一、事件背景

个人感觉自己做性能测试,可以说是轻车熟路了,而且工作多年一直都是这一套测试思路及体系,从未质疑过自己,也许是狮子座的迷之自信吧!

也就在上周让我对自己的测试方法及体系产生了质疑!

为什么?在性能测试的时候,压测500并发通过,人家40并发都过不去。

通俗点说,就是你测试没问题,在人家那测试出问题了,忽略脚本问题,显而易见因为测试方法差异导致测试结果的不同。

1、关于执行方法的差异

  • 同事的做法是直接跑10分钟的稳定性测试,然后上并发数;
  • 我的做法一个用户循环访问一次,然后上并发数;

2、关于执行结果的差异

  • 同事这种方式比我的方式,对目标服务器的压力更大;
  • 体现在哪,如果循环次数选择了一旦选择了永远,即请求次数会比我的方式多,所以自然压力也大;

3、真的是我测试方法错了吗

我和同事分别测试两个系统,具体还是有些区别的:

  • 同事这边业务场景有40个接口,执行一次最多1分钟,要不就是20秒,具体没记清楚;
  • 我这边的业务场景有76个接口,执行一次大约50分钟,如果我直接上负载测试10分钟,根本跑不完一组业务场景;
  • 我去请教大周老师,老师说正常先要让跑一定的时间,可以查看是否稳定运行及测试结果是否一致准确,性能测试本就是多次测试的结果。

4、结论

我是在最后跑的稳定性测试,是8小时起步,从时间上看覆盖到了他的十分钟,而且压力更大。

但是,有些同学会问他测试的对吗,他的思路是对的,因为他执行一次业务场景,小于10分钟,在小批量并发测试师没问题的。

当然,如果并发量上来后,还是设置十分钟的话,会出现我那种情况 业务场景接口没执行完的情况,此处,大家自行尝试见分晓。

二、关于线程组的相关设置

我又去查了大量资料,终于找到了一篇我觉得比较在理的文章,并举例给大家演示,我觉得这个同学的理论好像是对的,因为我也测试了下,发现也吻合我的测试结果(算求生存吗?)!

下面我将举例说明,该方法。

1、执行第一次数据采样,得到吞吐率和平均响应时间

由图可知:

吞吐率=2.6≈3,平均响应时间:t=0.386秒;

2、计算ramp-up period

假设线程N=10,估计的吞吐率=3, 那么估计的理想ramp-up period (T)(可以理解为线程启动的准备时间)= 10/3 = 3 秒。

3、循环次数计算

现在计算循环次数A。由于我们要考虑在第一个线程结束的时候,确保最后一个线程能启动,那么至少要大于一个值,这个值定位S=T-T/N=3-3/10=2.7。

当时间到 S=(T-T/N)时,最后一个线程启动,若要使所有线程同时运作,则需要在最后一个线程启动的时候第一个线程仍未关闭,为达到这个要求,需满足A > S/t

A>2.7/0.386=6.994≈7次 A>(T-T/N)/t

4、得出的测试方案

那么我们的测试方案如下:

5、关于公式



图片来源于网络,侵删

三、写在最后

真的是,活到老,学到老,遇到问题,多总结,多分析就好,技术需要严谨,不定期复盘。感兴趣的同学,可以自己动手尝试下。

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