXX 软件测试部门：XXXX 编写：XXX 日期：2008 年11 月8 日审核：XXX 日期：2008 年11 月10 日批准：日期：年月日
1．引言 1.1测试方案概述 方案名称：xxxx系统性能测试方案 测试部门：xxxxxxxx科技发展有限公司 1.2目的 本测试方案将对国美电器供应链系统的测试方法、测试工具、测试范围、测试的软件硬件环境、测试进度、测试人员的分工和职责以及测试流程进行详细的定义和整体的描述。 1.3系统概述 产品名称： xx供应链系统JL SCM 开发部门： xxxx有限公司 在企业的信息化建设中，北京国美电器有限公司将在全国范围内实施“金力供应链系统JL SCM”，该系统中采用了 Sybase 最新版本的企业智能型关系数据库产品Adaptive Server Enterprise 12.5 (ASE12.5)及复制服务器产品Sybase Replication Server，由武汉金力软件有限公司开发并协助实施。国美电器实施的“金力供应链系统JL SCM”，从现代企业理念、物流体系和全方位服务的角度，完全解决了企业的决策、计划、管理、核算、经营、物流、服务、人事及电子商务等问题。 2.术语和定义 性能测试：在一定约束条件下（指定的软件、硬件和网络环境等）确定系统
所能承受的最大负载压力的测试过程。 场景：一种文件，用于根据性能要求定义在每一个测试会话运行期间发生的事件。 虚拟用户：在场景中， LoadRunner 用虚拟用户代替实际用户。模拟实际用户的操作来使用应用程序。一个场景可以包含几十、几百甚至几千个虚拟用户。 虚拟用户脚本：用于描述虚拟用户在场景中执行的操作。 事务：表示要度量的最终用户业务流程。 3.测试流程 负载测试通常由五个阶段组成：计划、脚本创建、场景定义、场景执行和结果分析。 计划负载测试：定义性能测试要求，例如并发用户的数量、典型业务流程和所需响应时间。 创建虚拟用户脚本：将最终用户活动捕获到自动脚本中。 定义场景：使用 LoadRunner Controller 设置负载测试环境。 运行场景：通过 LoadRunner Controller 驱动、管理和监控负载测试。 分析结果：使用 LoadRunner Analysis 创建图和报告并评估性能。 4.测试目标与策略 4.1测试目标 1）确定系统能承载的最大容量； 2）定位系统性能瓶颈； 3）确定系统典型事务响应时间； 4）出具可信的独立的第三方的性能测试报告。
性能测试报告范例
测试目的： 考虑到各地区的用户数量和单据量的增加会给服务器造成的压力不可估计，为确保TMS系统顺利在各地区推广上线，决定对TMS系统进行性能测试，重点为监控服务器在并发操作是的资源使用情况和请求响应时间。 测试内容 测试工具 主要测试工具为：LoadRunner11 辅助软件：截图工具、Word
测试结果及分析 5个用户同时生成派车单的测试结果如下： Transaction Summary（事务摘要） 从上面的结果我们可以看到该脚本运行47秒，当5个用户同时点击生成派车单时，系统的响应时间为41.45秒，因为没有设置持续运行时间，所以这里我们取的响应时间为90percent –time，且运行的事物已经全部通过
事务概论图，该图表示本次场景共5个事务（每个用户点击一次生成派车单为1个事务），且5个事务均已pass，绿色表色pass，如出现红色则表示产生error
从上图可以看到服务器的CPU平均值为14.419% ，离最大参考值90%相差甚远；且趋势基本成一直线状，表示服务器响应较为稳定，5个用户操作5个900托运单的单据对服务器并没有产生过大的压力。
