组件性能测试风险（组件数据源性能测试）

本篇文章给大家谈谈组件性能测试风险，以及组件数据源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。 今天给各位分享组件性能测试风险的知识，其中也会对组件数据源性能测试进行解释，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、如何规避生产环境性能测试风险
• 2、编写性能测试方案时，测试过程风险分析都可能包含哪些情况
• 3、性能测试-概念篇（三）
• 4、测试行业的二八法则——基于风险的测试
• 5、结合软件测试过程，列举一下系统上线后会出现哪些潜在的风险
• 6、请问你清楚光伏电站的现场检测都有哪些项目呢

如何规避生产环境性能测试风险

如果 有比较靠谱 或者 接近生产环境的测试或者容灾环境最好了。
如果在生产环境 则要注意：
1、避免业务高峰期去做压力测试
2、做之前一定要 协调好所有相关的人员，包括开发人员、DBA、运维还有网络部门的人，一有问题得要人具体分析是否还要继续测试
3、作为测试人员一定要测试之前完全了解系统，并调查各个系统组件在生产环境下的负载状态，并同客户详细说明生产环境压测的风险点
4、测试完成之后，保证不会出现脏数据，如果有一定要 督促开发运维人员及时清理。
5、生产环境压测的机会极其可贵，一定要做好压测 计划，协调好 人员，对数据的 记录也要 详细点 ，方便 压测 完成之后具体分析。尽量以 最少的压测次数得到最完善的压测报告。

编写性能测试方案时，测试过程风险分析都可能包含哪些情况

那么到底都有哪些风险要注意呢?如何解决呢?另外这些风险如何在计划中写明呢，不会写“张三可能要离职”，“开发提交代码可能会延期”吧? 精彩答案： 会员liuchunyanli、贝贝酷、namisang： 设计方面： 风险：(1)没有详细设计说明书; 解决方案：测试人员要在开发阶段对相关设计及需求文档进行分析，对大体模块功能进行分类，分析业务逻辑，在不清楚的地方及时与开发人员沟通。 风险：(2)没有统一的界面设计规范。 解决方案：与项目负责人确认测试标准。 开发方面： 风险：(1)所有模块开发没有统一设计，开发人员有自己的设计方式; 解决方案：与项目负责人确认标准方式，与标准方式不一致的地方全部以BUG形式提交。 风险：(2)需求变更开发。 解决方案：建议将需求变更形成文档，对没有文档的需求变更，在测试过程中发现及时与开发负责人确认，并存档相关变更文档。 测试本身： 风险：(1)人力资源; 解决方案：保证稳定的人员安排。 风险：(2)硬件资源; 解决方案：事先分析测试所需硬件资源，及时申请，保证测试工作顺利进行。 风险：(3)版本控制; 解决方案：严格控制版本，BUG以版本为单位进行提交。在测试过程中及BUG确认阶段禁止任何代码更新。 风险：(4)测试时间不足。 解决方案：动员测试人员完成测试任务，必要时，应给予相应物质奖励。 测试风险是不可避免的、总是存在的，所以对测试风险的管理非常重要，必须尽力降低测试中所存在的风险，最大程度地保证质量和满足客户的需求。在测试工作中，主要的风险有： 一、质量需求或产品的特性理解不准确，造成测试范围分析的误差，结果某些地方始终测试不到或验证的标准不对; 二、测试用例没有得到百分之百的执行，如有些测试用例被有意或无意的遗漏; 三、需求的临时/突然变化，导致设计的修改和代码的重写，测试时间不够; 四、质量标准不都是很清晰的，如适用性的测试，仁者见仁、智者见智; 五、测试用例设计不到位，忽视了一些边界条件、深层次的逻辑、用户场景等; 六、测试环境，一般不可能和实际运行环境完全一致，造成测试结果的误差; 七、有些缺陷出现频率不是百分之百，不容易被发现;如果代码质量差，软件缺陷很多，被漏检的缺陷可能性就大; 八、回归测试一般不运行全部测试用例，是有选择性的执行，必然带来风险。 前面三种风险是可以避免的，而四至七的四种风险是不能避免的，可以降到最低。最后一种回归测试风险是可以避免，但出于时间或成本的考虑，一般也是存在的。 针对上述软件测试的风险，有一些有效的测试风险控制方法，如： 测试环境不对可以通过事先列出要检查的所有条目，在测试环境设置好后，由其他人员按已列出条目逐条检查; 有些测试风险可能带来的后果非常严重，能否将它转化为其他一些不会引起严重后果的低风险。如产品发布前夕，在某个不是很重要的新功能上发现一个严重的缺陷，如果修正这个缺陷，很有可能引起某个原有功能上的缺陷。这时处理这个缺陷所带来的风险就很大，对策是去掉(Diasble)那个新功能，转移这种风险; 有些风险不可避免，就设法降低风险，如“程序中未发现的缺陷”这种风险总是存在，我们就要通过提高测试用例的覆盖率(如达到99.9%)来降低这种风险; 为了避免、转移或降低风险，事先要做好风险管理计划和控制风险的策略，并对风险的处理还要制定一些应急的、有效的处理方案，如： 在做资源、时间、成本等估算时，要留有余地，不要用到100%; 在项目开始前，把一些环节或边界上的可能会有变化、难以控制的因素列入风险管理计划中; 对每个关键性技术人员培养后备人员，作好人员流动的准备，采取一些措施确保人员一旦离开公司， 项目不会受到严重影响，仍能可以继续下去; 制定文档标准，并建立一种机制，保证文档及时产生; 对所有工作多进行互相审查，及时发现问题，包括对不同的测试人员在不同的测试模块上相互调换; 对所有过程进行日常跟踪，及时发现风险出现的征兆，避免风险。 要想真正回避风险，就必须彻底改变测试项目的管理方式;针对测试的各种风险，建立一种“防患于未然”或“以预防为主”的管理意识。与传统的软件测试相比，全过程测试管理方式不仅可以有效降低产品的质量风险，而且还可以提前对软件产品缺陷进行规避、缩短对缺陷的反馈周期和整个项目的测试周期。

