性能测试流程

1、性能测试需求分析

熟悉被测系统

明确性能测试范围

明确配置信息

确定测试策略

确定性能测试指标

明确上线时间

2.性能测试计划及方案

每个公司都有自己的模板，大体上的性能测试方案的内容上出入不到，包含以下内容；

3. 性能测试用例

4. 搭建测试环境

• 测试机器硬件配置尽量和线上一致
• 系统版本与线上一致
• 测试环境部署线上最小单元模块
• 应用、中间件、数据库配置要与线上一致
• 其他特殊配置

测试环境的搭建，需要了解首先了解项目的架构，是使用LNMP，还是JAVA、C#等，不同的架构方式的部署，后面有时间出一些文章进行项目部署的内容；

通常，我们在搭建集成测试环境之时，会使用Jenkins与docker搭建流水线，开发只需要在gitlab上发起合并请求给测试，测试合并之后，jenkins就会就行编译、打包、部署；

5. 测试数据准备

方式（造数的详细方法，后面会出教程）

1、通过使用Jmeter，调用实际业务接口进行造数；

例如：我们可以模拟实际用户操作页面的操作，调用相应的接口；

2、通过使用Jmeter，进行对表进行增删改查操作，达到造数；

3、使用存储过程造数

使用存储过程造数，一般都是适合表数据量比较少，简单，优点就是快；

4、使用脚本造数，可以使用python/java等语言，编写造数脚本；

python，封装mysql

import pymysqlclass MysqlUtil:# 初始化__conn = None__cursor = None# 创建连接@classmethoddef __get_conn(cls):if cls.__conn is None:cls.__conn = pymysql.connect(host="数据库",port=端口,user="用户名",password="密码",database="数据库")return cls.__conn# 获取游标@classmethoddef __get_cursor(cls):if cls.__cursor is None:cls.__cursor = cls.__get_conn().cursor()return cls.__cursor# 执行sql@classmethoddef exe_sql(cls, sql):try:# 获取游标对象cursor = cls.__get_cursor()# 调用游标对象的execute方法，执行sqlcursor.execute(sql)#  如果是查询if sql.split()[0].lower() == "select":# 返回所有数据return cursor.fetchall()#  否则：else:# 提交事务cls.__conn.commit()# 返回受影响的行数return cursor.rowcountexcept Exception as e:# 事务回滚cls.__conn.rollback()# 打印异常信息print(e)finally:# 关闭游标cls.__close_cursor()# 关闭连接cls.__close_conn()# 关闭游标@classmethoddef __close_cursor(cls):if cls.__cursor:cls.__cursor.close()cls.__cursor = None# 关闭连接@classmethoddef __close_conn(cls):if cls.__conn:cls.__conn.close()cls.__conn = None

封装后，只需要引用上封装好的包，编辑SQL即可； 

from tools.mysql_util import MysqlUtila=MysqlUtil.exe_sql("select * from tb_board")
print(a)

 

 6. 测试脚本编写

7. 执行测试脚本

8.性能测试监控

性能监控就是监控服务器的各项性能指标。例如：监控CPU、内存、网络、TPS、磁盘IO等

9. 性能分析和调优

10. 性能测试回归 

注意 :

系统调优由易到难的先后顺序如下：

1. 硬件问题

2. 网络问题

3. 应用服务器、数据库等配置问题

4. 源代码、数据库脚本问题

5. 系统构架问题

11.性能测试报告总结

• 概述
• 测试环境
• 结果与分析
• 调优说明
• 项目时间表
• 结论
• 建议