在性能测试过程中，性能测试场景如何设计？

​ 在性能测试过程中，在测试数据、测试脚本设计、测试环境准备之后，还需要进行一个重要的工作：性能测试场景设计。那如何设计性能测试场景呢？什么样的性能测试场景是有效的呢？

​ 随着类似云服务、容器等这类技术的成熟，一个系统越来越大，分析难度越来越大，监测指标越来越多，那么如何用最少的性能测试场景，获取最有效的分析数据呢？

性能测试需求方

​ 一个系统为什么要做性能测试呢？肯定有需求驱动它，那么这个需求方有哪些人呢？这些人关注系统的哪些方面呢？

​ 如果是业务人员：他们常用的业务场景是哪些呢？他们不常用的业务场景有哪些？他们最大忍受系统响应是多少时间？最好的系统响应是多少时间？

​ 如果是运维人员：系统部署耗时是多少？系统极限状态下CPU与内存使用率是多少？当内存或CPU达到什么数值值，需要重点关注呢？

​ 如果是开发人员：不同业务的TPS值是多少呢？满足了他们的预期吗？

​ 上述只列出了常用的三个角色，这种角色可能有多种，只有了调研的足够充分，才能确保用户关注的场景不被遗漏。

性能测试场景设计

​ 目前大多数公司都是业务驱动的，那业务人员的需求，属于核心需求，需要重点关注。这部分需求属于性能测试场景的主要关注点。在做这部分性能测试场景设计主要由如下几种测试类型：

• 基准测试：当前系统已有用户、已有数据量、指定的业务操作配比。比如，论坛系统，当前系统通常在线人数在100人，大约60人浏览帖子，40人编写帖子。比如如下的一个场景：

  用户数	浏览帖子人数	编写帖子人数	当前系统数据量
  100	60	40	100万

  当前系统这里需要基于系统了解，构建测试数据模型。该模型要贴合当前测试场景。

• 压力测试：基于基准测试场景，增加用户数。基于基准测试场景，该场景主要是获取系统在常用业务配比，随着用户增加，系统的各项指标是否符合用户需求、最大负载用户数是多少、最大负载时系统的CPU、内存使用率是多少。与此同时，通过用户与响应时间图，可以获取到当前系统瓶颈。当随着用户数增加时，响应时间波动比较大而不发生比较大的波动。找到那个拐点，系统用户数，该用户数用于后续稳定性测试。比如，论坛系统，当前系统通常在线人数在100人，大约60人浏览帖子，40人编写帖子。比如如下的一个场景：

  用户数	浏览帖子人数	编写帖子人数	当前系统数据量
  100	60	40	100万
  200	120	80	100万
  300	180	120	100万

  这里数据模型保持不变，通过调整用户数，来观察系统监测指标。一般影响系统性能指标的有多个方面，当某个性能测试场景，性能测试数据存在异常时，再去进行分析定位。先发现问题，在定位问题。

• 稳定测试：基于压力测试，获取的比较合理的用户数，用户数设置为该值，让系统长时间跑，观察系统的监测指标。比如数，基于压力测试，得出的响应时间出现拐点的用户数为200，那压力测试的场景可以设置为：

  用户数	浏览帖子人数	持续运行时间	编写帖子人数	当前系统数据量
  200	120	7小时	80	100万

基于上述这三种测试类型，来分析下需要涉及的性能测试场景应该具有以下特点：

• 常用业务配比、正常在线人数、正常数据模型
• 常用业务配比、正常在线人数的几何倍、正常数据模型
• 常用业务配比、正常在线人数、调整数据模型(如数量增加几何倍)
• 常用业务配比、正常在线人数的几何倍、调整数据模型(如数量增加几何倍)

​ 通常满足上述几种特点的都能满足大多数性能测试要求。以上都是个人见解，如有不对可以指正，一起探讨，相互学习共同进步。

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