Go语言使用gorm对MySQL进行性能测试

之前写过了Go语言gorm框架MySQL实践，其中对gorm框架在 *** 作MySQL的各种基础实践，下面分享一下如何使用gorm框架对MySQL直接进行性能测试的简单实践。

这里我使用了一个原始的Go语言版本的 FunTester 测试框架，现在只有一个基本的方法，实在是因为Go语言特性太强了。框架设计的主要思路之一就是利用Go语言的闭包和方法参数特性，将一个 func() 当做性能测试的主题，通过不断运行这个 func() 来实现性能测试。当然还有另外一个思路就是运行一个多线程任务类，类似 Java 版本的 comfuntesterbaseconstaintThreadBase 抽象类，这样可以设置一些类的属性，绑定一些测试资源，适配更多的测试场景。

下面演示select的性能测试，这里我用了随机ID查询的场景。

这里我使用从35开始递增的ID进行删除。

这里使用了select的用例部分，随机ID，然后更新name字段，随机10个长度的字符串。

这里用到了 FunTester 字段都是随机生成。

到这里可以看出，性能测试框架用到的都是gorm框架的基础API使用，这里MySQL连接池的管理工作完全交给了gorm框架完成，看资料说非常牛逼，我们只需要设置几个参数。这个使用体现很像 >

当前业界常见的服务器性能指标有:

TPC-C

TPC-E

TPC-H

SPECjbb2005

SPECjEnterprise2010

SPECint2006 及 SPECint_rate_2006

SPECfp2006 及 SPECfp_rate_2006

SAP SD 2-Tier

LINPACK

RPE2

一、TPC (Transaction Processing Performance Council) 即联机交易处理性能协会, 成立于1988年的非盈利组织,各主要软硬件供应商均参与,成立目标: 为业界提供可信的数据库及交易处理基准测试结果,当前发 布主要基准测试为:

TPC-C : 数据库在线查询(OLTP)交易性能

TPC-E : 数据库在线查询(OLTP)交易性能

TPC-H : 商业智能 / 数据仓库 / 在线分析(OLAP)交易性能

1TPC-C测试内容：数据库事务处理测试, 模拟一个批发商的订单管理系统。实际衡量服务器及数据库软件处理在线查询交易处理（OLTP）的性能表现 正规 TPC-C 测试结果发布必须提供 tpmC值, 即每分钟完成多少笔 TPC-C 数据库交易 (TPC-C Transaction Per Minute), 同时要提供性价比$/tpmC。如果把 TPC-C 测试结果写成为 tpm, TPM, TPMC, TPCC 均不属正规。

2TPC-E测试内容：数据库事务处理测试，模拟一个证券交易系统。与TPC-C一样，实际衡量服务器及数据库软件处理在线查询交易处理（OLTP）的性能表现。正规TPC-E测试结果必须提供tpsE值，即每秒钟完成多少笔TPC-E数据库交易（transaction per second），同时提供$/tpsE。测试结果写成其他形式均不属正规。

对比：TPC-E测试较TPC-C测试，在测试模型搭建上增加了应用服务器层，同时增加了数据库结构的复杂性,测试成本相对降低。截止目前，TPC-E的测试结果仅公布有50种左右，且测试环境均为PC服务器和windows *** 作系统，并无power服务器的测试结果。除此之外，TPC官方组织并未声明TPC-E取代TPC-C，所以，说TPC-E取代TPC-C并没有根据。

