被测对象分析
测试场景分析建模
测试需求分析
工具选型与搭建
测试执行
性能测试分析与调优
从系统架构分析可能出现的瓶颈点，作为重点测试场景
Feed流会频繁操作后台的Redis等服务，每次操作会产生100+次网络操作，200+次key/Value运算，因此会成为系统的主要性能瓶颈
备注：Feed是将用户主动订阅的消息源组合在一起形成内容聚合器，帮助用户持续地获取最新的订阅源内容，在社交类应用中被广泛使用若干
业务特点：用户增长迅速、突发事件高流量并发
Step1：以使用场景为主线，构建性能模型（使用角色、使用阶段等）
Step2：分析每个操作场景的影响因子，如好友、关注数量等，建立每个场景的测试模型
单场景一级接口测试
单场景二级接口测试
如需测试某个对性能的影响，可递增方式改变因子值进行测试
按照页面权重分配压力模型，实际在生产环境比例会不断变化，因此在性能摸底过程中需要不断调整摸底
示例：全页面混合压测模型
识别关键场景测试需求
1) HTTP协议/Rest接口
2) 用户登陆认证 ，模拟多用户操作
3) 支持接口串联场景，需要上下文关联
4) 性能暂无基线，需要支持递增模式快速摸底
5) 各页面用户量未知，需要灵活调整混合模型配比
6) 由于社交类应用业务增长迅速，因此需要支持按需使用，随时扩大工具的并发量
7) 需要支持10万以上的并发
8) 测试结果易于观察、保存
9) 提供监控能力，便于快速定位
测试服务选项原则：功能满足、效率高（即开即用）、成本低
云服务更适合测试高扩展性的大规模分布式系统
分层开展性能测试，在集成阶段确保性能测试活动可开展
测试执行的一些典型问题
性能是一个逐步提升的过程，测试过程中需要找到扩容的模型，从不足50的TPS提升至万级
6. 测试结果分析
1.1 如何从测试工具侧快速分析被测对象可能存在的问题
· 存在部分响应超时：
a) 服务器繁忙,如某个服务节点CPU利用率高
b) 网络IO超过VM/EIP带宽
c) 等待后端微服务、数据库的超时时间设置过长
· 运行一段时间后全部响应超时或者检查点校验不通过：
a) 大压力导致系统中某个微服务奔溃
b) 后端数据库无响应
· TPS未随着并发数增长而上升：
a) 系统性能到达瓶颈，持续并发加压过程中响应时延增加（可观察响应区间统计）
b) 可通过进一步加压是否会出现非正常响应验证
· TP90响应时延较短，TP99时延高：
a) 系统性能接近瓶颈
b) 可通过进一步加压是否会出现非正常响应验证
1.2 一些通用优化建议
1) 扩容，链路中的某一应用可能出现cpu使用率较高或者连接池资源不够用(rpc、jdbc、redis连接池等)但本身对于拿到连接的请求处理又很快，这一类需要横向扩展资源。
2) 应用逻辑优化，比如存在慢sql、 逻辑的不合理如调用db或者redis次数过多、没有做读写分离造成写库压力过大。
3) 超时时间的合理设置，对于应用之间的rpc调用或者应用与其他基础组件之间的调用，均需要设置合理的超时时间，否则过长的等待将造成整个链路的故障。
4) 缓存的应用，请求尽可能从前端返回，而不是每一个都要让后端应用处理后再返回，减轻后端应用及数据库压力，提高系统吞吐能力。
5) 限流，对于超出承载能力的QPS或并发，可以进行拦截并直接返回提示页面。
6) 降级，对于非核心链路上的应用，允许故障关闭而不影响核心链路
7) 扩容和优化也是有限度的，在评估容量内，保障核心交易链路正常是重中之重，对于非核心功能模块考虑降级场景
业务特点：突发事件高流量突发，如瞬间由百级用户增长到万级
对于网络架构复杂的应用，可以通过网络架构上的分段验证，如分别从最外端的CDN入口（1）中间的ELB（2）业务层（3）分别做测试，验证网络架构上的瓶颈和影响
应用内部的性能瓶颈如何提升定位效率？
集成APM，解决性能问题定位最后一公里问题，大幅提升性能测试效率
如：xxx并发情况下，服务A调用服务B的事务1出现问题，并直接定位至出错函数
在上线和活动前期通过云性能测试服务进行压力测试，发现部分接口的响应时间比较长，会出现比对失败和响应超时，通过APM的调用链分析，发现有部分SQL语句比较耗时，针对这些SQL查询语句，建立了索引，快速定位问题并迅速解决。
最终经过两轮测试优化后，官网首页访问响应超时与正常返回比提升了43.3%，预约试驾场景响应超时与正常返回比降低到0，提升了100%。
性能瓶颈定位时间，从官网未使用APM时需要1周，缩短到俱乐部使用APM后的0.5天，效率提升90%
应用拓扑
事务监控
调用链跟踪
五、性能测试服务关键能力要求
| 欢迎光临 51Testing软件测试论坛 (http://bbs.51testing.com/) | Powered by Discuz! X3.2 |