别再卷Python自动化了，聪明人已经在偷偷学性能测试了！-优快云博客

📝 面试求职： 「面试试题小程序」，内容涵盖测试基础、Linux操作系统、MySQL数据库、Web功能测试、接口测试、APPium移动端测试、Python知识、Selenium自动化测试相关、性能测试、性能测试、计算机网络知识、Jmeter、HR面试，命中率杠杠的。（大家刷起来…）

📝 职场经验干货：

软件测试工程师简历上如何编写个人信息（一周8个面试）

软件测试工程师简历上如何编写专业技能（一周8个面试）

软件测试工程师简历上如何编写项目经验（一周8个面试）

软件测试工程师简历上如何编写个人荣誉（一周8个面试）

软件测试行情分享（这些都不了解就别贸然冲了.）

软件测试面试重点，搞清楚这些轻松拿到年薪30W+

软件测试面试刷题小程序免费使用（永久使用）

说实话，现在大家找工作简历上都写会自动化，Python、Selenium、Pytest......千篇一律，跟一个模子出来的一样，毫无竞争力。

但我同时也发现一个机会—性能测试这块，大部分测试都做的很浅，基本都是工具层面！

不信你问问周围同事：CPU100%怎么定位到代码?内存泄漏怎么分析?SQL慢查询怎么优化?

能答上来的，十个里面估计不到一个。

所以，与其在自动化测试的红海里挤破头，不如换条赛道，往性能测试方向深挖!

我这些年从Jmeter工具压测，到定位各种性能瓶颈，再到在大厂参与生产全链路压测，踩过的坑不少，经验也积攒了不少。

今天就把我总结的性能测试进阶路线跟踩过的坑分享出来，跟我学，半年后你的简历绝对不一样!

第一阶段:工具入门阶段

性能测试说白了就是给系统服务端接口施加压力，看看能不能扛得住。所以第一步必须得掌握一个压测工具，推荐从Jmeter入手。

这个阶段需要搞明白:

Jmeter核心组件: 线程组、HTTP请求、监听器、定时器、断言这些基础元件得玩溜了,不是说会点就行,得知道每个组件的执行顺序和作用域
参数化策略: CSV Data Set Config、函数助手、正则提取器,不同场景用哪种?怎么保证数据不重复?
接口压测实战: 不只是发请求看TPS,得会做断言验证、性能曲线分析、响应时间分位值计算
接口关联: Cookie、Token怎么提取传递?动态参数怎么关联?这是做业务流程压测的基础

别小看这个阶段，很多人连Jmeter都没玩明白，就往简历上写精通性能测试。

之前遇到有个粉丝说他会Jmeter,我问他，你们压测登录接口时,Token怎么处理的?他说:"我们每次都手动复制粘贴Token到下一个请求..."

这就尴尬了,真实场景下成千上万个并发用户，你怎么手动复制?这说明他根本不懂接口关联技术，只是录了个脚本跑跑而已。

第二阶段：突破单机，分布式技术

当你把Jmeter基础搞定后，很快就会遇到新问题：单机压力不够咋办?

因为Jmeter图形化界面太耗资源，所以必须用命令行模式。如果单机压力还是不够，就得学会用多台压力机进行分布式压测。

这个阶段需要学习:

命令行压测: jmeter -n -t xxx.jmx -l result.jtl -e -o report，图形化界面只用来调试脚本，真正压测必须命令行。
分布式压测架构: Master-Slave模式怎么搭?各节点时间同步怎么保证?结果汇总怎么做?
二次开发能力: BeanShell、JSR223、Groovy这些脚本怎么玩?有时候业务逻辑复杂，需要自定义加密算法、动态生成参数，这时候就得写代码了。

面试时能聊到分布式压测，基本就能刷掉一半竞争对手了。如果再能聊聊Jmeter二次开发，解决过什么复杂场景问题，面试官基本都会很感兴趣。

第三阶段:监控体系建设

光会压测还不够,得知道系统各项指标的表现!CPU飙了?内存爆了?数据库慢了?啥都不知道那压测有啥意义?

很多测试同学做完压测后,看Jmeter报告:TPS 2000,响应时间500ms,错误率0%。然后就觉得完成了,压测做得不错。

但问题是:

服务器CPU、内存用了多少?不知道
数据库连接数情况如何?没看
有没有慢查询?不清楚
磁盘IO、网络带宽情况?没监控

这就导致两种情况:

情况1:错失优化机会系统资源还很空闲(CPU 20%,内存30%),明明还能继续加压,可以达到更高TPS,但你不知道,就以为已经到极限了。

情况2:隐藏的性能隐患压测数据看着不错,但服务器CPU已经95%,数据库连接池打满,内存持续增长...系统随时可能崩溃,但你完全不知道!

