性能测试场景（性能测试场景策略设计）

本篇文章给大家谈谈性能测试场景，以及性能测试场景策略设计对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享性能测试场景的知识，其中也会对性能测试场景策略设计进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、性能测试包括哪些方面
• 2、阿里云服务器ECS如何选择？性能测试PTS助你测试和选择阿里云服务器
• 3、性能测试-概念篇（三）

性能测试包括哪些方面

性能测试包括负载测试和压力测试。
性能测试是通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。负载测试和压力测试都属于性能测试，两者可以结合进行。通过负载测试，确定在各种工作负载下系统的性能，目标是测试当负载逐渐增加时，系统各项性能指标的变化情况。压力测试是通过确定一个系统的瓶颈或者不能接受的性能点，来获得系统能提供的最大服务级别的测试。
性能测试在软件的质量保证中起着重要的作用，它包括的测试内容丰富多样。中国软件评测中心将性能测试概括为三个方面：应用在客户端性能的测试、应用在网络上性能的测试和应用在服务器端性能的测试。通常情况下，三方面有效、合理的结合，可以达到对系统性能全面的分析和瓶颈的预测。

阿里云服务器ECS如何选择？性能测试PTS助你测试和选择阿里云服务器

阿里云服务器ECS如何选择？很多新手用户并不知道PTS是什么，如果你不知道如何选择阿里云服务器ECS产品，性能测试PTS可以很好的帮助你快速对云服务器进行压力测试，从而助你选择适合自己的阿里云服务器ECS，下面是性能测试PTS详解！

阿里云开发者社区最近推出了一个“ ECS 选款利器！PTS助您快速上云 ”活动，PTS性能压测包仅需0.99/月起，真实模拟，免去繁琐的搭建和维护成本！现在您可以只支付10块钱不到的试用成本，即可体验使用 PTS 来帮助 ECS 进行容量规划选择合适规格的整个流程！
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性能测试PTS（Performance Testing Service）是具备强大的分布式压测能力的SaaS压测平台，可模拟海量用户的真实业务场景，全方位验证业务站点的性能、容量和稳定性。

PTS旨在简化性能压测本身的工作。
PTS目标是将性能压测本身的工作持续简化，使您可以将更多的精力回归到关注业务和性能问题本身。在PTS平台上，您可以用较低的人力和资源成本，构造出最接近真实业务场景的复杂交互式流量，快速衡量系统的业务性能状况，为性能问题定位、容量配比、全链路压测的流量构造提供最好的帮助。进而提升用户体验，促进业务发展，最大程度实现企业的商业价值。

业务场景
PTS广泛应用于各种压力测试和性能测试场景，包括但不限于以下场景：

PTS孵化于服务阿里巴巴全生态五年以上的单链路、全链路压测平台，是阿里巴巴内部最佳实践的输出。该平台对内除了支持日常的外部流量压测之外，同时支持了大大小小的促销活动，如天猫双11、双12和年货节等。

压测流程
PTS提供全面高效的压测流程：

压测流程说明：
1.在PTS控制台上，准备压测API数据，构造压测场景，定义压测模式、量级等；支持随时启停压测，压测过程中可调速。
2.压测启动后，PTS后台的压测控制中心将自动调度压测数据、压测任务和压测引擎。
3.通过随机调度全国上百个城市和运营商的内容分发网络CDN （Content Delivery Network）节点，发起压测流量。保证从虚拟用户并发量、压测流量的分散度等维度都接近真正的用户行为，压测结果更加全面和真实可信。
4.通过压测引擎向您指定的业务站点发起压测。
5.压测过程中，通过集成云监控、ARMS（应用实时监控服务）产品，结合PTS自有的监控指标，实时采集压测数据。
6.在PTS控制台，实时展现压测数据，进行过程监控；压测结束后，生成压测报告。基于整个压测场景的性能表现，定位性能问题、发现系统瓶颈。

