1.性能测试:通过使用工具模拟一定量的并发用户数,向服务器发起请求,来获得性能指标。
2.负载测试:逐步增加并发用户数,获得大并发用户数的拐点区间。拐点区间的判断:(几分钟)
a.有没有报错(未报错的最后一个数值是大并发数)?
b.响应时间(区间范围挨着试 1.5S以内)
c.tps有没有下降(区间范围挨着试),tps应该是先上升再下降?
3.压力测试:使用一定量的并发用户,持续比较长时间向服务器发起请求,查看服务器的稳定性。
a.一定量:范围小于大并发用户数,一般会使用大并发用户数的20%或者80% maxThreads)先用一个比较低的并发用户数运行一段时间,再用80%的并发用户数运行一段时间;
b.较长时间:几小时或者几天的时间;
c.稳定性:服务宕机(资源不够用)或操作系统宕机;
4.TPS:服务器每秒处理的事务数,服务器的综合处理能力。
服务器:CPU、内存、网络、IO、磁盘;
吞吐量:网络每秒能通过的事务数。
事务的定义:一个完整的上行和下行两个部分。
RPS:请求,每秒用户请求率,发起方;
QPS:每秒查询率。服务器的查询;
以登录为例,1个事务,但是查询数据库不只是1次,可能需要查询多次,以及有其他事务。在企业中,如果没有严格区分,是把1个事务,当做只查询1次。就把TPS和QPS认为相等了,但实际请求可能是1个事务:n个查询。
HPS:hitpers 每秒用户点击率,页面点击才会有。(jmeter中没有该概念)
请求频率*并发数
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。关键词:是否稳定:一定业务压力(大并发数的20%)
容量测试:在一定的软、硬件条件下,在数据库不同数量级数据量的情况时,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。关键词:不同数量级。
在性能测试时,如果数据库的数据量级是不一致的,性能指标值也可能存在差异。在做性能测试时,数据库的数据量级一定要保证一致。
生产的数据库数据量级 百万级–索引是关键
测试用的环境,独立性能测试环境,不超过万。
性能测试:需要自己搭建性能测试环境,独立环境。
(性能测试不能使用功能测试、自动化测试环境、验收、生产环境,需要自己搭建独立环境)
独立环境:真正的性能测试环境,机器的资源配置是和生产完全一样(硬件配置一样、数量一样、网络一样、架构参数一样)
影子数据库:数据库有区分,但是日志无法分开。
8核16G
网络:网络的架构、网络基础知识、http三次握手四次挥手
性能测试不能使用无线网络,也不要去使用vpn等桥连。(堡垒机、跳板机等等)这些会重点保证网络安全,会损失部分速度。性能测试尽可能的使用局域网。
性能测试的必要性研究–关键项评估
1.主管部门、监管部门审查;
2.涉及生命财产安全;
3.大型新系统;
4.核心系统;
5.架构调整;
6.业务剧增;
7.重大缺陷修复;
可测性-可量化为性能指标值,比如日均访问量等;–反复沟通。
性能测试并不是想做就做?
a.核心的业务,用户量大优先;
b.比如jdk版本升级,涉及底层调整;
c.重大升级:
性能测试步骤
a.性能测试准备
1)需求分析–熟悉业务
2)明确性能测试目标(指标值)
3)了解软件功能 架构
4)制定测试计划,做好工作量评估
5)制定测试模型(编写测试用例)
b.搭建性能测试环境
1)工具选型与准备
2)被测系统环境搭建(服务器、服务器版本更新、数据库数据准备)
3)网络配置
c.性能测试脚本开发
1)选取协议
2)制作脚本
3)调试脚本
4)验证脚本
d.性能测试脚本执行
1)试运行
2)场景执行
e.结果分析与调优
1)分析依据:结果图表
2)分析思路:服务器硬件瓶颈->网络系统->服务器os瓶颈(参数配置、数据库、web服务器)->应用瓶颈(sql语句、数据库设计、业务逻辑、算法)
3)调优
4)修改脚本或场景
f.测试报告与结果跟踪
1)性能测试报告;
2)性能测试问题跟踪;
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