Month: August 2024

性能测试用例示例

1. 用例 01：验证当 1000 名用户同时访问网站时，响应时间是否不超过 4 秒。
2. 用例 02：验证在网络连接较慢的情况下，应用程序的响应时间是否在可接受范围内。
3. 用例 03：检查应用程序在崩溃之前可以处理的最大用户数量。
4. 用例 04：检查在同时读取/写入 500 条记录时，数据库的执行时间。
5. 用例 05：在高峰负载条件下，检查应用程序和数据库服务器的 CPU 和内存使用情况。
6. 用例 06：验证应用程序在低负载、正常负载、中等负载和重负载条件下的响应时间。

在实际的性能测试执行过程中，像“可接受范围”、“重负载”等模糊术语会被具体的数字所替代。性能工程师会根据业务需求和应用程序的技术背景设定这些数字，以确保测试结果具有实际意义和可操作性。

性能测试工具

市面上有多种性能测试工具可供选择。选择合适的工具取决于协议支持类型、许可证费用、硬件要求和平台兼容性等多个因素。以下是一些广泛使用的性能测试工具：

• LoadNinja：通过革新负载测试的方式，LoadNinja 提供了基于云的负载测试解决方案。该工具允许团队录制并即时回放全面的负载测试，无需复杂的动态关联，并且能够在真实浏览器中大规模运行测试。它帮助团队提高测试覆盖率，并将负载测试时间缩短超过 60%。
• BlazeMeter：BlazeMeter 是市场上唯一的完整、连续测试平台。这款强大的性能测试工具支持可靠的应用程序测试，提供高级功能，如模拟服务、合成测试数据以及 API 测试和监控。BlazeMeter 可扩展到支持多达 200 万用户，适合大规模性能测试。
• HP LoadRunner：LoadRunner 是市场上最受欢迎的性能测试工具之一。它能够模拟数十万用户的负载，帮助确定应用程序在实际负载下的行为。LoadRunner 配备虚拟用户生成器，能够模拟真实用户的操作，广泛用于各类性能测试和负载测试场景。
• JMeter：JMeter 是一种领先的负载测试工具，广泛用于网页和应用服务器的性能测试。它支持多种协议（如 HTTP、HTTPS、FTP 等），并提供详细的性能报告和分析功能，帮助用户评估服务器的处理能力和响应速度。

在选择性能测试工具时，要确保工具能够满足项目的具体需求和技术要求，来有效支持性能测试目标。

性能测试的指标有哪些？

在性能测试中，以下基本参数通常会被监控：

• 处理器使用率/Processor Usage：处理器用于执行非空闲线程的时间占比。（这反映了 CPU 的繁忙程度和利用率。）
• 内存使用量/Memory use：计算机上分配给进程的物理内存量。用于衡量内存资源的使用情况和是否有足够的内存支持运行的进程。
• 磁盘时间/Disk time：磁盘在执行读写请求时的忙碌时间。这有助于评估磁盘 I/O 性能及潜在瓶颈。
• 带宽/Bandwidth：网络接口的传输速率，以每秒比特数表示。用于监控网络吞吐量和带宽利用情况。
• 私有字节/Private bytes：进程分配的、不可与其他进程共享的字节数。用于评估内存泄漏和内存使用情况。
• 进程独占的内存/Committed memory：系统使用的虚拟内存量。这指标显示了系统的内存承载能力和虚拟内存的需求。
• 内存页面/秒/Memory pages/second：为解决硬页面错误而读写到磁盘的页面数量。硬页面错误发生在需要从磁盘中调入不在当前工作集中的代码时。
• 页面错误/秒/Page faults/second：处理器每秒处理的页面错误数量。这表明进程是否频繁需要从外部加载代码或数据。
• 每秒 CPU 中断次数/CPU interrupts per second：处理器每秒接收到并处理的硬件中断的平均数量。用于监控处理器的中断负荷和响应能力。
• 磁盘队列长度/Disk queue length：在采样间隔内，平均等待读写操作的请求数。反映磁盘 I/O 请求的排队情况和可能的性能瓶颈。
• 网络输出队列长度/Network output queue length：输出数据包队列的长度（以数据包为单位）。如果队列长度超过两个，可能会导致延迟和网络瓶颈。
• 网络字节总数每秒/Network bytes total per second：网络接口每秒发送和接收的字节数，包括帧字符。用于监控网络流量和数据传输速率。
• 响应时间/Response time：从用户发出请求到接收到第一个响应字符的时间。用于衡量系统响应的速度和用户体验。
• 吞吐量/Throughput：计算机或网络每秒处理的请求数量。用于评估系统处理请求的能力。
• 连接池大小/Amount of connection pooling：池中连接处理的用户请求数量。连接池的有效利用可以提升系统性能和处理能力。
• 最大活动会话数/Maximum active sessions：系统能够同时处理的最大会话数量。用于评估系统的并发处理能力。
• 命中率/Hit ratios：处理的 SQL 语句中通过缓存数据而非执行 I/O 操作的比例。较高的命中率通常意味着更好的性能。
• 每秒点击次数/Hits per second：在负载测试中，Web 服务器每秒处理的点击次数。用于评估服务器在高负载下的表现。
• 回滚段/Rollback segment：随时可以进行回滚的数据量。用于管理事务处理和数据一致性。
• 数据库锁/Database locks：对表和数据库的锁定情况进行监控。锁定管理对数据库性能和并发处理至关重要。
• 最长等待时间/Top waits：监控数据从内存中检索时的等待时间。通过优化等待时间来提高系统的数据访问速度。
• 线程计数/Thread counts：正在运行和当前活动的线程数量。线程的数量和状态可以反映应用程序的健康状况。
• 垃圾回收/Garbage collection：将未使用的内存返回系统的过程。监控垃圾回收的效率可以帮助优化内存管理和系统性能。