压测创建方式
PTS支持以下4种方式创建压测场景（或称压测用例），如下图所示：

说明：
方式一：PTS自研零编码可视化编排，使用自研强大引擎压测。
方式二： 使用PTS自研云端录制器，零侵入录制业务请求并导入1中的自研交互中进行进一步设置。
方式三： 将导入脚本压测 1中的PTS自研交互中，使用PTS自研引擎。
方式四：JMeter压测并使用原生JMeter引擎进行压测，PTS提供自定义的压力构造和监控数据汇聚等产品服务。
其中，方式一、二、三由于使用了PTS的自研引擎，具备RPS（Requests per Second）吞吐量压测模式、秒级启动、实时控制、定时压测和流量遍布全国运营商网络的差异化能力。
方式一是PTS最核心的一种压测场景创建方式，所有资源包均可使用。其他几种创建方式面向不同规格资源包开放。

适用于多业务场景
不论您处于哪个行业，在以下业务场景（但不限于），PTS都是您值得信赖的性能测试工具。

适用行业广泛
PTS应用行业广泛，涉及电商、多媒体、金融保险、物流快递、广告营销、社交等等。
PTS服务阿里巴巴全生态多年，支持了天猫双11、双12、年货节等大促活动。植根于电商行业的PTS，对电商的典型业务模型支持得更友好，压测来源更广泛，脉冲能力和流量掌控能力更强。
PTS自商业版发布以来，吸引了来自多媒体、金融保险、政务等众多行业的用户，以其强大的压测场景编排能力和报表能力，帮助用户快速发现问题，进行针对性地调优，提升了系统承压能力。

适用于多种网络环境
不论您的业务位于公有云、专有云、混合云或者自建IDC中，只要能够通过公网访问，PTS都能够通过遍布全国上百个城市和各运营商的CDN节点发起压测流量，最大程度地模拟真实业务场景。

适用于使用HTTP/HTTPS/WebSocket等协议的客户端
PTS本身的GUI模式支持HTTP/HTTPS协议的压测，无论您的客户端是自研的App、移动端网页、PC端网页、微信小程序还是C/S结构的软件，都可以使用PTS进行压测。PTS同时集成了开源JMeter，支持更多的协议和场景，例如您可以通过“JMeter + WebSocket插件”的方式，对使用WebSocket协议的客户端进行压测（在PTS上传相应的插件JAR文件即可），其他协议以此类推。

下面以电商典型业务场景为例，为您介绍如何在PTS中编排压测场景。
什么是压测场景
要发起一次性能压测，首先需要创建一个压测场景。压测场景中包含一个或多个并行的业务，每个业务包含一个或多个串行的请求。

示例
淘宝网需要对产品A和B相关的页面（即存在多个API）进行压测，假设其主要业务场景为：
业务A：浏览产品A。
业务B：购买产品B（登录 → 浏览产品B → 加入购物车 → 提交订单）。
那么在压测场景中的设置如下。

串联链路1：浏览产品A 和串联链路2：购买产品B是并行关系。
根据业务逻辑，一部分用户在浏览产品A，另一部分用户在进行购买产品B的一系列操作，即两个业务是同时发生的，所以将它们设置为两个串联链路，压测中会并行发起请求。

串联链路中的多个API是串行关系。
根据业务逻辑，串联链路2：购买产品B中的一系列用户行为是存在先后顺序的，所以将这些存在先后关系的API添加到一个串联链路中，PTS压测中会按照顺序发起压测。

综合来看，在压测中，示例中的浏览产品A的API和登录的API，会同时发起压测流量。更多性能测试PTS场景示例，可参考阿里云帮助资料： 性能测试 PTS最佳实践

性能测试-概念篇（三）

通过分析业务逻辑和技术架构性能测试场景，创建性能模型，制定性能方案，准备应用环境，设计并实施性能部署监控，实现符合真实业务逻辑的压力，通过监控手段获取各组件的性能计数器，分析计数器采集出的数据，查找出性能瓶颈的根本原因并优化，最后通过环比生产环境的性能数据修正场景。

2.2.1、时间指标
2.2.2、容量指标
2.2.3、资源利用率指标

2.3.1、业务模型
2.3.2、监控模型

2.4.1、测试环境
2.4.2、测试数据
2.4.3、测试模型 - 基于业务模型构造测试数据
2.4.4、性能指标
2.4.5、压力测试-阶梯压力测试高并发压力测试
2.4.6、准入准出
2.4.7、进度风险

