做性能测试出现负载咋办（性能测试的负载模式）

本篇文章给大家谈谈做性能测试出现负载咋办，以及性能测试的负载模式对应的知识点，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出现负载咋办的知识，其中也会对性能测试的负载模式进行解释，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、负载压力测试的分析处理
• 2、如何使用JMeter进行性能和负载测试
• 3、如何对API进行负载测试与调优（一）
• 4、性能测试、压力测试和负载测试
• 5、负载压力测试的负载测试

负载压力测试的分析处理

分析原则：
1、具体问题具体分析（这是由于不同的应用系统，不同的测试目的，不同的性能关注点）
2、查找瓶颈时按以下顺序，由易到难。
服务器硬件瓶颈-〉网络瓶颈（对局域网，可以不考虑）-〉服务器操作系统瓶颈（参数配置）-〉中间件瓶颈（参数配置，数据库，web服务器等）-〉应用瓶颈（SQL语句、数据库设计、业务逻辑、算法等）注：以上过程并不是每个分析中都需要的，要根据测试目的和要求来确定分析的深度。对一些要求低的，我们分析到应用系统在将来大的负载压力（并发用户数、数据量）下，系统的硬件瓶颈在哪儿就够了。分段排除法很有效。
分析的信息来源： 1、根据场景运行过程中的错误提示信息；
2、根据测试结果收集到的监控指标数据。
一、错误提示分析
分析实例：
1、Error:Failedtoconnecttoserver“10.10.10.30:8080″:[10060]Connection
Error:timedoutError:Server“10.10.10.30″hasshutdowntheconnectionprematurely
分析：
A、应用服务死掉（小用户时：程序上的问题。程序上处理数据库的问题）
B、应用服务没有死（应用服务参数设置问题）
例：在许多客户端连接Weblogic应用服务器被拒绝，而在服务器端没有错误显示，则有可能是Weblogic中的server元素的AcceptBacklog属性值设得过低。如果连接时收到connectionrefused消息，说明应提高该值，每次增加25%
C、数据库的连接（1、在应用服务的性能参数可能太小了；2、数据库启动的最大连接数（跟硬件的内存有关）。）
分析：可能是以下原因造成
A、应用服务参数设置太大导致服务器的瓶颈；B、页面中图片太多；C、在程序处理表的时候检查字段太大多。
二．监控指标数据分析
1、最大并发用户数：
应用系统在当前环境（硬件环境、网络环境、软件环境（参数配置））下能承受的最大并发用户数。在方案运行中，如果出现了大于3个用户的业务操作失败，或出现了服务器shutdown的情况，则说明在当前环境下，系统承受不了当前并发用户的负载压力，那么最大并发用户数就是前一个没有出现这种现象的并发用户数。如果测得的最大并发用户数到达了性能要求，且各服务器资源情况良好，业务操作响应时间也达到了用户要求，那么可行。否则，再根据各服务器的资源情况和业务操作响应时间进一步分析原因所在。
2、业务操作响应时间：
分析方案运行情况应从平均事务响应时间图和事务性能摘要图开始。使用“事务性能摘要”图，可以确定在方案执行期间响应时间过长的事务。细分事务并分析每个页面组件的性能。如果服务器耗时过长，请使用相应的服务器图确定有问题的服务器度量并查明服务器性能下降的原因。如果网络耗时过长，请使用“网络监视器”图确定导致性能瓶颈的网络问题
3、服务器资源监控指标： 内存：
1、UNIX资源监控中指标内存页交换速率（Pagingrate），如果该值偶尔走高，表明当时有线程竞争内存。如果持续很高，则内存可能是瓶颈。也可能是内存访问命中率低。
2、Windows资源监控中，如果Process\PrivateBytes计数器和Process\WorkingSet计数器的值在长时间内持续升高，同时Memory\Availablebytes计数器的值持续降低，则很可能存在内存泄漏。
内存资源成为系统性能的瓶颈的征兆：很高的换页率(highpageoutrate)；进程进入不活动状态；交换区所有磁盘的活动次数可高；可高的全局系统CPU利用率；内存不够出错(outofmemoryerrors)。
处理器：
1、UNIX资源监控（Windows操作系统同理）中指标CPU占用率（CPUutilization），如果该值持续超过95%，表明瓶颈是CPU。可以考虑增加一个处理器或换一个更快的处理器。如果服务器专用于SQLServer，可接受的最大上限是80-85%合理使用的范围在60%至70%。