通过全面监控这些指标，测试员就可以深入了解系统的性能表现，并识别潜在的性能瓶颈和优化机会。

性能测试如何测试？

性能测试的方法有很大的差异性，但其目标始终不变。性能测试可以帮助证明一个软件系统是否满足某些预定义的性能标准，或者帮助比较两个软件系统的性能，以及识别系统中导致性能下降的部分。以下是一个通用的性能测试流程：

步骤 1：识别测试环境- 了解测试的物理环境、生产环境以及可用的测试工具。在开始测试之前，全面掌握测试过程中使用的硬件、软件和网络配置的详细信息。这能帮助测试人员设计更有效的测试用例，并提前识别测试中可能遇到的挑战。

步骤 2：确定性能接受标准- 明确吞吐量、响应时间和资源分配的目标与约束条件。此外，还需定义项目成功的标准，这些标准可能超出上述目标和约束。测试人员应被授权制定性能标准和目标，因为项目规范中可能未包含足够的性能基准。若条件允许，最好寻找类似应用进行比较是设定性能目标的有效方法。

步骤 3：规划与设计性能测试- 分析最终用户的使用模式，确定关键场景以覆盖所有可能的使用案例。需要模拟不同的用户情况，规划性能测试数据，并确定要收集的指标。

步骤 4：配置测试环境- 在执行测试之前，准备好测试环境，并配置相关工具和资源，确保测试环境尽可能接近实际生产环境。

步骤 5：实施测试设计 根据测试设计创建性能测试用例，并确保测试脚本和工具按照设计要求准备就绪。

步骤 6：执行测试 运行测试用例，并实时监控测试过程中的系统表现，收集相关数据。

步骤 7：分析、调优与重测 汇总并分析测试结果，分享测试发现。根据结果进行系统调优，然后重新测试以评估性能改进情况。由于每次重测后的性能改进通常会逐渐减少，当瓶颈主要由 CPU 造成时，应停止测试并考虑增加 CPU 处理能力。

以上就是系统地进行性能测试的步骤，目的是确保系统在实际使用中达到预期的性能标准。

性能测试测哪些？

性能测试测试目标：性能测试不仅仅是针对客户端-服务器架构的系统。实际上，任何系统都可以进行性能测试，但不同类型的系统测试重点可能有所不同。例如，微软计算器（Microsoft Calculator）并非客户端-服务器架构，也不支持多个用户同时使用，因此不需要进行性能测试。然而，对于客户端-服务器架构的应用程序，如网络应用、企业级应用程序和数据库系统，性能测试则至关重要，因为这些系统涉及到多用户并发和服务器负载，性能测试能够确保系统在实际使用中的表现符合预期。

性能测试与性能工程的区别

理解性能测试和性能工程之间的区别非常重要。以下是这两者的区分：

1. 性能测试是关注于在不同参数下测试和报告软件应用程序当前性能的学科。其主要目的是评估应用程序在特定条件下的响应时间、负载承受能力、稳定性等方面的表现。
2. 性能工程是通过测试和调整软件的过程，以实现所需的性能。这个过程旨在优化应用程序最重要的性能特征——用户体验。性能工程不仅包括性能测试，还涉及性能调优、系统架构优化、代码改进等方面，以确保系统能够在实际操作中提供最佳性能。

之前测试和调整常常是分开的，且常常互相竞争。然而，近年来，测试人员和开发人员已经开始合作，创建了调优团队。而这些团队也取得了显著的成功，将性能测试与性能调优结合的概念逐渐流行开来，现在我们称之为性能工程。