吐血整理，性能测试总结分析，快速上手打通（一）

前言

1、性能测试的测试流程

1）分析性能的需求–》需求从哪里来的？
–》① 业务和产品提出的 ② 测试提出的 ③ 客户提出的

2）执行性能测试的方案和计划，搭建性能测试环境
3）编写对应的性能测试用例 ==》设计对应的性能测试场景
4）在jmeter里面组件接口和开发性能测试脚本
5）执行性能测试
6）分析性能瓶颈，给出性能调优建议，得出性能测试报告

2、性能测试当中的并发测试，负载、压力、失效恢复测试

1）性能测试常见的类型：
并发测试，负载测试，压力测试，失效恢复测试
并发测试–》所有的用户在同一时间请求同一个接口（瞬间的）–》秒杀、抢红包

负载测试–》通过不断的增加用户和增加请求对服务器施加压力，找到瓶颈点和拐点–》比如，用100并发线程数持续加压5-10分钟
压力测试–》又称为稳定性测试、破坏性测试–》找到瓶颈点和拐点后，通过80-100%的TPS去持续进行施压30分钟，1个小时，2个小时，12个小时，24个小时等等，看看系统是否有内存泄露和内存溢出等问题

失效恢复测试==》主要是检查系统在出现故障之后，能否自动恢复到正常状态，以及恢复的过程是否正确，数据是否完整等

3、并发测试里面用户的概念

1）注册用户数 ==》50000个人注册
2）在线用户数 ==》5% ==》2500个人在线
3）并发用户数 ==》并发度1-5%*2500 ==》25=125个并发

【面试题】你在做并发测试的时候，怎么得到最佳或最优的并发用户数（并发线程数）
答：我会通过阶梯式加压的方式去进行测试，比如20-40-60-80-100-120-140-160，当接口响应时间不超过3秒，接近3秒，并且TPS最优，接口无报错，此时对应的并发线程数就是最优的并发用户数

TPS的计算公式：TPS=并发用户数/接口响应时间
注意：并发用户数并不是越高越好，并发用户数越高，带来响应时间也会增加，以及错误率也会提升

4、性能测试的指标

1）性能测试的目的：
不断的增加用户和请求对服务器施加压力，看服务器的性能表现

2）性能测试的指标
① TPS（transaction per second） --》每秒处理的事务数–》瞬间 --》可以使用jp@gc - Transactions per Second插件来监听
② 吞吐量（throughput）–》网络上行下载的数据量总和 --》是平均的TPS --》可以在聚合报告里面查看
③ QPS（query per second） --》每秒SQL语句的查询数
④ RPS（request per second）–》每秒的请求数
⑤ HPS （hists per second）–》每秒点击率
⑥ RT （response time）–》接口的响应时间

a、从客户端发送接口请求到服务器的时间 T1
b、服务器处理请求的时间 T2
c、服务器把处理好的请求返回给到客户端的时间 T3
d、客户端把接口响应数据渲染到前端页面的时间 T4
在jmeter里面的接口响应时间=T1+T2+T3

⑦ 事务
a、打开cms输入用户名和密码–点击登录 ==》这是一个事务 ==》1TPS=1QPS
b、打开cms输入用户名和密码–点击登录–添加用户–修改用户–删除用户 ==》也是一个事务 ==》1TPS=4QPS
结论：处理单接口事务的时候TPS和QPS是相等的，处理多接口事务的时候TPS和QPS是不相等的
⑧ 错误率 ==》事务的错误率 ==》不能报错

TPS是衡量服务器好坏的唯一指标，TPS越高服务器性能越好，TPS越低服务器性能越差

5、并发测试

1）相对并发测试：测试出来的数据不是很准确
2）绝对并发测试：所有的用户在同一时间请求同一个接口 ==》添加 同步定时器 （集合点）

6、单接口场景和混合场景负载测试

1）并发用户模型：不断的去增加用户数对服务器施加压力，站在用户的角度去思考问题
2）吞吐量模型：不断的增加请求出对服务器施加压力，站在服务器的角度去思考问题

单接口场景：登录接口
混合接口场景：登录接口+查询接口 ==》登录查询业务
单接口场景的TPS一般比多接口的TPS要高多

7、压力测试和性能测试需要关注的指标

1）业务指标：TPS、接口响应时间（接口平均响应时间，90%line）、错误率
2）硬性指标：CPU和内存的使用率低于70%，还有网络IO和磁盘IO

业务指标主要关注了：接口的平均响应时间、90%line、吞吐量tps（系统每秒处理事务数）、错误率
资源指标主要关注了： cpu、内存、磁盘、网络（i/o）
应用指标主要关注了：如空闲线程数、数据库连接数、GC/FULL GC次数、函数耗时等。

前端指标主要关注了：如页面加载时间、网络时间（DNS、连接时间、传输时间等）
我们当时规定的tps必须要达到270/s以上，接口的平均响应时间要小于3秒，错误率为0%，CPU和内存的使用率是需要低于70%以下的

8、通过jmeter -n -t XX.jmx -l XX.jtl -e -o ./report命令行做压测

9、性能测试结果分析和编写性能测试报告

有发参考的报告在QQ群里，自己可以去总结一下报告里面有哪些内容

10、性能测试的面试题

1）怎么找出性能测试的拐点？
答：TPS上升到最高点开始下降，响应时间开始上升的这个点就是性能的拐点和瓶颈点

2）怎么知道服务器所能承受的最大的并发用户数
我会通过阶梯式加压的方式去进行测试，比如20-40-60-80-100-120-140-160，当接口响应时间不超过3秒，接近3秒，并且TPS最优，接口无报错，此时对应的并发线程数就是最优的并发用户数

TPS的计算公式：TPS=并发用户数/接口响应时间
注意：并发用户数并不是越高越好，并发用户数越高，带来响应时间也会增加，以及错误率也会提升

3）求出最大的tps
可以使用jp@gc - Transactions per Second插件去看最高的TPS就是可以了
TPS的计算公式：TPS=并发用户数/接口响应时间

4）你们之前公司的tps能达到多少？
答：每个接口的TPS都是不一样的，增加类的接口TPS就会高一点，查询类的接口TPS就会低一点，==》800多TPS，1000多TPS

5）什么情况下TPS等于QPS？
处理单接口事务的时候TPS和QPS是相等的

6）你们在做性能测试的时候是用的单机去压测还是用的多机（分布式）
建议回答：是用的单机去压测的

7）如果不知道并发线程数数到底取多大，怎么操作？
我会通过阶梯式加压的方式去进行测试，比如20-40-60-80-100-120-140-160

一、Python编程入门到精通

二、接口自动化项目实战

三、Web自动化项目实战

四、App自动化项目实战

五、一线大厂简历

六、测试开发DevOps体系

七、常用自动化测试工具

八、JMeter性能测试

九、总结（尾部小惊喜）

人生最珍贵的不是终点站的掌声，而是追梦路上的每一个脚印。当你觉得疲惫时，请记住：钻石经过打磨才能璀璨，雄鹰经历断羽才能高飞。你的坚持，正在书写属于自己的传奇篇章！

别让任何人定义你的极限！你拥有的不是天花板，而是等待突破的起点。那些看似不可能的梦想，终将在你日复一日的坚持中变得触手可及。你，就是自己人生的造梦者！