• 性能测试


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    一、学习前的认知

    我们在学习性能测试之前,需要有个新的认识:性能测试,不再是像功能测试一样单纯的找 Bug,而是去找性能指标

    1.1 转变思维

    • 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 GUI 测试,我们的目的就是为了跑通功能、程序,并成功找到 Bug
    • 但在做性能测试的时候,我们大部分是 headless 模式(所谓的:无头,无界面模式),目的不再是单纯的为了找到 Bug,而是要分析性能指标等等(后续讲到)

    1.2 性能测试的时间一般会比自动化、功能测试长,为啥?

    • 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
    • 在后面,我们通过讲述性能测试步骤来仔细了解

    1.3 性能测试一定要工具,手工不行吗?

    • 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
    • 重点:很多很多用户
    • 功能测试:一个人点点点就知道功能通不通,有没有 Bug 了
    • 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?
    • 类比,吃饭场景:一个人可以吃好几碗,但是叫你吃几百碗是不可能的
    • 结论:工具就可以模拟大数据量的场景,可以做到人做不到的事情

    1.4 大数据量测试是性能测试吗?

    大数据量测试简单理解: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的响应时间会变长
    • 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

    1.5 大数据测试是性能测试吗?

    大数据测试的功能属于功能测试哦

    1.6 性能测试过程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

    1.6.1 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
    • 后续详细介绍

    1.6.2 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
    • 但像功能测试,最终目的就是为了找出 Bug

    1.6.3 关于这个问题的总结

    • 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等异常问题;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

    1.7、我们常说的压测是指压力测试吗?

    • 并不是,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

    二、什么是性能测试?

    2.1 狭义理解

    • 通过工具,找出或获得系统在不同工况下的性能指标值
    • 性能测试过程中,重点是找出性能指标,而不再是找出 Bug,
    • 性能测试的产出绝对不只是 Bug

    2.2 场景类比

    跑步100米,用时多少?运动员的心跳、步伐频率是多少?

    1. 跑步100米:业务场景
    2. 用时多少:响应时间
    3. 运动员的心跳、步伐:性能指标值

    性能指标值和响应时间是否满足当前业务场景的最低要求(合格线)

    2.3 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

    2.3.1 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)

    2.3.2 版本迭代,进行第二次做性能测试,重新跑一遍之前的性能脚本

    • 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

    2.3.3 假设公司是从0开始做性能测试

    • 第一阶段:做好性能测试,得到性能指标值
    • 第二阶段:假设性能比之前差,哪些性能指标值不满足预期值,就需要分析是哪里有问题

    2.4 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

    2.5 "官方"解释

    以下含义来源高老的解释,比较“官方”的术语

    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

    其实也算是一个简洁描述的性测试流程了

    2.6 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
    • 基本每个人都有自己的一套知识体系,就好像高老也会说他给性能测试的定义很大可能会被轰炸一样
    • 只要属于自己的知识体系建立起来了,那么就能助力你正确的完成性能测试
    • 不用太过纠结于哪个人对性能测试概念的解释是最准确的

    三、什么是负载测试?

    3.1 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
    • 通俗理解:看看你几斤几两

    3.2 如何增加负载

    通过增加“用户数”,就是常说的并发数

    3.3 场景类比

    天平秤,称东西的时候,需要逐步加砝码,最终达到砝码和物品重量的平衡点,因为它不可能一下子就达到平衡点【好比不可能一下子找到系统能承受的最大负载量】

    • 称东西:业务场景
    • 加砝码:逐步加压
    • 达到平衡点:找到最大负载量

    3.4 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】

    3.5 服务器又有哪些可能会出现的异常呢

    • 响应时间超长:正常服务器处理请求时间是 1s,但现在变成3s - 5s
    • 服务报错:无法同时正常响应多个请求
    • 服务器宕机:系统完全用不了

    四、什么是压力测试?

    4.1 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
    • 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

    4.2 场景类比

    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天也说压力大...(那就别干这一行了)

    4.3 压力测试用来干嘛的

    测试系统的稳定性

    4.4类比

    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)

    4.5 什么时候会做压力测试

    • 生产环境下,系统隔三差五的出现不稳定的情况
    • 这个时候,就需要通过压力测试去测试系统的稳定性情况

    4.5.1 啥情况算不稳定?稳定性差?

    隔三差五的出现下面的情况

    • 服务异常:响应错误、响应时间超时等
    • 服务器出现异常:宕机

    4.5.2 怎么分析是服务异常还是服务器异常

    • 如果所有请求都是一片红,应用程序发送的所有请求都报红,就是服务器出现了异常
    • 如果有些请求偶尔成功响应,偶尔又失败,则是服务异常,出现不稳定的情况

    4.6 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

    4.7 灵魂拷问

    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?

    4.7.1 场景类比

    • 例子一: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
    • 例子二: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

    4.7.2 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

    4.8 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...晚上下班之后做,第二天早上上班看结果

    4.9 先负载测试还是压力测试

    • 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

    五、什么是可靠性测试

    5.1 概念

    • 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

    5.2 业务场景栗子

    电商秒杀场景,几十个商品几十万个人同时秒杀抢购

    5.3 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】

    六 什么是容量测试

    6.1 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

    6.1 数据库数据量对性能测试结果有没有影响?

    肯定有

    • 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
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