前言
什么是性能测试？
性能测试是验证软件系统是否能够达到用户提出的性能指标，同时发现软件系统中存在的性能瓶颈，优化软件，最后起到优化系统的目的。
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；
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。
目前绝大多数应用都是基于网络的分布式应用，我们无法知道用户数量，用户场景的不确定性，导致系统测试时，不仅仅是功能，业务逻辑，接口测试，还要测试系统性能。一个用户没问题，但是用户一旦多了就可能出现各种各样的问题，所以需要进行系统性能测试。
用户数量增加，系统负债增加，进行系统性能测试，知道系统承受的并发用户数量，带宽是否够用，cpu是否够用，内存是否够用，硬盘速度是否跟得上。从服务端来看，测试服务器是否能承载用户多并发，系统是否稳定，从用户角度看响应时间速度。
当然性能测试不单是指用户数量增加的场景，还有各方面的，拿购物网站举例，可以含有以下方面的性能测试内容（不限于此）：
突发大数量用户同时操作；
长时间操作；
弱网下操作(可以在多差的网络下仍继续正常工作）；
性能测试目的？
1、评估系统的能力：测试中得到的负荷和响应时间数据可以被用于验证所计划的模型的能力，并帮助作出决策。（根据测试结果查看是否符合指标，如果是首个版本，可以作为规格说明书中的指标参考）。
2、识别体系中的弱点：受控的负荷可以被增加到一个极端的水平，并突破它，从而修复体系的瓶颈或薄弱的地方。（找到弱点，在整个产品生命周期中，不断提升，所谓知己知彼）。
3、系统调优：重复运行测试，验证调整系统的活动得到了预期的结果，从而改进性能。
4、检测软件中的问题：长时间的测试执行可导致程序发生由于内存泄露引起的失败，揭示程序中的隐含的问题或冲突。(通过内存趋势图，可以预判结果）。
5、验证稳定性（resilience）可靠性（reliability）：在一个生产负荷下执行测试一定的时间是评估系统稳定性和可靠性是否满足要求的唯一方法。
性能测试如何判断达到系统瓶颈？
做性能压测的时候，把并发线程数按照阶梯式不断累加上去，观察cpu是否有达到80%以上。
如果有，即已经达到系统瓶颈，此时也不用再压下去，压下去只会把系统打爆掉，应该去查看此时的TPS是否满足预期。
如果满足预期设定的值，则可以不用考虑隐患（前提是预期值要设置的合理），如果不满足预期的TPS，就需要根据具体性能瓶颈，提出优化改进建议。
而优化改进建议就通过观察是哪个地方的瓶颈最明显，最值得修改，就对该地方作出优化，比如RDS、连接池、Redis、代码逻辑、系统配置、JVM服务等等。
粗略几个影响点：
系统内存容量太小–影响系统性能；
算法过于繁琐–影响系统性能；
慢sql–影响RDS性能；
数据库连接过多，超出容量–影响系统的连接池性能；
redis请求过多–影响Redis性能；
如何分析瓶颈所在？
首先遇到TPS低于20，RT大于2000ms的压测结果，那么肯定不是一个正常的结果，此时要观察各个服务的指标情况。
根据时间区间，在pinpoint上面看接口请求分布，拉到具体的接口分布列表，查看当前测试接口的详情，查看调用链路是有哪些。
根据调用链路，可以看到有做了数据库的连接（涉及到连接池），有查询redis，或者还有系统算法的内容。
根据每个环节的耗时，有没有耗时特别长的，比如大于100ms的那种，比如连接数据库时间特别长，那么就可能是在连接池连接的时候较慢，原因是并发数太多，容量不够，排队等待的时间太久了。
给出建议：需要增加连接池的容量。
也可以查看系统cpu的情况，根据cpu占比中的系统或者JVM的占比是否异常高，如果是系统的占比异常高，则可能是代码中算法复杂，比如if循环较多。
除了cpu，还有可能是其他指数会有异常飙高，实践出真知。
| 下面是我整理的2023年最全的软件测试工程师学习知识架构体系图 |
一、Python编程入门到精通
二、接口自动化项目实战
三、Web自动化项目实战
四、App自动化项目实战
五、一线大厂简历
六、测试开发DevOps体系
七、常用自动化测试工具
八、JMeter性能测试
九、总结（尾部小惊喜）
只有在你最疲惫、迷茫的时候，才需要更坚定地相信自己。不要轻易放弃，因为下一秒钟就可能是奇迹的发生。永远不要停止前进，每一步都在成为更好的自己。继续奋斗，勇往直前！
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