比如：数据冗余，功能和性能方面存在的问题已经严重影响应用软件的使用。软件测试人员往往重视对软件功能和编码的测试，而忽略对软件性能，特别是数据库访问并发测试。因为，他们固有的思想中认为数据库设计存在问题对系统性能影响不大，或从根本上忽略了数据库在软件开发中的地位，直到出现了问题，才想到对数据库的测试，但往往也是仅仅通过对编码的测试工作中捎带对数据库进行一定的测试，这远远是不够的。目前，中铁网上订票系统在大用户同时在线订票中系统频频瘫痪，就是最好的佐证。 所以，在应用软件的测试工作中，应该将数据库作为一个独立的部分进行充分的测试，这样才可以得到应用软件所需要的性能优化的数据库。那么，应该对哪些内容进行测试，如何进行测试呢？ 2、数据库设计的测试 数据库是应用的基础，其性能直接影响应用软件的性能。为了使数据库具有较好的性能，需要对数据库中的表进行规范化设计。规范化的范式可分为第一范式、第二范式、第三范式、BCNF范式、第四范式和第五范式。一般来说，逻辑数据库设计应满足第三范式的要求，这是因为满足第三范式的表结构容易维护，且基本满足实际应用的要求。因此，实际应用中一般都按照第三范式的标准进行规范化。但是，规范化也有缺点：由于将一个表拆分成为多个表，在查询时需要多表连接，降低了查询速度。故数据库设计的测试包括前期需求分析产生数据库逻辑模型和后期业务系统开发中的测试两部分（这里指的是后者），我在这里称为实体测试。 数据库是由若干的实体组成的，包括（表，视图，存储过程等），数据库最基本的测试就是实体测试，通过对这些实体的测试，可以发现数据库实体设计得是否充分，是否有遗漏，每个实体的内容是否全面，扩展性如何。 实体测试，可以用来发现应用软件在功能上存在的不足，也可以发现数据冗余的问题。经过测试，测试人员对有异议的问题要及时和数据库的设计人员进行沟通解决。 3、数据一致性测试 在进行实体测试后，应进一步检查下面的内容以保障数据的一致性： 31 表的主键测试根据应用系统的实际需求，对每个表的主键进行测试，验证是否存在记录不唯一的情况，如果有，则要重新设置主键，使表中记录唯一。 32 表之间主外键关系的测试数据库中主外键字段在名称，数据类型，字段长度上的一致性测试。 33 级联表，删除主表数据后，相应从报表数据应同时删除的问题例如学生表和学生成绩表，学生数据已经删除，成绩表中相应学生的成绩记录应同时删除。 34 存储过程和触发器的测试存储过程可以人工执行，但触发器不能人工处理，所以在对存储过程和触发器执行的过程中针对SQL SERVER2005及以上版本可以使用Microsoft SQL Server Profiler性能测试工具进行测试。 Microsoft SQL Server Profiler 是 SQL 跟踪的图形用户界面，用于监视数据库引擎或 Analysis Services 的实例。测试人员可以捕获有关每个事件的数据并将其保存到文件或表中供以后分析。例如：可以对生产环境进行监视，了解哪些存储过程由于执行速度太慢影响了性能。 4、数据库的容量测试 随着数据库系统的使用，数据量在飞速增长，如何在使用前对数据容量的增长情况进行初步估算，为最终用户提供参考，这在数据库使用和维护过程中，是非常重要的。可以通过对数据库设计中基本表的数据大小，和每天数据表的数据产生量进行初步估算。 记录数据量=各个字段所占字节数的总和表的数据量=记录数据量记录数数据库大小=各表数据量的总和 当然，数据库的大小不仅仅只是基本表的大小，还有系统表，视图，存储过程等其它实体所占的容量，但最基本的数据是表的数据。另外，数据库的容量还包括数据库日志文件的容量，一般应预留数据库文件的2倍左右。 5、数据库的性能测试 应用软件除了功能外，很重要的一部分就是软件的性能，而对于数据库系统，数据库性能的好坏会直接影响应用软件的性能，这部分的测试，一般手工测试就显得无能为力了，这时就要借助自动化的测试软件，例如：DataFactory，DataFactory是一种强大的数据产生器，它允许开发人员和测试人员很容易产生百万行有意义的正确的测试数据库，该工具支持DB2、Oracle、Sybase、SQL Server数据库。这样，就可以模拟出应用软件长期使用后，海量数据存储的数据库的性能状况。从而尽早发现问题，进行数据库性能的优化。 这里要注意，进行性能测试的时候，一定要注意测试环境的一致性，包括： *** 作系统、应用软件的版本以及硬件的配置等，而且在进行数据库方面的测试的时候一定要注意数据库的记录数、配置等要一致，只有在相同条件下进行测试，才可以对结果进行比较。否则无法和用户对软件的性能的观点达成一致。 6、数据库的压力测试 说起测试，我们首先想到的就是软件正确性的测试，即常说的功能测试。软件功能正确仅是软件质量合格指标之一。在实际开发中，还有其它的非功能因素也起着决定性的因素，例如软件的响应速度。影响软件响应速度的因素有很多，有些是因为算法不够高效；还有些可能受用户并发数的影响。 在众多类型的软件测试中，压力测试正是以软件响应速度为测试目标，尤其是针对在较短时间内大量并发用户的访问时，软件的抗压能力。但压力测试往往是手工难以测试的，必须借助自动化测试工具。常用的压力测试有：Web测试、数据库测试等。 数据库在大多数软件项目中是不可缺少的，对于它进行压力测试是为了找出数据库对象是否可以有效地承受来自多个用户的并发访问。这些对象主要是：索引、触发器、存储过程和锁。通过对SQL语句和存储过程的测试，自动化的压力测试工具可以间接的反应数据库对象是否需要优化。 这些自动化的测试工具很多，各有特点，基于Java的项目可以使用JMeter，Net项目可以采用Net集成开发环境中提供的测试方案。 7、结束语 总之，在应用系统的测试中，把数据库应当作为独立的系统来测试，这无疑会为应用软件的质量增加可靠的保障，同时还必须结合应用软件进行集成测试，只有二者有机结合起来，才能最大限度的发挥数据库和应用软件的功能。