性能测试-概念篇（三）

通过分析业务逻辑和技术架构，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

测试行业的二八法则——基于风险的测试

基于风险组件性能测试风险的测试活动，简称为： RBT（Risk-Based Testing） ，是指在测试工作开展之前，提前进行针对项目产品的风险分析，把风险分析活动应用到对应的测试领域，通过产品风险的分析与评估的结果决定测试策略，以此指导整体测试过程的一种方法。
基于风险进行测试，首先需要明确什么是产品风险，产品风险是指产品失效的概率与预期损失的乘积。有一个合理的表达式为： 产品风险 = 失效概率 × 损失 。

其中，失效效率包括使用频率和缺陷概率两个指标参数。

使用频率： 在一个每天被访问很多次的系统（组件）中，缺陷被激活的机率要比每天仅访问一次的系统（组件）中的缺陷大很多倍。

缺陷概率： 缺陷概率是指产品（组件）中包含缺陷的概率。但是，产品中存在缺陷，并不意味着在交付使用后缺陷一定会出现。如果缺陷位于一个从不使用的产品部件中时，产品将不会发生对应的失效。

含缺陷的产品组件的使用频率越高，则产品失效的机率就越大。导致缺陷较为集中的因素有很多，主要是功能的复杂性已经需求的不断变更，还与开发团队中的开发人员不熟练、编写习惯不良都有很多关系。

风险分析通常发生在编写测试计划阶段之前， 在产品模块划分完毕之后，开发和测试统一对于系统模块进行风险识别和对识别出来的风险进行分析，即采用系统的产品风险分析的方法在系统层面和特性层面进行产品风险的识别与评估。

而在这之后，测试方案的编写、测试方法的选择以及后期的策略调整都要根据风险的评估结果来进行，从而更加合理的覆盖测试深度，包括测试用例书写完成之后，在评审的过程之中，也需要参考评估结果，保障测试用例对于风险功能的最优覆盖，最终形成一套基于风险测试工作的闭环。

在整个基于风险的测试工作过程中，风险的应用顺序需要参考可运行优先，风险优先执行的策略，保证每天的风险解决，这样第二天的风险就会比第一天少组件性能测试风险；

反之如果采用先易后难的策略的话，则是需要每天面对未知的错误情况，甚至于还有新的需求变更参与进来，这就造成测试过程中提心吊胆，并且跟着缺陷走，哪里有bug到哪里进行解决。显然，这样的方式是不可取的。

基于风险的测试策略决定测试的资源投入程度和方向，目标是用最少的资源尽可能早的发现最重要的缺陷，这就使得测试工作中重点有所侧重，提高组件性能测试风险了测试工作中的效率，为提前交付符合用户需求的产品提供组件性能测试风险了保障。

结合软件测试过程，列举一下系统上线后会出现哪些潜在的风险

1、冗余代码、垃圾代码、不必要代码可以造成系统的功能性、效率（性能）、安全性风险（单元测试）
2、接口问题造成各个模块间运行的不正常，造成效率（性能）及功能性风险（集成测试）
3、在不同的平台上（即不通硬件、网络、支撑软件的情况下）存在的兼容性、可靠性风险（系统测试）
4、错误理解的错误造成功能设计的偏差，造成整个开发失败（验收测试）

请问你清楚光伏电站的现场检测都有哪些项目呢

光伏能源是绿色可持续发展能源组件性能测试风险，光伏及储能系统越来越受到政府、企业及民众的青睐组件性能测试风险，然而光伏发电中产品质量参差不齐，筛选识别优质产品显得尤为重要，中科检测是一家专业从事光伏产品和光伏电站检测、检验、分析、评估、监造、尽职调查等服务的第三方国家认可的权威光伏检测机构。

中科检测光伏电站检测性能测试工作包括组件性能检测、方阵检测、逆变器效率检测、变压器效率检测、线损检测和PR检测等，为光伏电站投资方、EPC建设方、设备供应商以及金融保险机构提供质量管理和风险控制服务。

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