一、性能测试理论-优快云博客

一、什么是性能测试？

通过一定的手段，在多并发下情况下，获取被测系统的各项性能指标，验证被测系统在高并发下的处理能力、响应能力，稳定性等，能否满足预期。定位性能瓶颈，排查性能隐患，保障系统的质量，提升用户体验。

二、什么样的系统需要做性能测试？

- 用户量大，PV（访问量，注释：一般公司都有监控，可以知道大概的访问量）比较高的系统
- 系统核心模块接口
- 业务逻辑算法比较复杂
- 促销活动推广计划
- 新技术选型（比如，换了一个技术框架，看看新的技术框架和旧框架的性能比较）

三、性能测试分类

- 客户端性能：测试APP自身的性能，如CPU、内存消耗；web页面元素渲染的速度

- 服务端性能：测试服务端项目程序的支持并发、处理能力，响应时间等，主要通过接口来做性能测试目前服务端的性能测试是主流，一般说到的性能测试，都是指的服务端性能测试。客户端相对较少一些

四、性能测试指标

4.1 并发：

定义：同时向服务器发送请求的用户数

4.2 TPS/QPS

TPS：Transaction Per Second，每秒钟处理的事务数。

在服务端接口性能测试中，事务Transaction 可以理解成一次接口调用（一次事务可以包括多个接口，这个事务是自己写脚本自己定义的），所以TPS 其实就是服务端每秒钟处理多少次接口调用。如果TPS 越高，证明服务端项目的处理能力就越好，性能就越好。

QPS：是站在接口维度统计的，会单独统计每个接口的数据，QPS越高，则性能越高

eg：将加购物车、下单、支付三个接口定义成一个事务，压力测试工具会统计服务端每秒处理多少次事务，比如，每秒处理100次，则tps=100，因为一次事务需要处理三次请求，则，QPS=3x100=300

4.3 平均响应时间

响应时间 = 网络传输的总时间 + 各组件业务处理时间

响应时间Response Time，简称RT，指的是服务端处理完一个请求所花费的时间，通常时间单位为毫秒ms 。
平均响应时间就是n 多个请求响应时间的平均值。
平均响应时间越短，代表性能越好，TPS 就越高。
银行办理业务的速度越快，单位时间内处理的业务量越多，因此性能就越好

4.4 TOP响应时间

将所有请求的响应时间先从大到小进行排序，计算指定比例的请求都是小于某个时间。该指标统计的是大多数请求的耗时。
Tp90（90% 响应时间）：90% 的请求耗时都低于某个时间
Tp95（95% 响应时间）：95% 的请求耗时都低于某个时间
Tp99（99% 响应时间）：99% 的请求耗时都低于某个时间

eg：请求接口100次，然后按照响应时间从大到小排序，然后，第11次的响应时间为960ms，那么tp90，则指的是90%的响应时间都小于960ms

4.5 并发数

4.6 成功率

4.7 PV（page view）

页面/接口的访问量

4.8 UV（Unique Visitor）

页面/接口的每日唯一访客

4.9 吞吐量

网络中的流量，TPS 越高，吞吐量越大

五、TPS、响应时间、并发数的关系

TPS与并发数的关系：在系统达到性能瓶颈之前，TPS 和并发数成正比关系，即并发数越高，TPS 越高；达到瓶颈后，并发数增加，TPS不会继续增高（甚至会下降），这个最高的tps 出现的点，叫做拐点。

TPS和平均响应时间成反比关系，即平均响应时间越小，TPS 就越高

六、性能监控指标

6.1 操作系统级别监控

CPU使用率、内存使用率、网络IOIO（input/output output）、磁盘（read/write/ utilutil）

6.2 中间件监控

连接数、长短连接、使用内存

6.3 应用层监控

线程状态、JVM 参数、GC 频率、锁

6.4 DB层监控

连接数、锁、缓存、内存、SQL 效率

七、性能测试流程

1、需求调研

2、测试计划/测试方案

1、基准测试：

目的：给接口建立一个性能基线

手段：用一个并发去对接口做测试，获取TPS，建立基线TPS，后续对接口做了改动时，可以重新做基准测试，验证接口的性能是提升还是下降

2、单交易/单接口负载测试：

目的：验证单个接口/业务是否有性能问题，如果接口有性能问题，需要对接口进行优化，确保单接口性能没有问题

手段：从小并发开始压测，每轮压测5分钟，记录TPS，梯度增加并发数，一直找到TPS拐点

3、混合场景测试

目的：多个业务接口同时做性能测试，获取所有接口的总TPS，验证系统是否有性能问题。

手段：将多个接口，按照一定的比例关系分配压力，获取所有接口的总TPS，判断是否达到预期

4、稳定性测试

目的：验证系统长时间运行下，能否保持稳定

手段：稳定性测试不需要找拐点，只需要按照拐点数据对应的并发数，持续运行，验证系统的TPS是否保持平稳

5、高可用性测试

目的：验证集群中的某个节点出现故障时，整个集群是否能保持平稳运行，整体性能是否平稳，以及故障节点重新上线后，能否继续处理请求

手段：通过集群配置或者人工停机，将集群中的某个节点摘除，去验证集群的高可用性（测试环境一般都是单机，很少有集群）