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大話效能測試系列(1)- 效能測試概念與主要指標

如果你對效能測試感興趣,但是又不熟悉理論知識,可以看下面的系列文章

https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1620792.html

 

學習前的認知

我們在學習效能測試之前,需要有個新的認識:效能測試,不再是像功能測試一樣單純的找 Bug,而是去找效能指標

 

轉變思維

  • 在做功能測試、自動化測試的時候,我們基本都是依託介面進行測試,也稱 GUI 測試,我們的目的就是為了跑通功能、程式,併成功找到 Bug
  • 但在做效能測試的時候,我們大部分是 headless 模式(所謂的:無頭,無介面模式),目的不再是單純的為了找到 Bug,而是要分析效能指標等等(後續講到)

 

效能測試的時間一般會比自動化、功能測試長,為啥?

  • 因為效能測試的步驟跟自動化、功能測試的步驟不一樣,比如說前期的準備(瞭解系統,環境搭建),後期的壓力測試(7*24h)等等
  • 在後面,我們通過講述效能測試步驟來仔細瞭解

 

效能測試一定要工具,手工不行嗎?

  • 效能測試是模擬系統在被很多很多使用者同時使用時,系統能不能正常使用和提供服務
  • 重點:很多很多使用者
  • 功能測試:一個人點點點就知道功能通不通,有沒有 Bug 了
  • 效能測試:用手工的話,可以模擬幾個、十幾個使用者,但是當需要模擬上千萬個使用者時,手工又怎麼模擬資料量多的場景呢?
  • 類比,吃飯場景:一個人可以吃好幾碗,但是叫你吃幾百碗是不可能的
  • 結論:工具就可以模擬大資料量的場景,可以做到人做不到的事情

 

大資料量測試是效能測試嗎?

大資料量測試

簡單理解:一個介面返回的資料比較多(假設:不使用分頁,把所有資料同時返回)

 

結論

  • 返回大資料量的介面的響應時間會變長
  • 這麼大的資料量,我們需要考慮:網路傳輸資料、伺服器查詢這些資料、伺服器處理這些資料等等分別需要多少時間
  • 這已經跟響應時間掛鉤,所以已經屬於效能測試的範圍,但不歸納於效能分析範圍

 

大資料測試是效能測試嗎?

大資料測試的功能屬於功能測試哦

 

效能測試過程發現問題需要立即提交嗎?

在效能測試過程中發現一些問題,假設定位到某一段程式碼有問題,可以截圖提交 Bug 給開發,但這並不是我們效能測試的最終目的,最終目的是找出效能指標

 

有哪些效能指標?

  • 比如說響應時間:10個人、100個人 、1000個人 、10000個人向伺服器發起請求,伺服器響應請求的平均響應時間是多少,這就是一個指標
  • 又好比TPS:伺服器在當前的配置下,不同使用者數發起請求,伺服器的 TPS 處理能力是多少,這也是一個指標
  • 後續詳細介紹

 

效能測試中發現的 Bug 

  • 效能測試過程中發現的 Bug 屬於一個衍生品,並不是最終得到的結果
  • 但像功能測試,最終目的就是為了找出 Bug

 

關於這個問題的總結

  • 做效能測試,當資料量變大後,會出現連線超時、連線拒絕、500、502等異常問題;在效能測試中,這些異常問題基本都會出現的,但不會去立即提 Bug
  • 對於效能測試工程師,我們要做的是分析為什麼在當前資料量下會出現連線超時、連線拒絕,響應時間超時、伺服器異常等異常問題
  • 這就需要我們去分析效能瓶頸,並不會單獨去看某個異常問題出現在哪裡,而是分析為什麼會出現這個異常問題,分析的是伺服器或者是程式碼,而不是讓開發人員馬上來修復這些異常問題

 

我們常說的壓測是指壓力測試嗎?

  • 並不是,而是指負載測試,一般都是為了找出系統的最大負載量
  • 就好像你老闆說:你去壓測下,看看系統能支撐多少使用者同時訪問我們的系統

 

什麼是效能測試?

狹義理解

  • 通過工具,找出或獲得系統在不同工況下的效能指標值
  • 效能測試過程中,重點是找出效能指標,而不再是找出 Bug,
  • 效能測試的產出絕對不只是 Bug

 

場景類比

跑步100米,用時多少?運動員的心跳、步伐頻率是多少?