这就是只会压测不会监控的典型表现。压测只是施加压力,监控才能发现问题!

这个阶段要学会分层监控,把它分成三个层次:

1.基础监控:系统资源层

必须会用Linux命令看系统资源:

top: 实时看CPU、内存使用率,哪个进程占用高一目了然
vmstat: 看CPU上下文切换、内存swap情况,这个指标很关键
iostat: 磁盘IO读写速度、磁盘util,IO瓶颈必看这个
sar: 历史数据查看,压测后回溯分析特别有用
netstat: 网络连接数、TIME_WAIT状态,网络问题排查必备

压测前先执行 sar -u 1 10 看下CPU基线,压测时开个终端实时 top 监控,压测后用 sar -f 回溯分析。这套操作下来,系统资源使用情况清清楚楚。

2.可视化监控:Prometheus + Grafana

黑框框命令行看着费劲,搭个监控平台图形化展示更直观。

我现在用的是 Prometheus + Node_Exporter + Grafana 这套组合:

Node_Exporter: 采集服务器CPU、内存、磁盘、网络指标
Mysqld_Exporter: 采集数据库QPS、慢查询、连接数等指标
Redis_Exporter: 采集Redis命中率、内存使用、连接数等
Prometheus: 时序数据库,存储所有监控指标
Grafana: 可视化展示,各种炫酷的监控大屏

监控平台可以做到: 压测时实时看到服务器CPU、内存、磁盘IO、数据库QPS、Redis命中率等几十个指标的曲线图,哪个指标异常立马发现。

而且Grafana可以设置阈值报警,CPU超过80%、数据库连接数超过500自动发钉钉消息提醒,不用一直盯着屏幕看。

3.链路监控:SkyWalking分布式追踪

微服务架构下,一个请求可能经过十几个服务,哪个服务慢了?调用链路怎么样?这时候就需要链路追踪了。

SkyWalking 是目前比较好的APM工具:

自动采集调用链路,可以看到请求在各服务间的流转路径
每个服务的响应时间、调用次数、错误率一目了然
可以定位到具体哪个方法、哪条SQL慢了
支持拓扑图展示,服务依赖关系清清楚楚

比如压测一个订单接口,整体RT是800ms,但不知道慢在哪。通过SkyWalking链路追踪发现,订单服务调用库存服务耗时600ms,占了大头。再深入看,发现是库存服务查询MySQL时没走索引,加个索引后RT直接降到200ms,性能提升4倍!

到这个阶段,你已经不是单纯的工具使用者了，面试时能聊到完整的监控体系建设，基本上面试官都会眼前一亮。

第四阶段:瓶颈定位与性能调优

这个阶段水就深了,能走到这一步的人不多,但一旦掌握了,你就是团队里的性能专家。

下面通过几个真实案例，看看这个阶段需要掌握哪些能力。

案例1:CPU飙升100%,定位到代码级别

某个项目压测一个核心接口,压到2000并发时,服务器CPU直接100%,接口开始超时。

开发说代码逻辑很简单,不应该CPU这么高。测试开始排查:

排查流程:

top命令找到CPU占用最高的进程PID: 假设是12345
top -Hp 12345 找到占用最高的线程TID: 假设是12389
将TID转成16进制: printf "%x\n" 12389 → 3065
jstack 12345 | grep -A 50 3065: 找到这个线程的堆栈信息
分析堆栈: 发现线程一直在执行某个正则表达式匹配操作

根据堆栈信息,开发查到代码里写了个复杂正则,每次请求都要匹配,导致CPU飙升。

案例2:接口响应慢,SQL慢查询优化

某次压测,接口平均RT是2秒,业务部门要求优化到500ms以内。

通过SkyWalking链路追踪,发现大部分时间耗在数据库查询上,有条SQL耗时1.8秒。

分析流程:

开启慢查询日志: set global slow_query_log=ON;
抓到慢SQL: SELECT * FROM orders WHERE user_id=? AND status=? AND create_time > ?
EXPLAIN分析执行计划: 发现type是ALL,全表扫描!100万数据全扫一遍能不慢吗
查看索引: SHOW INDEX FROM orders; 发现user_id和status都没索引
加索引:CREATE INDEX idx_user_status_time ON orders(user_id, status, create_time);
再次EXPLAIN: type变成ref,走索引了,扫描行数从100万降到500

案例3：某系统运行一段时间后就内存溢出重启,开发查了好几天没找到原因,确实比较棘手。

排查流程: