一、性能测试不是什么高技术的活：

说到性能测试，很多工作时间较短的新同事或者应届生就很害怕。

为什么害怕，因为感觉无从下手，不知道该做什么、怎么做、做到什么程度？

一听性能测试首先想到的是各种专业的性能测试工具、

各种图表的报告不知道如何整理梳理、不知道按什么标准去测试、参数值设置多少合适......

这样的心态会让人一开始就抱着抵触的情绪去工作，也会让人心烦意乱

心态变了，这是软件测试人员工作中的大忌

这会直接影响到测试的效果和产品的质量

其实只要理清了思路，

然后一步步的去做就好了，

到了哪一步卡住，可以去查资料、可以去找同事、找开发去慢慢解决。

二、理清思路：

首先是要知道为什么要做这个性能测试，或者说你的目的是什么

我自己画了个图，大概总结了以下三点：

为什么要区分这个：

• 不同的出发点，决定了我们工作的方式和方法
• 不同的出发点，决定了我们工作的目的是什么
• 不同的出发点，决定了我们工作内容的优先级

三、Web性能测试场景

一般测试（单点性能测试）

通过性能测试手段，模拟对系统进行低并发或者无并发，不会对系统造成压力的测试为一般性的性能测试。

目的主要是为了验证在正常情况下，系统是否能满足性能指标要求。比如两个登录系统，如果系统登录时间 为8秒，那么这个系统也就没必要再进行负载测试，因为它连一般性都达不到要求。

负载测试

前提首先要对真实场景进行数据统计，比如一个视频网站，我们跟踪用户一年的使用情况，发现平均每天2000个人， 有60%的人在上传视频，40%的人不断在浏览视频，那么我们测试就要根据这个统计数据进行模拟用户使用真实场景。

在真实场景下，我们不断按比例增加用户数，直到系统性能出现拐点，此时长时间运行，观察系统是否正常

————不断加压，看它的极限在哪

性能拐点

"拐点分析"方法是一种利用性能计数器曲线图上的拐点进行性能分析的方法。它的基本思想就是性能产生瓶颈的主要原因就是因为某个资源的使用达到了极限，此时表现为随着压力的增大，系统性能却出现急剧下降，这样就产生了"拐点"现象。当得到"拐点"附近的资源使用情况时，就能定位出系统的性能瓶颈。"比如系统随着用户的增多，事务响应时间缓慢增加，当用户数达到100个虚拟用户时，系统响应时间急剧增加，表现为一个明显的"折线"，这就说明了系统承载不了如此多的用户做这个事务，也就是存在性能瓶颈。

压力测试

通过对系统施加负荷，使系统的资源占用保持在一个事先约定的水平（较大负荷），重点在于系统对用户的响应

时间变化、系统是否出现错误甚至崩溃等，来测试系统的稳定性。

——给一个固定的压力，来观察它在该压力下的表现

大数据量的测试

大数据量测试主要是针对数据库有特殊要求的系统进行测试，主要分为三种：
1、实时大数据量：模拟用户工作时的实时大数据量，主要目的是测试用户较多或者某些业务产生较大数据量时，系统能否稳定地运行。
2、极限状态下的测试：主要是测试系统使用一段时间即系统累积一定量的数据时，能否正常地运行业务
3、前面两种的结合：测试系统已经累积较大数据量时，一些实时产生较大数据量的模块能否稳定地工作。

稳定性测试

系统在满足性能指标的要求下，进行长时间的运行，观察系统能否一直正常工作

配置测试

配置测试主要是在不同的软硬件配置环境下，进行测试以找到系统各项资源的最优分配原则的测试

最后感谢每一个认真阅读我文章的人，看着粉丝一路的上涨和关注，礼尚往来总是要有的，虽然不是什么很值钱的东西，如果你用得到的话可以直接拿走！ 

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