2、Windows资源监控中，如果System\ProcessorQueueLength大于2，而处理器利用率（ProcessorTime）一直很低，则存在着处理器阻塞。
CPU资源成为系统性能的瓶颈的征兆：很慢的响应时间(slowresponsetime)；CPU空闲时间为零(zeropercentidleCPU)；过高的用户占用CPU时间(highpercentuserCPU)；过高的系统占用CPU时间(highpercentsystemCPU)；长时间的有很长的运行进程队列(largerunqueuesizesustainedovertime)。
磁盘I/O：
1、UNIX资源监控（Windows操作系统同理）中指标磁盘交换率（Diskrate），如果该参数值一直很高，表明I/O有问题。可考虑更换更快的硬盘系统。
2、Windows资源监控中，如果DiskTime和Avg.DiskQueueLength的值很高，而PageReads/sec页面读取操作速率很低，则可能存在磁盘瓶径。
I/O资源成为系统性能的瓶颈的征兆： 过高的磁盘利用率(highdiskutilization)；
太长的磁盘等待队列(largediskqueuelength)；
等待磁盘I/O的时间所占的百分率太高(largepercentageoftimewaitingfordiskI/O)；
太高的物理I/O速率：largephysicalI/Orate(notsufficientinitself)；
过低的缓存命中率(lowbuffercachehitratio(notsufficientinitself))；
太长的运行进程队列，但CPU却空闲(largerunqueuewithidleCPU)。
4、数据库服务器：
SQLServer数据库：
1、SQLServer资源监控中指标缓存点击率（CacheHitRatio），该值越高越好。如果持续低于80%，应考虑增加内存。
2、如果FullScans/sec（全表扫描/秒）计数器显示的值比1或2高，则应分析你的查询以确定是否确实需要全表扫描，以及SQL查询是否可以被优化。
3、NumberofDeadlocks/sec(死锁的数量/秒)：死锁对应用程序的可伸缩性非常有害，并且会导致恶劣的用户体验。该计数器的值必须为0。
4、LockRequests/sec(锁请求/秒)，通过优化查询来减少读取次数，可以减少该计数器的值。
Oracle数据库：
1、如果自由内存接近于0而且库快存或数据字典快存的命中率小于0.90，那么需要增加SHARED_POOL_SIZE的大小。
快存（共享SQL区）和数据字典快存的命中率： select(sum(pins-reloads))/sum(pins)fromv$librarycache；
select(sum(gets-getmisses))/sum(gets)fromv$rowcache；
自由内存：select*fromv$sgastatwherename=‘freememory’。
2、如果数据的缓存命中率小于0.90，那么需要加大DB_BLOCK_BUFFERS参数的值（单位：块）。
缓冲区高速缓存命中率：selectname,valuefromv$sysstatwherenamein(‘dbblockgets’，‘consistentgets’‘physicalreads’)HitRatio=1-(physicalreads/(dbblockgets+consistentgets))。
3、如果日志缓冲区申请的值较大，则应加大LOG_BUFFER参数的值。
日志缓冲区的申请情况：selectname，valuefromv$sysstatwherename=‘redologspacerequests’。
4、如果内存排序命中率小于0.95，则应加大SORT_AREA_SIZE以避免磁盘排序。
内存排序命中率：selectround((100*b.value)/decode((a.value+b.value)，0，1，(a.value+b.value)),2)fromv$sysstata，v$sysstatbwherea .name=’sorts(disk)’andb .name=’sorts(memory)’
注：上述SQLServer和Oracle数据库分析，只是一些简单、基本的分析，特别是Oracle数据库的分析和优化，是一门专门的技术，进一步的分析可查相关资料。

如何使用JMeter进行性能和负载测试

JMeter负载测试是使用一个名为Apache JMeter的负载测试工具完成的测试过程，Apache JMeter是一个基于Java的开源桌面应用程序。它还有助于分析高负载下的整体服务器。

