性能测试需要掌握哪些（软件性能测试怎么学习啊）

本文目录

• 软件性能测试怎么学习啊
• 想要成为一个性能测试工程师需要掌握哪些知识
• 性能测试包括哪些方面
• 性能测试都有哪些指标
• 性能测试到底该怎么做
• 性能测试的五大指标
• 做性能测试需要了解哪些方面的知识
• 性能测试知多少

软件性能测试怎么学习啊

0、软件工程知识是基础，不过可以不断学习掌握，因为进入性能测试领域后，有很多成分是开发层面的事，您对自己的工作也要从测试或质量角度看待，这样测试过程和结果才是可控的；
1、先找一个性能测试工具体会一下，我推荐微软的WebApplicationStress，很简单的，不建议上来就LR，搞得晕头转向；
2、一定要学习一种开发工具，和一种脚本技术，能够自己开发一些小的应用程序（比如闹钟、记事本、计算器、通讯录等）；
3、学习数据库、网站技术，至少应当知道通过开发工具怎么连接、怎么使用；
4、学习网络技术，最好能到CCNP的级别，实在不行也要掌握到CCNA，重要的是协议；
5、学习计算机操作系统知识和硬件体系知识，这一点非常重要，您要做性能测试，就要知道您设计的测试主要在测试整套系统的哪个方面：网络、服务器、客户端、内存、硬盘、交换机；
6、学习一点网络安全技术，对测试很有好处的，说不准什么时候就会碰到这方面的问题。

其实，性能测试本身并不难，但是关键需要您有比较全面的思考和问题分析基础，特别是出现性能问题时怎么分析，需要有较广泛的知识基础。
祝您成功！

想要成为一个性能测试工程师需要掌握哪些知识

一、熟悉公司的软硬件环境和明确性能测试知识体系
初入职场，我们首先必须了解公司的软硬件环境，比如：搞清楚项目组内的测试工作分哪几块，每一块大概需要做什么，工作饱和度怎么样。测试的产品是什么，基于什么平台的、服务器是Linux还是Windows、数据库用的是什么、用的是什么语言编写等等。搞清楚软硬件环境我们就清楚了自己要准备什么知识，这样就有了努力的方向，有不足的地方可以趁早去学习和巩固。
二 、性能测试技术的提升，性能测试工程师大致分为以下几个阶段：
性能初级
能独立完成性能测试，包括：性能测试环境的搭建、性能测试用例的设计、性能测试场景的设置、监控服务器资源、执行性能测试并记录结果反馈给开发人员。目前，大部分的性能测试工程师都是初级性能测试工程师。对于初级性能测试工程师主要掌握的是工具的使用和脚本的录制和强化。
性能中级
初级性能测试工程师主要掌握的知识点是性能测试工具的使用，要想在性能测试领域进一步的发展，我们积累一些性能监控工具，比如数据库的监控、JVM的监控、中间件的监控等。
性能高级
当我们开始掌握一些性能监控工具的使用后，恭喜你，你经成为了一名中级性能测试工程师了，此时的你已经比大多数的性能测试工程师优秀。如果我们还想在性能测试领域继续成长，我们必须慢慢积累性能问题的定位和调优，通过我们监控到的性能指标数据，定位性能问题并进行调优改善，比如：应用服务器调优、数据库调优、应用程序调优、操作系统调优和系统架构调优等。因此，作为一个优秀的高级性能测试工程师，你必须拥有很丰富的知识面，需要掌握系统架构、中间件、数据库、操作系统、网络协议等综合知识。
以上就是如何成为一个性能测试工程师需要掌握的知识，希望对各位有所帮助。

性能测试包括哪些方面

性能测试包括基准测试、负载测试、压⼒测试、并发测试。

1、基准测试

在给系统施加较低压⼒时，查看系统的运⾏状况并记录相关数做为基础参考。

2、负载测试

是通过逐渐增加系统的负载，测试系统性能的变化，并最终确定在满⾜系统性能指标的情况下，系统所能承受的最⼤负载量的测试。简⽽⾔之，负载测试是通过逐步加压的⽅式来确定系统的处理能⼒和能够承受的各项阈值。

