一、概述：

                性能测试是通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。负载测试和压力测试都属于性能测试，两者可以结合进行。通过负载测试，确定在各种工作负载下系统的性能，目标是测试当负载逐渐增加时，系统各项性能指标的变化情况。压力测试是通过确定一个系统的瓶颈或者不能接受的性能点，来获得系统能提供的最大服务级别的测试。

二、性能测试目的 

目的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。包括以下几个方面：

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。

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。

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。

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。

4．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。

 三、性能测试类型     

性能测试类型包括负载测试，强度测试，容量测试等。

1. 负载测试（Load Testing）：负载测试是一种主要为了测试软件系统是否达到需求文档设计的目标，譬如软件在一定时期内，最大支持多少并发用户数，软件请求出错率等，测试的主要是软件系统的性能。

2. 强度测试（Stress Testing）：强度测试也就是压力测试，压力测试主要是为了测试硬件系统是否达到需求文档设计的性能目标，譬如在一定时期内，系统的cpu利用率，内存使用率，磁盘I/O吞吐率，网络吞吐量等，压力测试和负载测试最大的差别在于测试目的不同。

3. 容量测试（Volume Testing）：确定系统最大承受量，譬如系统最大用户数，最大存储量，最多处理的数据流量等。

4.基准测试（Standard Testing）：是模拟单个用户执行业务场景时，考察系统的性能指标。严格意义上来讲，基准测试并不能算作性能测试范畴，它跟功能测试并没有太大区别。差异在于，基准测试的目的更多地是关注业务功能的正确性，或者说验证测试脚本的正确性，然后，将基准测试时采集得到的系统性能指标，作为基准测试结果，为后续并发压力测试的性能分析提供参考依据

5.疲劳强度测试（Fatigue Strength Test）：采用系统在要求支持的最大并发用户数情况下持续执行一段时间，通过综合分析交易执行指标数据和系统资源监控数据来确定系统处理要求最大工作量强度性能的过程，以验证系统是否能够稳定运行。

6.大数据量测试（Large Data Volume Testing）：主要针对数据库有特殊要求的系统进行的测试，可以分为实时大数据量测试和极限状态下的测试。实时大数据量测试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，系统能否稳定运行；极限状态下的测试，测试系统使用一段时间即系统累计一定量的数据时能否正常的运行业务。

        通过对比可以发现，不同的性能测试类型，其本质的差异还是在加压策略上，而采用何种加压策略，就取决于我们实际的测试目的，即期望通过性能测试发现什么问题。明白了这一点，性能测试类型的差异也就不再容易混淆了。

四、性能瓶颈定位的核心

从维度上划分，性能指标主要分为两大类，分别是业务性能指标和系统资源性能指标。

1. 业务性能指标可以直观地反映被测系统的实际性能状况，常用的指标项有：

• 并发用户数：显示系统中操作业务的用户，在性能测试工具中叫做虚拟用户数，并发用户数义定会对服务器产生压力，有区别于在线用户数（挂在系统上，对服务器不产生压力）
• TPS（Transaction Per Second）是指单位时间（每秒）系统处理的事务量
• QPS（Query Per Second）是指单位时间内查询或访问服务器的次数

TPS和QPS的区别在于一个事务可以包含多次查询或访问服务器，也可以只查询或访问一次服务器。当多次查询或访问时，一个TPS相当于多个QPS；当只查询或访问一次时，一个TPS则等价于一个QPS。

• 响应时间：指某个请求或操作从发出到接收到反馈所消耗的时间，包括应用服务器（客户端）处理时间、网络传输时间以及数据库服务器处理时间
• 点击率（Clicks Ratio）也可以叫做点进率（“Click-through Rate），它是网站上某一内容被点击的次数与整个网站内容被显示次数之比，即clicks/views。
• PV（Page View）是页面的浏览量或点击量，用户对系统或者网站任何页面的每一次点击或者访问都会被记录一次浏览量或点击量，对相同页面进行多次访问浏览量或点击量也会进行累计。
• UV（Unique Vistor）是系统或者网站的独立访客，一段时间内相同客户端（或PC）访问系统或者网站只会被记录一次，连续重复访问或者浏览多个系统页面次数不会进行累计。
• 事务平均响应时间
• 事务成功率

2. 系统资源性能指标，主要是反映整个系统环境的硬件资源使用情况，常用的指标包括：

• 服务器：CPU利用率、处理器队列长度、内存利用率、内存交换页面数、磁盘IO状态、网卡带宽使用情况等；
• 数据库：数据库连接数、数据库读写响应时长、数据库读写吞吐量等；
• 网络：网络吞吐量、网络带宽、网络缓冲池大小；
• 缓存（Redis）：静态资源缓存命中率、动态数据缓存命中率、缓存吞吐量等；
• 测试设备（压力发生器）：CPU利用率、处理器队列长度、内存利用率、内存交换页面数、磁盘IO状态、网卡带宽使用情况等。

        可能对于最后一项（测试设备）有些人不大理解，监控被测系统环境的相关硬件资源使用情况不就好了么，为什么还要关注测试设备本身呢？这是因为测试设备在模拟高并发请求的过程中，设备本身也会存在较高的资源消耗，例如CPU、内存、网卡带宽吃满，磁盘IO读写频繁，处理器排队严重等；当出现这类情况后，测试设备本身就会出现瓶颈，无法产生预期的并发压力，从而我们测试得到的数据也就不具有可参考性了。此处暂不进行展开，后面我会再结合实际案例，通过图表和数据对此详细进行说明。

        需要说明的是，性能指标之间通常都是有密切关联的，单纯地看某个指标往往很难定位出性能瓶颈，这需要我们对各项性能指标的含义了然于胸，然后才能在实际测试的过程中对系统性能状况综合进行分析，找出整个系统真正的瓶颈。举个简单的例子，压力测试时发现服务器端CPU利用率非常高，那这个能说明什么问题呢？是服务端应用程序的算法问题，还是服务器硬件资源配置跟不上呢？光看这一个指标并不能定位出产生问题的真正原因，而如果仅因为这一点，就决定直接去优化程序算法或者升级服务器配置，最后也很难真正地解决问题。

五、结论： 

1.性能测试手段的重点在于加压的方式和策略。

2.性能瓶颈定位的重点在于性能指标的监控和分析。