性能测试系列(1)-性能测试基本概念

学习前的认知

我们在学习性能测试之前,需要有个新的知识;性能测试,不再是像功能测试一样单纯的找BUG,而是去寻找性能的指标

思维需要转变

  • 在做功能测试,自动化测试的时候,我们基本都是依托界面进行测试,也称为GUI测试,我们的目的就是为了跑通功能,程序,并成功找到BUG
  • 但是在做性能测试的时候,我们大部分是无界面模式(headless模式),目的不再是单纯的为了找到 Bug,而是要分析性能指标

性能测试的时间一般会比自动化测试,功能测试的时间要长,为啥呢

  • 因为性能测试的步骤跟自动化、功能测试的步骤不一样,比如说前期的准备(了解系统,环境搭建),后期的压力测试(7*24h)等等

性能测试一定要工具,手工不可以吗?

  • 性能测试是模拟系统在被很多很多用户同时使用时,系统能不能正常使用和提供服务
  • 有很多很多的用户
  • 性能测试:用手工的话,可以模拟几个、十几个用户,但是当需要模拟上千万个用户时,手工又怎么模拟数据量多的场景呢?

大数据量测试是性能测试吗?

  • 大数据量测试:简单的理解,一个接口返回的数据比较多(假设:不使用分页,把所有数据同时返回)

结论

  • 返回大数据量的接口,响应时间会变长
  • 这么大的数据量,我们需要考虑:网络传输数据、服务器查询这些数据、服务器处理这些数据等等分别需要多少时间
  • 这已经跟响应时间挂钩,所以已经属于性能测试的范围,但不归纳于性能分析范围

性能测试过程中发现问题需要立即提交吗

  • 在性能测试过程中发现一些问题,假设定位到某一段代码有问题,可以截图提交 Bug 给开发,但这并不是我们性能测试的最终目的,最终目的是找出性能指标

有哪些性能指标?

  • 比如说响应时间:10个人、100个人 、1000个人 、10000个人向服务器发起请求,服务器响应请求的平均响应时间是多少,这就是一个指标
  • 又好比TPS:服务器在当前的配置下,不同用户数发起请求,服务器的 TPS 处理能力是多少,这也是一个指标
  • 还有很多其他的,后面单独介绍

性能测试中发现的BUG

  • 性能测试过程中发现的 Bug 属于一个衍生品,并不是最终得到的结果
  • 像功能测试,接口测试,自动化测试,最终目的就是为了找出 Bug

关于这个的小结

  • 做性能测试,当数据量变大后,会出现连接超时、连接拒绝、500、502异常问题;在性能测试中,这些异常问题基本都会出现的,但不会去立即提 Bug
  • 对于性能测试工程师,我们要做的是分析为什么在当前数据量下会出现连接超时、连接拒绝,响应时间超时、服务器异常等异常问题
  • 这就需要我们去分析性能瓶颈,并不会单独去某个异常问题出现在哪里,而是分析为什么会出现这个异常问题,分析的是服务器或者是代码,而不是让开发人员马上来修复这些异常问题

我们常说的压测是压力测试吗?

  • 不是,而是指负载测试,一般都是为了找出系统的最大负载量
  • 就好像你老板说:你去压测下,看看系统能支撑多少用户同时访问我们的系统

什么是性能测试

什么时候能找出性能指标值

假设当前有一个业务

电商系统,下单业务,目前还不知道系统支持多少人同时下单,那么我们需要找到服务器能正常支持多少人同时下单

性能测试初始阶段(第一次做)

  • 先把基础的性能指标值找出来(第一次性能测试也叫做基准测试)
  • 比如:100个人同时下单系统正常,但120个人同时下单就会出现部分请求的响应时间超长,连接异常
  • 那么100-120范围内的某个值就是当前服务器能达到的性能指标值(基准值)

版本迭代后,进行第二次的性能测试,先重新跑一遍之前的性能测试脚本

  • 又会得到一些性能指标值,对比上个版本的性能指标值,看是否有优化(性能变化)
  • 假设这个时候120个人同时下单是正常的,150个人才有异常,那么接口已经有优化了

 

性能测试广义理解

  • 只要与服务器性能指标相关的测试都属于性能测试
  • 比如:响应时间、并发用户数、服务器处理能力、吞吐量等性能指标
  • 负载测试、压力测试、容量测试、可靠性测试都属于性能测试
  • 通常嘴巴上说的做性能测试就是广义的性能测试,它包括了很多内容,并不只是针对某一个测试类型

“官方”解释

以下含义来源于高楼大佬的解释

  1. 性能测试针对系统的性能指标,建立性能测试模型
  2. 制定性能测试方案
  3. 制定监控策略
  4. 在场景条件下执行性能场景
  5. 分析判断性能瓶颈并调优
  6. 最终得出性能结果来评估系统的性能指标是否满足既定值

其实这也可以算是一个简洁描述的性测试流程了

注意

  • 性能测试不像自动化测试那样很多东西大家都是公认的,性能测试没有一套标准的知识体系,只能说是相似的
  • 每个人都有自己的一套知识体系,不用纠结哪个人对性能测试概念的解释是准确的
  • 只要你能建立起自己的性能知识体系,那么你就可以完成性能测试

目前博主正在学习性能知识,希望通过通俗简单的术语来学懂性能测试,打造属于自己的知识体系,欢迎大家与我沟通(微信:xinhua-0118)

什么是负载测试?