问题一：性能测试应该做哪些准备 环境搭建：这个根据实际规划，我在企业内做过的性能测试搭建的环境都是和用户上线使用的实际环境一样的。

数据准备：个人感觉是整个工作里第二耗时的，需要真实模拟用户数据，这个不是单单的创建几个帐号就完事的，每个用户基本都会有不太一样的配置，实际 *** 作的时候部署数据的脚本都写到手软。

脚本编译：选择性能工具编译性能脚本，你需要跑什么业务流程就编译什么样的脚本。

脚本执行：用规划好的用户数执行脚本，这个一般持续很长时间，时间太短不足以暴露服务器等的性能瓶颈，性能测试中最耗时的就是这个步骤。

收集日志：在执行脚本完成后收集到的能客观反应系统性能的日志、报表文件，比如LR的报告、数据库的AWR日志等等。

分析结果：分析收集到的日志、报表，找出性能瓶颈或是得出性能指标结果。这个一般需要对数据库或者底层非常了解的专业人士来分析，一般测试人员只需要提供收集到的报告就差不多了。

生成报告：将上面所有的性能测试活动整理总结，输出测试报告。

问题二：如何做好性能测试？ 你好，首先很欣赏你的这种态度。我在TestBird 招聘新人的时候，也有很多小朋友觉得自己有多了解工具运用，有多熟练步骤过程，自我感觉很不错。

其实，我却想说，性能测试的重点不在性能测试工具的学习上。

当然，你也通过分析系统的压力点、LR录制脚本，设置用户，做压力，分析结果，整理测试报告。完成了性能测试的整个过程。那么我说这个性能测试报告是有效的，但它不一定是有用的。

为什么呢？因为在性能测试报告中，在你所在的环境中，你是测出了这样的效果。并未掺假，全部真实的记录。

为什么说它不一定是有用的，你了解系统架构么？知道数据库、中间件、前端程序的运行方式和处理机制么？了解网络协议么？了解 *** 作系统么？熟悉开发系统的语言么，如java JVM的内在机理知道么？这些都是系统运行的一部分，都在影响着系统的性能。如果不了解这些，你如何做出有价值的有参考意义的性能测试。

