性能测试理论

什么是性能测试

  通过一定的手段，在多并发下情况下，获取被测系统的各项性能指标，验证被测系统在高并发下的处理能力、响应能力，稳定性等，能否满足预期。定位性能瓶颈，排查性能隐患，保障系统的质量，提升用户体验。

什么样的系统需要做性能测试

◼ 用户量大，PV比较高的系统

◼ 系统核心模块/接口

◼ 业务逻辑/算法比较复杂

◼ 促销/活动推广计划

◼ 新技术选型

性能分类

客户端性能：测试APP自身的性能，如CPU、内存消耗；web页面元素渲染的速度

服务端性能：测试服务端项目程序的支持并发、处理能力，响应时间等，主要通过接口来做性能测试

目前服务端的性能测试是主流，一般说到的性能测试，都是指的服务端性能测试。客户端相对较少一些

性能测试分类

测试分类	核心目标	典型应用场景	具体举例	关键关注指标（含具体数值范围）
负载测试	验证不同负载下的稳定表现，找到可接受负载范围	电商日常促销、APP 常规时段用户访问、企业系统日常办公峰值负载验证	某电商平台工作日 10:00-11:00 用户访问峰值（约 5000 并发）验证；企业 OA 系统早 9 点打卡高峰（约 2000 员工同时操作）负载测试	1. 响应时间：接口≤500ms，页面≤3s；2. 吞吐量：满足目标并发下，接口每秒处理≥200 请求；3. CPU 使用率：服务器≤70%；4. 内存使用率：服务器≤80%；5. 成功率：≥99.9%
压力测试	探索系统极限承载能力，找到崩溃/性能拐点	电商大促（双 11/618）、秒杀活动、突发流量峰值（如热点事件引发的访问暴涨）	某母婴平台 “618 零点秒杀” 活动，模拟 2 万用户同时抢购 1000 件限量商品；某新闻 APP 突发热点事件后，模拟 10 万用户并发访问详情页	1. 最大并发用户数：记录性能不达标前的最高并发（如秒杀场景≥1.5 万并发）；2. 崩溃阈值：CPU 使用率≥95% 或内存≥90% 时的并发数；3. 资源耗尽点：连接池耗尽、内存溢出时的持续施压时长（如≥30 分钟）；4. 响应时间：压力下≤3s（超出则视为性能急剧下降）
并发测试	验证多用户同时操作的兼容性与数据可靠性	多人同时抢购同一商品、多用户并发提交表单、团队协作工具多人实时编辑	1000 名用户同时点击某电商 “限量款球鞋” 购买按钮；300 名员工同时通过 HR 系统提交报销表单	1. 并发请求成功率：≥99.95%；2. 数据一致性：无超卖、漏单（如秒杀商品库存无负数）；3. 死锁情况：数据库无死锁，锁等待时间≤100ms；4. 响应时间：并发下≤1s
耐久测试（稳定性测试）	确保长时间运行的可靠性，排查隐性问题	服务器 7×24 小时不间断服务、监控系统长期数据采集、核心业务系统连续运行验证	某支付网关连续 72 小时运行测试，模拟每秒 100 笔交易持续请求；某监控平台连续 30 天采集设备数据不中断	1. 内存泄漏：连续运行 24 小时，内存增长≤5% 且无持续上升趋势；2. 连接池状态：连接复用率≥80%，无连接耗尽；3. 错误率趋势：总错误率≤0.1%，无集中报错时段；4. 响应时间波动：波动范围≤20%
基准测试	建立性能参考基准线，为后续对比提供依据	系统版本迭代后的性能对比、新功能上线前的基础性能验证、不同环境的性能差异对比	某 APP V2.0 版本上线前，在测试环境测试 “商品列表查询” 接口，记录基准响应时间；对比生产环境与预发布环境的 “用户登录” 接口性能	1. 基准响应时间：接口≤300ms，页面≤2s；2. 基准吞吐量：单接口≥500 QPS（无压力下）；3. 标准资源占用：CPU≤30%、内存≤40%（空闲负载下）；4. 环境差异：不同环境同接口性能差异≤10%
容量测试	验证资源扩容与数据承载能力，明确扩容阈值	数据库数据量从 10 万条增长到 1000 万条、用户规模从 1 万扩展到 10 万、文件存储量扩容	某 CRM 系统数据库从 50 万客户数据扩容至 500 万条，测试 “客户信息查询” 响应时间；某云盘用户从 2 万增长到 20 万，测试文件上传 / 下载性能	1. 数据查询响应时间：1000 万条数据下≤1s；2. 存储利用率：扩容后存储使用率≤70%（预留冗余）；3. 扩容平滑度：扩容过程中服务无中断，性能下降≤5%；4. 文件传输速度：100MB 文件上传≤30s、下载≤20s（常规带宽下）