概念

  • 逐步增加系统负载,测试系统性能变化,并最终确定系统所能承受的最大负载量

如何增加负载

  • 通过增加“用户数”,就是常说的并发数

实际场景

  • 有一个业务,增加到40个人的时候,服务器还能正常使用,没有异常
  • 当你增加到50个人的时候,服务器已经开始有异常了,那么就能确定40-50之间某个值就是系统所能承受的最大负载量【出现性能拐点,找到了服务器性能瓶颈的范围值】
  • 最后减小加压梯度(比如:从40个人开始每次增加1个人、2个人),确认最大负载量【确认性能拐点】
  • 就比如天平,从1g砝码开始不断的加,一直加到一个数 确定了天平的最大负载

什么是压力测试?

概念

  • 在较大的性能压力下,持续运行一个比较长的时间,看看系统服务是否正常及系统资源的利用率情况
  • 通俗理解:鸭梨山大!
  • 关键字:较大压力 + 较长时间
  • 注意:不是满负荷压力哦

举例说明

【问】:大家什么时候会觉得工作压力大?

【答】:996、007;因为你不会觉得955压力山大吧

【结论】:所以在我们日常工作中,长时间工作强度高,才会觉得压力大;如果你一周就加班一小时也说压力大...(那就别干这一行了)

压力测试是干嘛的

  • 测试系统的稳定性(简单举例:工作压力大,你还能坚持下去(那稳定性肯定好吧),那如果你很快就离职了(那稳定性肯定差,都宕机罢工了)
  • 说明了性能承受的压力越大,稳定性越好

【什么时候会去做压力测试】

  • 生产环境下,系统隔三差五的出现不稳定(不稳定:隔三差五服务异常,响应错误,响应时间超时等)的情况
  • 这个时候,就需要通过压力测试去测试系统的稳定性情况

【如何取压力值】

  • 在负载测试中,我们确认了系统所能承受的最大负载量
  • 压力值 < 最大负载量,一般取80%左右

 

有意思的问题

  • 负载测试一般时间比较短,压力测试时间比较长,持续运行时间短就能正常使用,但持续运行时间长就可能崩掉了,这是什么原因呢?

场景类比

  • 举例一:电脑保持开机状态很长时间,会逐渐变卡,因为内存的东西会越来越多,得不到有效的回收, 就会越来越卡
  • 举例二:当你经常工作压力很大,且你的心理所能承受的压力逐渐达到最大值时,你就可能会选择离职
  • 这些都是压力测试太久(本来就是较大压力+较长时间了,本来说通知加班1个月的,然后又通知说要加班2个月)
  • 总结:压力测试长时间运行,可能会逐渐增加系统的内存占用空间,若得不到有效的内存回收,当达到内存最大值时,系统就会崩掉

压力测试持续运行时间要多久

  • 标准性能测试里面,一般是7*24小时,或者是它的倍数
  • 但是实际工作中,并不会这么久,否则成本太高
  • 所以会以小时为单位,比如:4个小时、8个小时...一般晚上下班之后做,第二天早上上班看结果

先做负载测试还是先做压力测试

  • 先负载测试
  • 负载测试可以找到服务器性能瓶颈的范围值,若生产环境中系统稳定性较差,再做压力测试
  • 所以压力测试是可做可不做的

什么是可靠性测试

  • 在给定的一定的业务压力下,持续运行一段时间,查看系统是否稳定
  • 关键字:是否稳定,一定业务压力
  • 注意:不是较大压力哦

举例:

电商秒杀场景,几十个商品几十万个人同时秒杀抢购

 

如何理解可靠性测试

  1. 编写性能脚本:假设一秒内有一万个人同时发起请求
  2. 有压力吗?,一万个人同时发起请求
  3. 但是持续时间,不像压力测试一样需要持续一段时间
  4. 目的是为了验证当这么多人同时发起请求时,成功秒杀的用户能否继续完成后续下单付款等操作【一定业务压力下,系统是否稳定运行】

 

什么是容量测试

概念

  • 在一定的软、硬件条件下,在数据库不同数据量级数据量的情况下,对系统中读/写比较多的业务进行测试,从而获得不同数据量级下的性能指标值
  • 关键字:不同数据量级

数据库数据量对性能测试结果有没有影响

肯定是有的

  • 比如数据库已经有几百条数据和几百万条数据,查询的速度肯定不一样,所以肯定会影响性能测试结果
  • 数据量级的差异,会影响TPS、响应时间、网络等

举例说明: 

从一袋米中找一个绿豆,和一碗米中找一个绿豆,找的时间肯定是千差万别的

 

posted @ 2020-06-15 23:05  xinhua  阅读(539)  评论(0编辑  收藏  举报