产品经理：机能测试理解下？

小A接到个网站设计需求，由于是感兴趣的领域，拿得手可愉快了。
哼哧哼哧画了好几天原型，又拿着菜刀架在开拓脖子上猛干了几天，终于在一个月黑风高的晚上上线了这个网站。

然而过了不久，客服电话被打爆，所有投诉都是一句话“你xxx还让不让人用了！
一贯在加载是什么鬼？”于是，在第一百个投诉打来的时候，小A已经骑着电驴去送外卖了。
而导致小A捡瓶盖的罪魁罪魁浏览人数过多，系统直接崩了。

至今，被采访的小A都表示“现在便是后悔，非常后悔，怎么就没盯下性能测试呢？”为了避免过早和小A合资送外卖，我们一起来学习下性能测试吧。

01 什么是性能测试？

性能测试是验证软件系统是否能够达到用户提出的性能指标，同时创造软件系统中存在的性能瓶颈，优化软件，末了起到优化系统的目的。

在产品上线前，我们无法知道用户数量，而且用户场景也存在不愿定性，一旦用户多了就可能整出各种幺蛾子，以是须要进行系统性能测试。

性能测试可以见告我们用户数量增加、系统负载增加时，系统能承受的并发用户数量，以及带宽是否够用、cpu是否够用、内存是否够用、硬盘速率是否跟得上等问题。

02 性能测试测什么？

性能测试的类型和划分网上有很多定义，我这取比较常见的几个

负载测试（Load Testing）：负载测试紧张测试软件系统在不同负载下，性能指标是否符合预定指标，譬如在一定负载时，系统最大支持多少并发用户数，软件要求出错率等。
压力测试（Stress Testing）：压力测试是指在被测系统在一定饱和状态下，例如CPU、内存等在饱和利用情形下，系统能够处理的会话能力。
说人话便是看看在极度情形下系统还能不能转得起来。
容量测试（Volume Testing）：确定系统最大承受量，譬如系统最大用户数，最大存储量，最多处理的数据流量等。

03 作为产品须要关注的性能点有哪些？

为了安稳端好产品经理的饭碗，我们须要关注这些性能点：

系统处理一个要求或一个任务耗时多少？系统最多支持多少用户访问、系统最大业务处理量是多少？系统性能可能存在的瓶颈在哪里？系统能否支持724小时的业务访问？

04 性能测试的常见指标有哪些？

上面叨叨了这么多，大家对性能测试和须要关注的内容该当有所理解了，那么作为产品，我们怎么对性能测试进行验收呢？为了防止被忽悠，这里我们须要理解一些性能的关键指标：

1. 外部指标吞吐量：每秒钟系统能够处理的要求数、任务数。
相应韶光：做事处理一个要求或一个任务的耗时。
缺点率：一批要求中结果出错的要求所占比例。

2. 内部指标从做事器的角度看，性能测试紧张关注CPU、内存、做事器负载、网络、磁盘IO等。

由于我们是只用指手画脚，不用自己操刀的产品经理，我们只须要重点关注外部指标就可以了。
接下来我们学习这些外部指标。

对付相应韶光，我们比较关注的是它的均值、中位值、P95值、P99值等。
均匀值和中位值比较好理解，P分位值是什么意思呢？以P95为例，将相应韶光从小到大排列，顺序处于95%位置的值便是P95值。

系统吞吐量则有几个主要参数：QPS（TPS）、并发数、相应韶光：

QPS（TPS）：每秒钟request/事务数并发数：系统同时处理的request/事务数相应韶光：一样平常取均匀相应韶光

QPS（TPS）=并发数/均匀相应韶光

可以看出一个别系吞吐量常日由QPS（TPS）、并发数两个成分决定，每套系统这两个值都有一个相对极限值，在运用处景访问压力下，只要某一项达到系统最高值，系统的吞吐量就上不去了，如果压力连续增大，系统的吞吐量反而会低落。

