性能测试介绍

本文主要是介绍性能测试介绍，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

性能测试是一种测试方法，旨在评估系统、应用程序或组件在现实场景中的性能表现和可靠性。它通常用于衡量系统在不同负载条件下的响应时间、吞吐量、资源利用率、稳定性和可扩展性等关键指标。

为什么要进行性能测试

通过性能测试，可以确定系统是否能够满足预期的性能要求，找出性能瓶颈和潜在的问题，并进行优化和调整。

发现性能瓶颈：性能测试可以帮助发现系统的性能瓶颈，即系统在高负载或高并发情况下可能出现的问题。通过检测性能瓶颈，可以找到影响系统性能的原因，并针对性地进行优化和调整。

评估系统能力：性能测试可以提供有关系统在不同负载条件下的性能数据，包括响应时间、吞吐量和资源利用率等指标。这些数据可以帮助开发人员、运维人员和决策者评估系统的能力，确定系统的性能边界，并制定相应的策略和决策。

优化系统性能：通过性能测试，可以发现系统存在的性能问题，并优化系统的性能。通过调整配置、优化代码和使用合适的技术方案，可以提高系统的性能，提供更好的用户体验。

检验系统可靠性：性能测试不仅可以评估系统的性能，还可以测试系统在长时间运行、高负载和异常条件下的稳定性和可靠性。通过模拟实际使用场景，可以检验系统是否能够处理意外情况和异常情况，并找出潜在的问题。

综上所述，进行性能测试有助于发现系统性能瓶颈，评估系统能力，优化系统性能，检验系统可靠性，并提供良好的用户体验。这些优点可以帮助保障系统的稳定性和性能，并满足用户和客户的需求。

性能测试的应用场景

在开展性能测试之前，需要有一个明确的业务场景。比如如下场景：
双十一、618 即将到来，超过 x 千万的用户会同时下单。

微博明星公开恋情。

12306 抢票。

以上的场景都有一个共同特点，是在某个瞬间，来自用户的请求信息达到了远远超出平日正常使用的峰值。

当然了，除了以上的场景，日常的性能测试，也需要拉通业务，产品，确定产品的用户量，根据这些信息制定合理的用户数、并发数、响应时间等等。

如果是完全新上线的产品，在第一次发布的时候，会主要参考竞品的数据指标，制定性能测试计划。

性能测试的价值

性能测试的价值除了上述保证产品上线之后能正常使用之外，还有一个非常重要的因素，就是降本增效。

因为服务器的价格是非常昂贵的。在能满足需求的情况下，能少买一台服务器，都是在替老板省钱。

性能省钱公式：良好的容量规划能⼒ + 性能调优能⼒ = 为老板省钱

学习性能测试的价值体现

性能测试能力是测开工程师精华加分项。

性能测试知识体系

性能测试知识体系主要分为四大模块：

性能调优是整个性能测试过程中最难的一个环节，除了要掌握以上的知识之外，还需要具备非常强的代码基础以及非常丰富的项目经验。所以基本上能做调优的测试，都是在资深专家以上的级别。

性能测试压力曲线模型

这张图是一张非常经典的和测试相关的图片，叫做性能压⼒曲线图。

曲线图关键点介绍：

横轴：并发的用户数，从左到右表现了 Number of Concurrent Users（并发用户数）的不断增长。

纵轴：分别有三条曲线

Utilization（资源的利用情况，包括硬件资源和软件资源）

Throughput（吞吐量，这里是指每秒事务数）

Response Time（响应时间）

区域：曲线图主要分为 3 个区域，分别是：

Light Load （轻压力区）

Heavy Load （重压力区）

Buckle Zone（弃忍区）

纵轴的三条曲线，每条曲线都是在性能测试过程中重点关注的信息：

利用率曲线（绿色）：并发用户数-资源利用情况曲线

吞吐量曲线（紫色）：并发用户数-吞吐量曲线

平均响应时间（蓝色）：并发用户数-响应时间曲线

而在随着用户数不停增大，很明显的可以看到图中有两个拐点：

第一个拐点：The Optimum Number of Concurrent Users（最佳并发用户数），在 Light Load 和 Heavy Load 两个区域交界处的并发用户数。代表最优并发用户数：既不会造成资源的浪费，也可以满足现有的需求

第一个拐点到第二个拐点之间：The Maximum Number of Concurrent Users（最大并发用户数），在 Heavy Load 和 Buckle Zone 两个区域交界处的并发用户数

平均响应时间会越来越高，而平均响应时间会直接影响到用户的使用体验。

吞吐量和利用率曲线相较平稳。

第二个拐点：代表系统能承载的最大的并发用户数。一旦超过这个并发，代表服务器需要进行扩容。

过程分析：

阶段 1 轻压力区：随着并发用户数的增长，资源使用率和吞吐量（TPS）会相应的增长，但是响应时间（RT）基本平稳，小幅递增；

阶段 2 重压力区：当并发用户数增长到一定值后，资源利用趋于饱和，吞吐量（TPS）增长明显放缓甚至停止增长，而响应时间（RT）却进一步增大。

阶段 3 弃忍区：如果并发用户数继续增长，软硬件资源占用继续维持在饱和状态(过饱和)，但是吞吐量（TPS）开始下降，响应时间（RT）急剧递增。

综上所述，当系统的负载等于最佳并发用户数时，系统的整体效率最高，没有资源被浪费，用户也不需要等待；当系统负载处于最佳并发用户数和最大并发用户数之间时，系统可以继续工作，但是用户的等待时间延长，满意度开始降低，并且如果负载一直持续，将最终会导致有些用户无法忍受而放弃；当系统负载大于最大并发用户数时，将注定会导致某些用户无法忍受超长的响应时间而放弃。

所以性能测试的数据尽量保持在 CPU 利用率足够高，整个系统的吞吐负载可控。