1、編號: 密級:XXX大數據平臺性能測試方案V1 -1.0擬制人：審核人：批準人：2021 年 01 月 08 日文件變更記錄*A -增加 M -修訂 D -刪除版本號日期變更類型A*M*D修改人摘要審核人備注V1.02021-01-08A新建性能測試方案目錄目錄I1引言11.1 編寫目的11.2 測試目標11.3 讀者對象11.4術語定義12環境搭建12.1測試硬件環境 12.2軟件環境13測試范圍23.1測試功能點23.2測試類型23.3性能需求23.4準備工作33.5測試流程34. 業務模型44.1基準測試44.1.1 Hadoop/ Spark 讀取算法的基準測試 44.1.2 Hado

2、op/ Spark 寫入算法的基準測試 54.1.3 Hadoop/ Spark 導入算法的基準測試 64.1.4 Hadoop/ Spark 導出算法的基準測試 74.2負載測試84.2.1 Hadoop/ Spark并行讀取/寫入算法的負載測試 84.2.2 Hadoop/ Spark并行導入/導出算法的負載測試 94.3穩定性測試104.3.1 Hadoop/ Spark并行讀取/寫入/導入/導出算法,7*24小時穩定性測試 105測試交付項126測試執行準那么126.1測試啟動126.2測試執行126.3測試完成137角色和職責138時間及任務安排139風險和應急149.1影響方案的潛

3、在風險 149.2應急措施141引言1.1編寫目的本測試方案將對 XXX大數據平臺的測試方案、測試范圍，測試的軟件硬件環境、測試進度、測試 人員的分工和職責以及測試流程進展詳細的定義和整體的描述。1.2測試目標本次性能測試的目標是檢測 ？XXX大數據平臺？在效勞器上運行時，了解該效勞器的各項性能情況。1.3讀者對象本方案的預期讀者是：工程負責人、測試人員、運維人員和其他相關人員。1.4術語定義術語定義性能測試通過自動化的測試工具模擬多種正常、峰值以及異常負載條件來對系統的各項性能指 標進展測試場景用于根據性能要求定義在每一個測試會話進展期間發生的事件事務表示要度量的取終指疋的某個特疋業務2環境

4、搭建2.1測試硬件環境效勞器名數量期望到位階段備注效勞器1開發提測前2.2軟件環境配置資源名稱3測試范圍3.1測試功能點編號測試點對應算法備注1Hadoop讀取2Hadoop 寫入3Hadoop 導入4Hadoop導出5Spark讀取6Spark寫入7Spark導入8Spark導出3.2測試類型類型定義備注基準測試單事物單用戶測試，目的是對選擇的單用戶在無壓力情況下無額外進程運行并占用系統資源情況下，獲取系統處理單請求 的情況負載測試通過逐步增加系統負載，測試系統性能的變化穩定性測試通過給系統加載一定業務壓力，運行7*24小時，以此檢測系統是否穩定運行。3.3性能需求名稱指標備注CPU使用率不

5、高于80%內存使用率不高于80%I/O使用率不高于80%響應時間Network使用率不高于80%3.4準備工作1. 測試功能點全部通過功能測試，確保功能上沒有問題；2. 測試環境效勞器已搭建，被測工程已部署；3. 準備測試客戶機；4. 準備好測試數據；5. 創立測試場景，并配置好每個場景的設置；6. 測試過程中保存好測試數據和分析結果，并標準對執行結果進展命名3.5測試流程4.測試策略4.1基準測試4.1.1 Hadoop/ Spark讀取算法的基準測試場景1:數據容量100G時，進展讀取算法的基準測試用例名稱數據量100G，讀取功能的基準測試算法讀取驗證功能Hadoop/ Spark的讀取測

6、試測試目的比照Hadoop/ Spark的讀取算法，進展數據容量100G讀取操作時，redpower效勞器運行情況前置條件操作步驟1. 準備數據容量100G2. 對redpower效勞器進展資源監控3. 客戶端執行Hadoop/ Spark的讀取代碼運行結果類別CPU使用率內存使用率I/ONETWORK響應時間備注HadoopSparkSpark場景2 :數據容量500G時，進展讀取算法的基準測試用例名稱數據量500G，讀取功能的基準測試算法讀取驗證功能Hadoop/ Spark的讀取測試測試目的比照Hadoop/ Spark的讀取算法，進展數據容量500G讀取操作時，redpower效勞器運