3、压⼒测试

是通过逐步增加系统的负载，测试系统性能的变化，并最终确定在什么负载条件下，系统性能处于失效状态，并获得系统能提供的最⼤服务级别的测试。压⼒测试是逐步增加负载，使系统某些资源达到饱和甚⾄失效。

4、并发测试

测试多个⽤户同时访问同⼀个应用、同⼀个模块或者数据记录时是否存在死锁或者其他性能问题，⼏乎所有的性能测试都会涉及⼀些并发测试。

性能测试

性能测试是通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。通过负载测试，确定在各种工作负载下系统的性能，目标是测试当负载逐渐增加时，系统各项性能指标的变化情况。

性能测试都有哪些指标

包括负载测试，强度测试，数据库容量测试，基准测试以及竞争测试。
负载测试，一种性能测试指数据在超负荷环境中运行，程序是否能够承担。在这种测试中，将使测试对象承担不同的工作量，以评测和评估测试对象在不同工作量条件下的性能行为，以及持续正常运行的能力。
对计算机软件进行测试前，首先需遵循软件测试原则，即不完全原则的遵守。不完全原则即为若测试不完全、测试过程中涉及免疫性原则的部分较多，可对软件测试起到一定帮助。
因软件测试因此类因素具有一定程度的免疫性，测试人员能够完成的测试内容与其免疫性成正比，若想使软件测试更为流畅、测试效果更为有效，首先需遵循此类原则，将此类原则贯穿整个开发流程，不断进行测试，而并非一次性全程测试。

