软件测试流程(思维导图) 目录 1、需求评审 2、测试计划 3、测试方案 4、测试用例 5、测试执行 5.1、接口测试 5.2、功能测试 5.3、系统测试 5.4、性能测试 5.4.1、性能测试分析 5.4.2、性能测试计划 5.4.3、性能测试用例 5.4.4、测试脚本编写 5.4.5、测试场景设计 5.4.6、测试场景运行 5.4.7、场景运行监视 5.4.8、运行结果分析 5.4.9、系统性能调优 5.4.10、性能测试总结 5.5、验收测试 6、测试报告 7、操作文档 8、引申 1、需求评审 📷
针对效率可在工作中不断的执行,执行后不断的进行优化,再次执行,在不断的工作实践中慢慢完善最终适用于整个团队
一款线上产品如果没有经过性能测试,那它就好比是一颗定时炸弹,你不知道它什么时候会出现问题,你也不清楚它能承受的极限在哪儿。
软件性能是与软件功能相对应的一种非常重要的非功能特性,表明了软件系统对时间及时性及资源经济性的要求。
系统性能是互联网应用最核心的非功能性架构目标,系统因为高并发访问引起的首要问题就是性能的问题,高并发访问的情况下,系统因为资源不足,处理每个请求的时间都会变慢,看起来就是性能的变差。
答案:系统在一定的压力情况下,查看cpu,内存,磁盘,网络带宽,TPS、响应时间、并发用户数、等各项指标,通过模拟生产运行的业务压力量和使用场景组合,测试系统的性能是否满足生产性能要求,就是在特定的运行条件下验证系统的能力状况。
很多软件系统由于性能问题导致了失败,在开发生命周期和性能测试生命周期的每个阶段都存在导致性能失败的原因。有时候,性能问题是无法控制的,它不在项目经理、技术架构师或性能工程师的控制范围之内。从业务和个人层面来看,大多数的系统性能失败仅仅是因为性能工程师、开发人员、 DBA、业务团队和利益相关者之间从一开始就缺乏沟通,这导致了许多其他问题,这些问题将直接影响应用程序的性能和 ROI。对任何应用/产品进行有效性能测试的唯一目标是实现令人满意的投资回报。性能测试和软件工程是有风险的,并且总是需要从开发的早期阶段开始,进行大量的反复试验。
基于Web服务器的应用系统由于提供浏览器界面而无须安装,大大降低了系统部署和升级成本,得以普遍应用。目前,很多企业的核心业务系统均是Web应用,但当Web应用的数据量和访问用户量日益增加,系统不得不面临性能和可靠性方面的挑战。因此,无论是Web应用系统的开发商或最终用户,都要求在上线前对系统进行性能,科学评价系统的性能,从而降低系统上线后的性能风险。
答:性能测试八大类包括:性能测试、负载测试、压力测试、配置测试、并发测试、容量测试、可靠性测试、失败测试。
性能测试在什么阶段适合实施?切入点很重要!一般而言,只有在系统基础功能测试验证完成、系统趋于稳定的情况下,才会进行性能测试,否则性能测试是无意义的。
出于对Linux操作系统的兴趣,以及对底层知识的强烈欲望,因此整理了这篇文章。本文也可以作为检验基础知识的指标,另外文章涵盖了一个系统的方方面面。如果没有完善的计算机系统知识,网络知识和操作系统知识,文档中的工具,是不可能完全掌握的,另外对系统性能分析和优化是一个长期的系列。
1. 响应时间:一般采用平均响应时间和最大响应时间来评价系统性能,响应时间越低越好。
性能是指在定义的时间段内特定工作负载下的系统吞吐量和延迟。性能测试验证有关系统吞吐量、可伸缩性、可靠性和资源使用的实施决策。性能工程师与开发和部署团队合作, 以确保系统的非功能性需求 (如 SlA) 作为系统开发生命周期的一部分来实现。系统性能包括硬件、软件和网络优化。
合成测试程序根据统计的真实负载发生规律,如请求的读写比例,大小,频率和分布等信息。建立响应的io存取模型。在测试时产生符合存取模型的io请求序列。发送给存储系统。这类程序包括 IOMeter,IOZone 和 Bonnie++。
以下测试项目列表,为20191007版本的项目列表!测试内容随时可能发生变化,以实际版本为准!