7、行情況前置條件操作步驟1. 準備數據容量500G2. 對redpower效勞器進展資源監控3. 客戶端執行Hadoop/ Spark的讀取代碼運行結果類別CPU使用率內存使用率I/ONETWORK響應時間備注HadoopSparkSpark場景3 :數據容量1T時，進展讀取算法的基準測試用例名稱數據量1T，讀取功能的基準測試算法讀取驗證功能Hadoop/ Spark的讀取測試測試目的比照Hadoop/ Spark的讀取算法，進展數據容量1T讀取操作時，redpower效勞器運行情況前置條件操作步驟1. 準備數據容量1T2. 對redpower效勞器進展資源監控3. 客戶端執行Hadoop/ S

8、park的讀取代碼運行結果類別CPU使用率內存使用率I/ONETWORK響應時間備注HadoopSparkSpark4.1.2 Hadoop/ Spark寫入算法的基準測試場景1:數據容量100G時，進展寫入算法的基準測試用例名稱數據量100G，寫入功能的基準測試算法寫入驗證功能Hadoop/ Spark的寫入測試測試目的比照Hadoop/ Spark的寫入算法，進展數據容量100G寫入操作時，redpower效勞器運行情況前置條件操作步驟1. 準備數據容量100G2. 對redpower效勞器進展資源監控3. 客戶端執行Hadoop/ Spark的寫入代碼運行結果類別CPU使用率內存使用率I

9、/ONETWORK響應時間備注HadoopSparkSpark場景2 :數據容量500G時，進展寫入算法的基準測試用例名稱數據量500G，寫入功能的基準測試算法寫入驗證功能Hadoop/ Spark的寫入測試測試目的比照Hadoop/ Spark的寫入算法，進展數據容量500G寫入操作時，redpower效勞器運行情況前置條件操作步驟1. 準備數據容量500G2. 對redpower效勞器進展資源監控3. 客戶端執行Hadoop/ Spark的寫入代碼運行結果類別CPU使用率內存使用率I/ONETWORK響應時間備注HadoopSparkSpark場景3 :數據容量1T時，進展寫入算法的基準測

10、試用例名稱數據量1T,寫入功能的基準測試算法寫入驗證功能Hadoop/ Spark的寫入測試測試目的比照Hadoop/ Spark的寫入算法，進展數據容量1T寫入操作時，redpower效勞器運行情況前置條件操作步驟1. 準備數據容量1T2. 對redpower效勞器進展資源監控3. 客戶端執行Hadoop/ Spark的寫入代碼運行結果類別CPU使用率內存使用率I/ONETWORK響應時間備注HadoopSparkSpark4.1.3 Hadoop/ Spark導入算法的基準測試場景1 :數據容量100G時，進展導入算法，查看效勞器的相關性能指標用例名稱數據量100G，導入功能的基準測試算法

11、導入驗證功能Hadoop/ Spark的導入測試測試目的比照Hadoop/ Spark的導入算法，進展數據容量100G導入操作時，redpower效勞器運行情況前置條件操作步驟1. 準備數據容量100G2. 對redpower效勞器進展資源監控3. 客戶端執行 Hadoop/ Spark的導入代碼運行結果類別CPU使用率內存使用率I/ONETWORK響應時間備注HadoopSparkSpark場景2 :數據容量500G時，進展導入算法，查看效勞器的相關性能指標用例名稱數據量500G，導入功能的基準測試算法導入驗證功能Hadoop/ Spark的導入測試測試目的比照Hadoop/ Spark的導

12、入算法，進展數據容量500G導入操作時，redpower效勞器運行情況前置條件操作步驟1. 準備數據容量500G2. 對redpower效勞器進展資源監控3. 客戶端執行 Hadoop/ Spark的導入代碼運行結果類別CPU使用率內存使用率I/ONETWORK響應時間備注HadoopSparkSpark場景3 :數據容量1T時，進展導入算法，查看效勞器的相關性能指標用例名稱數據量1T,導入功能的基準測試算法導入驗證功能Hadoop/ Spark的導入測試測試目的比照Hadoop/ Spark的導入算法，進展數據容量1T導入操作時，redpower效勞器運行情況前置條件操作步驟1. 準備數據容

13、量1T2. 對redpower效勞器進展資源監控3. 客戶端執行 Hadoop/ Spark的導入代碼運行結果類別CPU使用率內存使用率I/ONETWORK響應時間備注HadoopSparkSpark4.1.4 Hadoop/ Spark導出算法的基準測試場景1 :數據容量100G時，進展導出算法，查看效勞器的相關性能指標用例名稱數據量100G，導岀功能的基準測試算法導岀驗證功能Hadoop/ Spark的導出測試測試目的比照Hadoop/ Spark的導出算法，進展數據容量100G導出操作時，redpower效勞器運行情況前置條件操作步驟1. 準備數據容量100G2. 對redpower效勞