所以，学会这些性能测试工具很好，但是这仅仅是第一步。性能结果只是一些数据而已，知道你在做什么，为什么要做这些，做完后能给出有价值的东西，才是后面要慢慢修炼的。

问题三：移动客户端的性能测试如何做？ 。就当练习了。。大家看了不要喷我。。现在很多测试人员做移动端测试，可能主要还是关注功能和自动化测试。性能测试可能大多是按照每个人的体验来做报告，是不是比较快，或者比较慢。当然也不乏有很多的测试人员会回复我说，性能测试都是服务器的，移动端根本就不需要性能测试。我实在觉得可笑。 不过我毕竟一直在创业公司，而且就我一个人，所以了解可能有限，我这里就说下我之前碰见的，所知道的，目的只是抛砖引玉。 另外，我这里也不去说什么MAT，instruments了，这种固有查找内存的工具大家自己google吧。 客户端的性能从系统层面，电量消耗，网络流量，内存泄漏等都是被关注，或者说用户最最关注的点。 实例一，3rd 应用的性能测试。应用本身的响应时间可以通过call 应用intent来查看，设备纯环境，设备低内存等各种情况下进行同样此数的call，进行对比。或者与同行业同性质的应用进行对比测试。我相信很快就能够有结论了。除了应用本身，还需要对于应用本身某些特别的功能进行响应测试。比如测试一个list，测试的方法为onkeydown之后查看这个listindex（0）是否高亮，是否正常的界面跳转了，那么分别进行计时（精确ms）。同样的，我们在空list以及有几百条list的情况进行这样的case test，那么就会有一个性能的结果出来。 实例二，假设你测试微薄客户端，那么你肯定是需要进行一个list上下滑动的性能测试。我们需要使用脚本语言shell或者python去call server api来仿造数据反馈到移动设备上，否则你不可能自己手动去发几百条weibo然后再测试。测试的时候需要关注两个问题，一个是list在各种情况下是否滑动流畅，一个是当list中有很多的的时候load的速度也是一个很大的测试点。这个load可以直接检查imageview什么时候load出来pic，什么时候显示在界面上，计算时间。这里其实很多应用是webview，或者数据是存在服务器端的，这个时候无论是平时的测试还是压力，还是性能，数据的修改，其实还是多使用脚本ping api比较好，能够很好的去辅助达到性能测试的效果。 实例三，比如要测试一个优酷的视频软件，那么视频的播放的时候，首先保证网络的情况下，各种分辨率各种码率的视频接入时间是需要关注。然后在播放，也就是和网络不停的通信的同时，那么需要通过tcp dump和wireshark工具来检查网络访问是否正确，视频的卡顿，视频的花屏等除了硬件兼容之外，可以通过抓包来判断其性能。如果丢包率高那么自然视频卡，体验不好，性能也就不会好。 其实以上只是一些很基础，现在很多公司也已经在这个基础上改良测试了。不过也是一些思路，让更多的企业和测试关注移动客户端的性能。不要一提到性能脑中只有LR等这些Server测试。

问题四：为什么要进行性能测试 原因有三：

川 开发者的水平各有不同，有的写出来的东西性能高，有的低，所以需要统一测试一下。

2 编程工具本身也有性能问题，用这样的工具开发出来的软件也要确认一下是否达到了需求所要求的性能指标，比如响应时间应该控制在多少秒以内。

3 性能测试，强度测试都是为了测试系统的稳定性，稳定性好，软件的质量就好，买的钱就多。

问题五：如何进行Web服务的性能测试 贴一篇我们内部的文章：

随着浏览器功能的不断完善，用户量不断的攀升，涉及到web服务的功能在不断的增加，对于我们测试来说，我们不仅要保证服务端功能的正确性，也要验证服务端程序的性能是否符合要求。那么性能测试都要做些什么呢？我们该怎样进行性能测试呢？