性能测试到底该怎么做

作为一名开发者，我们最长听到的就是编程界的三高：

高性能、高并发、高可用。

听起来非常高大上，但是性能到底如何呢？又该如何评定呢？

这次我们谈一谈性能测试，看一看到底什么样才叫做高性能。

本文主要从以下几个方面进行讨论。

（1）性能测试是什么？

（2）为什么需要性能测试？

（3）性能测试如何做？

（4）有哪些性能测试的工具

老马曾经说过，你想理解一件事物，首先必须先定义它。

这里直接引用一下百科中的定义：

性能测试的定义也不难理解，往往定义本身阐述了性能测试的作用。

如果你是一名开发、测试，平时接手过不少需求，可能性能测试接触的也不多。

每一个需求，都有对应的功能性需求和肺功能性需求。

功能性需求是产品需求文档中最直接的，需要实现的功能目标。简称，能用就行。

非功能性需求则要宽泛的多，架构设计是否合理？是否便于后期拓展？是否便于监控？代码实现是否优雅？文档注释是否完整？

就像你写了一只鸟，鸟头做螺旋桨非能飞起来，但是在架构设计上可能是不合理的。

飞起来

一个查询功能，用户点击查询，10S 种才返回数据，功能上是满足的，但是性能上是不能接受的。

线上的交易功能平时各方面都很棒，节假日高峰期直接系统就瘫痪了。

那如何避免这些问题出现在生产上呢？

这就需要上线之前，首先做好对应的性能测试，避免再生产上出现问题，带来严重的生产事故。

性能要高，性能要硬，性能测试，又高又硬！

又高又硬

做一件事情之前，我们首先要确定好自己的目标。

性能测试，到底要测试什么？

有些类似于开发过程中的需求分析，常见的测试指标如下。

响应时间是指某个请求或操作从发出到接收到反馈所消耗的时间，包括应用服务器（客户端）处理时间、网络传输时间以及数据库服务器处理时间。

作为用户而言，在页面点击查询，等待了多久才能获取结果，这个就是响应时间。

用户不关心你后端经过了多少个服务，慢就是原罪。

对于微服务系统，链路监控就显得比较重要。可以帮助我们快速定位到底慢在哪里。

TPS（Transaction Per Second）是指单位时间（每秒）系统处理的事务量。

我看网上还有很多类似的概念：点击量/点击率、吞吐量/吞吐率、PV/UV，这里不做赘述。

个人看来本质上 TPS/QPS 就是去压测你应用的极限，当访问量较大的时候，程序能否活下来？

这里主要涉及到两个概念：高性能和高可用。

我们后面会简单讨论下这两点。

明确了测试指标之后，就需要进行测试的准备。

环境准备：比如你想压测数据库，那就需要准备对应配置的数据库资源。

脚本的准备：数据初始化脚本，调用脚本等。

这个可以类比开发过程中的代码开发。

ps: 性能压测一般不是很常用，所以环境准备流程会比较长，这一点需要注意。

当进行测试之后，测试的结果一定要给出一份报告出来。

是否通过压测要求？

最高的 QPS 是多少？

这样开发可以根据这份报告进行相应的优化。

提升性能的内容写一本书也不为过，这里简单罗列一些最常用的几点：

（1）慢 SQL

一般程序如果响应时间较长，可以首先看一下慢 SQL。

看下是否需要增加索引，或者进行 SQL 优化。

（2）缓存

针对查询，性能提升最显著的就是引入缓存。

当然，引入缓存会使架构变得复杂，这一点要结合自己的实际业务。

（3）硬件升级

如果程序优化的空间比较小，可以考虑升级一下硬件资源。

比如服务器配置翻倍，数据库配置翻倍。

什么？你说公司没钱升级？

没钱升级做什么压测？

这个时候测试报告的作用就显露了，直接用数据说话。

直接说 QPS 达不到生产要求，程序优化的空间很小，推荐硬件升级配置，升级到多少。

做人，要以德服人。

做测试，要用数据说话。

以德服人

测试最常用的工具当属 jmeter。

除此之外，还有一些其他的工具：

LoadRunner、QALoad、SilkPerformer和Rational Performance Tester。

下面对几个工具做下简单介绍

Apache JMeter 可以用于测试静态和动态资源(Web动态应用程序)的性能。

它可以用于模拟服务器、服务器组、网络或对象上的负载，以测试其强度或分析不同负载类型下的总体性能。

将负载测试集成到开发工具中:IDE、jUnit、nUnit、Jenkins、Selenium和Microsoft Visual Studio。

从12.55版本开始，您可以运行您的JMeter脚本，并在任何性能测试中集成JMeter和附加的脚本类型。

ps: 这个设计理念就非常好，可以和成熟的工具进行整合。站在巨人的肩膀上。

QALoad是客户/服务器系统、企业资源配置（ERP）和电子商务应用的自动化负载测试工具。

QALoad可以模拟成百上千的用户并发执行关键业务而完成对应用程序的测试，并针对所发现问题对系统性能进行优化，确保应用的成功部署。

ps: 这个工具本人没有接触过。

SilkPerformerV可以让你在使用前，就能够预测企业电子商务环境的行为—不受电子商务应用规模和复杂性影响。

可视化的用户化、负载条件下可视化的内容校验、实时的性能监视和强大的管理报告可以帮助您迅速将问题隔离，这样，通过最小化测试周期、优化性能以及确保可伸缩性，加快了投入市场的时间，并保证了系统的可靠性。

作为 DevOps 方法的一部分，IBM Rational Performance Tester 帮助软件测试团队更早、更频繁地进行测试。

它验证 Web 和服务器应用程序的可扩展性，确定系统性能瓶颈的存在和原因，并减少负载测试。

您的软件测试团队可以快速执行性能测试，分析负载对应用程序的影响。

ps: 这一款工具有 IBM 提供，质量值得信赖。

这么多工具可供使用，相信读到这里的小伙伴已经找到了自己心仪的测试工具。

别急，下面专门为做 java 开发的小伙伴们推荐一款性能测试工具。

男人有男人的浪漫，开发者当然也要有开发者的浪漫。

【男人的浪.jpg】

作为一名开发者，老马平时单元测试使用 junit 最多。

所以一直希望找到一款基于 junit 的性能压测工具，后来也确实找到了。

@JunitPerfConfig 指定测试时的属性配置。(必填项)

