性能测试的一些专业概念

Posted 2023-04-22 甜~~

性能测试: 不是模拟1个人，而是模拟多个人同时进行查看性能

1. 思维差异
   功能测试、自动化测试:
     输出： 找bug 预期结果与实际结果进行比较
     隐藏的前提：模拟都是1个用户的操作
   性能测试:
     不是模拟1个人，**模拟多个人同时**
关注:
     多个人操作时，响应时间，接口服务器性能测试中，一定是多个人同时操作，才是性能测试
2. 性能概念
    100个人同时登录接口进行登录，性能中的avgRT应该在多少，是可以被接受的？
    可接受的范围 1.5s 1.5 APDEX 用户满意度指数
3. 事务：一个请求行为，并不一定只有一个接口，所以，一个事务可能是多个接口。
4. jmeter：默认情况下，1个接口请求一次，认为一个1个事务Transation。
   也可以是通过事务控制器，挂载多个接口请求，合并成为1个事务。
   是从发起，到网络传输，收到响应
5. 性能测试
    通过工具，模拟多用户发起请求，获取**性能指标值**
    用工具来模拟多个人的方式很多
    线程: 使用进程的资源，来干。jmeter、lr
    进程： 资源拥有者，资源消耗会比较大。LR
    进程+ 线程： ngrinder
    协程： python+locust
6. 性能指标：
    平均响应时间 avgRT 90%
    TPS： 服务器每秒处理的事务数 衡量**服务器**处理能力的最主要的指标
    吞吐量：**网络**中每秒传输的事务数
          1、没有网络瓶颈：tps 数值 = 吞吐量数值
          2、如果网络有瓶颈: tps 数值 != 吞吐量数值
    吞吐率: 每秒钟能通过多少kb数据
7. 服务器资源利用率
    cpu、内存、io(数据放入放出)的利用率
8. 并发用户数：同一时间发起请求 用户数
    广义并发：同一时间发起请求(相同、不相同)
    狭义并发：同一时间发起相同请求
   集合点：集合多个人在同一时间发起相同请求
   并发用户数100 发起请求，一秒钟会发起多少请求？（请求的频率）不知道，所以1秒钟总请求量，不知道，每秒钟发起的请求数量也不知道，主要看响应时间查看请求的频率，频率为7次的话就发起700次请求。
   处理的越快，处理的频率越多，性能越好。
9. 网站的关注点为并发用户数比较多，接口的关注点为tps比较多。
10. 负载测试
     逐步增加并发用户数，找出最大 拐点区间
     逐步增加并发用户数，区间怎么判断，有没有报错，tps下降，响应时间变长
11. 50tps： 服务器每秒能处理50个事务
      50 t/s * 60 * 60 = 18w 300tps
      18w * 8h = 144w

 

性能测试一些相关的概念

1.压测任务需求的确认

确定好工作范围：
首先分析压测最容易出现瓶颈的地方，有目的的进行测试。
用户更关心整个系统中哪个环节的性能情况也会影响工作范围。

2.概念

压力测试 通过不断加压被测系统，直到性能指标达到饱和，这种测试能够找到系统的极限，为系统调优提供数据
性能测试 通过模拟生产运行的业务压力量和使用场景组合测试系统的性能是否满足生产性能要求
配置测试 通过测试找到系统各资源的最优分配原则
并发测试 测试多个用户同时访问一个应用，同一个模块或者数据是否存在死锁或者其他性能问题

# 数据库死锁：多个进程访问同一个数据库，每个进程需要的死锁都是其他进程所需要的，由此造成每个进程都无法执行下去，

　　　　　　　简单的来说：进程a等待进程b释放它的资源，进程b又等到进程a释放塔的资源
极限测试 测试系统在一定饱和情况下，系统处理会话能力，以及系统是否会出错
容量测试 测试系统能够承受住的最大的会话能力
可靠性测试 通过对系统加载一定量业务的压力，运行一段时间
失败测试 对于有冗余备份和负载均衡的系统，通过这样的测试来检验如果系统局部发生故障用户是否能够继续使用系统，用户将受到多大的影响。

固定接口参数进行压测还是进行接口参数随机化压测？
要求支持多少并发数？
TPS（每秒钟处理事务数）目标多少？响应时间要达到多少？
压服务器名称还是压服务器IP，一般都是压测指定的服务器

jmeter 压测设置

线程数：并发数量，能跑多少量。具体说是一次存在多少用户同时访问
Rame-Up Period(in seconds):表示JMeter每隔多少秒发动并发。理解成准备时长：设置虚拟用户数需要多长时间全部启动。如果线程数是20，准备时长为10，那么需要10秒钟启动20个数量，也就是每秒钟启动2个线程。
循环次数：这个设置不会改变并发数，可以延长并发时间。总请求数=线程数*循环次数
调度器：设置压测的启动时间、结束时间、持续时间和启动延迟时间。

压测结果查看
??运行完后，聚合报告会显示压测的结果。主要观察Samples、Average、error、Throughput。
Samples:表示一共发出的请求数
Average：平均响应时间，默认情况下是单个Request的平均响应时间（ms）
Error%:测试出现的错误请求数量百分比。若出现错误就要看服务端的日志，配合开发查找定位原因
Throughput:简称tps,吞吐量，默认情况下表示每秒处理的请求数，也就是指服务器处理能力，tps越高说明服务器处理能力越好。
压测结果的分析

有错误率同开发确认，确定是否允许错误的发生或者错误率允许在多大的范围内；

Throughput吞吐量每秒请求的数大于并发数，则可以慢慢的往上面增加；若在压测的机器性能很好的情况下，出现吞吐量小于并发数，说明并发数不能再增加了，可以慢慢的往下减，找到最佳的并发数；

压测结束，·登陆相应的web服务器查看CPU等性能指标，进行数据的分析;

最大的tps:不断的增加并发数，加到tps达到一定值开始出现下降，那么那个值就是最大的tps。

最大的并发数：最大的并发数和最大的tps是不同的概率，一般不断增加并发数，达到一个值后，服务器出现请求超时，则可认为该值为最大的并发数。
压测过程出现性能瓶颈，若压力机任务管理器查看到的cpu、网络和cpu都正常，未达到90%以上，则可以说明服务器有问题，压力机没有问题。
影响性能考虑点包括：数据库、应用程序、中间件（tomact、Nginx）、网络和操作系统等方面。

转载自：https://www.cnblogs.com/leiziv5/p/9055804.html#undefined