JMeter性能测试是使用Apache JMeter测试Web应用程序性能的测试方法。JMeter for Performance Testing有助于同时测试静态和动态资源，有助于发现并发用户JMeter性能测试，包括Web应用的负载测试和压力测试。

Apache JMeter测试工具在性能测试方面提供以下好处

JMeter性能测试包括做性能测试出现负载咋办：

下图显示做性能测试出现负载咋办了JMeter负载测试如何模拟重负载：

在本教程中，做性能测试出现负载咋办我们将对1000名用户进行baidu.com的性能分析 。在测试目标Web应用程序的性能之前，我们应该确定-

以下是这个实际示例的路线图

右键单击“测试计划”，添加一个新的线程组：Add-Thread(Users)-Thread Group

在线程组控制面板中，输入线程属性，如下所示：

线程计数和循环计数不同。

启动周期告诉JMeter在启动下一个用户之前要延迟多长时间。例如，如果我们有100个用户和100秒的启动周期，那么启动用户之间的延迟将是1秒(100秒/100个用户)

现在我们确定此测试中的JMeter元素。这些元素包括

可以通过右键单击Thread Group并选择：Add-Config Element-HTTP request Defaults来添加此元素。

在Http request Defaults控制面板中，输入正在测试的网站名称( http://www.google.com )

右键单击Thread Group并选择：Add-Sampler-HTTP Request。

在HTTP求控制面板中，路径字段指示要将哪个URL求发送到Google服务器。

例如，如果在路径字段中输入“日历”。JMeter将创建指向谷歌服务器的URL求 http://www.google.com/calendar

如果保留路径字段 空白 jeter将创建指向谷歌服务器的url求 http://www.google.com 。 在此测试中，将路径字段保留为空，以使JMeter创建到Google服务器的 http://www.google.com 请求。

JMeter可以将测试结果以Graph格式显示。 右键单击“测试计划”，选择“添加”-“侦听器”-“绘制结果图”

按工具栏上的Run(运行)按钮(Ctrl+R)开始软件测试过程。将看到测试结果实时显示在Graph上。 下图显示了一个测试计划的图表，其中我们模拟了访问 www.google.com 网站的100个用户。

在图片底部，有以下用颜色表示的统计数据：

让我们在下图中分析一下Google服务器的性能。

要分析被测Web服务器的性能，应该关注两个参数

吞吐量是最重要的参数。它表示吞吐量越高，服务器性能越好。 在本次测试中，Google服务器的吞吐量为1491.193/分钟。该值相当高，因此我们可以得出结论，Google服务器具有良好的性能 偏差用红色表示-它表示与平均值的偏差。越小越好。

让我们将Google服务器的性能与其他Web服务器进行比较。这是网站 http://www.yahoo.com/ 的性能测试结果(可以选择其他网站)

被测网站 http://www.yahoo.com 的吞吐量为867.326/分钟。这意味着该服务器每分钟处理867.326个求，低于谷歌。 偏差为2689，远高于谷歌(577) 。所以我们可以确定这个网站的性能低于谷歌服务器。

注意：上面的值取决于几个因素，比如Google当前的服务器负载，网速，CPU能力等等。所以不要惊慌！

如果在运行上述方案时遇到此问题.执行以下操作

浏览网页： https://www.itxiaonv.com/ ，了解更多IT信息

如何对API进行负载测试与调优（一）

本文由Donny译自 3scale.com 的 《How to load test tune performance on your API》
这几年API的作用不断演化，以前API还只是用来做内部系统之间的集成点，但现在API已成为一个公司的核心系统，一个构建于Web和移动端应用之上的核心系统。

当API仅只用来处理后台的任务（例如生成报告），那么性能差点也不是问题。但是如今API慢慢地发展成为连接服务与终端用户的核心纽带。这种关键性的角色变化表明了一个重要的观点：那就是API的性能真的很重要。

如果API数据源响应快，前端的应用程序的设计好点或差点影响不大，要是响应慢如蜗牛，前端的设计再出色也是然并卵。现在我们的客户端应用展示的数据源可能都是来自多个API响应内容的聚合，性能对这种微服务构架来说真的非常重要。