14、器進展資源監控3. 客戶端執行 Hadoop/ Spark的導出代碼運行結果類別CPU使用率內存使用率I/ONETWORK響應時間備注HadoopSparkSpark場景2 :數據容量500G時，進展導出算法，查看效勞器的相關性能指標用例名稱數據量500G，導岀功能的基準測試算法導岀算法驗證功能Hadoop/ Spark的導出測試測試目的比照Hadoop/ Spark的導出算法，進展數據容量500G導出操作時，redpower效勞器運行情況前置條件操作步驟1. 準備數據容量500G2. 對redpower效勞器進展資源監控3.客戶端執行 Hadoop/ Spark的導出代碼運行結果CPU使用率

15、內存使用率I/ONETWORK響應時間HadoopSparkSpark場景3 :數據容量1T時，進展導出算法，查看效勞器的相關性能指標用例名稱數據量1T,導岀功能的基準測試算法導岀驗證功能Hadoop/ Spark的導出測試測試目的比照Hadoop/ Spark的導出算法，進展數據容量1T導出操作時，redpower效勞器運行情況前置條件操作步驟1. 準備數據容量1T2. 對redpower效勞器進展資源監控3. 客戶端執行 Hadoop/ Spark的導出代碼運行結果類別CPU使用率內存使用率I/ONETWORK響應時間備注HadoopSparkSpark4.2負載測試421 Hadoop/

16、 Spark并行讀取/寫入算法的負載測試場景1:數據容量100G時，并行讀取/寫入算法的混合測試場景用例名稱數據量100G，并行讀取/寫入的負載測試算法讀取/寫入驗證功能Hadoop/ Spark并行讀取/寫入測試測試目的比照Hadoop/ Spark的并行讀取/寫入，進展數據容量 100G操作時，redpower效勞器運行情況前置條件操作步驟1. 準備數據容量100G2. 對redpower效勞器進展資源監控3. 客戶端并行執行 Hadoop/ Spark的讀取/寫入算法運行結果類別CPU使用率內存使用率I/ONETWORK響應時間備注HadoopSparkSpark場景2 :數據容量500

17、G時，并行讀取/寫入算法的混合測試場景用例名稱數據量500G，并行讀取/寫入的負載測試算法讀取/寫入驗證功能Hadoop/ Spark并行讀取/寫入測試測試目的比照Hadoop/ Spark的并行讀取/寫入，進展數據容量 500G操作時，redpower效勞器運行情況前置條件操作步驟1. 準備數據容量500G2. 對redpower效勞器進展資源監控3. 客戶端并行執行 Hadoop/ Spark的讀取/寫入算法運行結果類別CPU使用率內存使用率I/ONETWORK響應時間備注HadoopSparkSpark場景3 :數據容量1T時，并行讀取/寫入算法的混合測試場景用例名稱數據量1T,并行讀取

18、/寫入的負載測試算法讀取/寫入驗證功能Hadoop/ Spark并行讀取/寫入測試測試目的比照Hadoop/ Spark的并行讀取/寫入，進展數據容量1T操作時，redpower效勞器運行情況前置條件操作步驟1. 準備數據容量1T2. 對redpower效勞器進展資源監控3. 客戶端并行執行 Hadoop/ Spark的讀取/寫入算法運行結果類別CPU使用率內存使用率I/ONETWORK響應時間備注HadoopSparkSpark422 Hadoop/ Spark并行導入/導出算法的負載測試場景1:數據容量100G時，并行導入/導出算法的混合場景測試用例名稱數據量100G，并行導入/導岀的負載

19、測試算法導入/導岀驗證功能Hadoop/ Spark并行導入/導出測試測試目的比照Hadoop/ Spark的并行導入/導出，進展數據容量100G操作時，redpower效勞器運行情況前置條件操作步驟1. 準備數據容量100G2. 對redpower效勞器進展資源監控3. 客戶端并行執行 Hadoop/ Spark的導入/導出算法運行結果類別CPU使用率內存使用率I/ONETWORK響應時間備注HadoopSparkSpark場景2 :數據容量500G時，并行讀取/寫入算法的混合場景測試用例名稱數據量500G，并行導入/導岀的負載測試算法導入/導岀驗證功能Hadoop/ Spark并行導入/導