  1. 跑步100米:業務場景
  2. 用時多少:響應時間
  3. 運動員的心跳、步伐:效能指標值

效能指標值和響應時間是否滿足當前業務場景的最低要求(合格線)

 

什麼時候能找出效能指標值

假設當前有一個業務

電商系統,下單業務,目前還不知道系統支援多少人同時下單,那麼我們需要找到伺服器能正常支援多少人同時下單

 

效能測試初始階段(第一次做)

  • 先把基礎的效能指標值找出來(第一次效能測試也叫做基準測試)
  • 比如:100個人同時下單系統正常,但120個人同時下單就會出現部分請求的響應時間超長,連線異常
  • 那麼100-120範圍內的某個值就是當前伺服器能達到的效能指標值(基準值)

 

版本迭代,進行第二次做效能測試,重新跑一遍之前的效能指令碼

  • 又會得到一些效能指標值,對比上個版本的效能指標值,看是否有優化(效能變化)
  • 假設這個時候120個人同時下單是正常的,150個人才有異常,那麼介面已經有優化了

 

假設公司是從0開始做效能測試

  • 第一階段:做好效能測試,得到效能指標值
  • 第二階段:假設效能比之前差,哪些效能指標值不滿足預期值,就需要分析是哪裡有問題

 

廣義理解

  • 只要與伺服器效能指標相關的測試都屬於效能測試
  • 比如:響應時間、併發使用者數、伺服器處理能力、吞吐量等效能指標
  • 負載測試、壓力測試、容量測試、可靠性測試都屬於效能測試
  • 通常嘴巴上說的做效能測試就是廣義的效能測試,它包括了很多內容,並不只是針對某一個測試型別

 

 什麼是負載測試?

概念

  • 逐步增加系統負載,測試系統性能變化,並最終確定系統所能承受的最大負載量
  • 通俗理解:看看你幾斤幾兩

 

如何增加負載

通過增加“使用者數”,就是常說的併發數

 

場景類比

天平秤,稱東西的時候,需要逐步加砝碼,最終達到砝碼和物品重量的平衡點,因為它不可能一下子就達到平衡點【好比不可能一下子找到系統能承受的最大負載量】

  • 稱東西:業務場景
  • 加砝碼:逐步加壓
  • 達到平衡點:找到最大負載量

 

實際場景

  • 有一個業務,增加到40個人的時候,伺服器還能正常使用,沒有異常
  • 當你增加到50個人的時候,伺服器已經開始有異常了,那麼就能確定40-50之間某個值就是系統所能承受的最大負載量【出現效能拐點,找到了伺服器效能瓶頸的範圍值】
  • 最後減小加壓梯度(比如:從40個人開始每次增加1個人、2個人),確認最大負載量【確認效能拐點】

 

伺服器又有哪些可能會出現的異常呢

  • 響應時間超長:正常伺服器處理請求時間是 1s,但現在變成3s - 5s
  • 服務報錯:無法同時正常響應多個請求
  • 伺服器宕機:系統完全用不了

 

什麼是壓力測試?

概念

  • 在較大的效能壓力下,持續執行一個比較長的時間,看看系統服務是否正常及系統資源的利用率情況
  • 通俗理解:鴨梨山大!
  • 關鍵字:較大壓力 + 較長時間
  • 注意:不是滿負荷壓力哦

 

場景類比

問:大傢什麼時候會覺得工作壓力大?

答:996、007;因為你不會覺得955壓力山大吧

結論:所以在我們日常工作中,長時間工作強度高,才會覺得壓力大;如果你一週就加班一天也說壓力大...(那就別幹這一行了)

 

壓力測試用來幹嘛的

測試系統的穩定性

 

類比

工作壓力大,你還能堅持下去(那穩定性肯定好吧),那如果你很快就離職了(那穩定性肯定差,都宕機罷工了)

 

什麼時候會做壓力測試

  • 生產環境下,系統隔三差五的出現不穩定的情況
  • 這個時候,就需要通過壓力測試去測試系統的穩定性情況

 

啥情況算不穩定?穩定性差?

隔三差五的出現下面的情況

  • 服務異常:響應錯誤、響應時間超時等
  • 伺服器出現異常:宕機

 

怎麼分析是服務異常還是伺服器異常 

  • 如果所有請求都是一片紅,應用程式傳送的所有請求都報紅,就是伺服器出現了異常
  • 如果有些請求偶爾成功響應,偶爾又失敗,則是服務異常,出現不穩定的情況

 

如何取壓力值

  • 在負載測試中,我們確認了系統所能承受的最大負載量
  • 壓力值 < 最大負載量,一般取80%左右

 

靈魂拷問

負載測試一般時間比較短,壓力測試時間比較長,持續執行時間短就能正常使用,但持續執行時間長就可能崩掉了,這是什麼原因呢?

