软件性能测试的步骤介绍

要解决性能测试这个问题，我们可以分为三大步：

第一步：了解性能测试

第二步：熟悉性能测试流程

第三步：从性能测试原理分析性能测试流程和相关的技术知识

下面我们详细介绍

一.了解后端性能测试

1.为什么要做性能测试？

1.1 这里提供了2个案例：

示例1：

游戏行业：某游戏上线新功能，目标是全服游戏群体，结果上线后，先后出现了服务器崩溃，游戏功能图标加载缓慢等问题，导致玩家怨声载道，为此，游戏运营商不得不发放了许多奖励。具体损失不表，为赶进度而发布的功能，也因为生产事故导致延期更长的时间

这就是典型的没有进行性能测试，或者说性能测试不充分导致出现的生产事故。在游戏行业还比较好，毕竟损失的只是虚拟的货币和玩家的游戏热情，但是在传统行业呢?

示例2：

传统航空行业：2019年9月5日，波音777X飞机在压力测试的过程中，舱门炸毁。

如果，波音的777X飞机没有经过压力测试就试飞了，那么当遇到同样的条件时，舱门必然炸毁，整个飞机就会直接暴露到高空低压低氧的环境，全飞机的人生存将会受到直接威胁。

通过这两个案例，我们知道，在一些极限的场景下，软/件和硬件会造成极大的破坏和损失，因此，我们需要进行性能测试，来验证软件在高压力下，高并发下，高负载下的实际工作情况。

2. 什么是性能测试?

性能测试就是模拟一些极端场景，对软/硬件性能进行测试，判断其极限性能和在极限性能边界上的运行状态。

性能测试主要分为前端性能，网络性能和后端性能

• 前端性能：是指对前端相关的数据指标进行测试，主要是HTTP请求，JavaScript，多媒体数据，CDN，缓存等进行测试，主要关注响应时间。一般优化方向是，缩小数据包，提高缓存命中率，即时响应。

• 网络性能：是指数据包在网络中传播时的性能，主要关注网络带宽，网络吞吐量，网络延时，丢包率等指标。

• 后端性能：前端发起请求后，经过的各类中间件和服务器处理的性能。比如：apache、nginx、rabbitmq、storm、zookeeper、dubbo、mysql数据库等。主要关注TPS(Transaction Per Second 每秒事务请求数)，CPU，内存，交换内存，IOPS(IO吞吐量)，TCP连接数等指标)

3.性能测试的目标

总之，性能测试的目的，就是为了提前发现软/硬件的瓶颈，从而可以进行评估和改进的一种测试。

本文重点介绍软件性能测试中的后端性能测试。

二.熟悉性能测试流程

本章节主要是为了介绍常用的性能测试流程

性能测试流程可以简单的划分为4个阶段：

• 性能需求分析阶段

• 准备阶段

• 执行阶段

• 报告和总结阶段

性能需求分析阶段

• 熟悉项目相关的资源，如：架构设计，软/硬件环境配置，线上业务运营数据(交易量、用户活跃度、请求分布等等)

• 根据运营数据或者指标，确定性能测试要达到的目标，如：支持xx用户并发，TPS达到多少，响应时间达到多少，还有CPU，网络，IO的负载情况等等

• 设计性能测试计划：与功能测试计划差不多，主要对以下内容进行设计(根据实际情况设计，比如有的公司只看结果，就可以省略许多不必要的文案说明)：

– 项目背景

– 项目结构

– 测试功能/范围

– 软/硬件资源准备和对比

– 技术术语

– 时间/人力安排

– 度量方式

– 准入准出条件

– 各阶段需要接收和交付的文档

– 压测工具和监控工具

– 风险项

– 其他

• 设计性能测试场景

主要有以下场景：

– 基准测试：了解系统在静置时的资源消耗，如cpu,io,网络带宽，网络连接的情况。如果有干扰，务必排除。

– 单次连续请求测试：1次连续请求情况下的tps，响应时间，服务器资源消耗情况，主要用于参考。

– 负载测试：逐渐增加并发请求数，查看tps，响应时间，错误率，服务器资源消耗情况，主要用于分析最大性能。

– 压力测试：在最大性能的临界点上保持压力进行测试，查看服务器在高压力情况的处理情况。

– 稳定性测试：连续xx天内，在一定的并发下进行测试，查看服务器运行情况是否能达到需求设计

准备阶段

• 搭建性能测试环境

• 设计性能测试用例

• 准备测试数据

• 编写测试脚本

执行阶段

• 运行性能监控工具

• 按照测试场景，执行测试用例。

• 分析：分析性能瓶颈，针对不同的业务场景，分析的侧重点也不一样，比如计算密集型，IO密集型的业务，还有线程锁，垃圾回收机制等等

• 调优

结果阶段

• 总结测试结果，输出性能测试报告

三.了解性能测试需要用到的技术

本章节，主要是通过性能测试的原理，了解性能测试需要使用的各方面的知识和技术。

性能测试原理介绍：

性能测试，本质就是模拟客户端请求，对服务器进行高并发，高流量的压力测试，从而验证服务器提供服务的能力，并找出瓶颈点，提出或者进行优化。

问题：

1. 怎么模拟高并发，高流量?

2. 怎么进行性能优化?

