软件测试知识持续更新中

- 性能测试常见问题
- - 简述性能测试流程
  - 如何确定系统最大负载？
  - 你们系统哪些地方(哪些功能)做了性能测试？
  - 你们的并发用户数是怎么确定的？
  - 你们性能测试什么时间执行？
  - 怎么分析性能测试结果？
  - think_time 的作用是什么？
  - 在确定性能测试结果可信后，如果发现以下问题，按下面提供的思路来定位问题
  - - 问题一：响应时间不达标
    - 问题二：服务器 CPU 指标异常
    - 问题三：内存溢出，进程消失
    - 问题五：程序在多用户运行时严重超时，甚至提示连不上服务器。
    - 问题六：如何识别系统瓶颈？
    - 常见的施压模型有哪几种？
    - 性能测试中可能会遇到哪些问题
附录
- Mock 接口
- Docker 基础命令

性能测试常见问题

简述性能测试流程

1.分析性能需求。挑选用户使用最频繁的场景来测试，比如：登陆，搜索，下单等等。确定性能指标，比如：事务通过率为 100%，TOP99%是 5 秒，最大并发用户为 1000人，CPU 和内存的使用率在 70%以下
2.制定性能测试计划，明确测试时间(通常在功能稳定后，如第一轮测试后进行)和测试环境和测试工具
3.编写测试用例
4.搭建测试环境，准备好测试数据
5.编写性能测试脚本
6.性能测试脚本调优。设置检查点、参数化、关联、集合点、事务，调整思考时间，删除冗余脚本
7.设计测试场景，运行测试脚本，监控数据
8.分析测试结果，收集相关的日志提单给开发
9.性能测试回归
10.编写测试报告

如何确定系统最大负载？

通过负载测试，不断增加并发，随着并发数的增加，各项性能指标也会相应产生变化，当出现了性能拐点，比如，当用户数达到某个数量级时，响应时间突然增长，那么这个拐点处对应的用户数就是系统能承载的最大用户数。Jmeter 中可以用 rps 定时器或者阶梯加压线程组。

你们系统哪些地方(哪些功能)做了性能测试？

选用了用户使用最频繁的功能来做测试，比如：登陆，搜索，提交订单

你们的并发用户数是怎么确定的？

1）会先上线一段时间，根据收集到的用户访问数据进行预估
2）根据需求来确定（使用高峰时间段，注册用户数，单次响应时间等
你们性能测试在什么环境执行？
搭建一套独立的性能测试环境进行测试

你们性能测试什么时间执行？

基准测试：功能测试之后，系统比较稳定的时候再做。
负载测试：夜深人静，系统没人用的时候

怎么分析性能测试结果？

首先查看事物通过率，然后分析其他性能指标，比如，确认响应时间，事务通过率，CPU等指标是否满足需求；如果测试结果不可信，要分析异常的原因，修改后重新测试

think_time 的作用是什么？

在业务基准测试中模拟用户的思考时间

在确定性能测试结果可信后，如果发现以下问题，按下面提供的思路来定位问题

问题一：响应时间不达标

查看事务所消耗的时间主要在网络传输还是服务器，如果是网络，就结合Throughput(网络吞吐量)图，计算带宽是否存在瓶颈，如果存在瓶颈，就要考虑增加带宽，或对数据的传输进行压缩处理；如果不存在瓶颈，那么，可能是网路不稳定导致。如果主要时间是消耗在服务器上，就要分别查看 web 服务器和数据库服务器的 CPU，内存的使用率是否过高，因为过高的 CPU，内存必定会造成响应时间过长，如果是 web服务器的问题，就把 web 服务器对应上对应的用户操作日志取下来，发给开发定位；如果是数据库的问题，就把数据库服务器对应上对应的日志取下来，发给开发定位。

问题二：服务器 CPU 指标异常

1：关注 cpu 利用率和负载情况，如果利用率过低负载过高，那么可能是进程队列过多，造成了阻塞
2：关注上下文切换，如果主动切换过多，那么可能是内存/IO 瓶颈；如果被动切换过多，那么可能时间片不够，可以考虑调整进程优先级来增加时间片

问题三：内存溢出，进程消失

1：观察堆内存的年轻代与老年代空间分配是否合理，调整内存参数
2：swap 空间是否不足，触发了 oomkiller

问题五：程序在多用户运行时严重超时，甚至提示连不上服务器。

程序可能是单线程处理机制，后续的线程全部在排队等待

问题六：如何识别系统瓶颈？

1：随着负载的增加，吞吐量是否能持续稳定的上升，找到吞吐量下滑的那个点
2：随着负载的增加，响应时间是否开始变长，找到响应时间突然变长的那个点
3：随着负载的增加，是否开始出现错误

常见的施压模型有哪几种？

1、并发模式（虚拟用户模式）
并发是指虚拟并发用户数，从业务角度，也可以理解为同时在线的用户数。从客户端的角度出发，摸底业务系统各节点能同时承载的在线用户数，可以使用该模式设置目标并发，也就是 jmeter 工具里面的线程数
2、RPS 模式（吞吐量模式）
RPS（Requests Per Second）是指每秒请求数。RPS 模式即“吞吐量模式”，通过设置每秒发出的请求数，从服务端的角度出发，直接衡量系统的吞吐能力。

性能测试中可能会遇到哪些问题

TPS 上不去，波动大：调整 jvm 参数，可以定位线程问题
cpu 利用率偏低：定位上下文切换，看 cpu 在做什么
连接拒绝，连接超时：定位 tomcat 连接数是否偏低，超时时间是否偏低
内存溢出，进程卡死：fullgc 过于频繁，线程长时间暂停
进程消失：swap 空间不足，进程被系统杀死

附录

Mock 接口

下面两个 mock 接口可以直接发起请求，供大家练习表达式
https://easy-mock.com/mock/5b88b27476b79510db917603/example/query1
https://easy-mock.com/mock/5b88b27476b79510db917603/example/query2

Docker 基础命令

sudo service docker start 启动 docker
sudo service docker stop 停止 docker
sudo docker images 查看所有镜像
docker rmi 删除 images
docker rmi -f {TAG} 根据 tag 删除 images
docker rmi $(docker images -q)删除全部 image
docker rmi $(docker images | grep “^” | awk “{print $3}”) 删除 untagged
images，也就是那些 id 为的 image
sudo docker ps -a 查看所有容器
docker stop CONTAINER ID 停用容器
docker rm CONTAINER ID 删除容器
docker stop $(docker ps -a -q) 停用所有容器
docker rm $(docker ps -a -q) 删除所有容器
docker stop $(docker ps -q) & docker rm $(docker ps -aq) 停用并删除所有容器
docker pull {镜像名称:tag} 拖镜像
docker run -d -p {映射端口}:{本地端口} --name{自定义名称} {镜像名称:tag 标签} 运行镜像
docker exec -it {container names} bash 进入容器
sudo docker login --username={阿里云用户名} {远程仓库名称} 登录阿里云远程仓库
sudo docker tag [ImageId] {远程仓库名称}:[TAG] 修改镜像名称
sudo docker push registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/msj:[TAG] 上传镜像到阿里云远程仓库

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