性能测试一般会围绕以下这些问题而进行：

1 什么情况下需要做性能测试？

2 什么时候做性能测试？

3 做性能测试需要准备哪些内容？

4 什么样的性能指标是符合要求的？

5 性能测试需要收集的数据有哪些？

6 怎样收集这些数据？

7 如何分析收集到的数据？

8 如何给出性能测试报告？

性能测试的执行过程及要做的事儿主要包含以下内容：

1 测试评估阶段

在这个阶段，我们要评估被测的产品是否要进行性能测试，并且对目前的服务器环境进行粗估，服务的性能是否满足条件。

首先要明确只要涉及到准备上线的服务端产品，就需要进行性能测试。其次如果产品需求中明确提到了性能指标，那也必须要做性能测试。

测试人员在进行性能测试前，需要根据当前的收集到的各种信息，预先做性能的评估，收集的内容主要包括带宽、请求包大小、并发用户数和当前web服务的带宽等

2 测试准备阶段

在这个阶段，我们要了解以下内容：

a 服务器的架构是什么样的，例如：web服务器是什么？是如何配置的？数据库用的是什么？服务用的是什么语言编写的？；

b 服务端功能的内部逻辑实现；

c 服务端与数据库是如何交互的，例如：数据库的表结构是什么样的？服务端功能是怎样 *** 作数据库的？

d 服务端与客户端之间是如何进行交互的，即接口定义；

通过收集以上信息，测试人员整理出服务器端各模块之间的交互图，客户端与服务端之间的交互图以及服务端内部功能逻辑实现的流程图。

e 该服务上线后的用户量预估是多少，如果无法评估出用户量，那么可以通过设计测试执行的场景得出这个值；

f 上线要部署到多少台机器上，每台机器的负载均衡是如何设计的，每台机器的配置什么样的，网络环境是什么样的。

g 了解测试环境与线上环境的不同，例如网络环境、硬件配置等

h 制定测试执行的策略，是需要验证需求中的指标能否达到，还是评估系统的最大处理能力。

i 沟通上线的指标

通过收集以上信息，确定性能测试用例该如何设计，如何设计性能测试用例执行的场景，以及上线指标的评估。

3 测试设计阶段

根据测试人员通过之前整理的交互图和流程图，设计相应的性能测试用例。性能测试用例主要分为预期目标用户测试，用户并发测试，疲劳强度与大数量测试，网络性能测试，服务器性能测试，具体编写的测试用例要更具实际情况进行裁减。

用例编写的步骤大致分为：

a 通过脚本模拟单一用户是如何使用这个web服务的。这里模拟的可以是用户使用web服务的某一个动作或某几个动作，某一个功能或几个功能，也可以是使用web服务的整个过程。

b 根据客户端的实际情况和服务器端的策略，通过将脚本中可变的数据进行参数化，来模拟多个用户的 *** 作。

c 验证参数化后脚本功能的正确性。

d 添加检查点

e 设计脚本执行的策略，如每个功能的执行次数，各个功能的执行顺序等

4 测试执行阶段

根据客户端的产品行为设计web服务的测试执行场景及测试执行的过程，即测试执行期间发生的事儿。通过监控程序收集web服务的性能数据和web服务所在系统的性能数据。

在测试执行过程中，还要不断的关注以下内容：

a web服务的连接速度如何？

b 每秒的点击数如何？

c Web服务能允许多少个用户同时在线？

d 如果超过了这>>

问题六：网站性能测试主要有哪几种方法 我知道的性能测试主要有：压力测试，负载测试，容量测试，发性能测试，兼容性测试（不同的 *** 作系统和不同的浏览器）。测的时候应用在客户端的性能、应用在网络上的性能和应用在服务器端的性能都要进行测试的。

希望能帮到你。

问题七：怎么才能做性能测试工程师？ 性能测试实际上确实需要些功底儿，但是也并不是非得一两年之后才去做。

我给你列几条性能测试工作中的建议，你可以自己温习一下，然后去面试，具体的经验需要实际的工作才能得到，然而你扎实的基础知识才识支撑你走下去的动力。

1，最直接也是最表面的建议，适用于面试：Loadrunner, >

    具体问题具体分析，举例来说明为什么磁盘IO成瓶颈数据库的性能急速下降了。

   为什么当磁盘IO成瓶颈之后, 数据库的性能不是达到饱和的平衡状态，而是急剧下降。为什么数据库的性能有非常明显的分界点，原因是什么？

    相信大部分做数据库运维的朋友，都遇到这种情况。 数据库在前一天性能表现的相当稳定，数据库的响应时间也很正常，但就在今天，在业务人员反馈业务流量没有任何上升的情况下，数据库的变得不稳定了，有时候一个最简单的insert *** 作， 需要几十秒，但99%的insert却又可以在几毫秒完成，这又是为什么了？

dba此时心中有无限的疑惑，到底是什么原因呢 磁盘IO性能变差了？还是业务运维人员反馈的流量压根就不对？ 还是数据库内部出问题？昨天不是还好好的吗？

 当数据库出现响应时间不稳定的时候，我们在 *** 作系统上会看到磁盘的利用率会比较高，如果观察仔细一点，还可以看到，存在一些读的IO 数据库服务器如果存在大量的写IO,性能一般都是正常跟稳定的，但只要存在少量的读IO,则性能开始出现抖动，存在大量的读IO时（排除配备非常高速磁盘的机器），对于在线交易的数据库系统来说，大概性能就雪崩了。为什么 *** 作系统上看到的磁盘读IO跟写IO所带来的性能差距这么大呢？

