2019年学习博文分享-白红宇

2019年学习博文分享

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发布时间：2019-06-28

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亲爱的童鞋们大家好，我是python自动化测试班的学员小晨，在这个班已经学习了半年多的时间了，收货很多，学习到的内容对我工作上也有很大的帮助。特别开心被评选上了优秀学员，最近除了在学习自动化测试，对性能测试也有点研究，在这里分享一下：

1.性能测试一般关注的重要指标：事务、TPS（每秒通过事务数）、响应时间（网络响应时间+应用程序响应时间）、资源利用率（cpu、mem）、吞吐量（单位时间内网络上传输的数据量，=吞吐率单位时间）
响应时间中的应用程序响应时间包括web server与database server的响应时间
2.性能测试曲线
随着并发用户数增加，资源占有率和吞吐量逐渐增加，响应时间变化不大
随着并发数增长到一定程度后，资源占有率和吞吐量停止增长，响应时间进一步延长
如果并发数还一直不断增长，资源占有率和吞吐量开始下降，响应时间明显增长
light load和heavy load交接区是最佳用户数，heavy load和buckle zone交接区是最大用户数
当系统的负载等于最佳用户数，系统整体运行效率高，资源没有浪费，用户不需要等待
当系统的负载处于最佳用户数与最大用户数之间，系统仍可以正常工作，但是响应时间开始变长，满意度开始下降
当系统的负载大于最大用户数，会导致响应时间过长，某些用户无法忍受而离开
3.性能测试流程
从业务提取性能测试需求->编写测试计划，评审->开发测试脚本，准备测试环境，准备测试数据->执行测试，分析测试结果->对缺陷进行管理，对系统进行调优->编写测试报告
4.如何提取性能测试需求点
（1）业务量高的，经常使用的
（2）有风险的
（3）未来有增长趋势的
（4）资源占用非常严重的
（5）关键接口
5.性能测试指标--并发用户数预估
如果没有监控系统，算法8020原则（80%的业务都在20%的时间发送的，80%的软件缺陷常常生存在软件20%的空间里）。如果有监控系统，需交易数的峰谷，取5分钟来算。
例子：用户数 10万
业务操作浏览类型 40% 其他业务60%
按照28原则，其中时间为8小时的20%
浏览类型业务：(10万40%80%)/(8360020%)=5.56
其他类型业务：(10万60%80%)/(83600*20%)=8.33

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