性能测试怎么做

1.性能测试怎么做的?参考答案: 比如,我这个xxx项目的性能测试是这样做的: 1.做性能需求分析,挑选了用户使用最频繁的功能来做性能测试,比如:登陆,搜索,提交订单,确定性能指标,比如:事务通过率为100%,90%的事务响应时间不超过5秒,并发用户为1000人,CPU和内存的使用率为70%以下() 2.性能测试计划,明确测试时间(通常在功能稳定后,如第一轮测试后进行)和测试环境和测试工具的选择3.编写性能测试用例 4.搭建性能测试环境,准备好性能测试数据() 5.通过性能测试用例,编写性能测试脚本 6.性能测试脚本进行调优,设置检查点、参数化、关联、集合点、事务,调整思考时间,删除冗余的脚本等() 7.设计性能测试场景,使用nmon工具监控服务器,运行测试场景() 8.分析性能测试结果,如果有问题(性能瓶颈),收集相关的日志提单给开发修改()9.开发修改好后,回归性能测试()10.编写性能测试报告(*) 2.如何确定系统能够承载的最大用户数?参考答案:通过负载测试,不断增加用户数,随着用户数的增加,各项性能指标也会相应产生变化,当出现了性能拐点,比如,当用户数达到某个数量级时,响应时间突然增长,那么这个拐点处对应的用户数就是系统能承载的最大用户数。 3.你们系统哪些地方(哪些功能)做了性能测试? 参考答案:我们选用了用户使用最频繁的功能来做性能测试,比如:登陆,搜索,提交订单。4.你们的并发用户数是怎么确定的?参考答案: 1)、这种电商(面向互联网用户)的系统,我们是会先上线一段时间,根据收集到的用户访问数据进行预估的。 2)、从需求来的。 5.你们性能测试在哪里做的?参考答案:我们会搭建一套独立的性能测试环境进行测试。 6.你们性能测试什么时间做? 参考答案:功能测试之后,系统比较稳定的时候再做。*********************************************** 7.怎样分析性能测试结果? 参考答案: 思路:首先查看结果概况,查看有没有大面积失败的事务,有没有大量Error的数,虚拟用户数有没有正常加载,点击率和HTTP响应曲率是否一致,如果都正常,表明测试结果可信,可以继续分析其他性能指标,比如,确认响应时间,事务通过率,CPU等指标是否满足需求;如果测试结果不可信,要分析异常的原因,修改后重新测试。 在确定性能测试结果可信后,如果发现以下问题,就按下面提供的思路来定位问题:问题一:响应时间不达标分析思路:添加“网页细分图”,选中要细分的事务,选择”第一次缓冲时间”,查看事务所消耗的时间主要在网络传输还是服务器,如果是网络,就结合Throughput(网络吞吐量)图,计算带宽是否存在瓶颈,如果存在瓶颈,就要考虑增加带宽,或对数据的传输进行压缩处理;如果不存在瓶颈,那么,可能是网路不稳定导致。如果主要时间是消耗在服务器上,就要分别查看web服务器和数据库服务器的CPU,内存的使用率是否过高,因为过高的CPU,内存必定会造成响应时间过长,如果是web服务器的问题,就把web服务器对应上对应的用户操作日志取下来,发给开发定位;如果是数据库的问题,就把数据库服务器对应上对应的日志取下来,发给开发定位。 --------- 遇到下面这些问题,都可以说:把服务器对应的日志取下来发给开发定位 问题二:web服务器CPU超过性能测试指标分析思路:就把web服务器对应上对应的用户操作日志取下来,发给开发定位。 问题三:数据库CPU超过性能测试指标分析思路:把数据库服务器对应上对应的日志取下来,发给开发定位。问题四:内存泄漏分析思路:把内存的heap数据取下来,在用MAT工具分析是哪个对象消耗内存最多,然后发给开发定位。问题五:程序在单用户场景下运行成功,多用户运行则失败,提示连不上服务器。 原因:程序没有做多线程处理。 问题六:程序实现的功能是,随机给用户分配不同的任务,单用户运行时,能成功分配;多用户并发申请任务时,所有用户得到的任务都是一样的。 原因:程序存在线程同步的问题。 ***********************************************8.如果性能测试脚本出现错误,会从哪些方面分析呢?参考答案:通过检查回放日志,定位出错的位置,然后做响应的修改。回放脚本时脚本出错,一般有两种原因,第一、语法出错,比如,不小心多打了个符合;第二、关联的左右边界没设置对,导致关联失败;如果在运行场景的时候,提示脚本出错,一般就是参数化列表最后一行没有回车,或者,回车大于一个,或者,参数值不够用。 9.如何判断系统的性能是变好了还是变坏了参考答案:做回归测试时,看系统的TPS是不是增加了。10.你们的性能测试需求哪里来的?参考答案:我们的需求文档上有的,不过有时候不太合理,我们可能需要和BA进行讨论。比如,我之前做了一个公司内部用的OA系统的性能测试时,要求并发用户200人,我们整个公司都没有100人,很明显,做200人并发是没有必要的,后来,我们只做了50人并发。 11.如何实现200用户的并发?参考答案:先在脚本对应的请求前面添加集合点,再在controller中将集合点的释放策略设置为等到200人到达集合点的时候在释放。 12.什么情况下要做关联,关联是怎么做的? 参考答案:当脚本需要使用服务器返回来的值,就用关联。 (手工关联的步骤–可以这样回答:录制两个脚本,对比找到需要关联的值,在返回该值的函数前插入关联函数,用关联函数名替换脚本中的所有动态值)13.有验证码的功能,怎么做性能测试? 参考答案: 1)、将验证码暂时屏蔽,完成性能测试后,再恢复。注意:屏蔽验证码是不会给性能测试的结果带来影响的。 2)、使用一个万能的验证码。14.LoadRunner有哪些部件组成? 参考答案: 1、脚本生成器 Virutal User Generator Virutal User Generator 简称VuGen,提供了基于录制的可视化图形开发环境,可以方便简洁地生成用于负载的性能脚本。 