如果亲之前没有注意到上述的现象，亲对上述的结论也是怀疑。但请看下面的分解。

在写这个文章之前，作者阅读了大量跟的IO相关的代码，如异步IO线程的相关的，innodb_buffer池相关的，以及跟读数据块最相关的核心函数buf_page_get_gen函数以及其调用的相关子函数。为了将文章写得通俗点，看起来不那么累，因此不再一行一行的将代码解析写出来。

咱们先来提问题。 buf_page_get_gen函数的作用是从Buffer bool里面读数据页，可能存在以下几种情况。

提问 数据页不在buffer bool 里面该怎么办？

  回答：去读文件，将文件中的数据页加载到buffer pool里面。下面是函数buffer_read_page的函数，作用是将物理数据页加载到buffer pool, 中显示

buffer_read_page函数栈的顶层是pread64(),调用了 *** 作系统的读函数。

buf_read_page的代码

 如果去读文件，则需要等待物理读IO的完成，如果此时IO没有及时响应，则存在堵塞。这是一个同步读的 *** 作，如果不完成该线程无法继续后续的步骤。因为需要的数据页不再buffer 中，无法直接使用该数据页，必须等待 *** 作系统完成IO

再接着上面的回答提问：

当第二会话线程执行sql的时候，也需要去访问相同的数据页，它是等待上面的线程将这个数据页读入到缓存中，还是自己再发起一个读磁盘的然后加载到buffer的请求呢？   代码告诉我们，是前者，等待第一个请求该数据页的线程读入buffer pool。

试想一下，如果第一个请求该数据页的线程因为磁盘IO瓶颈，迟迟没有将物理数据页读入buffer pool, 这个时间区间拖得越长，则造成等待该数据块的用户线程就越多。对高并发的系统来说，将造成大量的等待。 等待数据页读入的函数是buf_wait_for_read，下面是该函数相关的栈。

通过解析buf_wait_for_read函数的下层函数，我们知道其实通过首先自旋加锁pin的方式，超过设定的自旋次数之后，进入等待，等待IO完成被唤醒。这样节省不停自旋pin时消耗的cpu,但需要付出被唤起时的开销。

再继续扩展问题： 如果会话线程A 经过物理IO将数据页1001读入buffer之后，他需要修改这个页，而在会话线程A之后的其他的同样需要访问数据页1001的会话线程，即使在数据页1001被入读buffer pool之后，将仍然处于等待中。因为在数据页上读取或者更新的时候，同样需要上锁，这样才能保证数据页并发读取/更新的一致性。

由此可见，当一个高并发的系统，出现了热点数据页需要从磁盘上加载到buffer pool中时，造成的延迟，是难以想象的。因此排在等待热点页队列最后的会话线程最后才得到需要的页，响应时间也就越长，这就是造成了一个简单的sql需要执行几十秒的原因。

再回头来看上面的问题，mysql数据库出现性能下降时，可以看到 *** 作系统有读IO。 原因是，在数据库对数据页的更改，是在内存中的，然后通过检查点线程进行异步写盘，这个异步的写 *** 作是不堵塞执行sql的会话线程的。所以，即使看到 *** 作系统上有大量的写IO，数据库的性能也是很平稳的。但当用户线程需要查找的数据页不在buffer pool中时，则会从磁盘上读取，在一个热点数据页不是非常多的情况下，我们设置足够大的innodb_buffer_pool的size, 基本可以缓存所有的数据页，因此一般都不会出现缺页的情况，也就是在 *** 作系统上基本看不到读的IO。  当出现读的IO时，原因时在执行buf_read_page_low函数，从磁盘上读取数据页到buffer pool, 则数据库的性能则开始下降，当出现大量的读IO，数据库的性能会非常差。