可以毫不夸张的说出色的性能就是你API提供的最好功能。我们知道向目标改进的唯一正确的方法就是找到问题的关键点，或者叫关键路径，并不断迭代测量和调整你的架构系统，直到系统达到预定的目标。对于API来说，测量和提高性能的过程就是负载与压力测试的过程。

本文将重点介绍如何对你的API进行负载压力测试。我们会以一个简单的、未测过的例子开始，然后再添加一个访问控制层，要确保一切都经过严格测试，做好处理真实流量的准备工作。OK，开始吧！
首先我们要明确要测试什么，可以是对你所有的API接口，或者是对单个API接口，或是对需要排除故障或改进的API接口的常规测试。
本文的其部分，我们将使用一个示例API。这是一个棋牌类游戏的Node.js API。它有三个API接口：
/question – 返回一个随机黑牌

/answer – 返回一个随机白牌
/pick – 返回一对随机的问题与答案

你测试用的负荷情况越和真实环境的越类似，你的负载测试就越有用。如果你不知道实际流量有多少或者你不知道负载在所有接口上是否都一致，那么就算你知道你的API可以保持400 请求/秒的吞吐量也没啥鸟用。

所以，你应该先从收集你API的使用数据开始。你可以直接从你的API服务日志或者从其他你在用的应用性能工具（例如New Relic）中获取数据。在对你的API进行第一次测试之前，你应该对以下问题做到心中有数：
（1）每秒请求数的平均吞吐量（Average throughput in requests per second）

（2）峰值吞吐量（您在某段时间内获得的最大流量是多少？）（Peak throughput）

（3）API各接口的吞吐量分布情况（有没有一些接口的流量远超其他接口？）

（4）用户的吞吐量分布情况（少数用户产生大多数的流量，或者是更均匀分布？）

另外还需要考虑的一个关键点是，在测试期间将要模拟的流量会是怎样的，主要考虑点是：

（1）重复负载生成（Repetitive load generation）

（2）模拟流量模式

（3）真实流量

通常我们最好以最简单的方法开始测试，然后逐步演化到更为接近真实环境的测试。我们可以先用重复负载生成来做为API接口的第一个测试，这样不仅可以验证我们的测试环境是否稳定，更重要的是可以让我们找到API能承受的最大吞吐量，这样我们就可以知道API可以达到的性能上限是多少。

找到你的API性能上限值后，你就可以开始考虑如何将你的生成的测试流量塑造得更接近真实环境。使用真实流量来测试是最理想的，但实际操作不太可行。要模拟真实流量比较难，也太花时间。所以我们有一个折中点的方法：先研究你的流量分析数据，并做一个简单的概率模拟。比如你有100个API接口（提示：原文endpoint在这里我译为接口，翻译成端点也可以，不过译成接口感觉更容易理解），你检查了上个月的使用情况，发现80%的流量来自20个接口，其中3个接口占用了50%的流量。那么你就可以创建一个遵循这种概率的请求列表，并提供给你的负载测试工具。这样做就相对快多了，并且它相对比较接近你真实负载，可以显示出你实际环境中可能遇到的问题。

最后，如果你拿到你要测试的API的真实访问日志，你就可以用它们来做最接近客观现实的测试。我们待会儿要讨论的大部分负载测试工具，都是接收一个请求列表作为输入文件。你可以用你的访问日志，稍微做一个格式调整就可以匹配每个测试工具所需的格式。搞定这个你就可以在测试环境中轻松重现你的生产流量。
好了，你清楚了你要测试什么鬼了，准备工作的最后一步就是配置好你的测试环境。你需要一个专用的测试环境。如果你不怕被你老板骂的话，或者比较任性，你也可以直接在你的生产环境中进行性能测试，不过出问题别说哥事先没跟你说清楚哈。