2、压力调度和监控系统 Controller 负责对整个负载的过程进行设置,指定负载的方式和周期,同时提供了系统监控的功能。3、结果分析工具 Analysis 通过Analysis我们可以对负载生成后的相关数据进行整理分析。 4、负载生成器 Load Generator Load Generator简称LG,负责将VuGen脚本复制成大量虚拟用户对系统生成负载。15.简述使用Loadrunner的步骤 参考答案: 新建脚本 – 选择协议 — 脚本录制设置 — 录制脚本—调试脚本 — 场景设计和运行 — 结果分析。16、你们性能测试做的是前台还是后台?参考答案: BS的项目:我们这个项目做的是后台服务器的性能,浏览器端不做性能测试; APP的项目:手机端和服务器端的性能都做,手机端我们是用monkey(或者 AppPerformace)来做,服务器端,我们是用Jmeter来做的17、性能测试指标有哪些? 脚本在录制完成后,需要进行相应的增强才能满足测试的要求,通常要进行以下几点的增强: 1、是否做参数化2、是否做关联3、是否添加事务 4、是否添加检查点 5、是否添加集合点6、调整思考时间LoadRunner的工作原理: 性能测试就要是模拟大量用户向系统发起请求

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<think>嗯,用户问的是基准测试在性能测试中的作用和重要性,我得结合之前的回答和站内引用来梳理清楚逻辑。首先,用户之前提到的引用[1]到[5]里有很多关键点,比如基准测试涵盖整个生命周期、提供数据支持、性能指标记录这些。用户特别引用了[5]的单用户测试例子,说响应时间9.9ms作为基准线,这个例子应该重点强调,说明基准测试如何建立参考点。然后引用[4]提到系统优化时基准数据的重要性,这里需要关联到性能优化的基础作用。另外,引用[1]和[3]都讲到了基准测试的系统性方法,比如测试指标选取和多轮测试,这部分可以整合到"建立可靠基线"的作用里。还要注意引用[3]的多次运行计算统计信息,说明为什么基准测试结果更可信。用户可能深层需求是想知道基准测试为什么必不可少,而不仅仅是步骤。所以重要性方面要突出"量化性能"和"问题定位",比如引用[5]提到的配置变化对比,说明基准测试如何快速识别环境影响。结构上分作用和重要性两部分比较清晰。作用里分核心目标和具体功能,比如建立基线、优化依据、问题定位。重要性用引用[4]和[5]支撑稳定性和参考价值。每个点都要扣住引用内容,比如测试流程设计、环境变更验证这些原文术语。最后的问题设计要围绕应用场景和方法延伸,比如负载测试对比、指标选择、常见误区,这样用户能深入实践层面。避免重复之前的问题,多提优化方向和实践场景。</think> 基准测试在性能测试中具有基础性作用,其核心价值和重要性主要体现在以下几个方面: --- ### 一、核心作用 1. **建立性能基线** - 通过模拟标准场景(如单用户操作)记录基础性能指标(响应时间、吞吐量等),形成系统初始性能基准。例如:单用户登录操作耗时 $ 9.9ms $ [^5]。 - **意义**:后续测试结果需与此基线对比,量化性能变化。 2. **验证环境变更影响** - 当系统硬件(内存扩容、网络升级)或软件(数据库清理、版本迭代)发生变化时,重新执行基准测试可精确判断优化/劣化方向[^5]。 - **示例**:内存扩容后单用户响应时间降至 $ 7.2ms $,证明硬件升级有效。 3. **支撑复杂测试设计** - 为并发测试、负载测试提供参考依据。例如:基于单用户 $ 9.9ms $ 的基准,推导 100 并发用户的预期响应时间模型[^5]。 4. **性能问题定位锚点** - 异常性能发生时,通过对比基准测试数据可快速定位瓶颈环节(如 CPU 密集型操作或 I/O 延迟)[^3][^4]。 --- ### 二、重要性体现 1. **系统稳定性保障** - 持续监控基准测试结果,确保系统在迭代中保持性能稳定性,避免隐性退化[^4]。 2. **优化效果量化** - 提供可量化的优化证据。例如:数据库索引优化后,查询操作耗时从基准 $ 15ms $ 降至 $ 3ms $ [^1]。 3. **资源规划依据** - 基准数据助力预估系统承载能力,指导服务器资源配置和集群扩展方案[^1]。 4. **标准化评估体系** - 通过统一测试流程(如 pytest-benchmark 多轮测试[^2])和指标(平均值、标准差[^3]),消除环境干扰,确保结果可比性。 --- ### 三、技术实现关键点 1. **科学测试方法** - 多轮测试:通过统计学方法(如 Golang `testing` 包的多次运行[^3])减少随机误差。 - 环境隔离:专用测试环境避免外部干扰[^4]。 2. **自动化工具链** - 利用 `pytest-benchmark` 等工具实现自动化测试与报告生成[^2]: ```python @pytest.mark.benchmark def test_api_response(benchmark): result = benchmark(requests.get, "https://api.example.com/data") assert result.status_code == 200 ``` 3. **全生命周期覆盖** - 从开发阶段(代码片段级基准测试[^3])到生产部署(系统级压力测试[^4]),形成闭环监控。 --- **引用说明** - 建立性能基线需多次测试取统计值[^3][^5] - 环境变更验证依赖基准对比[^1][^5] - 自动化工具提升测试效率[^2][^4] ---
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