性能测试

一、什么是性能测试？

性能测试是一种非功能性测试，主要目的是评估系统在特定负载条件下的响应时间、吞吐量、资源利用率和稳定性。性能测试不仅仅关注系统是否能正常运行，还关心在不同负载下是否会发生性能瓶颈，确保应用程序能够应对大规模并发用户的访问。

二、性能测试流程

1. 需求分析：

   • 明确性能目标，比如最大支持用户数、响应时间、吞吐量等。

2. 测试设计：

   • 设计测试场景，明确要测试哪些业务功能、用户行为，以及对应的负载和压力。

3. 脚本编写（注意参数化、关联）：

   • 根据业务场景编写测试脚本，确保脚本能真实地模拟用户行为。

4. 执行测试：

   • 按照设计好的场景执行测试，逐步增加负载以观察系统性能变化。

5. 监控与分析：

   • 在测试期间监控服务器性能，收集数据。

6. 结果分析与优化：

   • 通过分析测试结果，发现性能瓶颈，提出优化方案。

三、性能指标

  吞吐量 (Throughput)：

• • 单位时间内系统能够处理的请求数量或数据量。高吞吐量通常意味着系统具备更高的并发处理能力。

  响应时间（一般不高于1.5s）：

• • 从用户发送请求到收到响应的时间。这个指标通常会影响用户体验。

  资源利用率（一般低于80%）：

• • 监控CPU、内存、磁盘、网络带宽等资源的使用情况，帮助识别是否有瓶颈。

　　成功率（一般是99.99%）：

四、性能测试的分类

1. 基准测试（Benchmark Testing）：
   • 目的是确定系统在单个接口单个用户，没有压力下的基准性能指标。

2. 负载测试 (Load Testing)（加压）：

   • 目的是确定系统在期望的负载条件下的表现。它通过模拟预期的用户数量来测试系统的响应时间和稳定性。
   • 示例：测试电商网站在促销活动时能否同时处理成千上万的订单请求。

3. 压力测试 (Stress Testing)（极限）：

   • 将系统推到极限，甚至超出预期负载，测试在异常高负载下系统的表现。
   • 目的是找出系统的崩溃点以及在压力下的恢复能力。
   • 示例：测试系统在高流量、数据库崩溃或硬件故障时的响应。

4. 容量测试 (Capacity Testing)：

   • 测试系统能够处理的最大负载，以确定其最大处理能力。
   • 帮助确定系统是否需要扩展资源来处理更多用户。

5. 稳定性测试 (Stability/Soak Testing)（恒定压力）：

   • 长时间运行负载测试，检查系统是否会在持续高负载下出现内存泄漏、性能下降等问题。
   • 示例：模拟网站24小时不停歇地处理请求，检查内存使用情况。

6. 峰值测试 (Spike Testing)：

   • 测试系统在短时间内大量请求的情况下是否能够快速适应并恢复，模拟突然的流量激增情况。

五、性能测试工具：

1. JMeter：

   • 一个开源的性能测试工具，适用于Web应用、数据库、FTP服务器等的测试。

2. LoadRunner：

   • 商业级性能测试工具，功能强大，支持广泛的协议和复杂场景的模拟。

3. Gatling：

   • 针对开发者的开源性能测试工具，基于Scala编写，擅长高并发测试。

4. k6：

   • 现代化的开源负载测试工具，提供脚本化和云端集成，适用于测试API和微服务。

六、定位性能问题：

1. 代码层：如：日志、exception、error。
2. 数据库层：如：慢查询、数据连接池、死锁。
3. 架构层：JVM、中间件nginx、MQ。
4. 配置层：服务器。