狭义的软件性能测试指为验证软件性能指标、评估系统服务能力、推荐系统软硬件配置、完成系统性能优化等而开展的测试活动；

广义的软件性能测试指在测试过程中需要相关性能测试方法配合完成的系统测试活动，包括可靠性测试、可恢复性测试、稳定性测试、兼容性测试、可扩展性测试等。

性能测试的七种方法：

1基准测试

基准测试是指通过设计科学的测试方法，测试工具和测试系统，实现对一类测试对象的某项指标进行定量的和可对比的测试。

2压力测试

通过对软件系统不断施加压力，识别系统性能拐点，从而获得系统提供的最大服务界别的测试活动，主要目的是检查系统处于压力情况下应用的表现。

3负载测试

通过在被测系统中不断增加压力，直到达到性能指标极限要求。主要目的是找到特定的环境下系统处理能力的极限。

4并发测试

主要指当测试多用户并发访问同一个应用、模块、数据时是否产生隐藏的并发问题，如内存泄漏、线程锁、资源争用问题，几乎所有的性能测试都会涉及并发测试。主要目的并非是为了获得性能指标，而是为了发现并引起的问题。

5疲劳测试

通过让软件在一定访问量情况下长时间运行，以检验系统性能在多长时间会出现明显下降，主要目的是验证系统运行的可靠性。

6数据量测试

通过让软件在不同的数据量情况下运行，以检测系统性能在各种数据量情况下的表现。主要目的是找到支持系统正常工作的数据量权限。

7配置测试

配置测试主要是针对硬件而言，了解各种不同环境对系统性能影响的程度，从而找到系统各项资源的最优分配原则。主要目的是了解各种不同因素对系统性能影响的程度，从而判断出最值得进行的调优 *** 作。

为什么学习性能测试？

门槛相对较低：比起自动化测试的纯写代码，性能测试入门门槛相对较低，是大部分转型和提升的朋友首选的切入口。

快速完善知识体系：优秀的性能测试工程师需要学习数据库、架构、工具等多方面的知识，能帮助大家完善整体的知识体系，提升综合竞争力。

市场大：性能测试工程师目前尚未饱和，处于发展中，机遇和挑战并存，谁能提前切入该领域谁就占领一席之地，你懂得！（单纯的功能测试以后危机会越来越严重）

性能测试 在软件的质量保证中起着重要的作用，它包括的测试内容丰富多样。中国软件评测中心将性能测试概括为三个方面：应用在客户端性能的测试、应用在网络上性能的测试和应用在服务器端性能的测试。通常情况下，三方面有效、合理的结合，可以达到对系统性能全面的分析和瓶颈的预测。 应用在客户端性能测试的目的是考察客户端应用的性能，测试的入口是客户端。它主要包括并发性能测试、疲劳强度测试、大数据量测试和速度测试等，其中并发性能测试是重点。

并发性能测试是重点

并发性能测试的过程是一个负载测试和压力测试的过程，即逐渐增加负载，直到系统的瓶颈或者不能接收的性能点，通过综合分析交易执行指标和资源监控指标来确定系统并发性能的过程。负载测试（Load Testing）是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，系统组成部分的相应输出项，例如通过量、响应时间、CPU负载、内存使用等来决定系统的性能。负载测试是一个分析软件应用程序和支撑架构、模拟真实环境的使用，从而来确定能够接收的性能过程。压力测试（Stress Testing）是通过确定一个系统的瓶颈或者不能接收的性能点，来获得系统能提供的最大服务级别的测试。

并发性能测试的目的主要体现在三个方面：以真实的业务为依据，选择有代表性的、关键的业务 *** 作设计测试案例，以评价系统的当前性能；当扩展应用程序的功能或者新的应用程序将要被部署时，负载测试会帮助确定系统是否还能够处理期望的用户负载，以预测系统的未来性能；通过模拟成百上千个用户，重复执行和运行测试，可以确认性能瓶颈并优化和调整应用，目的在于寻找到瓶颈问题。

当一家企业自己组织力量或委托软件公司代为开发一套应用系统的时候，尤其是以后在生产环境中实际使用起来，用户往往会产生疑问，这套系统能不能承受大量的并发用户同时访问 这类问题最常见于采用联机事务处理(OLTP)方式数据库应用、Web浏览和视频点播等系统。这种问题的解决要借助于科学的软件测试手段和先进的测试工具。

