目录:导读
- 前言
- 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)
前言
误区1:应用程序必须通过功能测试后才可以测试性能
应该尽早的进行性能测试。性能测试可以发生在各个测试阶段中,即使是在单元层,一个单独模块的性能也可以使用白盒测试来进行评估,然而,只有当整个系统的所有成分都集成到一起后,才能检查一个系统的真正性能。
性能测试从早开始,完成一个小模块,对小模块的接口进行性能测试,一般耗费资源很少,但可以防止问题在项目最后出现,花费很大的精力去修改。
误区2:软件性能测试要向功能测试一样,覆盖到所有功能
性能测试的主要目的是为了系统调优。不可能对所有的系统功能都进行性能测试。
在测试设计时需要结合当时的实际系统,先分析软件可能存在的瓶颈,此时可依据80/20原则分析:对系统资源的利用、数据大量传输、数据转换、用户使用频率、逻辑复杂度等进行分析,选择要执行的功能和场景,再依次制定性能测试的方案。
误区3:系统吞吐率随着并发量增加而增加
随着并发量的增加吞吐率并不是线性增长的。并发量从小逐渐增大,开始阶段吞吐率随着并发量的增加线性变化;
当并发量达到某一值时,系统处理能力趋于饱和(也可能某一硬件条件达到临界值),此时再逐渐增大并发,会有一些请求处于等待状态,所以响应时间变慢,吞吐率趋于稳定;
当并发量达到系统的最大处理能力后,再增加并发,系统处理能力会下降,吞吐率也会下降,最终可能发生宕机。
误区4:客户给出性能指标,一定要想法设法达到
根据用户提供的指标进行可行性分析,分析这些指标在理想状态下是否可以达到。
比如有这么一个要求:有一台服务器,希望能承载10000个用户每秒200kb的传输。从CPU、Disk、网卡等方面分析都是很难达到的,也是很难测试的。需要和客户商讨增加硬件配置或者通过其他途径来解决。
误区5:压力测试、负载测试、容量测试等这些不同类型的测试一个一个分开来执行
现实场景是复杂的,测试也需要尽可能的模拟负载的场景。在一个整体的系统性能测试场景中,应该包括各个类型的测试。
而需要检查某一个方面的指标或分析某个性能问题时,尽量保证场景简单、单一、容易模拟。
误区6:做性能测试主要就是性能测试工具的使用
我做不好性能测试,是因为对测试工具不熟悉;
测试工具可以自动生成我所需要的报表;依靠性能测试工具就能准确定位系统瓶颈;
测试工具在测试中只能起到辅助性作用。而测试方案、测试场景的分析、问题的定位这才是性能测试的关键。不要期望测试工具能够生成你想要的东西(报表、瓶颈分析),工具只是尽可能多的提供我们分析的依据。
误区7:在线用户数就是并发用户数
并发用户数高意味着PV(页面浏览量)大。
并发用户数*用户访问页面数=PV
误区8:提高一下硬件配置就可以提高性能了,因此性能测试不重要
随着软件规模的扩大,提高硬件配置只是解决性能问题的一个基本手段。因为如果软件自身存在性能问题,再多的资源可能也不够用。
例如:内存泄露问题,随着时间的增加,内存终究会被耗尽,最后导致系统崩溃;数据库连接等配置信息、数据库死锁是和硬件很难挂钩的;
算法逻辑问题导致程序缓慢。即使要提高配置,也要首先用性能测试的方式得出哪些硬件可能存在瓶颈。
误区9:随便找个环境下进行一下性能测试就可以了
做性能问题分析可以在类生产环境上进行,配置可以有些差别,但是,整体性性能测试、验收性性能测试要尽量在用户生产环境下进行。
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)
没有什么是一蹴而就的,只有不断努力和坚持,才能成就自己的梦想。即使前路漫漫艰难险阻重重,也要怀揣着信念奋勇向前,相信自己定能收获美好的未来。
只有拥有坚定的信念和不懈的努力,才能攀登到人生的巅峰。无论遭遇多大的困难和挫折,都要勇往直前,永不放弃。相信自己,迎接未来的每一个挑战!
生命短暂而珍贵,我们要珍惜每一分每一秒。不要停滞不前,勇敢追寻自己的梦想,不断努力,直到成功为止。只有坚持奋斗,才能实现自我价值,留下属于自己的精彩人生。