查看电脑网络连接服务器是否正常的方法如下:
1、以win10系统为例,在系统搜索中搜索“cmd”。
2、右键点击“命令提示符”,以管理员身份运行。
3、打开命令提示符后,先对本地路由器网关进行网络检测,输入“ping 192.168.1.1”。
4、然后对非本地的服务器进行检测,输入“ping www.qq.com”。
5、在ping命令的下方,本地路由器网关的反馈为极低延迟且无丢失,则正常;非本地服务器测试时,延迟高低并不影响,重点观察是否有丢失。
服务器测试方法
服务器测试方法分为两个大方面,性能测试与功能测试。
我们在性能测试方面采用了新的测试方法,主要分为文件测试、数据库性能测试与
Web
性能测试三个
方面。其中,文件性能与数据库性能采用美国
Quest
软件公司的
Benchmark Factory
负载测试和容量规划
软件,
Web
性能测试则使用了
Spirent
公司提供的
Caw WebAvalanche
测试仪。
一、性能测试
1
、文件性能测试方法
Benchmark Factory
软件能按照文件读写的关键指标定制事务。软件最大支持
1000
个虚拟客户。
本次测试环境包括
10
台配置为
PIII800/128MB
内存
/20G
硬盘以上的客户端,它们用来模拟虚拟用户。
控制台为配置是
PIII 850/128MB
内存
/40G
硬盘的
Acer
笔记本电脑。交换机为带有两个千兆
GBIC
接口、
24
个
10/100M
自适应端口的
Cisco 2950
,客户端与控制台通过
100M
网卡连到交换机上,被测服务器则通
过千兆光纤网卡与交换机相连接。
被测服务器均安装带
SP4
的
Windows
2000
Advanced Server
操作系统,在所有三项性能测试中都统一
RAID
级别为
5
。
在具体测试方案设置上,测试软件把决定文件读写操作的关键因素设定为:读
/
写、随机
/
顺序、操作
块大小、对象大小四个。在本次测试中,考虑到我们设有单独的数据库及
Web
测试项目,所以在文件测试
中,我们把目标确定为测试服务器基本的
I/O
性能,这主要由网络接口、系统带宽、磁盘子系统等几大部
分所决定。同时,从几部分的作用看,以大操作块读写大对象文件,小操作块读写小对象文件,较能反映
服务器最基本的
I/O
性能,即“大操作块读写大文件”对系统带宽、缓存的考察,以及“小操作块读写小
文件”对磁盘子系统、网络接口的考察。最终我们确定的四个事务是:
大文件顺序读写
(
操作块
8KB
,对象文件
80% 500KB
、
20% 1MB)
大文件随机读写
(
操作块
8KB
,对象文件
80% 500KB
、
20% 1MB)
小文件随机读
(
操作块
1KB
,对象文件
80% 1KB
、
10% 10KB
、
10% 50KB)
小文件顺序写
(
操作块
1KB
,对象文件
80% 1KB
、
10% 10KB
、
10% 50KB)
每个事务的用户数均以固定步长逐渐增加,
最大可增加到
1000
个虚拟用户。
其中,
“大文件顺序读写”
事务的用户数按照
40
的步长从
1
可增加到
400
个
(
测试至强服务器
)
或
200
个
(
测试
TUALATIN
服务器
)
,其
他事务则将用户数按照
100
的步长从
1
增加至
1000
。我们期望得到其在不同用户数时被测服务器的性能表
现。总体上其走势及峰值反映了该服务器的性能。每项事务均运行三次,每次之间被测服务器进行重启,
最终结果为三次平均值。
2
、数据库性能测试方法
“乘机安全小贴士”安全出行要重视
数据库性能测试同样使用了
Benchmark Factory
软件,测试环境如同文件性能测试。测试时,在被测
服务器上安装
SQL Server 2000
使用企业版。首先在被测服务器上创建新的数据库,通过使用
Benchmark
Factory
预定义的
Database Spec
项目向数据库中创建表,装载数据。在服务器端创建以
CPU
计算为主的
存储过程,通过
10
台客户机模拟用户、按照
40
个虚拟用户的步长递增到
400
个用户,执行该存储过程。
结果是以获得的每秒事务数
(TPS)
衡量服务器的数据库事务处理能力。
整个测试分为三次,
每次之间重新启
动被测服务器,最终取三次平均值作为评价结果。
