性能测试难做?这篇文章你得看看了

【好物推荐】性能测试之压力测试,常用的好用的压测工具(Jmeter ) 【项目实战】如何使用Jmeter来压测接口? 阅读详情

在当前软件测试行业,熟练掌握性能测试已经是测试工程师们面试的敲门砖了,当然还有很多测试朋友们每天的工作更多的是点点点,性能方面可能也只是做过简单的并发测试,对于编写脚本,搭建环境方面也比较陌生。今天这篇文章就给大家梳理一下如何去做性能测试,和怎么熟练掌握性能测试。文章结构如下:

  1. 性能测试怎么做?

  1. 性能测试中测试人员关注的指标和指标分析

  1. 性能测试进阶篇

性能测试怎么做?

测试工具选择:

建议大家选择RunnerGo这款工具相比较jmeter更简单,比较适合快速上手。

确认需求:

测试目的是什么?被测系统是什么?测试场景是哪个?性能指标有哪些?主要确定这几点就可以了,然后针对这几点来编写脚本。

测试环境准备:

RunnerGo不需要在发压机上去运行,直接登录他们的官网注册就可以直接使用,附上它的官网地址https://www.runnergo.com/

脚本设计:

我们根据需求来确定要做性能测试的一些场景和接口和一些性能指标。这里RunnerGo支持从各种Api调试工具导入接口,一键导入可以直接使用。

接口导入后,RunnerGo可以直接引入接口,在背景画布上通过连线的方式来配置场景,一条接口流就是一个场景。

根据需求我们确定压测模式:RunnerGo内置各种压测模式,一键选择后配置想要的参数即可。

选择好压测模式后一条简单的性能测试脚本就配置好了,我们可以开始测试了。

RunnerGo开始测试后可以实时查看测试报告,脚本运行时我们就可以根据性能指标来对测试报告进行分析。这里就完成了一个简单的性能测试。

性能测试中测试人员需要关注的指标和指标分析:

测试人员需要关注的指标:

并发数、吞吐量(tps/qps)、响应时间、错误率。

测试时执行发压机器性能是否正常,被压测程序所在机器,资源是否正常。

指标分析:

我们知道,不断提高并发,系统会变得越来越不稳定,响应时间的波动也会越来越大,响应时间也会变得越来越慢,而吞吐量也越来越上不去,包括CPU的使用率情况也会如此,接口错误率也会提升。在这种情况下,吞吐量已经没有意义了。所以我们在测试中需要找到系统稳定运行的那个压力点,在这个基础上去优化提升。我们在出测试报告时要确保各种测试数据的准确性,并且给出更多关于分析、比较结果的信息,以及如何获得结果的细节。

性能测试进阶篇

性能测试进阶主要是需要将编写好的测试脚本放到持续集成工具中,将我们性能测试升级为性能自动化,如果熟悉jmeter和jenkins的话直接部署就可以了,对于不熟悉的小伙伴个人建议还是用上问我们提到的RunnerGo自带的自动化测试,可以直接将我们配置好的性能脚本设置成定时任务,配置好之后就可以持续集成了。执行完成之后可以直接将测试报告发送到指定邮箱。

以上就是本期性能测试介绍,对你有没有帮助呢,如果有小伙伴对于性能测试有问题的话可以评论留言会一一解答哦。

第四篇:关于python程序打包的问题-找不到fsspec 这个问题困扰了我将近两天的时间一直找不到什么好的办法,甚至打算放弃。主要原因是身边没有可以述说的人,也没有可以请教的人。正在想要放弃的时候找到了解决办法。 打包后运行程序是这样的, 大概意思是找不见fsspec这个依赖,刚接触python说实话对于这些第三方库理解不是很到位,我的理解就是:类似于java程序中的jar包,程序找不见了。可怎么让他找见了,刚开始以为我自己没有安装fsspec,在cmd中进行了安装,结果如下图所示 很明显,已经安装并且安装目录都有,跟着网上的一些解决办法,在打包的时候把这. 阅读详情

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看完这篇文章,你将完全掌握性能测试

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