如果您已经设好一个预生产或沙箱环境，并且你的API也在上面运行了，那么你就万事俱备了。因为本文要用示例API，我们会在AWS的服务实例上设置我们的环境。

在我们的例子中，我们使用一个简单的API，不需要从磁盘读取或在内存中保存大型数据集。我们选择Linux C4.large 实例就够了。

注意：我们对比过其他相似处理资源数但内存更大的AWS实例，但实际测试中内存大部分没使用，所以我们选了C4.large

接下来，我们将一个配好的负载测试实例（服务器）运行起来，这只是一个运行模拟测试程序的服务器，它会通过从多个并发连接重复发送请求到我们的API服务器。你需要模拟的负载越高，机器的性能就要求越高。再次，这也是一个CPU密集型工作负载。这里我们选择具有4个虚拟核，16个 ECU的优化处理器的 c4.xlarge AWS服务器

我们选择在相同的可用区内部署所有实例（API服务器与测试服务器在同一个区/机房），这样可以将外部因素对我们测试结果的影响降到最小。
我们有一个沙箱环境来运行我们的API，同时也有另一台服务器准备开始负载测试。如果这是你第一次做性能测试，你一定会想知道什么是最好的方法。在本节中，我们将会分享我们如何选择工具，同时也会介绍一下目前市面上一些公认比较好的工具。

JMeter

在人们意识当中，首当翘楚的估计是 Apache JMeter ，这是一个开源的Java程序，他关键的特性就是提供一个强大而完善的创建测试计划的GUI。测试计划由测试组件组成，测试组件定义了测试的每一个部分，例如：

（1）用来注入负载测试的线程
（2）参数化测试中使用的HTTP请求

（3）可添加侦听器，象widget测试组件那样，可以以不同的方式显示测主式结果

优点：

（1）它是功能性负载测试的最好工具。你可以设定条件来为复杂的用户流建模，还可以创建断言来验证行为。

（2）轻松模拟复杂的http请求，比如请求前的登录验证或文件上传

（3）可扩展性强，有很多社区插件可以修改或扩展内置的行为

（4）开源并且免费

缺点：

（1）GUI学习曲线陡峭，一大堆的选项，在你运行第一个测试之前你得了解大量的概念。

（2）测试高负载时，操作步骤很麻烦。你需要先使用GUI工具来生成XML测试计划，然后在非GUI模式下导入测试计划运行测试，因为GUI会消耗掉本用于生成负载的大量资源。你还需要注意所有的侦听器（收集数据与展示测量的组件）哪些要被禁用或启用，因为它们也很耗资源。测试结束后后，你需要将原始结果数据导入GUI以才能查看结果。

（3）如果你的目标是测试一段时间内的持续吞吐量（例如在60秒内每秒请求1000次），那么很难找到正确的并发线程数量和计时器来求出一个比较稳定的数值。

JMeter只是我们在开始测试时用的工具，我们很快开始寻找其他替代方案。原因是，如果你的目标是在Web应用上压力测试复杂的用户流，那么JMeter可能是最好的工具，但如果你只是需要在一些HTTP API接口上进行性能测试，那用它就是杀鸡用牛刀了。
Wrk

Wrk 是一款和传统的 Apache Benchmark （最初用来做Apache服务器的测试工具）非常相似的工具。wrk和ab完全不同于JMeter：

（1）一切都是可以通过命令行工具配置和执行的。

（2）配置少但强大，只有基本生成HTTP负载的必要几项配置

（3）性能强悍
然而，和传统ab工具相比还是有几个优势的地方，主要是：

（1）多线程，所以能利用多核处理器的优势，更容易生成更高的负载

（2）利用Lua脚本很容易进行扩展默认的行为

不好的地方，主要是生成的默认报告在内容与格式上都受到限制（仅文本，无绘图）。当你的目标是找到你的API可以处理的最大负载量，那么wrk是你最佳选择工具。wrk用起来很快就可以上手。
Vegeta

Vegeta 是一款开源命令行工具，但它采用的方式不同于我们以前所见的工具。它专注于如何达到与维持每秒请求数速率。也就是说它侧重在测试支撑每秒X次请求时API会有怎样的服务行为，当你有实际的数据或对你将要达到的峰值流量有个估算时就非常有用，你可以用于验证你的API是否能满足你的需求。

