性能测试主要测试什么

根据百度百科的资料，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。负载测试和压力测试都属于性能测试，两者可以结合进行。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。压力测试是通过确定一个系统的瓶颈或者不能接受的性能点，来获得系统能提供的最大服务级别的测试。

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没有足够的时间对缓存进行预热 而对于CPU 密集型的基准测试 这个时间又不应该设置得太长 否则生成的数据量过大 可能转变成I/O 密集型

这种基准测试的结果 可以比单纯的性能测试提供更多的信息 例如 如果发现测试有很多的回滚现象 那么就可以判定很可能什么地方出现错误了

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lishixinzhi/Article/program/MySQL/201311/29726

“为什么我上线系统的性能和性能测试的结果相差很大呢？”这是一些用户会经常碰到的问题。当然产生这个问题的原因很多，下面我用一个很典型的例子来说明一下。一个用户登录界面，要求用户输入用户名、密码点击登录，登录系统。程序的处理流程如下：根据输入的用户名、密码生成SQL语句，select roleID from usertable where username='用户名' and password='密码'，把这条语句发给ORACLE数据库，从数据库中查询数据，如果查询的roleID不为空则是合法用户允许登录，否则不允许登录系统。 这是一个非常简单的系统。性能测试人员用LOADRUNNER录制脚本，然后用逐步加压的方式来运行脚本，TPS、ORACLE的命中率、资源占用都很理想。性能测试人员就陷入了一种盲目的乐观情绪中，就认为系统性能没有问题，结果在实际运行中系统性能与性能测试中的性能相差很大，为什么会出现这种情况呢，下面我们来分析一下：首先我们来了解一下ORACLE的运行机制：从客户端发送一条SQL语句到ORACLE服务端，ORACLE要对SQL语句进行解析、执行、返回结果。 并且ORACLE有一个LRU（最近最常使用的语句）机制，把最近最常使用的SQL语句保存到共享内存SGA中的libary cache中，下一次再有这样的请求它就不解析了，直接从共享内存中使用。假如我们使用的SQL语句是select roleID from usertable where username='AAA' and password='123'，在我们加压的时候它就解析一次或很少的几次，其他的请求就会从共享内存中取得，并且返回的结果也会保存到BUFFER CACHE中，这样系统的测试结果当然就是很好的。但在实际工作中，用户名和密码是各种各样的，而ORACLE解析的条件又要求非常苛刻，SQL语句有一点不同它就认为是不同的SQL语句就要重新进行解析，而解析非常耗费系统资源，所以在实际运行中系统的性能和性能测试的结果相差很大。通过这个例子我们可以看出我们没有把真正的压力压到点上，也就是进行的不是有效性能测试。　如何进行有效性能测试呢？一定要仔细地分析你要进行测试系统的架构、技术体系，LOADRUNNER只是一个加压工具，它对 ORACLE的监控也非常的不好，不要盲目的相信LOADRUNNER一定要充分重视测试的调研和设计工作，如果能在测试前拿到系统开发的各种文档是最好的，如果没有也要充分调研业务人员、开发人员、系统运维人员，了解系统的技术架构、业务组成、业务流程、业务频度、数据量等要素，这样才能进行有效性能测试

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。

可以用多进程模拟。如果用批处理脚本的话。

看你怎么测。

如果使用jdbc程序段，多线程确实可以模拟。一个线程一个连接。

设计好标准的数据集。网上或许有下载的。记录好测试环境和测试各个阶段所花时间。

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。

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