吐血整理,性能测试重要指标+设计真实负载(详细总结)

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、性能测试之重要指标

1)并发用户

并发一般分两种情况。一种是严格意义的并发,即所有的用户在同一时刻做同一件事情或者操作,这种操作一般指做同一类型的业务。

另外一种并发是广义范围的并发,这种并发与前一种并发的区别是,尽管多个用户对系统发生了请求或者进行了操作,但是这些请求或者操作可以是相同的,也可以是不同的。

2)并发用户数量

在同一时刻与服务器进行交互的在线用户数量。

3)请求响应时间

指的是客户端发出请求到得到响应的整个过程的时间。

4)吞吐量

指的是在一次性能测试过程中网络上传输的数据量的总和。吞吐量/传输时间,就是吞吐率。

5)吞吐率

单位时间内网络上传输的数据量,也可以指单位时间内处理的客户端请求数量。它是衡量网络性能的重要指标。通常情况下,吞吐率用“请求数/秒”。

6)TPS

每秒钟系统能够处理的交易或者事物的数量。它是衡量系统处理能力的重要指标。

7)点击率

每秒钟用户向Web服务器提交的HTTP请求数。

这个指标是Web应用特有的一个指标:Web应用是“请求-响应”模式,用户发出一次申请,服务器就要处理一次,所以点击是Web应用能够处理的交易的最小单位,如果把每次点击定义为一个交易,点击率和TPS就是一个概念。

容易看出,点击率越大,对服务器的压力也越大。点击率只是一个性能参考指标,重要的是分析点击是产生的影响。

8)资源利用率

指的是对不同系统资源的使用程度,例如服务器的CPU利用率,磁盘利用率等。资源利用率是分析系统性能指标进而改善性能的主要依据。

2、性能测试中如何设计真实的负载

具体改如何设计和实施整个过程呢?
这里划分了几个环节:

1)场景确定与压测脚本准备用户在注册时需要提交用户的姓名、手机号和手机验证码,之后提交申请即可,所以实际上用户申请注册只调用了一个API接口来完成,这是一个比较简单的场景。

2)施压模式既然是容量探测,所以我们整体的施压过程是一个梯度渐进的过程,一般不会上来就是一条直线。

3)压测点分布传统压力测试工具主要在内网中产生压力,压力的规模受限于物理机器及License数量,造成准备周期过长及成本过高等问题。

而云压测提供可靠的分布式压测服务器(压测点),充分利用云端的计算资源,从而突破了这个限制。

压测点就是发起压力的主机,因为使用了云服务的云主机(AWS、Ucloud和阿里云)以及云智慧部署在全国IDC核心机房的服务器,所以我们做到了基本的全国覆盖

4)压测时间设定如果是用户线上的系统,根据系统访问的情况,一般我们会建议用户在凌晨进行压测,此时能够保证对用户的影响最小,也能保证正常用户访问导致对压测结果的干扰最小。

5)压测数据分析在基本的参数确定之后,我们就可用根据事先预定的时间来执行压测任务了,云压测能够进行秒级的数据采集和实时统计分析、能够随时调整压力。

随着压力的逐步上升,能够动态呈现系统的性能数据。在逐步加压的过程中,如果性能急剧下降或大量出错,就没有必要继续执行压测任务。此时可以终止任务,也可以下调压力,确保对整个压测过程的把控。

执行测试任务时,为测试脚本准备的大量模拟数据,这些数据与脚本中的变量关联,能够在某个时段内产生尽量真实的测试结果。

在压测宝网站Web/APP性能测试、压力测试工具 可以方便得通过导入excel文件来创建测试数据。

下面是我整理的2023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

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二、接口自动化项目实战

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三、Web自动化项目实战

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四、App自动化项目实战

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五、一线大厂简历

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六、测试开发DevOps体系

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七、常用自动化测试工具

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八、JMeter性能测试

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九、总结(尾部小惊喜)

在追逐梦想的路上,不要畏惧失败的阴影,因为每一次跌倒都是下一次起飞的机会。坚持不懈地奋斗,迎接挑战,你将创造属于自己的辉煌。

只有不断挑战自己,才能迎来更好的自己。无论面对多大的困难,只要心怀信念,勇往直前,坚定地迈出每一步,你就能成为自己的英雄。

成功的路上没有捷径,只有坚定的信念和不懈的努力。只要心中燃烧着对未来的渴望,就请毫不犹豫地奋斗吧,胜利的果实将属于你!

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