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吐血整理,性能测试-正确定义性能瓶颈分析,一篇通透...

目录:导读

    • 前言
    • 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)

前言

性能测试和功能测试在本质上没有区别,大体的流程也没差,无非是分析需求,准备用例、执行用例、确认BUG、跟进修复验证,最终出具测试结果/报告。

两者的不同点在于,侧重不一样:功能测试侧重需求的正确实现,性能测试更注重系统的处理能力是否能支撑真实的用户访问。

在功能测试开展前,我们会分析需求,确认需求要实现的功能最终是什么表现形式,以便于设计测试用例和预期结果,性能测试同样如此。

在性能测试开展之前,依然要分析需求,确认预期的性能指标,即当系统达到什么指标的情况下,可以支撑线上业务的用户访问,而性能瓶颈,对应的则是未达到预期性能指标。

网上充斥着太多的水文,讲了太多错误的性能测试方法,荼毒了不少人。
比如用高并发把服务器资源使用率压上去,直到服务挂了,这个时候的性能测试结果就是所谓的性能瓶颈;再比如当RT明显上升和出现请求报错时,就到性能瓶颈了。诸如此类,误人子弟。

什么是性能瓶颈?

一句话概括:在给定条件下未达到预期性能指标,就是性能瓶颈。

需求:创建订单场景,服务器配置4C8G,预期性能指标是单机在CPU使用率40%以下时,TPS>200&99RT<200ms。这个时候的预期性能指标是什么?

答案:单机CPU%<40%+TPS>200+99RT<200ms,这就是预期性能指标。

其中的给定条件,业务场景是创建订单,服务器配置是4C8G,环境配置是单机服务器。

分析完需求后,接着该做什么呢?

按要求搭建压测环境,根据创建订单的业务场景准备对应的测试数据,然后找个压测工具编写脚本,同时部署好监控,以便压测时可以实时观察性能指标的变化。

如果在给定条件下,性能表现符合预期指标,那就是不存在性能瓶颈。如果性能表现未达到预期指标,就出现其他问题,比如请求超时、报错率较高、内存资源耗尽,则判断存在性能瓶颈。

然后就是根据具体的问题具体分析,逐一排查,修复后再次进行压测验证,直至达到预期结果。

很多刚学习性能测试的同学都对性能测试有个误解,那就是我一定要把服务器资源压满,或者一定要让它出现RT拐点才表明到了性能瓶颈,其实并不是这样。

无论是功能测试还是性能测试,工作开展的前提一定是需求说明。通过需求分析确认测试场景,预期结果,然后针对性的设计测试用例,执行用例进行验证。至于你是手动点点点还是利用工具自动执行,本质上对测试结果没有影响。

当然,对于刚开始入门学习性能测试的同学来说,确实很容易犯一些基础的常识性错误,如果有一定的项目实践经验,就会知道性能测试比我们想象的要复杂得多。

除了对技术的广度和深度有一定要求之外,对业务的熟悉程度,对需求和场景的分析理解能力,甚至在压测实施过程中的沟通和协调能力,也有较高的要求。

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下面是我整理的2025年最全的软件测试工程师学习知识架构体系图

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)

每个努力的瞬间,都在为你铺设通往梦想的道路。不要害怕前方的挑战,它们只会让你更加坚定和强大。相信自己,你的坚持将创造奇迹。

成功没有捷径,只有不懈的努力和坚定的信念。不要因为一时的困难而放弃,记住,每一步都在离目标更近。坚持走下去,终将看到光明的未来。

http://www.cnnetsun.cn/news/8848.html

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