举例说明：电信计费软件

众所周知，每月20日左右是市话交费的高峰期，全市几千个收费网点同时启动。收费过程一般分为两步，首先要根据用户提出的电话号码来查询出其当月产生费用，然后收取现金并将此用户修改为已交费状态。一个用户看起来简单的两个步骤，但当成百上千的终端，同时执行这样的 *** 作时，情况就大不一样了，如此众多的交易同时发生，对应用程序本身、 *** 作系统、中心数据库服务器、中间件服务器、网络设备的承受力都是一个严峻的考验。决策者不可能在发生问题后才考虑系统的承受力，预见软件的并发承受力，这是在软件测试阶段就应该解决的问题。

大多数公司企业需要支持成百上千名用户，各类应用环境以及由不同供应商提供的元件组装起来的复杂产品，难以预知的用户负载和愈来愈复杂的应用程序，使公司担忧会发生投放性能差、用户遭受反应慢、系统失灵等问题。其结果就是导致公司收益的损失。

如何模拟实际情况呢 找若干台电脑和同样数目的 *** 作人员在同一时刻进行 *** 作，然后拿秒表记录下反应时间？ 这样的手工作坊式的测试方法不切实际，且无法捕捉程序内部变化情况，这样就需要压力测试工具的辅助。

测试的基本策略是自动负载测试，通过在一台或几台PC机上模拟成百或上千的虚拟用户同时执行业务的情景，对应用程序进行测试，同时记录下每一事务处理的时间、中间件服务器峰值数据、数据库状态等。通过可重复的、真实的测试能够彻底地度量应用的可扩展性和性能，确定问题所在以及优化系统性能。预先知道了系统的承受力，就为最终用户规划整个运行环境的配置提供了有力的依据。

并发性能测试前的准备工作

测试环境：配置测试环境是测试实施的一个重要阶段，测试环境的适合与否会严重影响测试结果的真实性和正确性。测试环境包括硬件环境和软件环境，硬件环境指测试必需的服务器、客户端、网络连接设备以及打印机/扫描仪等辅助硬件设备所构成的环境；软件环境指被测软件运行时的 *** 作系统、数据库及其他应用软件构成的环境。

一个充分准备好的测试环境有三个优点：一个稳定、可重复的测试环境，能够保证测试结果的正确；保证达到测试执行的技术需求；保证得到正确的、可重复的以及易理解的测试结果。

测试工具：并发性能测试是在客户端执行的黑盒测试，一般不采用手工方式，而是利用工具采用自动化方式进行。成熟的并发性能测试工具有很多，选择的依据主要是测试需求和性能价格比。著名的并发性能测试工具有QALoad、LoadRunner、Benchmark Factory和Webstress等。这些测试工具都是自动化负载测试工具，通过可重复的、真实的测试，能够彻底地度量应用的可扩展性和性能，可以在整个开发生命周期、跨越多种平台、自动执行测试任务，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。

测试数据：在初始的测试环境中需要输入一些适当的测试数据，目的是识别数据状态并且验证用于测试的测试案例，在正式的测试开始以前对测试案例进行调试，将正式测试开始时的错误降到最低。在测试进行到关键过程环节时，非常有必要进行数据状态的备份。制造初始数据意味着将合适的数据存储下来，需要的时候恢复它，初始数据提供了一个基线用来评估测试执行的结果。

在测试正式执行时，还需要准备业务测试数据，比如测试并发查询业务，那么要求对应的数据库和表中有相当的数据量以及数据的种类应能覆盖全部业务。

模拟真实环境测试，有些软件，特别是面向大众的商品化软件，在测试时常常需要考察在真实环境中的表现。如测试杀毒软件的扫描速度时，硬盘上布置的不同类型文件的比例要尽量接近真实环境，这样测试出来的数据才有实际意义。

并发性能测试的种类与指标

并发性能测试的种类取决于并发性能测试工具监控的对象，以QALoad自动化负载测试工具为例。软件针对各种测试目标提供了DB2、DCOM、ODBC、ORACLE、NETLoad、Corba、QARun、SAP、SQLServer、Sybase、Telnet、TUXEDO、UNIFACE、WinSock、时，监控到>

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