本文目录一览：
如何测试服务器？
一、服务器测试方法分为两个大方面，性能测试与功能测试。
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。
如何测试服务器的稳定性？
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。
常见性能测试的方法是
常见的性能测试方法有以下几种：
1．负载测试
在这里，负载测试指的是最常见的验证一般性能需求而进行的性能测试，在上面我们提到了用户最常见的性能需求就是“既要马儿跑，又要马儿少吃草”。因此负载测试主要是考察软件系统在既定负载下的性能表现。我们对负载测试可以有如下理解：
（1）负载测试是站在用户的角度去观察在一定条件下软件系统的性能表现。
（2）负载测试的预期结果是用户的性能需求得到满足。此指标一般体现为响应时间、交易容量、并发容量、资源使用率等。
2．压力测试
压力测试是为了考察系统在极端条件下的表现，极端条件可以是超负荷的交易量和并发用户数。注意，这个极端条件并不一定是用户的性能需求，可能要远远高于用户的性能需求。可以这样理解，压力测试和负载测试不同的是，压力测试的预期结果就是系统出现问题，而我们要考察的是系统处理问题的方式。比如说，我们期待一个系统在面临压力的情况下能够保持稳定，处理速度可以变慢，但不能系统崩溃。因此，压力测试是能让我们识别系统的弱点和在极限负载下程序将如何运行。
3．并发测试
验证系统的并发处理能力。一般是和服务器端建立大量的并发连接，通过客户端的响应时间和服务器端的性能监测情况来判断系统是否达到了既定的并发能力指标。负载测试往往就会使用并发来创造负载，之所以把并发测试单独提出来，是因为并发测试往往涉及服务器的并发容量，以及多进程/多线程协调同步可能带来的问题。这是要特别注意，必须测试的。
4．基准测试
当软件系统中增加一个新的模块的时候，需要做基准测试，以判断新模块对整个软件系统的性能影响。按照基准测试的方法，需要打开/关闭新模块至少各做一次测试。关闭模块之前的系统各个性能指标记下来作为基准（Benchmark），然后与打开模块状态下的系统性能指标作比较，以判断模块对系统性能的影响。
5．稳定性测试
“路遥知马力”，在这里我们要说的是和性能测试有关的稳定性测试，即测试系统在一定负载下运行长时间后是否会发生问题。软件系统的有些问题是不能一下子就暴露出来的，或者说是需要时间积累才能达到能够度量的程度。
6．可恢复测试
测试系统能否快速地从错误状态中恢复到正常状态。比如，在一个配有负载均衡的系统中，主机承受了压力无法正常工作后，备份机是否能够快速地接管负载。可恢复测试通常结合压力测试一起来做。
提示：每种测试有其存在的空间和目的。当我们接手一个软件项目后，在有限的资源条件下，选择去做哪一种测试，这应该根据当前软件过程阶段和项目的本身特点来做选择。比如，在集成测试的时候要做基准测试，在软件产品每个发布点要做性能测试。
如何监测windows服务器的性能
Windows服务器中自带的性能监控工具叫做Performance Monitor；
在开始-运行中输入‘perfmon’，然后回车即可运行。
Monitor本身也是一个进程，运行起来也要占用一定的系统资源。所以你看到的资源的使用量应该比实际的要稍微高一点。这个工具在帮助管理员判断系统性能瓶颈时非常有用；
举个列子来说，今天有个用户抱怨说他们项目组的服务器（这是一台虚拟机）运行起来非常慢，但也不知道具体问题出在什么地方。任务管理器里显示CPU和内存的使用量都不算高，但服务器的相应就是非常慢；
Monitor，让其运行一段时间后（因为参考平均值会比较准确），发现average disk queue的值比较高，这就说明物理服务器的硬盘负荷太重，I/O操作的速度跟不上系统的要求。关掉虚拟机，将其转移到另一台硬盘负载比较小的主机上，再打开虚拟机。
分析性能情况
1、内存泄露判断
虚拟内存字节数（VirtualBytes）应该远大于工作集字节数（Workingset），如果两者变化规律相反，比如说工作集增长较快，虚拟内存增长较少，则可能说明出现了内存泄露的情况。
对于Workingset、Private Bytes、Available bytes这些计数器，如果在测试期间内数值持续增长，而且测试停止后位置在高水平，则也说明存在内存泄露。
Windows资源监控中，如果Process\PrivateBytes计数器和Process\WorkingSet计数器的值在长时间内持续升高，同时Memory\Available
bytes计数器的值持续降低，则很可能存在内存泄漏。
2、CPU使用情况
一般平均不要超过70%，最大不要超过90%（好：70% 、坏：85%、 很差：90%）。
3、tps（每秒处理事务的数量，在SOAPUI中进行统计）
一般在10-100，不同应用程序具体值不同。