性能测试基础与性能测试流程

了解资源利用率、吞吐量、响应时间与并发用户数的关系

三者与并发用户数关系图如下。但在现实测试中，曲线不会是平滑的

性能测试的流程是什么样的

一.需求分析与测试设计 (性能需求目标 + 业务模型拆解)

• 1.根据具体的性能测试需求，确定测试类型以及压测的模块 (web/mysql/redis/系统整体)
• 2.前期要与相关人员充分沟通，初步确定压测方案及具体性能指标
• 3.QA 完成性能测试设计后，需产出测试方案文档发送邮件到项目组，并且再次与相关人员沟通（或者组织性能测试评审），确认是否满足需求

在没有以往的指标数据时，可以通过 UV 和 PV(可以让产品提供)，计算并发用户数和 QPS

• 性能项目按目标场景分类：

  • 新上线系统性能测试：要求容量测试，系统最大容量。
  • 系统升级性能测试类：和基线版本对比，性能不下降。
  • 新系统性能优化类：伴随调优目标的性能测试。

• 测试场景：基准场景 (单交易容量场景)
  

• 测试场景：容量场景 (递增场景、最大 TPS、最快响应时间场景)
  

二.环境设计与搭建

略

三.测试数据准备 (基于模型的数据准备)

• 1.接口请求参数：自己构造/日志获取/上下关联；
• 2.数据表的数据填充；
• 3.如果是多接口，则需结合业务场景设计请求比例。

四.性能指标预期 (性能需求目标)

• 1.每秒请求数（QPS）
• 2.请求响应时间（最小、最大、平均）
• 3 并发用户数
• 4.错误率
• 5.机器性能：cpu idle 30%、memory 无剧烈抖动或者飙升
• 6.压测过程接口功能是否正常

当然，不同性能测试方式下指标预期会有差异

五.发压工具配置及脚本编写 (压力策略)

• 1.这里采用 JMeter
  • (1) 集成包，解压即可使用，Windows、Linux 通用（依赖 java 环境）
  • (2) jmx 脚本为 xml 文件，Win、Linux 环境均可直接运行
  • (3) 多线程并发
  • (4) 运行完脚本会生成 jtl 日志，可在 Win 环境界面工具中查看、统计
• 2.脚本的编写
  • (1) http 请求
  • (2) 其它
• 3.命令： (1) 启压：./jmeter -n -t hb.jmx -l hb.jtl

测试工具选型：
  压测场景:单接口/复杂事务 => JMeter 场景构造
  压力需求:<1000 QPS or 万级以上 => JMeter 分布式支持
  是否周期性:JMeter Jmx 场景文件，数据驱动，结果落库
  二次开发需求:JMeter 开源插件化思想，支持 Thrift，Dubbo 等多种协议。可以快速平台化。
  问题支持:JMeter 开放社区，广泛使用

六.测试过程 (预计的前置准备过程，和压测时间点规划)

• 1.测试前环境检查：记录机器参数
• 2.起压：根据被压情况，调节并发量到适合的情况
• 3.查看记录各项性能指标
  • （1）nginx 日志查看每秒请求数
  • （2）查看 nginx 错误请求
  • （3）查看机器参数：cpu idle、mem 等
  • （4）查看 db、cache 等数据是否写入正常
  • （5）访问接口，查看功能是否正常

七.结果分析与测试报告

• 1.根据测试过程中记录的各项参数，结合压测工具产生的日志，对测试结果进行分析，并产出测试报告
• 2.测试完成后，及时与相关人员沟通，确认是否满足需求
• 3.发送测试报告邮件