使用如下：

@JunitPerfRequire 指定测试时需要达到的要求。(选填项)

使用如下：

对应的测试报告生成方式也是多样的，也允许用户自定义。

基于控台日志：

或者基于 HTML:

junitperf

本文对性能测试做了最基本的介绍，让小伙伴们对性能压测有一个最基本的理解。

测试和开发一样，都是一件费时费力，而且需要认真做才能做好的事情，其中的学问不是一篇就能说清的。

性能测试工具也比较多，本文重点介绍了专门为 java 开发者打造的 junitperf 工具。

下一节我们将从源码角度，讲解一下 junitperf 的实现原理。

我是老马，期待与你的下次重逢。

***隐藏网址***

性能测试的五大指标

性能测试的五大指标包括：吞吐量、响应时间、并发用户数、CPU使用率和内存使用率。

1. 吞吐量

指单位时间内系统处理的请求数或事务量。通常使用每秒钟完成的事务量来衡量吞吐量。高吞吐量一般表示系统具有较强的处理能力。

2. 响应时间

指从发送请求到接收响应之间的时间，也被称为延迟时间。响应时间对于用户体验至关重要，应该保持在可接受的范围内，否则用户会感到不耐烦。

3. 并发用户数

指同时访问系统或应用的用户数量。并发用户数直接影响系统的负载能力和性能表现。如果用户数量过多，超过系统的负荷承受能力，那么就可能导致系统的响应速度降低甚至崩溃。

4. CPU使用率

指CPU在单位时间内的工作率，也就是系统在执行任务时CPU的占用情况。高CPU使用率可能会导致系统的响应速度下降或者系统负载不均衡。

5. 内存使用率

指系统内存被占用的比例。随着用户数量的增加，应用或系统需要占用更多的内存空间来存储数据。如果内存使用率过高，就会导致系统变慢或者出现内存泄漏等问题。

结论：

性能测试对于保障应用或系统的稳定和可靠运行至关重要。衡量性能测试的五大指标可以分别从不同角度确定系统或应用的性能瓶颈和优化方向，保证系统的快速响应和高效处理。

扩展内容：

性能测试是软件开发生命周期中至关重要的一环，其重要性主要体现在以下几个方面：

• 确保系统稳定性
  性能测试可以对系统的负载承受能力进行评估和测试，确保系统在高并发的情况下仍能正常运行。通过模拟用户行为场景，性能测试可以检测出系统的瓶颈，帮助开发人员针对性地优化系统。

• 提升用户体验
  用户体验是一个软件是否受欢迎的重要因素之一。优秀的用户体验可以提高用户黏性，从而增加用户的满意度和忠诚度。性能测试可以检测出系统响应速度的问题，有效提升用户体验。

做性能测试需要了解哪些方面的知识

那么在日常的测试工作中，对于软件性能测试都有哪些评判指标？主要从以下3个方面考量：
1、负载测试；通过自动化测试工具模拟程序或者软件系统在超强负荷条件下，观察系统各项性能指标的变化情况，一般与压力测试共同进行。
2、强度测试；指系统在资源条件很差工作环境下的运行情况，如人为限制网络带宽，内存等。
3、容量测试；一般指模拟用户不断增加时，确定系统可以处理同时在线的最大用户数量。

