RadView 案例研究——Blackhawk Network 的 WebLOAD 选择

概述

Blackhawk Network 选择 WebLOAD 为其数字交易服务提供了卓越的性能验证。这家企业支付解决方案提供商利用 WebLOAD 测试了关键的订购和索赔服务，在保持最佳响应时间的同时，成功验证了 300 个并发用户每秒 100 笔交易的吞吐量。

行业

电子商务

业务类型

大型企业

国家

美国

首要目标

此次负载测试的主要目的是评估订购和索赔服务在模拟负载下的性能，验证它们是否达到了每秒 100 笔交易、300 个虚拟用户（VU）的基准，并利用 WebLOAD 的功能进行负载测试脚本编写、执行和结果分析。

测试环境

测试环境反映了订购和索赔服务的生产设置，以确保结果的准确性。部署了虚拟用户来模拟并发用户交互，在受控阶段执行负载测试，以测量系统响应时间、吞吐量和资源利用率。

负载测试场景

使用 WebLOAD 控制台设计了多个负载情景，包括

峰值负载情景： 模拟突然激增的用户活动，以评估压力下的系统稳定性和响应。

持续负载情景： 保持稳定的负载，相当于每秒 100 笔交易，以评估长期性能并确定任何潜在的性能下降。

提升场景： 逐步增加虚拟用户数量，以确定系统的容量阈值和可扩展性

关键指标和结果：

WebLOAD Analytics 提供了对各种性能参数的全面了解，包括：

1. 响应时间： 不同类型请求（订购、提交索赔）的平均和高峰响应时间。

2. 吞吐量： 在不同负载条件下每秒处理的事务。

3. 错误率： 识别大负荷下遇到的错误及其根本原因。

4. 资源利用率： CPU、内存和网络使用指标，以找出性能瓶颈。

基准成就

负载测试结果表明，订购和索赔服务都达到了在多种情况下每秒处理 100 个交易和 300 个 VU 的基准。

主要结论包括

1 . 响应时间分析： 在大多数情况下，响应时间都保持在可接受的范围内，在峰值负载下偶尔会出现峰值。

2. 可扩展性： 系统在达到所定义的峰值负载时表现出线性可扩展性，表明在用户需求增加的情况下性能稳定。

3. 稳定性： 测试期间未发现严重错误或系统故障，证明了服务在压力下的稳定性。

详细分析

总之，事实证明，Blackhawk Network 选择 WebLOAD 对 Blackhawk Network 的订购和索赔服务进行负载测试非常有效，为性能指标提供了有价值的见解，并确保服务符合可扩展性和响应性的预期基准。

WebLOAD 生成的详细分析有助于就系统优化和容量规划做出明智的决策。今后，持续的负载测试和性能监控对于保持和提高服务的可靠性和效率至关重要。

使用 WebLOAD 进行的负载测试不仅验证了服务的性能，还强调了主动性能测试在提供无缝用户体验和保持业务连续性方面的重要性。