昨天写了《性能分析到底是不是性能测试工程师的能力?》之后,又引发了我微信群里的新一轮讨论。总结如下:
在当今快节奏的软件开发环境中,性能测试是确保应用程序在各种条件下都能稳定运行的关键步骤。通过性能测试,开发团队能够识别和解决潜在的性能瓶颈,提高系统的可伸缩性和响应性。本篇博客将深入探讨性能测试的方法、工具和最佳实践,助力开发者更好地理解和应用性能测试。
出于对Linux操作系统的兴趣,以及对底层知识的强烈欲望,因此整理了这篇文章。本文也可以作为检验基础知识的指标,另外文章涵盖了一个系统的方方面面。如果没有完善的计算机系统知识,网络知识和操作系统知识,文档中的工具,是不可能完全掌握的,另外对系统性能分析和优化是一个长期的系列。 本文档主要是结合Linux 大牛,搜集Linux系统性能优化相关文章整理后的一篇综合性文章,主要是结合博文对涉及到的原理和性能测试的工具展开说明。 背景知识:具备背景知识是分析性能问题时需要了解的。比如硬件 cache;再比如操作系统
顾翔老师开发的bugreport2script开源了,希望大家多提建议。文件在https://github.com/xianggu625/bug2testscript,
性能测试是软件开发和应用过程中至关重要的环节。它是评估系统性能、稳定性和可扩展性的有效手段,可以确保软件在真实环境中高效运行。在现代技术快速发展的时代,性能测试的重要性愈发显著。
系统性能专家 Brendan D. Gregg 在 LinuxCon NA 2014 大会上更新了他那个有名的关于Linux 性能方面的 talk (Linux Performance Tools) 和幻灯片。分别从监控、测试、优化、配置的角度总结了Linux日常所用到的工具。下面是其中的主要图片资料,希望对您有所帮助。
关于性能优化这是一个比较大的话题,在《由12306.cn谈谈网站性能技术》中我从业务和设计上说过一些可用的技术以及那些技术的优缺点,今天,想从一些技术细节上谈谈性能优化,主要是一些代码级别的技术和方法。本文的东西是我的一些经验和知识,并不一定全对,希望大家指正和补充。 在开始这篇文章之前,大家可以移步去看一下酷壳以前发表的《代码优化概要》,这篇文章基本上告诉你——要进行优化,先得找到性能瓶颈! 但是在讲如何定位系统性能瓶劲之前,请让我讲一下系统性能的定义和测试,因为没有这两件事,后面的定位和优化无从谈起。
(一) 下载和安装 下载:(没账号的话得先注册一个账号) https://software.microfocus.com/en-us/products/loadrunner-load-testin
在功能测试完成,所有的功能都比较稳定的时候,才可以做功能测试,一般在测试的中后期执行
本文由马哥教育面授班23期学员推荐,转载自恒生研究院,作者为董西孝,内容略经小编改编和加工,观点跟作者无关,最后感谢作者的辛苦贡献与付出。 出于对Linux操作系统的兴趣,以及对底层知识的强烈欲望,因此整理了这篇文章。本文也可以作为检验基础知识的指标,另外文章涵盖了一个系统的方方面面。如果没有完善的计算机系统知识,网络知识和操作系统知识,文档中的工具,是不可能完全掌握的,另外对系统性能分析和优化是一个长期的系列。 本文档主要是结合Linux 大牛,Netflix 高级性能架构师 Brendan Greg
