對于大型票務(wù)系統(tǒng)而言，前端性能的優(yōu)化主要是為了加快響應(yīng)結(jié)果在客戶端的響應(yīng)速度，這樣能夠避免用戶誤以為無響應(yīng)而反復(fù)的刷新造成服務(wù)器端壓力。在評測過程中主要從如下幾個方面進(jìn)行考慮：
在上述的評測內(nèi)容中主要包括了兩方面，其一是腳本文件的優(yōu)化，資源文件的優(yōu)化和CSS文件的優(yōu)化三大方面。服務(wù)器文件優(yōu)化就是降低在客戶端訪問服務(wù)器端時，除去HTML文檔外其他所有內(nèi)容的物理大小，減小傳輸時間和加載時間。其二是依據(jù)HTTP協(xié)議特性，通過配置中間件、修改源程序等操作進(jìn)行的優(yōu)化。在完成上述14項(xiàng)技術(shù)評價指標(biāo)后，仍有如下4項(xiàng)附加項(xiàng)需要考慮：
由于上述四項(xiàng)附加是由相對復(fù)雜，風(fēng)險較大、實(shí)現(xiàn)成本較高技術(shù)決定的，因此附加項(xiàng)的滿足條件就視項(xiàng)目的投入成本情況而定，并不一定要完全滿足。
3.2 后端性能評價方法
由于票務(wù)系統(tǒng)通常在短時間內(nèi)進(jìn)行集中售票，存在短時間內(nèi)訪問量陡增、售票期間持續(xù)高壓力以及與銀行支付業(yè)務(wù)緊密相關(guān)等特點(diǎn)，因此保證大壓力下的核心售票系統(tǒng)能夠提供高性能的服務(wù)水平，將直接影響終端用戶的購票體驗(yàn)。糟糕的用戶體驗(yàn)包括：
A、超長的等待時間
B、頁面無響應(yīng)
C、支付失敗
從性能測試角度看，整個運(yùn)行環(huán)境在承受來自世界各地高強(qiáng)度的并發(fā)訪問過程中，可能存在以下問題：
A、網(wǎng)絡(luò)擁塞導(dǎo)致頁面請求響應(yīng)緩慢或超時報錯
B、頁面刷新機(jī)制導(dǎo)致在用戶鎖票、坐席分配以及支付階段時，用戶等待時間增長，訂單處理速度急劇下降
C、大量的金額統(tǒng)計(jì)以及票務(wù)更新導(dǎo)致交易服務(wù)器和后臺數(shù)據(jù)庫繁忙
D、大量的VISA卡支付操作導(dǎo)致支付網(wǎng)點(diǎn)服務(wù)器繁忙，處理效率底下
為準(zhǔn)確模擬實(shí)際情況，需將歷史經(jīng)驗(yàn)同本次售票方案相結(jié)合，預(yù)計(jì)并發(fā)訪問人數(shù)、網(wǎng)點(diǎn)規(guī)模、數(shù)據(jù)規(guī)模等指標(biāo)，在保證數(shù)據(jù)中心實(shí)現(xiàn)良好數(shù)據(jù)共享的情況下，測試的重點(diǎn)應(yīng)涉及一下幾個方面：
A、網(wǎng)絡(luò)負(fù)載
B、多個數(shù)據(jù)中心間的負(fù)載均衡
C、峰值期間每小時定單數(shù)量
D、代理服務(wù)器、交易服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的資源消耗情況
E、長時間高效服務(wù)的能力
4、大型票務(wù)系統(tǒng)性能測試方法
4.1 前段性能測試方法
前端性能主要的評測工具有Google的Page Speed和Yahoo的YSlow。Google開發(fā)團(tuán)隊(duì)針對SteveSounder網(wǎng)頁性能最優(yōu)方法，成功地推出一款基于Firefox/Firebug的開發(fā)類插件Page Speed，旨在幫助開發(fā)人員分析網(wǎng)站性能存在的主要問題，并有針對性地提出優(yōu)化改進(jìn)意見。它支持的操作系統(tǒng)為Linux、Mac、Windows。在此之前， Google內(nèi)部已經(jīng)廣泛使用PageSpeed優(yōu)化網(wǎng)頁前端性能。YSlow是有雅虎公司開發(fā)的免費(fèi)前端性能檢測工具。YSlow通過檢測網(wǎng)頁上的所有組件，包括JavaScript動態(tài)創(chuàng)建的組件，分析網(wǎng)頁的前端性能。同時，YSlow依據(jù)前端性能的分析結(jié)果提出改進(jìn)建議。