“Hits per Second（每秒点击数）”反映了客户端每秒钟向服务器端提交的请求数量，这里服务器每秒响应9,771次请求；如果客户端发出的请求数量越多，与之相对的“Average Throughput (吞吐量)”也应该越大。图中可以看出，两种图形的曲线都正常并且几乎重合，说明服务器能及时的接受客户端的请求，并能够返回结果。 按照上述策略，我们得出的最终测试结果为： 生成派车单: 1个用户，300个托运单点击生成派车单，响应时间7.34秒 5个用户，900个托运单点击生成派车单，响应时间41.45秒 单据匹配： 单用户1000箱，20000个商品，上传匹配时间8秒 五个用户2500箱，40000个商品，同时上传匹配耗时2分25秒 自由派车： 单条线路917个托运单下载，响应时间1分40秒 上述结果是在公司内网，测试环境上进行的测试，可能与实际会有偏差
橡胶物理性能测试标准
1．未硫化橡胶门尼粘度 GB/T 1232.1—2000未硫化橡胶用圆盘剪切粘度计进行测定—第1部分：门尼粘度的测定 GB/T 1233—1992橡胶胶料初期硫化特性的测定—门尼粘度计法 ISO 289-1:2005未硫化橡胶——用剪切圆盘型黏度计—第一部分：门尼黏度的测定 ISO 289-2-1994未硫化橡胶——用剪切圆盘型黏度计测定—第二部分：预硫化特性的测定ASTM D1646-2004橡胶粘度应力松驰及硫化特性(门尼粘度计)的试验方法 JIS K6300-1:2001未硫化橡胶-物理特性-第1部分:用门尼粘度计测定粘度及预硫化时间的方法2.胶料硫化特性 GB/T 9869—1997橡胶胶料硫化特性的测定（圆盘振荡硫化仪法） GB/T 16584—1996橡胶用无转子硫化仪测定硫化特性 ISO 3417:1991橡胶—硫化特性的测定——用摆振式圆盘硫化计 ASTM D2084-2001用振动圆盘硫化计测定橡胶硫化特性的试验方法 ASTM D5289-1995(2001) 橡胶性能—使用无转子流变仪测量硫化作用的试验方法 DIN 53529-4:1991橡胶—硫化特性的测定——用带转子的硫化计测定交联特性 3.橡胶拉伸性能 GB/T528—1998硫化橡胶或热塑性橡胶拉伸应力应变性能的测定 ISO37:2005硫化或热塑性橡胶——拉伸应力应变特性的测定 ASTMD412-1998(2002)硫化橡胶、热塑性弹性材料拉伸强度试验方法 JIS K6251:1993硫化橡胶的拉伸试验方法 DIN 53504-1994硫化橡胶的拉伸试验方法 4.橡胶撕裂性能 GB/T 529—1999硫化橡胶或热塑性橡胶撕裂强度的测定（裤形、直角形和新月形试样）
性能测试报告实战
phpwind系统性能测试报告
目录 1计划概述 (3) 2参考资料 (3) 3术语解释 (3) 4系统简介 (3) 5测试环境 (3) 6测试指标 (4) 7测试工具和测试策略 (4) 8测试数据收集 (4) 9测试结果数据以及截图 (4) 10 测试结论 (9)
1计划概述 目的：找出系统潜在的性能缺陷 目标：从安全，可靠，稳定的角度出发，找出性能缺陷，并且找出系统最佳承受并发用户数，以及并发用户数下长时间运行的负载情况，如要并发100用户，如何对系统进行调优 概述：本次测试计划主要收集分析数据库处理并发请求相关数据，做出分析和调优 测试时间：2018年02月11日*点*分-*点*分 2参考资料 相关性能测试资料 3术语解释 性能测试 英文解释：Performance testing 概念解释：运行性能测试确定系统处理能力，来判断系统是否需要优化 负载测试 英文解释：Load testing 概念解释：通过系统面临多资源运行或被攻击情况下进行测试 4系统简介 数据库服务器，支持整个系统对数据的存储过程 5测试环境
