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          測試對象

          FineReport V7.0

          RAQV4.5

          系統結構


           測試指標

          1、響應能力:

          典型應用的響應時間

          服務器的CPU、Memory使用情況

          2、負載能力:

          系統支持的最佳并發數

          系統支持的最大并發數

          系統環境

          測試應用服務器配置:

          應用服務器類型

          IP

          CPU

          OS

          Memory

          Storage

          Tomcat5.0

          192.168.100.96

          Intel(R) Core(TM) i7-2600 CPU @3.4GHz 3.39GHz

          Windows Server 2003

          8G

          1TB

          測試數據庫服務器配置:

          數據庫類型

          IP

          CPU

          OS

          Memory

          Storage

          Oracle10g

          192.168.100.97

          ntel(R) Core(TM) i7-2600 CPU @3.4GHz 3.39GHz

          Windows Server 2003

          8G

          1TB

          測試工具

          Mercury LoadRunner 8.1+jprofiler

          Loadrunner是一種預測系統行為和性能的負載測試工具。通過以模擬上千萬用戶實施并發負載及實時性能監測的方式來確認和查找問題,LoadRunner能夠對整個企業框架進行測試。通過使用LoadRunner,企業能最大限度地縮短測試時間,優化性能和加速應用系統的發布周期。LoadRunner是一種適用于各種體系架構的自動負載測試工具,它能預測系統行為并優化系統性能。

          Jprofiler工具主要用于檢查和跟蹤系統(僅限JAVA開發)的性能。Jprofiler可以通過時時的監控系統的內存使用情況,隨時監控垃圾回收,線程運行狀態等手段,從而很好的監視JVM運行情況及性能。Jprofiler直覺式的GUI讓你可以找到性能瓶頸、抓出內存漏失

          模擬圖如下:


           

          測試基礎數據說明

          為了能夠測試在并發及大數據量下的性能表現,準備了如下測試數據:

          表名稱:CROSS1M  (數據記錄數:1萬條)

          名稱

          類型

          是否可空

          是否主鍵

          NUM

          NUMBER

          NO

          YES

          ID

          VARCHAR2(10)

          NO

          NO

          NAME

          VARCHAR2(20)

          NO

          NO

          SEX

          NUMBER

          NO

          NO

          SALARY

          NUMBER

          NO

          NO

          測試指標

          1、響應時間

          2、負載

          以下測試過程都分為四個環節分析指標的數值,第一:總體性能概要;第二:報表展示時間;第三:CPU利用率;第四:事務處理(針對并發)。

          測試計劃及方案

          測試場景設計

          在企業的實際生產環境中,大數據量非常常見。數據量過大,往往導致運算速度非常慢,客戶端等待時間過長,甚至導致服務器內存溢出等等現象。比如在銀行、稅務、商業等領域都有包含大數據量的報表。在木桶原理的作用下,這些大數據量的報表通常都是業務系統的瓶頸,決定著一個業務系統的成功與失敗。通過測試大數據量的報表,可以在更早的評估出一個報表工具是否適合將來實際的生產環境。

          那么,從性能方面,要解決的問題包括以下兩個層面場景,行式引擎使用可以很大程度上加快報表訪問速率,使得在報表展現更加人性化。

          單個用戶,運算一張報表的性能

          4.1 普通列表展示結果


          4.1.1  1萬行數據展示結果

          4.1.1.1  未使用行式引擎前

           

          1)總體性能測試情況概要


          2)報表展現時間

          1w行數據列表展示未使用行式引擎的響應時間是2.379s

          3)系統資源消耗


          內存消耗為41.01M

          4.1.1.2 采用行式引擎后

           

          1)總體性能測試情況概要


          2)報表展現時間


          報表展示時間為2.327s

          3)內存消耗

           

          內存消耗為45.15M

          4.1.2  5萬行數據展示結果

          未使用行式引擎

          引用行式引擎

          響應時間

          內存消耗

          響應時間

          內存消耗

          5.303S

          107.8M

          2.416S

          42.76M

           

          4.1.3  10萬行數據展示結果

          未使用行式引擎

          引用行式引擎

          響應時間

          內存消耗

          響應時間

          內存消耗

          8.98S

          156.1M

          2.344S

          41.80M

          通過數據量對比,列表展示引用行式引擎后性能大幅度提高,數據量越大,性能對比更明顯。

          4.1.4  RQ測試結果

           

          數據量

          普通報表

          行式報表

          響應時間

          內存消耗

          響應時間

          內存消耗

          1w

          2.615S

          32.89M

          2.418S

          18.3M

          5w

          7.775S

          168.6M

          7.186S

          61.5M

          10w

          14.675S

          327.9M

          13.413S

          101.7M

           

          4.1.5  對比報告

          經對比,

          普通列表情況下,在同等數據量時,當FineReport報表未啟用行式引擎時,報表展示的響應速度比潤乾報表快30%,數據量越大對比越明顯。

          當FineReport報表啟用行式引擎時,10w數據量的情況下,FineReport報表的響應速度比潤乾報表快80%,性能大大優于潤乾報表。

          總體而言,普通列表展示的性能,FineReport報表大大優于潤乾報表。


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