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前言

描述一下你们公司的性能测试流程？

1.分析性能需求（用户使用最频繁的场景进行测试），确定性能指标（例如：事务通过率100%，top99%是5秒，最大并发是2000，CPU和内存都是70%以下）
2.制定性能测试计划，明确测试时间、测试环境和测试工具
3.编写测试用例
4.搭建测试环境，准备测试数据、编写测试脚本
5.测试脚本优化：设置检查点，参数化，关联，集合点，事务，调整思考时间等
6.设计测试场景，运行测试脚本和监控服务器
7.分析测试结果，收集相关日志提单给开发
8.回归测试
9.编写测试报告

如何确定系统最大负载？

通过负载测试，不断增加用户数，随着用户数的增加，各项性能指标也会相应产生变化，当出现了拐点，如：当用户数达到某个数量级时，响应时间突然增长，那这个拐点就是系统的最大用户数

并发数是怎么确定的？

先上线一段时间，根据收集到的用户访问数据进行预估；
根据需求来确定（使用高峰期，登录用户数，响应时间）；

性能测试在什么环境执行？

我们一般会搭建一套独立的性能测试环境进行测试

性能测试什么时候执行？

功能测试之后，系统比较稳定的时候做性能测试

性能测试需求的来源？

客户提供需求；
开发提供需求；

如何实现300用户的并发？

绝对并发：在脚本对应的请求后添加集合点
相对并发：线程组设置300线程数

什么情况下要做关联，关联是怎么做的？

当脚本的上下文有联系则用关联；
如：登录的token关联，增删改查主键ID

有验证码的功能，怎么做性能测试？

将验证码暂时屏蔽，完成性能测试后，再恢复；
使用万能的验证码；

性能测试指标有哪些？分别是什么含义？

tps：每秒事务量，代表了系统的处理能力，tps越高，性能越好
响应时间：从发出请求到接受到系统响应数据所花费的时间，响应时间越短，性能越好
吞吐量：网络上行和下行流量的总和，吞吐量是网络瓶颈定位的重要指标
错误率：在压测过程中系统出现错误的比例

如何分析性能测试结果？

首先看事务通过率，然后分析响应时间、CPU、内存等指标是否满足需求，如果结果不可信，则分析异常原因并复测

确定性能结果可信之后，如发现以下问题，按下面思路来定位问题：
1.响应时间不达标：首先看事务所消耗的时间主要是在网络传输还是服务器，如果是网络，就需要结合网络吞吐量图，计算宽带是否存在瓶颈，如果存在就需要考虑增加宽带；
如果不存在则有可能是网络不稳定导致的。
如果是服务器，就要分别查看web服务器和数据库服务器的CPU、内存的使用率是否过高，因为过高的CPU，内存必定会造成响应时间过长

2.服务器CPU指标异常：把web服务器对应上对应的用户操作日志取下来，发给开发定位

3.数据库CPU指标异常：把数据库服务器对应上对应的日期取下来，发给开发定位

4.内存泄漏：把内存的heap数据取下来，分析是那个对象消耗内存最多，然后发给开发定位

5.程序在单用户场景下运行成功，多用户运行失败，提示连不上服务器：程序可能是单线程处理机制

你在性能测试中遇到哪些性能问题？

响应时间过长、tps过低、内存溢出、CPU使用率过高

性能测试如何防止数据污染？

生产数据备份、数据隔离、挡板

怎么根据线下环境评估线上环境的性能？

1.首先线下必须有专门的性能测试环境
2.线下环境单台机器配置和线上不能相差很大，可以通过单台的机器性能推 算出多台机器性能
3.如果线下机器配置差，只能测试出程序有无性能问题，这样搞线下测试处后来的数据对线上没有太大参考意义
4.如果想获取比较准确的线上性能情况，建议最好做线上的性能测试

什么是集合点，什么场景下需要用集合点？

集合点是测试脚本中的一个标记，当每个虚拟用户执行到标记处时，会停留在标记处等待其他的虚拟用户，当达到预期设置的并发数时，标记处的所有用户同时启动执行后续的请求

集合点会产生瞬间高并发，但是也会降低平均压力。所以在压测过程中，如果有要求瞬间高并发的业务，就需要使用集合点，比如抢购，秒杀之类的业务

服务器的cpu使用率和load是什么关系？

通常情况下，cpu使用率和load值是正比关系，即cpu使用率越高，load值越高。但是在一些特殊情况下，也会出现cpu使用率不高，但是load值较高的情况，比如某系统只能使用CPU中的单核运行，它可以占用单核cpu100%，但从整体cpu使用率来看，只是使用了一小部分。而随着并发的增大，单核CPU的任务队列会越来越长，造成了load值较高

性能测试脚本中为什么要做参数化？

参数化把测试脚本中的请求数据动态化，避免使用单一固定参数进行压测。这也是为了更加真实的模拟用户的请求

怎么进行性能场景设计？

1.单接口测试场景
2.混合接口测试场景
3.高可用性场景（集群情况下）
4.网络异常场景
5.稳定性场景
6.其他业务相关场景

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）

每一天都是一个全新的开始，每一次挑战都是一次成长。不要害怕失败，勇敢迎接挑战。只有坚持不懈，才能在人生路上闯出自己的一片天地，实现自己的梦想！

人生只有一次，不要留下遗憾。无论前路如何崎岖，只要坚持不懈努力奋斗，就一定会看到成功的曙光。不要放弃自己的梦想，因为你可以创造一个更美好的未来。

世间万物都在持续不断地前行，唯有勇往直前的人才能跟上节奏。努力奋斗吧，即使路途坎坷，也要坚持不懈，成功将会属于你！