2.5.1、软硬件环境（包括压力机）
2.5.2、应用版本
2.5.3、基础设施
2.5.4、网络结构
2.5.5、基础数据
2.5.6、压力工具

2.6.1、系统监控
2.6.2、中间件监控
2.6.3、缓存监控
2.6.4、队列监控
2.6.5、负载均衡监控
2.6.6、熔断限流
2.6.7、链路监控

2.7.1、基准场景
2.7.2、容量场景
2.7.3、稳定性场景
2.7.4、异常场景

2.8.1、场景结果整理
2.8.2、监控结果整理
2.8.3、性能整体分析
2.8.4、性能结论
2.8.5、优化建议
2.8.6、运维建议

性能验证：验证系统是否达到指定的指标。 举例：RT是300ms,QPS/TPS是否可以达到800。
性能调优：验证是否达到系统的最大容量。 举例：限制或者不限制RT、内存水位、CPU水位，QPS/TPS可以达到多少。
容量验证：需要多少台机器。 举例：50 w UV,需要配置多少台机器。

1000万的用户，在场景A中，业务1占比10%，业务2占比20%，业务3占比30%；
1000万的用户，在场景B中，业务1占比20%，业务2占比30%，业务3占比40%；
1000万的用户，在场景C中，业务1占比30%，业务2占比40%，业务3占比50%。

包括接口响应时间+业务响应时间
参考：
互联网企业：500ms以下，例如淘宝业务10ms左右。
金融企业：1s以下为佳，部分复杂业务3s以下。
保险企业：3s以下为佳。
制造业：5s以下为佳。

包括接口容量+业务容量

如果是接口层性能测试，TPS中的T 可以直接定义为接口级；
如果业务级性能测试，TPS中的T 可以直接定义为每个业务步骤和完整的业务流；

举例：

start事务（接口1）
商品详情页接口A
end事务（接口1）
start事务（接口2）
商品详情页接口B
end事务（接口2）

start事务（业务A）
加入购物车（接口1）-下单（接口2）-支付（接口3）
end事务（业务A）

start事务（业务A）
点击-加入购物车（接口1）-下单（接口2）-支付（接口3）
end事务（业务A）

a、操作系统：CPU、Memory、Network、IO、System、Swap
b、JVM：GC、classes
...

对于长连接来说，最大并发用户数即系统的并发接入能力。实际上，就算是长连接，如果实际业务已经丢掉性能测试场景了异常的请求，那么最大并发用户数不等于系统的并发接入能力。
对于短连接来说，最大并发用户数并不等于系统的并发接入能力。

并发是在单位时间内完成的事务（T）的个数。

在线用户数和压力线程之间的关系：

从以上的计算逻辑中，我们可以看到，这其中有几个关键数据：

举例：
1) 在线用户数：1个用户，100个请求，响应时间是250s

用户数：1个
响应时间：250s
请求数：100
tps计算： 1*100/250=0.4（请求数/秒）

在线用户数（有停顿时间）：100000个用户，100个请求，响应时间是3600s
用户数：100000个
响应时间：3600s
请求数：100
tps计算：100000100/3600=2777.8 tps

2) 并发用户数（无停顿时间）：1个用户，100个请求，响应时间是6s

用户数：1个
响应时间：6s
请求数：100
tps计算：1*100/6=16.67 tps

3） 压力线程=(在线用户数×单用户请求数)/峰值采样时间段÷一个压力线程的请求级TPS
压力线程 = 2777.8（100000在线用户的请求级TPS）/16.67（1个压力线程的请求级TPS）=167

4） 并发用户数=在线用户数×有停顿时间的单线程TPS÷无停顿时间的单线程TPS
并发用户数 = 100000（在线用户数）*0.4（有停顿时间的单线程TPS）/16.67（无停顿时间的单线程TPS）=2399

5） 并发度=在线用户÷并发用户×100%（取值要在同一时间段）
并发度 = 100000/2399*100%=41.68%

参考：高楼老师的课程

关于性能测试场景和性能测试场景策略设计的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 性能测试场景的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于性能测试场景策略设计、性能测试场景的信息别忘了在本站进行查找喔。