超详细，性能测试三大模式详解，资深测试老鸟一文道破...

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前言

在性能测试工作中，业务模型、流量模型和数据模型是至关重要且必须在项目中构建的，否则很可能导致测试的场景和实际差距很大，测试结果也无法为性能分析和优化提供足够有说服力的支撑。

三大模型，以电商业务下单的场景举例说明，如下图：

业务模型

大家可以将业务模型看作功能测试中的业务场景。在性能测试中要构建业务模型，我们要考虑如下几个因素：

商品库存是否足够；
下单的商品是否可参与营销活动；
下单的用户是否是vip会员，有会员折扣；
下单的用户是否有优惠券，该优惠券是否满足本订单的优惠条件；
…

其实业务模型和功能测试时候的业务场景分析没什么区别，都是为了针对被测业务和服务进行分析，确保测试的场景和需求是一致的。

如果是更复杂的业务和更大范围的测试需求，可能还要考虑线上业务的流量入口、风控等因素。

当然在实际的工作或项目中，建议通过分析需求，梳理出压测涉及到的业务和场景，绘制成一个业务模型思维导图，这样便于后续的工作开展。

业务模型思维导图可以用树状图也可以用类似上图的样子，便于理解即可。

流量模型

我们都知道，性能测试执行压测时，都是基于接口或某个URL来进行的。本质是模拟生产环境的用户，构造请求对被测系统施加压力，验证系统性能是否满足业务需要，是否存在性能瓶颈。

生产环境的用户操作场景是很复杂的，所以请求的大小和请求路径也各不一样。

以上图为例，下单时候有些用户使用了优惠券，有些用户不是vip会员无法享受折扣，有些商品没有营销活动。这些因素要求我们在构造请求时，需要按照不同的业务场景构造不同的请求。

所谓的流量模型，其本质是按照业务场景的不同将请求按照真实的比例进行配置，也称之为业务配比。

大家也可以将流量模型理解为压测模型，工作中常见的压测模型有如下几种：

单机单接口基准测试
基准测试最常见的就是对登录场景进行压测。

单机单接口的压测，可以通过梯度递增的方式，观察随着请求的增加，其性能表现&资源损耗的变化。

单机混合链路容量测试
以上图为例，订单服务包含创建订单、取消订单、订单列表、订单详情等接口。

每个接口的请求量大小、请求内容各不相同。单机混合场景，大多通过梯度增加请求的方式，观察服务级别的性能表现，目的是排查上下游调用依赖的瓶颈。

生产环境全链路压测场景
针对生产集群的全链路压测，常见的案例就是双11电商大促。生产全链路压测模型较多，一般有如下几种：

梯度加压：为了探测集群模式下系统的最大吞吐量（避免压垮服务，造成事故）；
固定并发：验证系统长期处于负载下的稳定性；
脉冲并发：探测系统的健壮性、验证限流熔断等服务保护措施的正确性&可用性；
超卖验证：对电商业务来说，主要针对一些限时抢购&秒杀的场景（一般这种场景，会涉及到分布式锁、缓存、数据一致性等技术点；玩不好的话，容易造成客诉、资损、甚至服务异常宕机！）；

构建流量模型
这是之前实际工作中一次双11大促时的流量模型构建案例，仅供参考。

业务目标：双11当天，预估平均客单价为500，单日GMV为10亿，那么支付订单量为10亿/500=200W；

技术指标：

假设日常支付订单量为50W，支付转化率为40%，订单支付QPS峰值为200。预估大促时的支付转化率为60%，则可得：大促峰值订单支付QPS为（200/40%）60%（200W/50W）=1200QPS。为了留有一定冗余空间，上浮30%，即订单支付的QPS预估为1500；

电商的导购下单支付链路为：首页→商品详情→创建订单→订单支付→支付成功，这是类似漏斗的一个转化逻辑。假设首页→商品详情转化率为40%，商品详情→创建订单转化率为40%，创建订单→订单支付转化率为40%，那么可得：创建订单QPS为1500/40%=3750，商品详情QPS为3750/40%=9375，首页QPS为9375/40%=23437；

按照核心链路之间的依赖调用关系，借助trace追踪，可得到大促期间所有核心应用及核心链路的QPS数值。

建议评估后流量模型后，结合业务场景和服务间的调用关系，绘制成一个流量模型图，这样会更直观，便于工作开展。

数据模型

了解了业务模型和流量模型后，数据模型就很好理解了。
以上图为例，电商下单业务在构建数据模型时，要根据压测时常、压测次数和压测场景，准备不同类型的数据。

在准备数据时，还要考虑数据的有效性、数据量级、数据的组合逻辑关系以及数据是否符合生产环境的数据分布等情况。

如果测试过程中采用的数据不准确，那测试结果往往出现较大偏差。关于测试数据模型构建，可参考如下几点：

数据信息	说明
限制条件	用户操作权限、数据引用次数、数据过期设定（次数、绝对时间）
数据量	实际生产环境的数据量为多少，在性能测试环境如何等量代换
数据类型	基础数据、热点数据、缓存数据、特殊数据
数据特点	是否可以复用、是否具有唯一性、自增、加密、拼接、转义等
准备方式	copy真实环境数据、预埋铺底数据、脱敏生成数据

基础数据
也称为铺底数据，铺底数据目的是与线上保持一致（至少数量分布一致），再结合线上增长率，确认预埋数据量级及预埋方式。

涉及到压测时需要校验的数据，需要在铺底的时候就要精细化的设计，包括数据大小、数量、分布。

热点数据
需要了解被测接口的实现逻辑，确认以下信息：
是否有热点数据相关的操作：比如说所有用户秒杀同一件商品；
不同类型数据处理逻辑有差异时，需通过测试数据多样化提高性能测试代码覆盖率；

缓存数据
要确认是否有缓存，缓存大小。

秒杀抢购相关数据，一般来说都是进行队列处理，将该类型数据放入缓存中进行处理来应对高并发。

再比如用户登录所需的token等数据，在压测时，可以提前将构造好的数据预热到缓存，避免压测时用户服务成为瓶颈。

构建数据模型
构建数据模型的目的，最直观的就是压测时候的测试数据参数化。

下面是我整理的2023年最全的软件测试工程师学习知识架构体系图

一、Python编程入门到精通

二、接口自动化项目实战

三、Web自动化项目实战

四、App自动化项目实战

五、一线大厂简历

六、测试开发DevOps体系

七、常用自动化测试工具

八、JMeter性能测试

九、总结（尾部小惊喜）

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