性能测试目的:发现性能瓶颈
性能测试分类:
- 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,使得系统的某些资源达到饱和,甚至失效状态,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,同意功能, 通常的测试方法是设置集合点
- 容量测试:通常指数据库层面的,目标是获取数据库的最佳容量能力,又称之为容量预估.具体方法为: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:又称之为稳定测试或者疲劳测试.是指系统在高压的情况下.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,在负载均衡的架构中,要测试宕机,节点挂掉,等情况的系统反应
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--à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 mysql, mongodb, redis
事务:
- 从客户端发起的一个或者多个请求(这些请求组成一个完成的操作,)到客户端接收到从服务器返回的响应
Tsp(transaction per Second):
- 每秒钟系统能够处理的事务数
请求响应时间:
- 客户端发起一个请求开始,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,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1: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
- 并发举例2:多用户在系统上进行不同操作,比如双十一时,大家针对不同商品进行秒杀,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:
- 同一单位时间内,对系统发起请求的用户数量
吞吐量:
- 一次性能测试过程中,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
- 吞吐率=吞吐量/传输时间
点击率:
- 每秒钟用户向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,内存,io
性能测试需求分析:
- 分析目的: 明确测试指标; 明确测试场景;
- 新系统: 同行业比较; 业务预期;
- 老系统: 对比以往的用户行为以及用户量
来源:https://www.cnblogs.com/jiyanjiao-702521/p/12331203.html