SaaS 工具

正如你之前所看到的，运行一个简单的负载测试需要准备好配置环境。最近有些产品提供负载测试服务。我们试过两个， Loader.io 和 Blazemeter （话外：阿里也有性能测试工具 PTS ，老外估计没试过）。

注意：我们只试了这两个工具的免费版，所以得到的测试结果仅适用于免费版的限定。
Blazemeter

这个产品和我们前面提到的JMeter一样有同样的毛病：如果你只需要用在高负载测试，你需要在GUI界面上创建测试计划，然后在另一个运行非GUI模式的JMeter中导入这些计划。Blazemeter允许你上传JMeter的测试计划到他们的云端并运行，但可惜的是免费版只能设置50个并发用户。
Loader.io

它是一款 SendGrid 出品的简单而强大的云负载测试服务工具。它有你所需要的功能和漂亮的可视报告。 Loader.io 的免费版还是不错的，每秒最多可以有10000次请求的吞吐量，你基本上就可以用它来运行一个真实的负载测试。

我们推荐使用多个工具，以便可以多重检查我们的测试结果，不同的工具有不同的功能与方法，可以更多方面地反映测试结果。
我们先尝试找到我们的API可以承受的最大吞吐量。在这个吞吐量下，我们的API服务达到最大CPU利用率，同时不会返回任何错误或超时。这个吞吐量就可作为我们后面测试要用的每秒请求数。

同样，重要的是要注意到：CPU是限制因素之一，但你也还必须清楚地知道哪些资源会成为你API的性能瓶颈。
我们有必要在API服务器上安装一些工具，以便我们在测试过程中监控资源的利用率情况。我们使用  Keymetrics.io  和  PM2  模块。

我们的Node.js应用运行了一个非常简单的HTTP 服务。Node.js是单线程设计的，但为了利用c4.large AWS实例中提供的双核，我们使用PM2的集群功能来运行应用程序的两个工作进程。
由于我们的API是完全无状态的，所以很容易使用PM2的 核心集群模块（PM2在内部直接使用）。PM2提供的集群功能提供了不错的快捷命令来start/stop/reload应用程序，也可以监控进程。
我们先使用Loader.io对API进行测试。以下是持续30秒，每秒10,000次请求的测试结果，10000次请求是Loader.io免费版中允许的最大吞吐量。
在测试期间，我们观察到API服务器的CPU处理器在测试期间只有几次达到100％的容量。
这表示我们的API可能还可以处理更高的吞吐量。我们接下来通过运行wrk进行第二次测试证实了这一点。我们的目标就是要将我们的API服务器性能推到极限。
wrk -t 4 -c 1000 -d 60 --latency --timeout 3s http://api-server/questions

这里是我们对这个测试做了多次重复测试的结果：
Running 1m test @ http://api-server/question

4 threads and 1000 connections

Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev

Latency 62.23ms 30.85ms 1.35s 99.39%

Req/Sec 4.07k 357.61 5.27k 94.29%

Latency Distribution

50% 60.04ms

75% 63.85ms

90% 64.17ms

99% 75.86ms

972482 requests in 1.00m, 189.89MB read

Requests/sec: 16206.04

Transfer/sec: 3.16MB

结果表明，我们的预感被证实：它达到16,206请求/秒，同时保持合理的延迟，第99百分位只有75.86毫秒。 我们将这作为我们的基准最大吞吐量，因为这一次我们看到了API服务器的最大容量处理能力：
我们刚看到用一个简单的方式来找出你的API可承受的最大流量负载，同时在这过程中我们介绍并讨论了我们看到的一些工具。

请继续关注本文的第二部分，我们将介绍如何控制流量，不要让随随便便一个客户端就可以轻松搞跨您的API。 我们将展示如何通过在架构前端添加代理来确保我们的API的性能不受影响。
本文译自： How to load test tune performance on your API

性能测试、压力测试和负载测试

软件测试包括不同的测试实践，例如 单元测试 ， 集成测试类型和最佳实践 ， 所谓UI测试 ， 关于可用性测试 ， 黑盒测试和白盒测试 等。每种测试实践在软件开发 生命周期 中都具有重要的地位和作用。