3
、
Web
性能测试方法
Web
性能测试工具是由
Spirent
公司提供的
Caw WebAvalanche
。
WebAvalanche
模拟实际的用户发出
HTTP
请求,
并根据回应给出具体的详细测试结果。
它有以下特点:
能够模拟成百上千的客户端对服务器发
出请求
能够模拟真实的网络应用情况,
比如网站在高峰期的访问量应该是动态的维持,
有新客户端的加入,
同时也有原客户的离去,
访问量不是固定不变的
可以产生
20000
个连接
/
秒请求量,
足以满足测试的需要
测试项目丰富,有访问请求的成功失败数,有
URL
和页面的响应时间,有网络流量数,还有
HTTP
和
TCP
协
议的具体情况。
测试时,被测服务器与
WebAvalanche
上都装有千兆光纤网卡,两网卡通过光纤直接连接。监控端
(
配
置为
PIII 1GHz/128M
内存
/20G
硬盘
)
安装了带
SP4
的
Windows 2000 Server,
该监控端与
WebAvalanche
通
过交叉线直连。在监控端通过
Web
浏览器配置
WebAvalanche
,在被测服务器安装了
SQL Server 2000
企业
版,并用微软的
IIS
建立了
Web
服务器。
测试分为静态性能与动态性能两部分。主要是因为在实际的
Web
应用中,有的站点静态内容居多,提
供的服务也绝大多数是静态的,
因此,
他们就会特别的关心服务器静态性能
同样,
有的站点提供的服务交
互性的内容居多,他们就会更关心服务器的动态性能。
被测网站中页面大小及静态、动态页面所占比例均参照实际网站得出,整个网站静态、动态页面所占
比例是
70%
和
30%
,使用的动态页面类型为
ASP
。请求页面样本的文件大小分布比例与整个网站的相同。
静态性能测试模拟发出的均是静态页面请求。在测试动态性能时,动态页面的访问请求占
20%
,其余
80%
为静态页面请求。我们根据实际的
Web
服务器一天中的运行情况建立了一个服务器页面请求模型,该
模型由
4
个阶段组成,第一阶段是预热阶段,
WebAvalanche
发出的请求量由
0
慢慢上升到
200
第二阶段
是逐步加压阶段,请求量逐步累加到最大值
8200
第三阶段是动态维持阶段
第四阶段是下降阶段,请求量
由最大值迅速下降为
0
。其中,最大请求量略大于实际服务器能够提供的事务处理量。
被测服务器的静态与动态测试分别测试三遍,每遍之间被测服务器和测试仪均重启,结果取三次的平
均值。由此可见,此服务器测试方法立志于最终结果的准确性。
二、功能测试
在功能测试方面,我们对被测服务器的可扩展性、可用性以及可管理性进行了综合评价,其中可扩展
性包括硬盘、
PCI
槽以及内存等的扩展能力,可用性包括对热插拔、冗余设备
(
如硬盘、电源、风扇、网卡
等
)
的支持,可管理性则指的是服务器随机所带的管理软件。
我们在对服务器进行总体评价时,综合了性能、功能和价格三方面因素,依据《网络世界》所做的用
户调查结果,分别给予不同权重,性能占
50%
,功能占
40%
,而价格则占
10%
。在分析性能时,数据库性能
占其中的
50%
,而文件性能占
30%
,
Web
性能占
20%
。
综上所述,这种全新的服务器测试方法更够更准确更直接的对服务器进行测试,而且数据更加精确。
希望能给又需要的读者朋友带来一定的帮助
。
谢谢采纳。
服务器稳定性是最重要的,如果在稳定性方面不能够保证业务运行的需要,在高的性能也是无用的。正规的服务器厂商都会对产品惊醒不同温度和湿度下的运行稳定性测试。重点要考虑的是冗余功能,如:数据冗余、网卡荣誉、电源冗余、风扇冗余等。
一些测试方法主要分以下几种:
压力测试:已知系统高峰期使用人数,验证各事务在最大并发数(通过高峰期人数换算)下事务响应时间能够达到客户要求。系统各性能指标在这种压力下是否还在正常数值之内。系统是否会因这样的压力导致不良反应(如:宕机、应用异常中止等)。
Ramp Up 增量设计:如并发用户为75人,系统注册用户为1500人,以5%-7%作为并发用户参考值。一般以每15s加载5人的方式进行增压设计,该数值主要参考测试加压机性能,建议Run几次。以事务通过率与错误率衡量实际加载方式。
