性能测试之整体认知

性能测试技能树

• 开发语言
• 操作系统
• 数据库
• 测试工具
• 网络知识
• 业务知识

性能测试的目的

• 发现性能瓶颈

性能测试的分类

概念

• 性能测试时一个非常广泛的概念，包括很多方面的测试，也可称之为非功能测试。
• 自动化测试属于功能测试的范围，由于其测试方法要求测试人员拥有一定的代码能力，所以被单独分成一个测试模块。

具体分类（测试范围）

• 负载测试：通过逐步加压的方法，达到既定的性能阈值的目标，阈值的设定应是小于等于某个值，如 CPU 使用率小于等于80%。
• 压力测试：通过逐步加压的方法，使得系统某些资源达到饱和，甚至失效的状态，简单粗暴的解释就是什么条件能把系统压崩溃。
• 并发测试：在同一时间内，多个虚拟用户同时访问同一模块、同一功能，通常的测试方法时设置集合点。
• 容量测试：通常是指数据库层面的，目标是获取数据库的最佳容量的能力，又称之为容量预估。具体测试方法时在一定的并发用户，不同的基础数据量下，观察数据库的处理能力，即获取数据库的各项性能指标。
• 可靠性测试：又称之为稳定性测试或疲劳测试，是指系统在高压情况下，长时间的运行系统是否稳定。如 CPU 使用率在80%以上，7*24小时运行，系统是否稳定。
• 异常测试：又称之为失败测试，是指系统架构方面的测试。如在负载均衡架构中，要测试宕机、节点挂掉等情况系统的反应。

性能测试的工作流程

需求分析 -> 性能指标制定 -> 脚本开发 -> 场景设置 -> 监控部署 -> 测试执行 -> 性能分析 -> 性能调优 -> 测试报告

常见系统应用分层架构

• 显示层（view）：web、android、ios、H5
• 逻辑控制层（controller）：API
• 数据存储层（model）:MySQL、mongodb、redis

性能测试指标定义

• 事务：从客户端发起一个或多个请求（这些请求组成一个完整的操作），到客户端接收到从服务器返回的响应。
• TPS（Transaction Per Second）:每秒钟系统能够处理的事务数。
• 请求响应时间：从客户端发起的一个请求开始，到客户端接收到从服务器返回的响应，整个过程所耗费的时间。
• 事务响应时间：事务可能是由一个或多个请求组成的，事务响应时间主要是针对于用户的角度而言，比如转账。
• 并发定义：没有严格意义上的并发。并发总有先后，无论差距是1毫秒或者是1微秒，总有一个时间差。所以并发讲的是一个时间范围内，比如1秒内。
  • 并发举例：
    • 多用户在系统上进行同一操作，比如双十一时，大家都针对同一种商品进行秒杀；
    • 多用户在系统上进行不同的操作，比如双十一时，大家针对不同的商品进行秒杀，或者是大家有进行其他不同的操作，比如商品浏览。
• 并发用户数：同一时间内，对 系统发起请求的用户数量。
• 吞吐量：一次性能测试过程中给网络上传输的数据量的总和。
• 吞吐率：单位时间内网络上传输的数据量。
  • 吞吐量 = 吞吐量/传输时间
• 点击率：每秒钟用户像服务器提交的请求数。这个指标是web应用程序特有的一个指标，可以想象为每秒钟用户总共在页面上进行多少次点击动作，但是需要注意的是一次鼠标单击的操作后，客户端有可能像服务器发送了多次请求。
• 资源使用率：对不同的系统资源的使用情况，如CPU、IO、内存。

性能测试的需求分析

分析的目的

• 明确测试指标
• 明确测试场景

分析场景

• 新系统
  • 同行业比较
  • 业务预期
• 老系统
  • 对比以往的用户使用行为以及用户量

性能测试工具对比

常用工具

• LoadRunner
• JMeter

对比