 

場景類比

  • 栗子一:電腦保持開機狀態很長時間,會逐漸變卡,因為記憶體的東西會越來越多,得不到有效的回收, 就會越來越卡
  • 栗子二:當你經常工作壓力很大,且你的心理所能承受的壓力逐漸達到最大值時,你就可能會選擇離職

 

總結

壓力測試長時間執行,可能會逐漸增加系統的記憶體佔用空間,若得不到有效的記憶體回收,當達到記憶體最大值時,系統就會崩掉

 

壓力測試持續執行時間要多久?

  • 標準效能測試裡面,一般是7*24小時,或者是它的倍數
  • 但是實際工作中,並不會這麼久,否則成本太高
  • 所以會以小時為單位,比如:4個小時、8個小時...晚上下班之後做,第二天早上上班看結果

 

先負載測試還是壓力測試?

  • 先負載測試
  • 負載測試可以找到伺服器效能瓶頸的範圍值,若生產環境中系統穩定性較差,再做壓力測試
  • 所以壓力測試是可做可不做的

 

什麼是可靠性測試?

概念

  • 在給定的一定的業務壓力下,持續執行一段時間,檢視系統是否穩定
  • 關鍵字:是否穩定,一定業務壓力
  • 注意:不是較大壓力哦

 

業務場景栗子

電商秒殺場景,幾十個商品幾十萬個人同時秒殺搶購

 

如何理解可靠性測試

  1. 編寫效能指令碼:假設一秒內有一萬個人同時發起請求
  2. 有壓力嗎?有,一萬個人同時發起請求
  3. 但是持續時間短,不像壓力測試一樣需要持續一段時間
  4. 目的是為了驗證當這麼多人同時發起請求時,成功秒殺的使用者能否繼續完成後續下單付款等操作【一定業務壓力下,系統是否穩定執行】

 

什麼是容量測試?

概念

  • 在一定的軟、硬體條件下,在資料庫不同資料量級資料量的情況下,對系統中讀/寫比較多的業務進行測試,從而獲得不同資料量級下的效能指標值
  • 關鍵字:不同資料量級

 

資料庫資料量對效能測試結果有沒有影響?

肯定有

  • 比如資料庫已經有幾百條資料和幾百萬條資料,查詢的速度肯定不一樣,所以肯定會影響效能測試結果
  • 資料量級的差異,會影響TPS、響應時間、網路等

 

場景類比

從一袋米中找一個綠豆,和一碗米中找一個綠豆,找的時間肯定是千差萬別的

 

效能測試的前提

必要性,是否有做效能測試的必要(關鍵項評估)

  • 主管部門、監管部門審查
  • 涉及生命財產安全
  • 大型新系統
  • 核心系統
  • 架構調整
  • 業務劇增
  • 重大缺陷修復

 

可測性,可量化為效能指標值

一般有需求文件,根據老闆或者產品提出的需求,我們需要將裡面的內容量化為效能指標值,這是我們的預期結果,如果無法量化的話,我們就沒有預期效能指標值,在效能測試完成得出效能指標值後,沒有可對比的值,那就不知道是否滿足需求的需要

 

開展效能測試必備條件

網路要求

內網(zoom域) 外網獨立分開,千萬不要用跨內網外網

 

獨立環境

功能測試不能和效能測試共用環境

不能使用測試環境、生產環境

生產環境有真實使用者的各種資料,資料量肯定非常龐大

而效能測試也會模擬大資料量,也會產生非常龐大的資料

這樣一來,真實使用者的資料+效能測試產生的資料混在一起,資料量翻倍變多,會影響真實使用者

 

 

效能測試步驟

效能測試準備

  • 需求分析,熟悉業務:確定需要重點關注的點,如TPS、響應時間
  • 明確性能測試目標(預期效能指標值)
  • 瞭解軟體功能、架構
  • 指定測試計劃,做好工作量評估
  • 制定測試模型(編輯測試用例):比如負載測試,場景如何設計

 

搭建效能測試環境

  • 工具選型與準備
  • 被測系統環境搭建(伺服器、服務版本更新、資料庫資料準備)
  • 網路配置

 

效能測試指令碼開發

  • 選取協議
  • 製作指令碼
  • 除錯指令碼
  • 驗證指令碼

 

效能測試執行

真正開始對伺服器進行效能測試

  • 試執行
  • 場景執行

 

效能測試結果分析與調優

  • 分析依據:結果圖表
  • 分析思路:伺服器硬體瓶頸>網路瓶頸>伺服器os瓶頸(引數配置、資料庫、web伺服器)>應用瓶頸(sql語句、資料庫設計、業務邏輯、演算法)
  • 調優
  • 修改指令碼或場景

 

伺服器硬體瓶頸

如果效能測試環境和生產環境的硬體相差甚遠,那麼很明顯就是硬體的問題,也不用去分析後面可能會導致瓶頸的原因了

 

效能測試報告與結果跟蹤

  • 效能測試報告
  • 效能測試問題跟蹤

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