30天熟悉性能测试之Day 1：性能测试入门和实践

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30天熟悉性能测试之Day 1：性能测试入门和实践

三步领会性能基本理论

• 基本概念
• 常用术语
• 常用指标

1. 基本概念：

性能测试是评估系统在不同负载下性能表现的过程。负载是指用户对系统提出的需求，如并发用户数、请求频率和数据量等。性能测试就是模拟这些负载条件，测试系统的响应时间、吞吐量等指标，以评估系统的性能是否符合要求。

2.常用的专业术语：

• 并发用户数：同时访问系统的用户数量。
• 吞吐量：单位时间内系统处理的请求数量，通常用每秒的请求数（TPS）来衡量。
• 响应时间：系统处理用户请求所花费的时间，包括网络延迟、服务器处理时间和数据传输时间等。
• 负载模型：描述系统负荷变化规律的模型，包括并发用户数、请求频率、流量模型和数据量等。
• 错误率：在性能测试中出现的错误请求的比例。
• 资源利用率：系统在负载下的资源使用情况，如CPU使用率、内存使用率、磁盘I/O等。

3.常用指标：

• 吞吐量：单位时间内处理的请求数量，表示系统的处理能力。
• 平均响应时间：系统处理请求所花费的平均时间。
• 最大响应时间：系统处理请求的最长时间。
• 百分位数：描述响应时间的分布情况，比如p90表示90%的请求响应时间小于等于这个值。
• 错误率：性能测试中出现错误请求的比例，通常希望错误率越低越好。
• 断点测试：逐步增加负载并观察系统行为，找到系统的性能瓶颈和极限。
• 压力测试：在高负载下持续测试，评估系统在极限情况下的表现和恢复能力。
• 阈值：设定的性能指标的边界值，超过该值则认为系统性能不合格。

又到了轻松的举栗子环节：

假设你是某电商公司的唯一的性能工程师，最近，你收到了一些用户反馈称他们在下订单时遇到了延迟和超时的问题。为了解决这个问题，你决定进行基本的性能测试以找出大致的性能瓶颈并分析。

首先，你需要设置一个合适的负载模型来模拟真实的使用场景。考虑到电商网站在促销活动期间可能会面临高峰负载，你选择设置以下负载条件：

• 并发用户数：模拟同时有多少用户在进行下订单操作。例如，你可以设置为100个并发用户。
• 查询量：模拟在给定时间内发送给数据库的查询请求数量。例如，你可以设置为每秒100次查询请求。
• 事务处理量：模拟在给定时间内完成的事务数量。例如，你可以设置为每秒20个事务。

接下来，你可以使用性能测试工具，如JMeter或LoadRunner，来模拟并发用户的行为并测量数据库系统的响应时间。通过测试工具生成的负载，你可以收集以下指标：

• 平均响应时间：测量从发送查询请求到收到响应所需的平均时间。你可以关注平均响应时间是否在可接受范围内，如100毫秒。
• 最大响应时间：测量数据库系统处理查询请求的最长时间。如果最大响应时间超过了预期阈值，说明性能出现了问题。
• 吞吐量：测量单位时间内数据库系统处理的查询请求数量。你可以关注吞吐量是否达到了预期要求，如每秒处理100个查询请求。
• 错误率：性能测试中出现错误查询请求的比例。你可以关注错误率是否过高，如果是，则需要找出错误的原因并进行修复。

通过分析这几个指标，你基本上发现确实有性能瓶颈，公司需要你尽快采取相应的措施分析，对症下药。

很好，对于第一节课来说，能理解以上的这些就差不多了，后续章节会讲解如何分析和具体的调优手段