1. 怎么模拟高并发：

– 使用多线程技术，模拟高并发。

– 如果并发太高，如10w并发以上，则需要使用负载均衡和分布式处理技术，jmeter工具支持多台机器作为负载机。

2. 怎么模拟高流量：

– 在每个请求中塞入大量数据即可

3. 怎么进行性能优化

– 这是个大问题，下文《怎么进行性能优化》会有更详细的讲解

那么怎么提升性能呢?我们首先介绍一个衡量性能标准的一个参数：TPS(Transaction Per Second 每秒事务请求数)。

我们再看一下TPS计算公式：

TPS = 总请求数/ 平均响应时间

总请求数：在一段时间内发送的所有请求数量

平均响应时间：所有请求的平均响应时间

通过这个公式，我们可以知道，当分母越小时，TPS越大。所以要提升性能，我们只需要提高平均响应时间就可以了。那么怎么减少平均响应时间呢?【本文来自：黑马程序员】

我们先看一个客户端到服务器的请求流程图：

图中，客户端发送请求经过了互联网到服务器，服务器经过内部处理，从数据库中读取了数据，然后把数据返回给客户端。这过程中，经历的时间大致可以分为：C1+T1+T2+T3+N2+T4+T5。

所以，要把平均响应时间缩小，我们只需要缩小这8个时间就够了，其中主要包括：

• 网络时间(T1+T2+T3+T4+T5)，

• 服务器内部处理时间(N1)，

• 数据库处理时间(N2)，

• 客户端处理时间(C1)。

所以我们可以就可以从这三个方向去优化：提高网络传输速率，服务器内部处理速率，数据库处理速率,客户端处理速率，其中客户端处理速度也和服务端优化策略基本相同

性能优化：

网络传输速率的提高：

1，采用光纤，配置路由表，缩短网络传输距离与路由器跃点数量。

2，如果是实时服务，那么需要配置缓存服务器，尽量避免缓存穿透

服务器内部处理速率的提高：

1. 计算密集型：优化思路是提高CPU利用率，采用多线程的思路进行。但是线程数量不能超过cpu核心数。因为线程数量超过cpu核心数后，cpu会分片执行超过部分的线程，会增加cpu读取线程缓存的压力，使计算能力下降

2. IO密集型：

– 优化思路是提高存储的效率，如使用固态硬盘，阵列，分布式等技术。

– 由于IO密集型中，CPU可能会等待IO操作完成。所以我们可以使用超过CPU核心数的线程来访问IO，从而提高性能(但如果磁盘繁忙，线程数再多也只是在磁盘队列中排队，增加CPU线程数来访问IO的方法，适用于IO读/写操作并不繁忙，但是需要长时间寻址的场景)

– 注意：因为磁盘内部只有1个线程处理IO操作，所以要真正实现磁盘的并发，需要使用多个磁盘，也就是磁盘阵列

数据库处理速率：

• 数据库直接和IO进行交互，所以提高IO性能，能提高数据库性能。

• 数据库有自己的数据结构，所以优化数据存储和查询的相关算法，也能提高数据库性能

• 索引优化

• 缓存优化

• 数据库连接优化

• 数据库查询语句优化

• 分表分库

• 分布式处理

性能优化方向也可以用一个思维导图来表示：

硬件优化：加cpu升级，cpu阵列;使用ssd固态硬盘;主板用最先进的，内存用最高的，网络用专线等等。

操作系统优化：

• windows操作系统，去掉不需要的服务，根据实际业务场景调整线程，虚拟内存，缓存的大小等相关配置项，需要专业人士操作

• Linux操作系统：与windows基本相同

中间件优化：根据不同的业务场景，选择不同的中间件，调整配置等等，如nginx中启用的cpu核心数量等等

架构优化：采用分布式存储架构，分布式服务器架构，负载均衡等

代码优化：许多问题都是代码的问题，如果代码问题能准确定位，可以考虑优化代码。

数据库优化：优化索引，配置，数据库连接，算法等等

算法优化：这个不提了，算法属于底层的优化，需要非常扎实的计算机基础知识和优秀的逻辑思维以及灵感

其他：线程，进程，网络等等

性能监控

我们要分析数据，就必须得到数据，所以需要性能监控工具来采集和展示数据，才能进行分析。

那么我们要怎么进行监控呢?这里我们可以借助已经实现的工具来进行。

Linux：

• 可以使用sysstat工具包中的sar命令来监控CPU，内存，IO，网络的运行情况，具体用法参考：http://lovesoo.org/linux-sar-command-detailed.html

• 可以使用ps命令查看线程运行情况

JAVA：可以使用jstack,jprofile,jstat,jmap,jps工具来进行查看，这是java自带的工具包，用于分析java的堆栈信息

Windows：

• 可以使用widnows自带的资源监视器监控和采集数据

数据库监控：

• mysql数据库有自带的监控工具，但是收费

• 可以使用免费的工具进行监控，如innotop

• 可以使用综合能力强大的工具监控，如zabbix(也能监控服务端)

其他：

• 前端性能监控：Yslow，谷歌开发者模式->performance,使用windows.performance 进行定制化开发

• Android监控：

– 网易开源的Emmagee，

– 腾讯开源的GT，

– 科大讯飞的iTest，

– Google的开源Battery

– 自己开发

• IOS监控：

– 自己开发，参考：http://www.cocoachina.com/articles/19680

• 服务器中间件：nginx，apache，dubbo，redis，kafka等

看到需要学习这么多技术，可能会让大家感到许多压力。但是大家不用慌，这里介绍一个开源的性能测试工具，功能强大也好用，不满意还可以二次开发，它就是jmeter

jmeter可以很好的支持并发操作，并有内置模块收集TPS，响应时间等关键性能指标。服务端性能也可以使用jmeter插件来实现监控，只要掌握jmeter工具的使用和性能测试流程，性能测试就不再遥远!

总结

想要做好性能测试，的确需要比较扎实的基本功和丰富的应用经验，但是如果想快速入门进行性能测试，可以重点掌握性能测试流程和jmeter工具就可以初步达到要求了。

本文来自：黑马程序员软件测试学院