黑马性能测试笔记

为什么要性能测试：
1 满足大量用户操作
2 支持大量用户同事操作某个功能
3 技术选型 python？java？

性能测试的概念：
服务器性能

性能测试的关注点：
性能：软件属性中的“效率”特性
时间特性：指用户接口响应时间
资源特性：cpu，磁盘，内存，网速。

性能测试策略：
1 基准测试
狭义：也是单用户测试，测试环境确定以后，对业务模型中重要的业务做单独的测试，获取用户运行时的各项性能指标。
2 负载测试
3 稳定性测试
4 其他，并发测试，压力测试，容量测试

性能指标：
响应时间
并发数：
系统用户数：系统注册的总用户数
在线用户数：某段时间内访问系统的用户数，这些用户并不一定同时向系统提交请求
并发用户数：某一物理时刻同时像系统提交请求的用户数
吞吐量：指的是单位时间内处理的客户端请求数量，直接提现软件系统的性能承载能力
注意：
1 从业务角度来看，吞吐量也可以用”业务数/小时“”业务数/天“”访问人数/天“”页面访问量/天“
2 从网络角度来看，还可以用“字节数/小时”“字节数/天”
3 从技术指标来看，可以用每秒事务数（tps）和每秒查询数（qps）来衡量服务器具体性能处理能力

QPS：每秒查询数
服务器每秒处理指定请求数（如：控制服务器打到每秒60qps，服务器的性能各项指标是否能够正常，服务器处理能力一个重要指标）
TPS：每秒事务数,对于一个事务，通常是界面上一个场景，一个事务可以包含一个或者多个接口请求
计算：tps=并发数/平均响应时间
事务：就是业务请求，对应一个或多个操作。

点击数：点击数是衡量web服务器处理能力的一个重要指标。
提示：
1 点击数不是通常一般人认为的一个访问就是一次点击，点击数是该页面包含的元素（图片、链接、服务器发出的请求数量。
2 通常我们也用每秒点击次数（hps）——来衡量web服务器的处理能力。
注意：只有web项目才有此指标。

错误率：==失败业务数/业务总数*100%
错误率指系统在负载情况下，失败业务的概率
提示：
1 不同系统对错误率要求不同，但一般不超过千分之五
2 稳定性较好的系统，其错误率应该由超时引起，即超时率。

错误率不是功能有错误或者bug

资源利用率
说明：是指系统各种资源的使用情况，一般用"资源的使用量/总的资源可用量x100%“形成资源利用率的数据。
cpu 不高于80% ±5 在电脑里的所有处理请求（操作系统运行、软件程序、磁盘靠背等）都由cpu完成
内存不高于百分80 所有程序在运行时要消耗的空间（存储程序运行的数据）
磁盘不高于百分90 存储本地数据文件
网络不高于百分80 影响数据在网络中的传输速度

性能测试流程：

1 性能测试需求分析
2 性能测试计划及方案
3 性能测试用例
4 测试脚本编写/录制
5 建立测试环境
6 执行测试脚本
7性能测试监控
8 性能分析和调优
9 性能测试报告总结

性能需求分析：
被策系统：熟悉被策系统的业务功能和技术架构
测试内容：确定关键业务。即：用户使用频率较高的业务功能
通常逻辑复杂度较高的业务也是CPU密集运算较大的地方，考量服务器CPU在预定性能指标。
测试策略：负载测试？稳定性测试？并发测试？压力测试？
测试指标：无明确需求指标 通过查找相关资料，和类似的系统对比，以及对未来流量的评估，确定指标

性能测试计划及方案
说明：性能测试实施第一份文档，也是最重要的一份文档。
主要内容：
项目背景，测试目的，测试范围，测试策略，风险控制，交付清单，进度与分工

性能测试的用例模板

jmeter组件

同步定时器（syncharonizing timer）集合点
相当于一个蓄水池，累计到一定程度，会在同一时间点并发，所以可以用来做大数据量的并发请求。形成绝对并发。
常数吞吐定时器（constant throughput tomer）
时间是分钟 秒的话*60

jmeter参数化

数据驱动 数据与代码分离
用户定义的变量
添加方式：添加计划：测试计划-线程组-配置元件-用户定义的变量

jmeter 断言
响应断言
响应代码：响应码 响应信息：响应头对应的信息

json断言：
1 要先确认json断言，不是直接报错
2 使用jayway jsonpath 1.2.0中的语法搜索指定的路径，如果找不到路劲，就会失败。
3 如果在文芳中找到json数据，并且对期望值进行验证，那么它将执行验证操作

断言持续时间：持续时间就是响应时间，就是对响应时间就行断言。

关联：
提取参数

常用的关联方法：
正则表达式提取器
xpath提取器
json提取器：

跨线程使用变量：

操作步骤：

先试用josn提取器读取到数据

再使用“函数助手”生成setproperty函数

生成后使用beanshell取样器生成变量

属性读取和jmeter变量读取不一样，需要使用另一个函数property函数提取属性。也在函数助手里面

就可以使用全局变量了

性能实战

1 熟悉数据库设计结构，便于后期对数据库的性能监控
2 性能测试的过程中，数据库容易出现性能瓶颈

性能测试的关注点：
需求分析：业务场景、程序代码、服务器、硬件配置

性能测试需求的获取

性能测试点的提取规则
1 用户频繁使用的业务功能
2 非常关键的业务功能
3 特殊交易日或峰值交易的业务功能
4 核心业务发生中发调整的业务功能
5 资源占用非常高的业务功能
测试点：

性能测试计划

目标
测试背景
测试目的

测试范围

测试 策略

4.3稳定性测试

风险控制

交付清单

进度与分工

脚本编写（测试执行）

目标：学会性能的测试执行：性能脚本编写
性能测试执行前准备好环境和数据
能进行性能测试执行，并监控对应的指标

接口百分之九十都是json数据。
http请求默认值：设置http请求的默认参数
一个线程组一个用例。

执行：
1 构建测试数据，登陆csv
2 jmeter监控服务器

性能测试监控的关键指标介绍：

数据库性能

慢查询：

缓存命中率：

数据库连接池：

mysql锁：

压测机资源

性能监控指标

慢查询日志的配置：

性能调优