Ramp Up增量设计目标: 寻找已增量方式加压系统性能瓶颈位置,抓住出现的性能拐点时机,一般常用参考Hits点击率与吞吐量、CPU、内存使用情况综合判断。模拟高峰期使用人数,如早晨的登录,下班后的退出,工资发送时的消息系统等。
另一种极限模拟方式,可视为在峰值压力情况下同时点击事务操作的系统极限操作指标。加压方式不变,在各脚本事务点中设置同集合点名称(如:lr_rendzvous("same"))在场景设计中,使用事务点集合策略。以同时达到集合点百分率为标准,同时释放所有正在Run的Vuser。
稳定性测试:已知系统高峰期使用人数、各事务操作频率等。设计综合测试场景,测试时将每个场景按照一定人数比率一起运行,模拟用户使用数年的情况。并监控在测试中,系统各性能指标在这种压力下是否能保持正常数值。事务响应时间是否会出现波动或随测试时间增涨而增加。系统是否会在测试期间内发生如宕机、应用中止等异常情况。
根据上述测试中,各事务条件下出现性能拐点的位置,已确定稳定性测试并发用户人数。仍然根据实际测试服务器(加压机、应用服务器、数据服务器三方性能),估算最终并发用户人数。
场景设计思想:
从稳定性测试场景的设计意义,应分多种情况考虑:
针对同一个场景为例,以下以公文附件上传为例简要分析场景设计思想:
1)场景一:已压力测试环境下性能拐点的并发用户为设计测试场景,目的验证极限压力情况下测试服务器各性能指标。
2)场景二:根据压力测试环境中CPU、内存等指标选取服务器所能承受最大压力的50%来确定并发用户数。
测试方法:采用1)Ramp Up-Load all Vusers simultaneously
2)Duration-Run Indefinitely
3)在Sechedule-勾选Initalize all Vusers before Run
容错性测试:通过模拟一些非正常情况(如:服务器突然断电、网络时断时续、服务器硬盘空间不足等),验证系统在发生这些情况时是否能够有自动处理机制以保障系统的正常运行或恢复运行措施。如有HA(自动容灾系统),还可以专门针对这些自动保护系统进行另外的测试。验证其能否有效触发保护措施。
问题排除性测试:通过原有案例或经验判断,针对系统中曾经发生问题或怀疑存在隐患的模块进行验证测试。验证这些模块是否还会发生同样的性能问题。如:上传附件模块的内存泄露问题、地址本模块优化、开启Tivoli性能监控对OA系统性能的影响等等。
测评测试是用于获取系统的关键性能指标点,而进行的相关测试。主要是针对预先没有明确的预期测试结果,而是要通过测试获取在特定压力场景下的性能指标(如:事务响应时间、最大并发用户数等)。
评测事务交易时间:为获取某事务在特定压力下的响应时间而进行的测试活动。通过模拟已知客户高峰期的各压力值或预期所能承受的压力值,获取事务在这种压力下的响应时间。
评测事务最大并发用户数:为获取某事务在特定系统环境下所能承受的最大并发用户数而进行的测试活动。通过模拟真实环境或直接采用真实环境,评测在这种环境下事务所能承受的最大并发用户数。判定标准阈值需预先定义(如响应时间,CPU占用率,内存占用率,已出现点击率峰值,已出现吞吐量峰值等)。
评测系统最大并发用户数:为获取整个系统所能够承受的最大并发用户数而进行的的测试活动。通过预先分析项目各主要模块的使用比率和频率,定义各事务在综合场景中所占的比率,以比率方式分配各事务并发用户数。模拟真实环境或直接采用真实环境,评测在这种环境下系统所能承受的最大并发用户数。判定标准阀值预先定义(如响应时间,CPU占用率,内存占用率,已出现点击率峰值,已出现吞吐量峰值等)。取值标准以木桶法则为准(并发数最小的事务为整个系统的并发数)。
评测不同数据库数据量对性能的影响:针对不同数据库数据量的测试,将测试结果进行对比,分析发现数据库中各表的数据量对事务性能的影响。得以预先判断系统长时间运行后,或某些模块客户要求数据量较大时可能存在的隐患。
问题定位测试在通过以上测试或用户实际操作已经发现系统中的性能问题或怀疑已存在性能问题。需通过响应的测试场景重现问题或定义问题。如有可能,可以直接找出引起性能问题所在的代码或模块。
该类测试主要还是通过测试出问题的脚本场景,并可以增加发现和检测的工具,如开启Tivoli性能监控、开启HeapDump输出、Linux资源监控命令等。并在场景运行过程中辅以手工测试。
欢迎分享,转载请注明来源:夏雨云
评论列表(0条)