平均响应时间
550 ms
12.5%
较上次测试
平均吞吐量
195 TPS
8.2%
较上次测试
错误率
1.2%
0.5%
较上次测试
CPU使用率
75%
20%
峰值负载时
响应时间趋势
并发用户数 vs 平均响应时间
系统吞吐量
并发用户数 vs TPS(每秒事务数)
错误率变化
并发用户数 vs 请求错误率
服务器资源监控
时间 vs 资源使用率
性能分析总结
系统瓶颈分析：当并发用户数超过100时，系统响应时间开始显著增加，同时吞吐量开始下降，错误率上升。这表明系统在高并发场景下存在性能瓶颈。
资源使用情况：在测试后期（15分钟后），CPU使用率超过90%，内存使用率超过85%，可能是导致系统性能下降的主要原因。
建议优化方向：
- 优化数据库查询，减少长时间运行的SQL操作
- 增加服务器CPU和内存资源，或考虑负载均衡方案
- 实现更有效的缓存策略，减少重复计算和数据库访问
- 针对高并发场景进行代码级优化，减少不必要的资源消耗
系统测试环境
服务器配置
- 操作系统：CentOS 7.9
- CPU：Intel Xeon E5-2680 v4 (8核心/16线程)
- 内存：16GB DDR4 2400MHz
- 磁盘：500GB SSD
软件环境
- JDK版本：OpenJDK 11.0.16
- 应用服务器：Tomcat 9.0.64
- 数据库：MySQL 8.0.28
- Web框架：Spring Boot 2.6.7
测试工具
- 压力测试工具：JMeter 5.5
- 监控工具：VisualVM 2.0.9
- 数据收集：自定义监控Agent + InfluxDB
- 报告生成：Grafana + 自定义脚本
测试场景
- 测试时长：30分钟
- 并发阶梯：10 → 50 → 100 → 200 → 300用户
- 请求类型：混合读写(70%读/30%写)
- 测试目标：系统响应时间、吞吐量、错误率、资源使用率