在不同类型的测试中，有一些有助于提高应用程序性能的测试，例如性能测试，压力测试和负载测试。尽管这些测试的目的是提高系统性能，但是每种测试实践都有不同的策略。因此，在测试应用程序的性能时，了解这些测试实践之间的差异并执行正确的测试至关重要。

质量保障的拓展实践 通常在确定正确的性能测试方案以提高应用软件性能方面遇到障碍。有许多测试实践可以提高应用程序的性能，例如性能测试，负载测试和压力测试。

尽管这些测试类型具有增强应用程序性能的通用目的，但并不是在每种情况下都进行每种测试。这些有一些差异，QA团队必须理解它们，以便在正确的场景中实践正确的测试类型。

性能测试是重要的软件测试类型之一，可帮助确定工作负载下的应用程序性能，例如响应性，可伸缩性，可靠性，速度，稳定性等。性能测试很难发现程序BUG，但它可以帮助消除了性能瓶颈并增强了整个应用程序的性能。

压力测试是性能测试目录下的一种测试类型，它有助于检测应用程序的断点并确定应用程序可以处理的最大负载。

通常来说，压力测试确定了在繁重的工作负载下应用程序的健壮性和错误处理能力。压力测试是通过考虑更多数据和许多用户来确定压力下系统状态的测试方法。

负载测试是一种软件测试类型，可帮助确定应用程序在真实负载条件下的运行状态。在这种测试类型中，该应用程序在多个用户下进行测试。

负载测试的目的是开发一种在意外的极端负载条件下也能稳定运行的应用软件。这种测试方法也称为耐力测试。可以通过选择合适的自动化工具轻松地执行此操作。

在 SDLC 流程中，每个测试实践都是必不可少的，尤其是要提高用户满意度并交付具有响应能力，可伸缩性，可靠性，速度，稳定性等保证的应用程序，QA工程师需要执行性能测试，负载测试和根据场景进行压力测试。

负载压力测试的负载测试

术语“负载测试”在测试文献资料中通常都被定义为给被测系统加上它所能操作的最大任务数的过程。负载测试有时也会被称为“容量测试”，或者“耐久性测试/持久性测试”。 容量测试的例子：
通过编辑一个巨大的文件来测试文字处理软件；
通过发送一个巨大的作业来测试打印机；
通过成千上万的用户邮箱来测试邮件服务器；
有一种比较特别的容量测试是叫作“零容量测试”，它是给系统加上空任务来测试的。 耐久性测试/持久性测试的的例子：在一个循环中不停的运行客户端超过一个扩展时间段。
负载测试的目的：
找到一些在测试流程中前面的阶段所进行的粗略测试中没有被找出的bugs，例如，内存管理bugs，内存泄露，缓冲器溢出等等。保证应用程序达到性能测试中确定的性能基线。这个可以在运行回归试验时，通过加载特定的最大限度的负载来实现。尽管性能测试和负载测试似乎很像，但他们的目的还是有差异的。一
方面，性能测试使用负载测试的技术，工具，以及用不同的负载程度来测度和基准化系统。在另一方面来讲，负载测试是在一些已经定义好的负载程度上进行测试的，通常对系统加上最大负载之后，系统应该仍然可以提供全部功能。这里需要明确一点，负载测试并不是要对系统加载上过度的负载而使系统不能工作，而是要使系统像一个上满了油的机器嗡嗡叫。 在负载测试的相关内容中，我想应该非常重要的是要有十分充足的数据来进行测试。从我的经验中得知，假若不用非常大的数据*去测的话，有很多严重的bug是不会的到的。比如说，LDAP/NIS/ActiveDirectory数据库中成千上万的用户，邮件服务器中成千上万的邮箱，数据库中成G成G的表，文件系统中很深的文件或者目录的层次，等等。显然，测试人员就需要使用自动化工具来产生这些庞大的数据集，比较幸运的是任何优秀的脚本语言都可以胜任这些工作。

关于做性能测试出现负载咋办和性能测试的负载模式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。 做性能测试出现负载咋办的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于性能测试的负载模式、做性能测试出现负载咋办的信息别忘了在本站进行查找喔。