6测试指标 测试时间：*年*月*日—*年*月*日 测试范围：数据库处理服务器或客户端请求信息(插入，查询，更新，删除)语句时，服务器各项性能指标的性能测试 Jmeter指标：（由于Apache旗下性能测试工具Jmeter收集的性能指标偏少，下面的数据选取代表性指标）1．Average/ms：服务器处理事物平均响应时间（表示客户端请求到服务器处理信息且反馈客户端的时间） 2．Throughput/s：服务器每秒处理请求数（表示服务器每秒处理客户端请求数（单位：个/秒））3．KB/s：服务器每秒接受到的数据流量（表示服务器每秒接受到客户端请求的数据量KB表示）硬件指标： 1．%Processor time ：CUP使用率（平均低于75%，低于50%更佳） 2．System：Processor Queue Length ：CUP队列中的线程数（每个处理器平均低于2） 3．Memory：Pages/sec ：内存错误页数（平均低于20，低于15更佳） 4．Physical Disk-%Disk Time：磁盘使用率（平均低于50%） 5．SQL Server：Buffer Manager-Buffer Cache Hit Ratio：（在缓冲区告诉缓存中找到而不需要从磁盘中读取的页的百分比，正常情况次比率超过90%，理想状态接近99%） 7测试工具和测试策略 ?测试工具：Apache-Jmeter3.0.1 ?测试策略：根据公司内部实际情况，以及业务分布设置数据库访问量即并发用户数 ?测试数据：因为涉及公司内部数据不便外泄，敬请见谅！ ?数据说明：选取数据均为代表性数据，包括存储过程以及查询，更新，删除，插入 8测试数据收集 收集多轮测试的结果进行对比，绘制成几何增长图形，找出压力转折点 9测试结果数据以及截图 前提条件：用户数为25个用户数时，各项指标均下降，所以最佳用户定在20个
软件系统性能测试总结报告
性能测试总结报告
目录 1基本信息 (4) 1.1背景 (4) 1.2参考资料 (4) 1.3名词解释 (4) 1.4测试目标 (4) 2测试工具及环境 (4) 2.1测试环境架构 (4) 2.2系统配置 (4) 2.3测试工具 (4) 3测试相关定义 (4) 4测试记录和分析 (5) 4.1测试设计 (5) 4.2测试执行日志 (5) 4.3测试结果汇总 (5) 4.4测试结果分析 (6) 5交付物 (6) 6.测试结论和建议 (7) 6.1测试结论 (7) 6.2建议 (7) 7批准 (7)
使用说明 在正式使用时，本节及蓝色字体部分请全部删除。本节与蓝色字体部分为说明文字，用以表明该部分的内容或者注意事项。 1基本信息 1.1背景 <简要描述项目背景> 1.2参考资料 <比如：测试计划、测试流程、测试用例执行记录、SOW、合同等> 1.3名词解释 1.4测试目标 <说明测试目标，例如在线用户数、并发用户数、主要业务相应时间等> 2测试工具及环境 2.1测试环境架构 2.2系统配置 硬件配置 软件配置 2.3测试工具 3测试相关定义 <以下为示例，请根据项目实际情况填写完整>
4测试记录和分析 4.1测试设计 <说明测试的方案和方法> 4.2测试执行日志 <以下为示例，项目组按实际情况修改或填写> 4.3测试结果汇总 <以下为示例，项目组按实际情况修改或填写>
4.4测试结果分析 <分析各服务器在测试过程中的资源消耗情况> 1.数据库服务器 2.应用服务器 3.客户端性能分析 4.网络传输性能分析 5.综合分析 5交付物 <指明本测试完成后交付的测试文档、测试代码及测试工具等测试工作产品，以及指明配置管理位置和物理媒介等，一般包括但不限于如下工作产品： 1.测试计划 2.测试策略 3.测试方案 4.测试用例 5.测试报告
性能测试案例分析
1.简要场景描述： 被测项目的数据库服务采用ORACLE 10g，测试功能点选择的是一个新建录入保存业务。当并发20用户时，数据库资源占用正常，处理业务响应时间正常，当并发40用户时，数据库服务器CPU占用率突增到100％，系统几乎不响应。 2.对ORACLE 10g进行监控： 2.1首先打开监控开关: exec dbms_monitor.serv_mod_act_trace_enable (service_name=>'
XXX门户网站性能测试报告
XXX门户网站性能测试报告
XXX门户网站性能测试报告
