基于国产基础软件应用系统的性能测试与优化研究

2.3 录制测试脚本
测试脚本是一组代码，执行时，可以模拟用户操作对服务器产生的请求数据，或是模拟用户执行操作的过程、用户等待行为等。脚本的录制按照以下步骤执行：
(1)使用LoadRunner录制测试从业务使用频繁程度以及负载量的大小选择新建患者资料、患者资料查询、新增日程功能作为三组测试[4]。这三组测试脚本模拟的执行过程为系统登录、业务操作和退出系统。
(2)每个操作定义为一个事务，在事务前后加入随机的思考时间。
(3)在事务前设置集合点，保证用户执行操作的并发。
(4)在用户实际操作的过程中，不同用户提交的数据、系统动态生成的会话标志是不一致的。通过参数化来设定差异值的取值范围、迭代方式，实现数据的变量化，而系统的会话标志如session，则需要设置关联来保存。
2.4 设计测试场景
在性能测试中，常见的错误观点是只设置单一的场景。场景的设计是至关重要的，只有设计的测试场景真实地反映用户的实际场景，性能测试的结果才可靠。
场景的设计需要考虑到系统运行时，不同操作对系统形成的负载差异，需要确定典型的应用场景下不同操作用户的比例[5]。医疗信息系统日常执行新建患者资料、查询患者资料、新建日程的比例分别为25%、60%、15%。
在创建的场景中载入已录制的三组测试脚本，并设置执行比例。编辑场景中的计划生产器，设置虚拟用户以一定的间隔时间按比例递增，逐步启动与服务器建立连接。
2.5 分析测试结果
在性能测试的过程中，LoadRunner会收集到大量的测试数据，包括每个性能指标，如事务的错误、警告和通知信息等。并发用户数为200的事务响应时间如表3所示。

在测试过程中出现的问题：(1)大量用户并发时，服务器CPU、内存的资源利用率却很低；(2)事务执行成功率低、成功事务的平均响应时间长，很多事务因为连接超时而失败；(3)出现内存泄露；(4)Tongweb控制台显示连接数据库时出现网络通信异常。
从测试结果可见，系统存在性能瓶颈。因此，为了使系统达到最佳的性能，需要分析测试环境对系统性能的影响，对其进行性能优化，摒除系统性能瓶颈。
3 系统优化
3.1 系统优化框架
根据Mercury公司的报告，系统的性能问题由许多因素构成。系统结构、代码的优化程度、网络环境、数据库服务器、应用服务器都会对系统的性能表现造成影响。但是，影响系统优化主要因素是网络环境、应用程序、应用服务器和数据库服务器[6]。考虑到这些因素之间的相互依赖关系，采用从高层到低层的优化方法。该方法的特点是先调优高层的环境，然后调优较低层的环境，符合高层实现依赖于低层实现的一般规律。优化层次如图2所示，但如果随意调整，容易造成循环。

(1)网络环境优化
网络是影响系统性能的重要因素之一，其影响主要反映在事务的响应时间与吞吐量上。在测试过程中，如果吞吐量没有随并发用户增多而增大，且事务响应时间比较长时，可以考虑对网络进行优化，改善网络的带宽。
(2)应用程序优化
应用程序优化针对数据访问层，其优化措施主要有以下几方面：(1)优化SQL语句；(2)尽量引入连接池机制，减少频繁打开、关闭数据库连接的操作，控制当前激活的数据库连接总数，防止系统过载；(3)引入缓存机制，以减少磁盘I/O的次数。这些优化措施能够提高数据读取速率，减少访问响应时间，降低资源的使用率。
(3)应用服务器优化
应用服务器优化集中在最大连接限制数、内存配置。在大量并发的情况下，应用服务器承受很大的负载压力，过多地连接会很快消耗掉大量系统资源，过低的连接限制会增大连接时延，延长事务响应时间。优化时根据系统资源合理设置应用服务器最大连接限制数、内存，避免内存泄露现象出现，尽量减少响应时间。
(4)数据库系统优化
数据库系统优化主要是配置数据缓存区大小、最大并发会话数，为数据库建立合理的索引。设置较大数据缓存区，可以减少数据交换次数，降低系统资源消耗。为大数据量、访问频繁的数据库表建立合理的索引，能够消除对表的顺序存储，从而提高系统的检索性能。在CPU资源和I/O资源可用的情况下，如果服务器有很长的事务等待队列，增大最大并发会话数，可以减少响应时间。