『不管项目大小,一旦上线,或多或少都会遇到性能问题』性能问题就像是魔咒一般藏绕着我们。 性能优化应该什么时候开始 有些性能问题是随着时间的积累慢慢产生的,比如系统一开始数据量很小的时候,没有什么问题,等到数据积累到一定程度,问题就暴露出来了;有些问题是由于访问量的过大造成的,比如系统平时没问题,一到搞活动时就挂;也有些问题是遗留系统经过太多人去维护修改,导致各种坏代码味道性能问题仿佛到处存在。性能问题就如同一颗定时炸弹,只要数据量访问量一上来,或者各个团队在开发迭代中没有注重性能的意识,早晚会炸。既然迟早会
原来的文章介绍了InfluxDB、Telegraf、Grafana的安装和使用方法,这篇文章,介绍下如何利用这些开源工具搭建性能测试监控平台。。。
JMeter负载测试是使用名为Apache JMeter的负载测试工具完成的测试过程,Apache JMeter是基于Java的开源桌面应用程序。用于负载测试的 JMeter 是决定被测 Web 应用程序是否能够满足高负载要求的重要工具。它还有助于分析重负载下的整体服务器。
性能测试是通过自动化的测试工具模拟各种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标的测试。
摘要:系统性能测试结果的可参考性与测试环境有着直接的关系,模拟环境与真实环境相比存在环境差异、数据量差异等问题,导致测试结果的可参考性差。
性能调优就是用更少的资源提供更好的服务,成本利益最大化。性能调优的手段并不新鲜,性能调优常规手段有:
我们首先来分析下如果一个业务系统上线前没有性能问题,而在上线后出现了比较严重的性能问题,那么实际上潜在的场景主要来自于以下几个方面。
本文为霍格沃兹测试学院优秀学员课程学习系列笔记,想一起系统进阶的同学文末加群交流。
今天谈下业务系统性能问题分析诊断和性能优化方面的内容。这篇文章重点还是谈已经上线的业务系统后续出现性能问题后的问题诊断和优化重点。
ps:性能测试很多专有名词,eg 性能测试 负载测试 压力测试 容量测试 极限测试等, 概念又多又乱,界限又很模糊,如下:
常用的网站性能测试指标有:吞吐量、并发数、响应时间、性能计数器等。 并发数 并发数是指系统同时能处理的请求数量,这个也是反应了系统的负载能力。 响应时间 响应时间是一个系统最重要的指标之一,它的数值大小直接反应了系统的快慢。响应时间是指执行一个请求从开始到最后收到响应数据所花费的总体时间。 吞吐量 吞吐量是指单位时间内系统能处理的请求数量,体现系统处理请求的能力,这是目前最常用的性能测试指标。 QPS(每秒查询数)、TPS(每秒事务数)是吞吐量的常用量化指标,另外还有HPS(每秒HTTP请求数)。 跟吞
对于业务系统的性能优化,除了上面谈到的标准分析流程和分析要素外,再谈下其它一些性能问题引发的关键思考。
前几天跟某互联网主题旅游网架构师聊起性能调优的话题,那个时候正好遇到一些线上调优的一些困惑,希望一起探讨一下。
想让你的程序更快更稳,但是系统经常出各种 bug,无从下手?Java 性能调优全攻略来啦!
性能测试的目的,是通过模拟真实的业务场景和海量的用户请求及数据对业务系统进行多种场景的测试,来验证各个服务的性能表现是否满足实际的业务需要。
上周,对性能测试系列专题,在公号内发表了第一篇介绍:【性能系列连载一】开篇:性能测试不可不知的“干货”,但反响貌似并不太好,但既然此前已答应了部分读者要连载分享性能这块的知识,含着泪也得继续写。
性能测试就是测试人员借助性能测试工具,模拟系统在不同场景下,对应的性能指标是否达到预期.
可以使用工具来进行性能测试,例如使用Apache JMeter等工具模拟并发请求,测量系统的吞吐量和响应时间。
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