软件测试学习笔记丨性能测试体系

一、性能测试介绍

1、性能测试的价值

• 为研发、运维团队提供有效的容量规划能力
• 系统风险识别
• 系统瓶颈识别
• 性能调优指导

2、案例

2020年11月11日，天猫双十一峰值处理订单58.3万笔/秒
京东金融618战报，白条交易额10秒破亿
若停摆10分钟~~~

3、性能测试场景

• 负载测试：关注系统满足性能前提下能够承受的最大压力
• 压力测试：测试在资源特别低的情况下的系统运行情况，同时找到系统在哪里失效以及如何失效
• 极限测试：在过量用户下的负载测试，避免攻击或爬虫
• 容量测试：确定系统可处理同时在线的最大用户量，关注点为how much，不是how fast

4、性能测试概念/指标

• 并发：虚拟并发用户数/同时在线用户数
• TPS：每秒处理的事务数/交易数
• QPS：每秒处理的请求数/接口查询次数
  注意：
  – 若某些业务有且仅有一个请求连接，则TPS=QPS
  – 一般情况下，用TPS来衡量整个业务流程，用QPS来衡量接口查询/请求次数
  – 并发数=QPS*平均响应时间
  例如：一个接口耗时100ms，QPS为1000（此处，1个请求即1个接口，每秒能处理1000个接口请求），而每秒1个接口可以执行10次，所以并发数为1w
• RT（Response Time）：响应时间
• HPS（Hits Per Second）：每秒点击数
• PV（Page View）：页面访问量
• Throughput：吞吐量
• 指标分位
  – Mean 平均
  – P90 表示90%的用户/请求/事务对应的指标值
  – P95 表示95%的用户/请求/事务对应的指标值
  – P99 表示99%的用户/请求/事务对应的指标值

5、性能测试方法论（性能压力曲线图）

其中，第一个拐点为最优并发用户数（最佳并发），第二个拐点为系统能承载的最大并发

二、常用性能压测工具

1、Apache AB（Apache HTTP Server benchmarking tool）

• 小巧、便捷、灵活
• 只能做HTTP压测
• 不能跑复杂场景
  -下载：搜索Apache AB benchmarking–>在Apache HTTP官网下载

2、Apache JMeter

• 开源
• 纯JAVA客户端
• 支持所有协议
• 插件较多

3、nGrinder

• jython编写（基于JVM运行的Python）
• 兼容JAVA、Python
• 开源
• 下载：github官网搜索nGrinder

4、Locust

• 下载：github官网搜索Locust

三、常用性能监控工具

Prometheus

四、常用性能剖析工具

作用：  用于对所发现问题的排查、诊断和调试

Skywalking

五、性能测试流程与方法

1、性能测试流程

2、性能测试方法

• 并发模式：从客户端角度出发，模拟业务系统能同时承载的在线用户数
• 吞吐量模式：从服务端角度出发，更关注服务器端接受到的请求及系统的处理能力，直接设置每秒发出请求数，免去并发到RPS的繁琐转化

六、性能测试计划

1、需求分析与测试设计

一般情况下，根据业务、业务数据、行为日志或同类产品业务或 数据等来提取场景和指标

2、环境设计与搭建

3、测试数据准备

• 接口请求参数：自己构造、日志获取、上下关联
• 使用数据库中表的数据
• 若为多接口，需结合业务场景设计请求比例

4、性能指标预期设定

• 每秒请求数 QPS
• 请求响应时间（最大、最小、平均）（例如：0.2~1秒）
• 错误率
• 机器性能，例如：CPU idle 45%、内存无剧烈抖动或飙升
• 压测过程中接口功能是否正常，例如：测高负载、稳定性时

5、压测工具配置及脚本编写

6、测试执行与跟踪

发压时间线

• 测试前环境检查
• 起压：根据被压情况，调节并发量到适合的情况
• 查看记录各项性能指标：
  – ngix日志查看每秒请求数
  – ngix查看错误请求
  – 查看机器参数：CPU idle、memory
  – 查看db、cache等数据是否写入正常
  – 访问接口，查看功能是否正常

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