软件测试培训
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今天达内软件测试培训带大家了解的是性能测试分为哪些阶段,每一阶段具体的内容是什么,小编认为我们需要严格根据测试阶段进行测试推进,这是测试标准化建立的一个环节、一个过程,是你我应该共同努力推进的一个任务。
性能测试的目的,简单说其实就是为了获取待测系统的响应时间、吞吐量、稳定性、容量等信息。而发现一些具体的性能相关的缺陷(如内存溢出、并发处理等问题),我认为只是一种附加结果。从更高的层次来说,性能测试最想发现的,是瓶颈。如何能得到所需要的信息,就需要从多方面进行测试。也要在测试的各个阶段严格把控,形成测试标准。
性能测试分为哪几个阶段?
上面主要说的是测试内容的划分,也就是说做性能测试时要考虑到的几个方面。从实际执行层面来看,测试的过程一般分为这么几个阶段:
1.测试确认
理解被测系统、寻找测试点、确认测试范围、测试环境等。一些重要信息需要同PM、需求人员、设计人员讨论确认,如用户最常用哪些功能、最关注哪的性能,程序上哪可能是压力点,哪些数据需要模拟到真实的量级,大体上需要使用哪种测试方法。
2.确定通过标准
性能是好是坏、测试是否通过,必须有明确的标准。这个标准,主要从客户的期望和业务上的需求两方面来考虑,客户的期望一般指页面上的响应时间,业务需求则是系统的处理能力,一般为吞吐量或TPS(每秒完成事务数)。标准制定的不合理,测试结果可能无法反映系统真实的性能表现,或者会让客户无法接受我们认为通过的软件。
至于具体如何去设定,是需要同业务负责人(一般为PM)和技术负责人(一般为设计人员)共同确认的,业务负责人了解用户的实际需求和期望,技术负责人了解具体的实现,可以判断哪些是不可达到的要求。
一旦达成了共识,那么测试就要严格的按照标准去执行。
3.测试设计
主要从上面提到的几个方面进行分析,针对系统的特点设计出合理的测试场景。为了让测试结果更加准确,这里需要很细致的工作。如建立用户模型,只有知道真实的用户是如何对系统产生压力,才可以设计出有代表性的压力测试场景。这就涉及到很多信息,如用户群的分布、各类型用户用到的功能、用户的使用习惯、工作时间段、系统各模块压力分布等等。只有从多方面不断的积累这种数据,才会让压力场景更有意义。最后将设计场景转换成具体的用例。
测试数据的设计也是一个重点且容易出问题的地方。生成测试数据量达到未来预期数量只是最基础的一步,更需要考虑的是数据的分布是否合理,需要仔细的确认程序中使用到的各种查询条件,这些重点列的数值要尽可能的模拟真实的数据分布(数据统计信息、执行计划相关的内容,此处就不细说了),否则测试的结果可能是无效的。
此外,性能测试执行过程中,需要监控收集的各种指标数据,也需要明确下来。
4.测试环境准备
部署测试环境,生成测试数据,环境预调优等等。预调优指根据系统的特点和自己的经验,提前对系统的各个方面做一些优化调整,避免测试执行过程中的无谓返工。比如一个高并发的系统,10000人在线,连接池和线程池的配置还用默认的,显然是会测出问题的。
5.测试执行、监控
准备测试脚本,执行之前设计好的各个用例,监控并收集需要的数据。出现问题时,切记要全面的保留事故现场、或者是能进行分析的数据。比如TOMCAT不再响应,不能只把这个现象记录下来,这对问题的排查定位是没有意义的,要保留所有相关的日志,导出线程转储和堆转储。
6.问题分析定位、调优
发现问题或者性能指标达不到预期,及时的分析定位,处理后重复测试过程。
性能问题通常是相互关联相互影响的,表面上看到的现象很可能不是根本问题,而是另一处出现问题后引起的反应。这就要求监控收集数据时要全面,从多方面多个角度去判断定位。
调优的过程其实也是一种平衡的过程,在系统的多个方面达到一个平衡即可。
7.性能报告
将测试过程中记录的各种数据汇总成报告,将各方面需要的结果清楚的展现出来。
上面所有内容中,如果排除技术上的问题,性能测试中最难做好的,就是用户模型(或者叫系统使用模型)的分析。它直接决定了压力测试场景是否能够有效的模拟真实世界压力,而正是这种对真实压力的模拟,才使性能测试有了更大的意义。可以说,性能测试做到一定程度,差距就体现在了模型建立上。
至于性能问题的分析、定位或者调优,很大程度是一种技术问题,需要多方面的专业知识。数据库、操作系统、网络、开发都是一个合格的性能测试人员需要拥有的技能,只有这样,才能从多角度全方位的去考虑分析问题。
当然,对于测试人员来说,技术能力只能排在第二号,测试思想才是最根本的。敏锐的嗅觉、严谨的逻辑、合理的推测、大胆的实践是一个合格测试工程师的必备要素。真正的难点在于,你要想出来如何去测是有效的、有保障的,这才是测试工程师最重要的能力。
还是那个观点,思想才是根本。
感谢您的阅读,以上就是性能测试分为哪些阶段,每一阶段具体的内容是什么的一些简单介绍,你还有更好的见解吗?更多软件测试相关的内容尽在达内软件测试培训,敬请关注。
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