性能测试知多少

在做性能测试的时候，我们常常听到并发用户、响应时间、吞吐量专业术语，也许大家都理解，这里有一个理解的层次与深度概念。最近有看断念《软件性能详解与案例分析》一书，看了他的讲解，原来我对这些术语的理解还是比较肤浅，其实，这里也主要受制于自己的知识面。所以，再拿出来与大家重温一下。 并发用户数 大家都知道我们的性能测试就通过工具模拟多用户对系统进行操作，对系统造成压力，来验证系统的性能（不太标准的解释）。好多人也简单的把性能测试当成并发测试。那么这个“多用户”和“同时”两个因素缺一不可。只多用户不同时，很难对系统构成压力；没有多个用户，同时的概念也就自然不存在了 并发的两种情况 一种是严格意义上的并发，即所有的用户在同一时刻做同一件事或操作，这种操作一般指做同一类型的业务。比如，所有用户同一时刻做并发登陆，同一时刻做表单提交。 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出了请求或者进行了操作，但是这些请求或都操作可以是相同的，也可以是不同的。比如，在同一时刻有用户在登录，有用户在提交表单。 从服务器的角度来看并发 前面的两种解释都是从用户业务的角度来解释并发的，因为我们平时所做的性能测试也是从用户端对业务层的操作来进行并发测试的。 如果考虑整个系统运行过程中服务器所承受的压力是这样的：在该系统的运行过程中，把整个运行过程划分为离散的时间点，在每个点上，都有一个“同时向服务端发送请求的客户数”，这个就是所谓的服务器所承受的最大并发访问数。 真正意义上的并发不存在 上面试谈了这么多并发，现在又说真正意义上的并发不存在。何解？学操作系统原理的同学都知道，CPU在一个时间点上只能干一件事儿。为什么我们可以边看电影，边打字，边语音。因为CPU很快很快，他可以处理一下电影，再处理一下打字，再处理一下语音。因为它很快，所以，它可以在多个程序之间快速瞬间的切换，给你造成的假象就是它在同时做这些事情。（现在的双核、四核的CPU另说） 那么我们的系统在接到用户的请求后也要调用CPU来完成某些处理，然后返回给用户。那么我们对系统有做并发测试是测什么呢？举个简单的例子。假如有一位神医，他的看病速度非常快，假设他的看病速度是不变的；然后有一群接待人员来接待看病的客人，有成千上万的病人来看病，接待人员要想各种办法来做好接待工作，使病人更快的看到病。比如，可以事先咨询病人得的什么病，然后将病人进行分类，比如可以扩大接待室，让更多的病人可以进到医院来看病等。 神医就是我们的CPU，接待人员就是我们的系统，病人就用户，我们做性能测试的目的就是了解接待人员哪个地方给医院看病造成了瓶颈。只来一个病人，医院的看病速度与服务很好。一下子来十万个病人各种问题就出来了。接待人员的服务态度下降，多余的人员跟本进不到医院去，医院的洗手间不够用，造成病人无法上则所而离开，这些都属于系统问题。所以，我们一般测试的目的是看医院的接待能力。 系统用户数与同时在线人数 在实际的性能测试中，经常接触到与并发用户相关的概念还有“系统用户数”与“同时在线人数”下面通过一个实例来描述他们之间的差别。 假设有一个网站，注册用户才能登录使用各种功能，如上传头像，阅读专家文章等。该系统有20万注册用户，这就是说有20万用户可以使用这个网站的所有功能，20万就是这个网站的“系统用户数”，网站有一个在线统计功能，从统计数据中可以看到，同时登录网站的人数的最高记录是2万，就是有2万人同时用浏览器打开着这个网站。2万就是“同时在线人数” 那么系统的并发用户数是多少呢?2万么？NO!这2万只表示在系统最高峰时有这么多用户登录了网站，并不表示实际服务器的承受压力。因为服务器承受压力还与具体的用户访问模式相关，在这2万用户中考察某一个时间点对用户发出请求数，可以会大大缩水。那么，该系统的服务端承受的最大并发访问数是多少呢？这个取决于业务并发用户数和业务场景，一般可以通过服务器日志的分析得到。 求并发用户数公式 在实际的性能测试工作中，测试人员一般比较关心的是业务并发用户数，也就是从业务的角度关注应该设置多少个并发数比较合理。 下面找一个典型的上班签到系统，早上8点上班，7点半到8点的30分钟的时间里用户会登录签到系统进行签到。公司员工为1000人，平均每个员上登录签到系统的时长为5分钟。可以用下面的方法计算。 C=1000*5/30=166.7 C表示平均并发用户数，那么对这个签到系统每秒的平均并发用户数为166 当然，在性能测试上，任何公式都不是严谨的，最重要的是对系统做出有效正确的分析。