做性能测试遇到的问题（什么情况下要做性能测试）

本篇文章给大家谈谈做性能测试遇到的问题，以及什么情况下要做性能测试对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享做性能测试遇到的问题的知识，其中也会对什么情况下要做性能测试进行解释，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、前端性能测试应注意以下哪些问题
• 2、性能测试的问题
• 3、性能测试测试的难点在哪里，之前没怎么做过，不是很了解，最近公司要做app测试，请教？
• 4、性能测试中的随机数性能问题探索

前端性能测试应注意以下哪些问题

配置测试环境
只有在充分认识测试测试对象的基础上，我们才知道每一种测试对象，需要什么样的配置，才有可能配置一种相对公平、合理的测试环境（这在性能对比测压中尤其重要）。考虑到其它因素，如网络锁、网速、显示分辩率，数据库权限、容量等对测试结果的影响。如条件允许，我们最好能配置几组不同的测试环境。
3 测试数据的获取和处理
在所有的测试中，测试数据的收集工作都是较为困难的，GIS软件更是如此，每一种软件都有它的文件格式，有的软件还有几种格式。在这种情况下，我们只能把第三方格式的数据转换成每一种被测试软件自已的格式。同时，还应对数据作一定的处理，如处理数据冗余，处理显示风格等。如在测试时会更新数据，操作前一定要备份数据。其外，还应评估数据格式和数据量对测试的影响，如有必要，应准备多组数据。最后，一定要检查测试数据的有效性，避免损坏数据对测试结果的影响。
4. 如何开展性能测试
测试前期的准备工作纷繁复杂，做好测试准备工作，已是完成了测试工作的一大半，但要产生一份具有说服力的测试报告，还应正确把握测试的强度，保持测试的一致性，提高测试的精度。
判断软件的好坏，要看软件解决实际应用的能力，只有在一定的测试强度下，才能测试出各种软件资源的消耗率，软件运行的速度，软件的稳定性。通过对比在不同的测试强度下，不同软件每一个功能模块解决实际问题的能力和软件运行的效率，我们才可能判断出不同软件的每一个模块的强弱，甚至于整个软件的优劣。
性能测试开始后，所有参数的输入都应遵循统一的标准，无论是哪一个环节，哪怕是一点点偏差，都应立即纠正，觉不能心存侥幸。要特别注意外部环境对测试结果的影响，如果在整个测试过程中，外部境不一致，如网速、机器内存使用率不一样，就有可能导致测试结果与实际情况有出入。
5. 如何总结性能测试
对测试的终结，实际就是对测试数据的分析和处理。我们测试工作做的再好，如最终到用户手中的是一堆杂乱无章的数据，那也是美中不足。
首先，我们最好从所有的测试数据中，筛选出具有代表意义的数据，做出统计图，然后和开发人员一起，认真分析数据，找出软件存在的问题，得出测试结论。大多数用户，真正需要的就是科学、客观的测试结论。
6. 结论
各种软件性能测试，范围大小不同，强度高底有别，但只要本着认真、客观，科学的工作态度，遵循本文论述的方法，做好测试工作是不难的。本篇文章主要谈的是软件性能测试方面的问题，相信对其它方面的测试也有一定的借鉴作用。

性能测试的问题

呵呵，
首先,建议您使用高版本得软件测试。以前我就遇到过，DirectX7.0检测P4为P3的问题；
其次，建议你使用专业化的软件测试。因为我经常攒机器，经常使用一个软件较——Hot Cpu tester里面有一个“基准测试”模拟测试在计算机可能被使用的多项专业环境的得分。
最后说一句——P4就是P4，赛扬就是赛扬，一分钱一分货。Intel定价有他定价的依旧，毕竟东西是他们做出来的。

性能测试测试的难点在哪里，之前没怎么做过，不是很了解，最近公司要做app测试，请教？

性能测试的难点在于对被测系统的理解，在于对测试点的分析。为了实现测试的思想，可以有多种方法，手段永远只是辅助的，只有思想才是根本的。工具更不等于性能测试，不要以为会用LR就懂了性能测试，那只是最低级的测试执行。也不要以为会调几个参数就懂了性能测试，那同样是个比较低的层次。
调优等技术不是性能测试的主要目的，好的性能也不是调出来的。测试人员一定要明白自己存在的价值所在，所谓的“技术”只是为了达成自己测试目的的一些手段。
如何证明测试结果的有效性，其实是个很难的问题，值得花费时间去认真思考。这个过程涉及到一些很重要的内容，如用户模型的建立，后续慢慢细说。
性能测试是一个需要不断改进的过程，每一次只需尽量的做到更好，多做一点点以前没有想到的东西。经过不断的积累，你会发现自己对性能测试有了更深的认识。
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性能测试中的随机数性能问题探索

在软件测试中，经常会遇到随机数。我简单分成了两类：

其实第二个场景包含在第一个场景内。对于接口测试来说，通常我们直接使用第二种场景比较多，就是从某一个集合中随机取一个值。如果更复杂一些，每个值拥有不同的权重，其中这个也可以转化成第二个场景来说。

为什么要把第二个场景和第一个场景分开呢，这个问题源于之前写过的文章ConcurrentHashMap性能测试，当时发现自己封装的com.funtester.frame.SourceCode#random(java.util.List )方法性能存在瓶颈，特别消耗CPU资源。

虽然单机QPS也在50万+，但是因为这个方法很多地方都会用到，所以还是想提升一些性能。所以我就搜索了一些高性能随机数的功能，跟我之前搜到的资料一致，使用java.util.concurrent.ThreadLocalRandom这个实现类是性能最高的，方法如下：

针对第二种场景，还有一种实现思路：通过循环去集合中取即可。就是顺序去取，而不是每次都从集合中随机。

举个例子，我们有10万测试用户进行流量回放，演示代码如下：

这里调用了两次com.funtester.frame.SourceCode#random(java.util.List )，当QPS到达10万级别时候，理论上这个方法导致的瓶颈还是有一些影响的。

所以我用了新思路进行改造，下面是两种思路的对比压测用例，这个测试用例里面其实有三个实现：

用例如下：

由于测试中均达到了CPU硬件瓶颈，相同参数情况下结论比较明显，就没有进行多轮的对比测试。下面分享一下测试结果：

没想到用了java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger反而性能更高了，这个问题略微有点深奥，暂时没有思路。

下面我们来测试一下单线程的性能，下面是我的用例：

下面是测试结果，这里我记录了执行完所有循环次数的时间，单位是ms（毫秒）。

这下结论明确了，就java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger了。

最终写了一个新的随机对象的方法：

「BUG挖掘机·性能征服者·头顶锅盖」

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