在應(yīng)用上述兩款任意一款給你工具進(jìn)行測試后，將測試結(jié)果對應(yīng)的填入下面的前段性能評測記錄表中。
表1 前段性能評測記錄表
其中，優(yōu)化項(xiàng)所有內(nèi)容必須滿足，附加項(xiàng)可以不滿足，在評測結(jié)果中Y代表滿足、N代表不滿足、Null代表無優(yōu)化項(xiàng)相關(guān)技術(shù)。評測結(jié)果共分為A、B、C、D、E和U六個級別。具體對應(yīng)關(guān)系如下表所示：
表2 評級標(biāo)準(zhǔn)
4.2 后端性能測試方法
測試主要采用商業(yè)級別的性能測試工具進(jìn)行測試，如HP Loadrunner。通過大規(guī)模模擬實(shí)際用戶的操作行為，測試核心售票系統(tǒng)中注冊、瀏覽、座位選擇、支付等關(guān)鍵業(yè)務(wù)的響應(yīng)時間和服務(wù)器實(shí)時處理能力，重點(diǎn)關(guān)注CPU、內(nèi)存、I/O等信息，為操作系統(tǒng)、中間件和數(shù)據(jù)庫以及服務(wù)器的性能優(yōu)化和調(diào)整提供數(shù)據(jù)依據(jù)。
通常情況下，數(shù)據(jù)中心中用于支撐售票業(yè)務(wù)的服務(wù)器多達(dá)幾百臺，通過軟件在測試中進(jìn)行監(jiān)控更容易實(shí)現(xiàn)，如UC Berkeley的開源集群監(jiān)視軟件Ganglia。Ganglia的核心包含gmond、gmetad以及一個Web前端，通過自動解析linux操作系統(tǒng)proc目錄下的文件來獲取操作系統(tǒng)的主要性能指標(biāo)。Ganglia帶來的系統(tǒng)負(fù)載非常少，幾乎不會影響被監(jiān)控系統(tǒng)性能。對于中間件和數(shù)據(jù)庫等基礎(chǔ)軟件，可采用其自帶的監(jiān)視器或命令來獲取性能指標(biāo)。
在測試場景設(shè)計(jì)中，應(yīng)考慮準(zhǔn)確模擬混合業(yè)務(wù)的并發(fā)操作，以及過載訪問的情況，可借鑒下表中的思路進(jìn)行測試：
表3后端性能測試場景
通過測試考察運(yùn)行環(huán)境的抗壓能力，在成本和風(fēng)險可接受范圍內(nèi)對整個運(yùn)行環(huán)境進(jìn)行合理優(yōu)化，提高核心售票系統(tǒng)的處理能力。總的來說，高效的核心售票系統(tǒng)在上線前達(dá)到以下要求：
A、核心業(yè)務(wù)模塊中無明顯效率低下的模塊
B、多個數(shù)據(jù)中心間實(shí)現(xiàn)了良好的負(fù)載均衡，整個運(yùn)行環(huán)境中不存在明顯的服務(wù)器資源消耗過度的情況
C、整個運(yùn)行環(huán)境的網(wǎng)絡(luò)承受負(fù)載的能力良好，各銀行支付網(wǎng)點(diǎn)進(jìn)行了合理的組網(wǎng)規(guī)劃，網(wǎng)站與支付系統(tǒng)的流量實(shí)現(xiàn)良好分離
D、在正常和過載情況下，系統(tǒng)的定單數(shù)量/小時指標(biāo)在合理范圍內(nèi)，代理服務(wù)器、交易服務(wù)器以及數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的資源消耗合理
5、總結(jié)
通過分析大型票務(wù)系統(tǒng)的訪問特點(diǎn)和規(guī)律，提出了大型票務(wù)系統(tǒng)的性能測試策略和方法，該方法經(jīng)具備普遍的合理性和較強(qiáng)的操作性，但是該方法還有待在更多大型票務(wù)系統(tǒng)性能測試中進(jìn)行應(yīng)用和完善。