在低吞吐量下的相应韶光的均值、分布比较稳定，不会产生太大的颠簸。
而在高吞吐量下，相应韶光会随着吞吐量的增长而增长，增长的趋势可能是线性的，也可能靠近指数的。
当吞吐量靠近系统的峰值时，相应韶光会涌现激增。

上图便是吞吐量、相应时长、并发数几者的关系图。
横坐标是并发数，绿线是CPU利用率，紫线是吞吐量，即QPS，蓝线是相应韶光。

05 测试报告长啥样？

理论终归于实践，能看懂测试报告，那读这篇文章的目的才算达到了。

1. 测试概述

1.1 测试目标

本次测试的目的在于探查XXX项目二期重构环境的系统业务处理性能，以及在高负载情形下的系统表现。

1.2 指标和术语

描述本次测试中涉及到的性能指标术语

2. 环境、工具

2.1 测试环境

做事器：

客户机：

2.2 测试工具

3. 测试方案

3.1 测试类型

本次性能测试将紧张采取以下几种测试类型：

基准测试：在小并发条件下，探测系统各性能指标表现，作为后续比对根本。
压力测试：由于无法准确预估用户访问量，因此考虑利用压力测试方法。
压力测试旨在通过不断 增加系统并发处理事务数，增加系统负载，直到系统到达性能瓶颈。
以此推算出系统可承载用户和事务要求数。
稳定性测试：将系统置于较永劫光高负载场景下，探测系统是否涌现稳定性毛病。

3.2 业务模型

针对系统接口，究竟哪些须要被纳入压测范畴？不同事务该当以何种比例被调用，这是须要建模设计的，也是性能测试的难点之一。

通过对付项目架构和业务场景剖析，设计以下业务模型进行仿照和测试：

场景1：大略业务场景

场景2：稠浊业务场景

3.3 加密验签处理

由于系统对付所有事务要求都进行了加密验签处理，因此在本次性能测试中，须要对要求报文进行同等的加密和署名。
处理逻辑如下：

利用APP同样的加密署名代码，导出jar包做为加密工具类利用jmeter前置处理器-beanshell处理器调用上述jar经办法实现要求参数加密将加密署名后的要求参数存储为变量，后续接口调用时利用

3.4 压力梯度

对付3.2所述场景，分别进行梯度加压，从100并发开始，每次递增100并发数，直至到达系统瓶颈。

4. 测试结果

4.1 聚合报告

场景1-10并发-循环5次

场景1-500并发-循环1次

场景1-550并发-循环1次

4.2 系统吞吐量

场景1-550并发-循环1次

场景2-450并发-循环10次

4.3 资源占用率

最优负载条件下：CPU利用率

内存占用率

磁盘利用率

5. 剖析和建议

5.1 测试结论剖析

经由多次测试和数据报表剖析，可以得出如下结论：

当总体并发用户数为450-500时，系统具有最优性能表现；当事务并发数超过500时，事务失落败率整体上升，系统到达性能拐点。
多事务稠浊条件下，系统顶峰TPS在90旁边，均匀吞吐量在13-18/s。
在小压力条件下（10并发），最大事务相应韶光为查询用户信息事务的2042毫秒，均匀在600毫秒旁边系统。
整体事务微不雅观相应速率较优。
满负载条件下，登录具有最佳的性能表现，均匀相应韶光为7000-12000毫秒；查询用户信息事务性能较差，均匀相应韶光在30000-40000区间。
满负载条件下系统整体微不雅观相应韶光较差。
查询用户接口由于其利用极为频繁，建议进行SQL效率调优系统资源方面，内存占用率始终处于高位水平（90%以上），磁盘空间由于日志写入而不断被占用。

5.2 问题

测试过程中创造了如下显著问题：

加密验签功能并未生效-现阶段任何署名均可通过验签。
属于功能性问题，不影响性能表现。
日志文件由于不断写入导致磁盘占满，建议调低系统日志级别，并做好定期日志备份。
内存占用途于高位水平，须要进一步探查缘故原由。

作者：阿宅的产品条记；"大众号：阿宅的产品条记

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