吐血整理,性能测试总结分析,快速上手打通(一)

news2026/3/21 16:46:54
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 》25125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 TPStransaction per second --》每秒处理的事务数–》瞬间 --》可以使用jpgc - 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 QPSquery per second --》每秒SQL语句的查询数④ RPSrequest 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 T1b、服务器处理请求的时间 T2c、服务器把处理好的请求返回给到客户端的时间 T3d、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T1T2T3⑦ 事务a、打开cms输入用户名和密码–点击登录 》这是一个事务 》1TPS1QPSb、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 》1TPS4QPS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jpgc - 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TPS1000多TPS5什么情况下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完整版企业级性能测试实战速通Jmeter性能测试到分布式集群压测教程下面是我整理的2026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

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