性能测试六个步骤_性能测试六个步骤

目录：导读

- 前言
- 一、Python编程入门到精通
- 二、接口自动化项目实战
- 三、Web自动化项目实战
- 四、App自动化项目实战
- 五、一线大厂简历
- 六、测试开发DevOps体系
- 七、常用自动化测试工具
- 八、JMeter性能测试
- 九、总结（尾部小惊喜）

前言

性能测试基础

1）性能测试一般分为：负载测试、压力测试、基准测试、稳定性测试、扩展性测试。

2）常见的性能测试指标：响应时间；TPS/QPS；并发用户；PV/UV；点击率；吞吐量；资源开销

3）性能测试的场景：
业务场景：系统的业务处理流程；
测试场景：对业务场景的真实模拟；
单场景：只涉及单个业务流程的测试场景；
混合场景：每个业务流程在混合的业务流程中占的比重会不同，尽可能符合实际的业务需要。

性能测试目标

1）了解系统的各项性能指标。
比如，通过压测可以了解系统能承受多大的并发访问量、系统的平均响应时间是多少、系统的TPS是多少等。

2）发现系统中存在的性能问题。
比如，系统中是否存在负载均衡不均、内存泄漏、连接泄漏、线程安全、死锁、网络架构或者应用架构扩展性问题，也能发现系统的性能瓶颈在何处。

① 负载均衡不均匀
一般指的是在并发的情况下，每台服务器接收的并发压力不均匀，从而导致部分服务器因为压力过大而出现性能急剧下降，以及部分服务器因为并发过小而出现资源浪费的情况。

② 内存泄漏
是指应用程序代码在每次执行完后，不会主动释放内存资源而导致内存使用一直增加，最终会使服务器物理内存全部耗光，程序运行逐渐变慢，最终因为无法申请到内存而退出运行。内存泄漏多数情况下是非常缓慢的增加，不容易被发现，一般需要通过高并发性能压测才能暴露。

③ 连接泄漏
种类非常广泛，可以是数据库连接泄漏、HTTP连接泄漏或者其他的TCP/UDP连接泄漏等。除了系统实际情况需要建立长连接外，一般短连接都应该是用完就需要关闭和释放。

④ 线程安全问题
在高并发访问的多线程处理中经常会出现，表现为多个线程先后更改数据，造成所得到的数据全部是脏数据。

⑤ 死锁
出现在多并发情况下，为保证有限的资源正常使用，从而上锁，最后因为一线程（进程）无法及时释放资源，导致死锁。常见的有系统死锁、数据库死锁等。

⑥ 扩展性问题
一般是指性能指标无法满足预期的情况下，通过横向或者纵向扩展硬件资源后，系统性能指标无法按照一定的线性规律进行快速递增。

3）解决性能压测中存在的问题和性能瓶颈。

性能测试基本流程

1）性能需求分析

① 熟悉业务流程，明确此次性能测试的目标，找到业务需求的性能点。

② 熟悉系统的应用架构、技术架构、数据架构、部署架构等，找到与其他系统的交互流程，明确系统部署的硬件配置信息、软件配置信息。

③ 把对性能测试有重要影响的关键点列举出来。

比如用户发起请求的顺序、请求之间的相互调用关系；业务的数据流走向；被压测系统可能存在的重点资源消耗；应用的部署架构等。

④ 明确系统上线后可能会达到的最大并发用户数、用户期望的平均响应时间以及峰值时的业务吞吐量，并将这些信息转化为性能需求指标。

2）制定性能测试计划
测试计划一般本次测试的目的，各个阶段的时间点+对应负责人，以及本次性能测试风险的分析和控制。

3）编写性能测试方案
① 设计测试场景。
② 定义具体事务操作。
③ 针对每个场景，明确监控对象和可能的性能瓶颈点：监控对象：比如TPS、平均响应时间、击率、并发连接数、CPU、内存、IO等。可能的性能瓶颈点：比如数据库查询、Web务器服务转发、应用服务器等。
④ 定义测试策略：明确性能测试的类型、执行顺序、加压方式（压测需要）。
⑤ 选取性能测试工具。
⑥ 明确硬件配置和软件配置：硬件配置：服务器的CPU配置、内存配置、硬盘存储配置、集群环境下还要包括集群节点的数量配置等。软件配置：操作系统、应用版本、参数配置和网络配置。

4）编写性能测试案例，对压测场景细化。
① 描述预置条件：满足啥条件性能测试案例才可以执行。
②详细描述案例执行的步骤，包括：测试脚本的录制和编写脚本的调试；脚本的执行过程（比如如何加压、每个加压的过程持续多久等）；要观察和记录的性能指标；需要明确性能曲线的走势；需要监控哪些性能指标等。
③ 描述性能测试预期需要达到的结果，比如：TPS需要达到多少；平比响应时间需要控制到多少以内；服务器资源的消耗需要控制在多少以内等。

ps：在实际工作中，你分析完性能需求之后，可以把测试计划、测试方案和测试案例合成一个文档，这块并没有严格的定义，可以按你们公司的流程来做。

5）搭建性能测试环境
6）构造性能测试数据
7）编写性能测试脚本
8）执行性能测试场景（案例）
9）分析性能测试结果，编写性能测试报告
10）系统性能瓶颈分析与性能调优

① 性能分析调优模型