目录 第一章概述6 第二章测试活动6 2.1测试用具 (6) 2.2测试范围 (7) 2.3测试目标 (8) 2.4测试方法 (8) 2.4.1基准测试 (9) 2.4.2并发测试 (10) 2.4.3稳定性测试 (10) 2.5性能指标 (10) 2.6性能测试流程 (10) 第三章性能测试环境 13 3.1服务器环境 (13) 3.2客户端环境 (13) 3.3网络结构 (14) 第四章测试方案 14
4.1基准测试 (15) 4.2并发测试 (18) 4.3稳定性测试 (20) 第五章测试结果描述错误！未定义书签。 5.1性能测试观察指标错误！未定义书签。 5.2性能测试通过指标错误！未定义书签。用户体验性能.......... 错误！未定义书签。 5.3测试结果 ...... 错误！未定义书签。第六章测试报告系统测试公范围：基准测试阶段，并发测试阶段，稳定性测试，浪涌式测试。 22 6.1基准测试性能分析 (22) 6.2并发测试性能分析 (28) 6.3稳定性性能测试分析 (34)
摘要 本文档主要描述XXXX门户网站检索和页面浏览性能测试中的测试内容、测试方法、测试策略等。 修改历史 日期版本作者修改内容评审号更改请求号2016-01-14 1.0 测试组新建。性能测试 2016-01-14 1.0 测试组修改性能测试回 归 2016-01-14 1.0 测试组更新 注释：评审号为评审记录表的编号。更改请求号为文档更改控制工具自动生成的编号。
第一章概述 由于当前对系统要接受业务量的冲击，面临的系统稳定、成熟性方面的压力。系统的性能问题必将成为焦点问题，海量数据量的“冲击”，系统能稳定在什么样的性能水平，面临业务增加时，系统抗压如何等这些问题需要通过一个较为真实的性能模拟测试来给出答案，通过测试和分析为系统性能的提升提供一些重要参考数据，以供后期系统在软硬件方面的改善和完善。 本《性能测试报告》即是基于上述考虑，参考当前的一些性能测试方法而编写的，用以指导即将进行的该系统性能测试。 第二章测试活动 2.1测试用具 本次性能测试主要采用HP公司的Loadrunner11作为性能测试工具。Load runner 主要提供了3个性能测试组件：Virtual User Generator, Controller,Analysis。
web项目测试实战性能测试结果分析样章
w e b项目测试实战性能测试结果分析样章 Last revision on 21 December 2020
LoadRunner性能测试结果分析是个复杂的过程，通常可以从结果摘要、并发数、平均事务响应时间、每秒点击数、业务成功率、系统资源、网页细分图、Web服务器资源、数据库服务器资源等几个方面分析，如所示。性能测试结果分析的一个重要的原则是以性能测试的需求指标为导向。我们回顾一下本次性能测试的目的，正如所列的指标，本次测试的要求是验证在30分钟内完成2000次用户登录系统，然后进行考勤业务，最后退出，在业务操作过程中页面的响应时间不超过3秒，并且服务器的CPU使用率、内存使用率分别不超过75%、70%，那么按照所示的流程，我们开始分析，看看本次测试是否达到了预期的性能指标，其中又有哪些性能隐患，该如何解决。 图5- 1性能测试结果分析流程图 结果摘要 LoadRunner进行场景测试结果收集后，首先显示的该结果的一个摘要信息，如所示。概要中列出了场景执行情况、“Statistics Summary（统计信息摘要）”、“Transaction Summary（事务摘要）”以及“HTTP Responses Summary（HTTP响应摘要）”等。以简要的信息列出本次测试结果。 图5- 2性能测试结果摘要图 场景执行情况 该部分给出了本次测试场景的名称、结果存放路径及场景的持续时间，如所示。从该图我们知道，本次测试从15:58:40开始，到16:29:42结束，共历时31分2秒。与我们场景执行计划中设计的时间基本吻合。 图5- 3场景执行情况描述图
