性能测试攻略(一):需求分析
性能测试成为软件开发和运维过程中不可或缺的一环。性能测试不仅能够帮助我们了解系统在特定条件下的表现,还能帮助我们发现并解决潜在的性能问题。那么我们怎么做一次完整的性能测试呢?首先,我们需要进行需求分析,来明确我们的测试目的。比如,本次测试要验证哪些内容,达到什么样的性能指标,或者要满足多少用户使用我们的系统。其次,我们要确定测试范围,考虑测试需求,根据我们的系统架构、模块划分、接口关系等因素,测试范围要尽可能全面。再次,我们需要确定我们使用的测试工具,如:LoadRunner、JMeter等,测试工具要满足测试需求。然后,我们就可以进行测试场景的设计,包括用户数量、操作频率、数据规模等。确定好上面的内容,就可以来制定我们的测试计划了,测试计划包括目标、范围、工具、场景、资源、时间和任务分配等。最后,我们需要准备我们的测试环境,要尽可能的模拟生产环境,包括硬件配置,软件版本、网络条件等。这样我们就可以执行性能测试。测试完成后对系统的测试结果进行分析,分析性能瓶颈,然后对瓶颈优化后,再次验证优化效果。
本篇内容,主要介绍一下性能测试的需求分析相关内容。
性能测试需求分析的重要性
性能测试需求分析是性能测试的第一步,也是至关重要的一步。它决定了性能测试的方向和重点,为后续的测试设计提供了依据。以下是性能测试需求分析重要性的几个方面:
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明确测试目标: 通过需求分析,我们可以明确性能测试的目标,如确定系统的最大用户并发数、验证系统在特定负载下的响应时间等,从而确保测试工作的方向性和针对性。
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指导测试设计: 需求分析的结果将直接指导测试设计,包括测试场景的选择、测试数据的准备、测试工具的选取等,确保测试工作的全面性和有效性。
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评估系统性能: 性能测试需求分析的结果将作为评估系统性能的依据,帮助我们了解系统在特定条件下的表现,发现潜在的性能问题,为系统优化提供数据支持。
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提升用户体验: 通过性能测试需求分析,我们可以更好地了解用户需求,模拟用户行为,从而确保系统在用户实际使用过程中表现良好,提升用户体验。
性能测试需求分析主要方式
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用户调研: 通过用户调研,了解用户对系统性的需求和期望,如响应时间、并发用户数等,从而确定性测试的目标和指标。当然,用户不一定指系统真实的使用用户,也可以为系统的运营管理人员、产品设计人员或相关的业务人员都可以。
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业务场景分析: 通过对业务场景的分析,了解系统的业务流程、数据规模、用户行为等,从而确定性能测试的场景和数据。尤其是对于访问频次多、业务复杂、数据量大等业务场景的分析。
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系统架构设计: 了解系统的架构设计,包括服务器配置、网络拓扑、数据库、数据中间件等,以便在性能测试中模拟真实的系统环境。对于性能测试人员,一定要了解系统的整体架构,这样才能确保我们的测试范围覆盖的广、场景设计的全面、结果分析的准确。
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历史数据分析: 通过分析历史数据,了解系统在过去的性能表现,如响应时间分布、错误率等,从而为性能测试提供参考。还要了解数据库在一定时间内产生的数据量,方便我们测试中模拟出铺底数据,使得我们在更接近生产数据量的环境下进行性能测试。容易发现数据操作类的性能问题。
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行业标准和规范: 参考行业标准和规范,如响应时间标准、吞吐量标准等,以确定性能测试的指标和阈值。
性能测试需求分析要明确的目标
测试指标
我们要根据性能测试需求,来明确我们最终的性能指标。为我们的测试提供一个准则,满足指标即可判定为测试通过。下面举例说明几个指标:
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交易响应时间: 用户从客户端发起一个请求,到客户端接收到从服务器返回结果的响应结束,整体过程所耗费的时间;响应时间=网络传输时间+服务器处理延迟时间+数据库服务器处理延迟时间,简单交易小于1.5s,一般交易小于3s,复杂交易小于5s。
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业务处理能力(TPS): 每秒处理交易笔数 以82原则计算交易峰值负载:3000人测试人员,每日提交缺陷10个,任务领取5个,任务列表20,执行列表20次,上传图片5次,上传视频5次,下载测试报告5次,导入用例3次。日交易总量为:3000x73=219000, 日交易量 = 交易总量合计(219000) x 80% =T T =175200 日交易时间 = 营业时间8小时*20% =1.6 TPS目标计算为:T /1.6 / 3600 = 30.41笔/秒
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并发用户: 系统需求的最大使用人数
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系统处理正确性: 在负载情况下,交易错误率。错误率=(失败交易数/交易总数)*100%。(不同系统对错误率的要求不同,但一般不超出千分之五。稳定性较好的系统,其错误率应该由超时引起,即为超时率。)
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业务处理稳定性: 系统在标准压力(系统的预期日常压力)情况下,能够稳定运行。(一般来说,对于正常工作日(5X8小时)运行的系统,至少应该能保证系统稳定运行10小时以上。对于7X24运行的系统,至少应该能够保证系统稳定运行48小时以上。)
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系统资源: CPU<=80% 内存使用率无明显上升趋势 磁盘繁忙率<=80%
测试范围
对于我们测试范围应该选什么?一般如果有明确的测试需求,那我们按照测试需求来即可,如果没有明确的测试需求,比如只要求了系统整体的性能指标,那可以参考以下的原则:
已上线系统:
- 测试交易要覆盖各个渠道;
- 一般系统:选取日均交易量TOP20、TOP10的交易;
- 选取生产上曾经出现或者容易出现问题的交易;
- 选取生产上占用资源较高的交易;
- 选取业务逻辑复杂的交易;
- 选取交易路径较长的交易;
- 选取处理时间较长的交易;
- 选取特殊需求的交易(测试并发、测试登录)。
未上线系统:
- 测试交易覆盖各渠道;
- 选取预期交易量大的交易;
- 选取预期交易量增长迅速的交易;
- 选取占用资源较高的交易;
- 选取交易路径较长的交易;
- 选取处理时间长交易;
- 选取业务逻辑复杂的交易;
- 选取频繁调用数据库的交易;
根据系统架构:
- 针对Redis,我们要测试大量redis key同时失效模式,一个热key的失效模式等,避免出现缓存穿透、雪崩的出现。
- 针对数据库,要测试大量的写入操作,避免出现数据库性能问题,针对一些可以多人操作的数据,要避免出现死锁现象。在大量的数据铺底情况下,测试复杂的查询交易。如果是数据库集群,还要考虑数据一致性和故障测试。
- 针对网络代理层,我们需要根据配置,测试超出配置最大连接数、缓存等相关内容。
- 针对服务层,我们需要考虑服务与服务之间的调用情况、避免相互调用,或者环形调用。
- 针对服务器,我们需要考虑服务器的内存、CPU、I/O、网络等资源,还有句柄、线程等。
性能测试需求问题
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沟通与交流: 性能测试需求分析,我们要多方面考虑影响系统性能的因素,因此我们要与业务需求方、客户、开发人员、运维人员保持密切沟通。我们需要了解整体系统的功能架构、技术架构、应用部署方式、网络环境等一系列的内容。所以需要深入沟通,才能进行深度的分析。
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简化测试场景: 虽然我们要根据多方面考虑,覆盖更广的测试范围,但是我们要简化测试场景。简化测试场景,可以降低测试难度和复杂度,构建接近真实的测试场景。
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