全网火爆,性能测试面试常问+测试小技巧总结,要卷就卷成最强的...


前言

性能测试面试常问

什么时候做性能测试?

①项目刚上线的时候:用户为0(避免用户量突然增加,系统承受不住)。
②发布活动的时候:节日商品秒杀,打折优惠,某时间段促销,大批量用户集中访问下单(平时没这么多用户)。
③版本迭代的时候:新功能产生(类似刚上线)。
④高负载的稳定性:推出免费课程,一天内就会持续增长,要看负载,一个视频网站最多容纳多少人(只进不出)。

如何模拟生产环境?

①等比模拟硬件:生产环境是100台,那么测试就等比缩小为10台。
②同步软件版本位数:因为不同版本,会有细微差别(所有软件)。
③使用负载均衡模拟共享中心的应用:负载均衡主要做分发,分发机制类似共享中心。
④最大限度避免网络问题:将服务器置于同一机房,避免由于网络波动而出现的性能问题(忽略网络)。

注意:
做性能测试,不要直接去互联网测去,有网络,有时候就不知道问题是哪出的。
性能的测试环境,必须是自己搭建的,这样面对多个影响因素,才能做到心中有数。

性能测试的数据准备?

①数据的分类:性能测试与功能测试的数据库,要相互独立
基础数据:让表中数据达到一定数量级,目的是测出数据库索引是否需要优化,表空间、索引空间是否足够。

业务数据:被测系统能够按业务逻辑运行起来的数据,目的是测出SQL语句和程序代码是否需要优化 。

性能测试,一定是需要大数据量。
注意:基础数据主要体现存储空间,业务数据主要是看操作速度 。

②数据的准备:
利用性能测试工具构建。
写循环代码SQL插入数据表。
从生产库中拷贝。

性能测试小细节总结

如何理解性能指标?
在性能测试中,涉及的性能指标有很多,强行记忆理解可能是一件很吃力的事情。对性能指标进行分层划分,这样有助于记忆和理解。

在体育运动中,我们都知道提倡“更高、更快、更强”,其实对于系统的性能,我们也可以这么理解,大概分层如下:

分层 说明
更高 资源:CPU%、Memery%、I/O
更快 速度:TPS、RT/ART
更强 容量、PV、Hit

层层分析性能瓶颈

软件应用是一个很复杂的东西,影响性能表现的因素更多,直接影响OR间接影响,在分析过程中都是需要注意的。下面是一些比较常用的分析方法:

①分层梳理

梳理层次 举例说明
业务梳理 业务配比、依赖关系角度
数据梳理 真实数据统计准确性、测试数据失效过期、数据污染
架构梳理 缓存、集群、负载均衡、分布式、微服务、异步通信、网关
参数梳理 最大连接数、最大线程数、JVM内存分配、timeout、异常/失败重试次数
场景梳理 异常场景、容量场景、基准场景、并发场景、稳定性场景、多节点场景、容灾恢复场景

②模块梳理

组成模块 举例说明
负载机 高并发下,负载机可能成为限制性能提升的瓶颈
网络 高吞吐量下,网络带宽的不足会成为性能提升的瓶颈
中间件 缓存策略、代理分发策略、服务通信策略
服务器 CPU、Memory
数据库 索引、锁、分库分表、视图、实例等
操作系统 文件I/O、buffer、cached等

性能测试的方法论

①性能测试场景一定要基于真实环境来模拟;
②性能测试场景一定要基于具体清晰的指标来构建;
③场景建模是分析的结果,性能需求分析是场景建模的前提;
④开展性能测试之前,要设定统一的目标、分析方法、条理分明的流程以及高度的团队协作和任务分配;
⑤性能测试,执行监控分析是核心;

什么时候需要关联

①服务端value动态返回;
②数据在后续执行中需要引用;
③业务场景有前后依赖关系;

如何理解ThinkTime?

①要不要添加ThinkTime?
②什么时候用到ThinkTime?
③用ThinkTime会有什么效果?
④ThinkTime是否匹配真实业务场景?
⑤ThinkTime是否会影响到服务器资源?

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

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二、接口自动化项目实战

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三、Web自动化项目实战

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四、App自动化项目实战

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五、一线大厂简历

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六、测试开发DevOps体系

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七、常用自动化测试工具

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八、JMeter性能测试

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九、总结(尾部小惊喜)

你的人生只有一次,不要让它浪费在平庸和懒惰中。直面挑战,勇敢前行,即便失败也不留遗憾。相信自己,坚持不懈,终有一天你会看到辉煌的成果。无论何时都不要停下前进的步伐,因为成功就在向你招手。

奋斗的路上,有时候会遇到不顺心的事情,但是不要放弃,坚持下去一定会收获成功的喜悦;每个人都有无限的潜力,只有勇敢去挑战自己,才能发掘出更好的自己。

每一次的付出,都会为未来的自己累积更多的财富。坚持不懈,勇往直前,只有这样才能达到自己想要的目标。别忘了,成功是属于那些永不放弃的人。

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