Statistics Summary（统计信息摘要） 该部分给出了场景执行结束后并发数、总吞吐量、平均每秒吞吐量、总请求数、平均每秒请求数的统计值，如所示。从该图我们得知，本次测试运行的最大并发数为7，总吞吐量为842,037,409字节，平均每秒的吞吐量为451,979字节，总的请求数为211,974，平均每秒的请求为，对于吞吐量，单位时间内吞吐量越大，说明服务器的处理能越好，而请求数仅表示客户端向服务器发出的请求数，与吞吐量一般是成正比关系。 图5- 4统计信息摘要图 Transaction Summary（事务摘要） 该部分给出了场景执行结束后相关Action的平均响应时间、通过率等情况，如所示。从该图我们得到每个Action的平均响应时间与业务成功率。 图5- 5事务摘要图 HTTP Responses Summary（HTTP响应摘要） 该部分显示在场景执行过程中，每次HTTP请求发出去的状态，是成功还是失败，都在这里体现，如所示。从图中可以看到，在本次测试过程中LoadRunner 共模拟发出了211974次请求（与“统计信息摘要”中的“Total Hits”一致），其中“HTTP 200”的是209811次，而“HTTP 404”则有2163，说明在本次过程中，经过发出的请求大部分都能正确响应了，但还是有部分失败了，但未影响测试结果，“HTTP 200”表示请求被正确响应，而“HTTP 404”表示文件或者目录未能找到。有朋友可能会问，这里出现了404的错误，为什么结果还都通
饲料物理性能指标的测定方法
饲料物理性能指标的测定方法 杨俊成 于庆龙 秦玉昌 李军国 饲料的物理性能涉及饲料生产、贮运以及饲喂效果等多方面的质量问题，因而物理性能指标的测定是一项十分重要的工作。然而国内许多厂家对此并没有给予应有的重视，既没有专业的测定人员，也没有必要的测试设备，往往凭饲料外观及直感作出粗略估计。本文就粉状饲料和颗粒饲料两种形态介绍一些饲料物理性能指标的测定方法。 1 粉状饲料 1.1 水分含量采用ISO 6496方法，将粉料放在103 ℃温度下烘干至质量稳定，得到干物质成分。烘干过程中的质量损失(%)，就是饲料颗粒的水分含量。也可采用其他标准，方法大致相同。 1.2 堆积密度粉状饲料的堆积密度的测定方法是：在100 mL圆筒中装满饲料，将其超出量筒上边缘的粉料用直尺削平。在装入饲料时，尽量避免在量筒内出现较大空隙。然后称量量筒内所装饲料的质量。饲料质量(E)与量筒体积(V)之比即为堆积密度。 1.3 蹾实后的表观密度蹾实后的表观密度是通过在量筒装入200 cm3饲料并进行蹾实来测定的。在向量筒装料时，要将量筒倾斜放置，在装料的同时旋转量筒，以尽量减少物料内空隙。称量量筒内饲料质量(E)，精确度0.5 g。将装有饲料的量筒放置在振动台上并夹紧，进行两轮蹾实，每轮振动1250次。如果两轮蹾实后饲料容积差值大于2 %，则需要进行第3轮蹾实。蹾实后取下量筒，记录量筒内饲料体积(V)，精确度1 cm3。蹾实后的表观密度等于E/V，单位 g/cm3。 1.4 休止角粉状饲料的休止角采用一种翻转装置进行测定。该装置有一个尺寸为320 mm×130 mm托板，其上有一个尺寸为150 mm×90 mm坑槽。将托板调整到水平位置，在往坑槽部位装料时，通过使用一个10 mm厚的框架，使堆积物料高出托板表面10 mm。然后启动翻转装置，托板从水平位置以0.031 rad/s的速度平稳倾斜，直至坑槽部位堆积物料的上层开始向下滑动为止。此时停止托板转动，托板一侧的角度刻盘上的读数即为休止角。对每个饲料样品要重复测量5次，其平均值作为该样品的休止角。 1.5 干筛法测定的粉粒尺寸分布粉料的粉粒尺寸分布通过一组筛子在Retsch 振动筛分机上进行测定。该筛组的选择遵照ISO 3310-1。取50 g粉料放在带有上盖和底部接料盘的筛组顶层筛子上。将筛组放置在Retsch振动筛分机上。在筛孔尺寸小于400 μm的筛子上各放有两个方形或球形振子，用以辅助落料。在振幅刻度盘上指示数字为1.5情况下，对样品进行振动筛分10 min。然后称量每个筛上和接料盘内的物料质量，由此可以计算出小于每个筛孔尺寸的物料累计质量占原总质量百分比。测定重复两次，取其平均值。 2 颗粒饲料