20、出測試測試目的比照Hadoop/ Spark的并行導入/導出，進展數據容量 500G操作時，redpower效勞器運行情況前置條件操作步驟1. 準備數據容量500G2. 對redpower效勞器進展資源監控3. 客戶端并行執行 Hadoop/ Spark的導入/導出算法運行結果類別CPU使用率內存使用率I/ONETWORK響應時間備注HadoopSparkSpark場景3 :數據容量1T時，并行讀取/寫入算法的混合場景測試用例名稱數據量1T,并行導入/導岀的負載測試算法導入/導岀驗證功能Hadoop/ Spark并行導入/導出測試測試目的比照Hadoop/ Spark的并行導入/導出，進展數據

21、容量1T操作時，redpower效勞器運行情況前置條件操作步驟1. 準備數據容量1T2. 對redpower效勞器進展資源監控3. 客戶端并行執行 Hadoop/ Spark的導入/導出算法運行結果類別CPU使用率內存使用率I/ONETWORK響應時間備注HadoopSparkSpark4.3穩定性測試431 Hadoop/ Spark并行讀取/寫入得入/導出算法，7*24小時穩定性測試場景1:數據容量100G時，并行讀取/寫入/導入/導出穩定性測試用例名稱數據量100G，并行讀取/寫入/導入/導出穩 定性測試算法讀取/寫入/導入/導岀驗證功能Hadoop/ Spark并行讀取/寫入/導入/導

22、出穩定性測試測試目的比照Hadoop/ Spark的并行讀取/寫入/導入/導出，進展數據容量 100G操作時，redpower效勞器運行情況前置條件操作步驟1. 準備數據容量100G2. 對redpower效勞器進展資源監控3. 客戶端并行執行 Hadoop/ Spark的讀取/寫入/導入/導出算法，運行時長 7*24小時運行結果類別CPU使用率內存使用率I/ONETWORK響應時間備注HadoopSparkSpark場景2 :數據容量500G時，并行讀取/寫入/導入/導出穩定性測試用例名稱數據量500G，并行讀取/寫入/導入/導出穩 定性測試算法讀取/寫入/導入/導岀驗證功能Hadoop/

23、Spark并行讀取/寫入/導入/導出穩定性測試測試目的比照Hadoop/ Spark的并行讀取/寫入/導入/導出，進展數據容量 500G操作時，redpower效勞器運行情況前置條件操作步驟1. 準備數據容量500G2. 對redpower效勞器進展資源監控3. 客戶端并行執行 Hadoop/ Spark的讀取/寫入/導入/導出算法，運行時長 7*24小時運行結果類別CPU使用率內存使用率I/ONETWORK響應時間備注HadoopSparkSpark場景3 :數據容量1T時，并行讀取/寫入/導入/導出穩定性測試用例名稱數據量1T，并行讀取/寫入/導入/導岀穩定 性測試算法讀取/寫入/導入/導

24、岀驗證功能Hadoop/ Spark并行讀取/寫入/導入/導出穩定性測試測試目的比照Hadoop/ Spark的并行讀取/寫入/導入/導出，進展數據容量1T操作時，redpower效勞器運行情況前置條件操作步驟1. 準備數據容量1T2. 對redpower效勞器進展資源監控3. 客戶端并行執行 Hadoop/ Spark的讀取/寫入/導入/導出算法，運行時長 7*24小時運行結果類別CPU使用率內存使用率I/ONETWORK響應時間備注HadoopSparkSpark5測試交付項測試階段提交文檔文檔要求測試方案?XXX大數據平臺-性能測試方案？1、測試經理制定工程的測試方案測試設計及實現?XX

25、X大數據平臺-性能測試用例？1、測試人員編寫工程所有測試用例2、 評審通過后導入到禪道中，并上傳至SVN效-H-：耳口 勞器測試報告?XXX大數據平臺-性能測試報告？1、主導測試完成測試報告2、包括性能指標分析圖6測試執行準那么6.1測試啟動在開場進展測試時必需滿足的條件。這些條件涉及：1. ?開發提測checklist?內容符合要求，已提交至測試部門。2. 系統功能測試已通過。3. 性能測試方案、測試流程、測試進度的制訂已完成，并經過嚴格評審。4. 性能測試所需的資源已經到位。5. 測試組人員配置合理，測試人員的工作技能符合測試要求。6. 性能測試所需的軟、硬件和操作系統等測試環境準備完畢。6.2測試執行1. 根據測試方案相關測試環境的內容，檢查測試環境包括硬件及軟件，確保測試環境符合要求。2. 對于測試用例的描述信息，按測試意圖對每一個測試用例設計操作流程中重要環節的動作、輸入數據和預期的反映注：此流程可不必詳細到每一個具體的步驟，但應確保測試執行人員可以據此信息順利執行，而不必詢問測試用例的開發人員。3. 執行測試活動，并記錄執行日期，對于每個測試用例還應記錄關鍵操作步驟、輸入數