做一个性能测试工程师需要掌握的一些技能

性能测试的本质是衡量软件在时间（CPU）和空间（Memory）上的平衡度，当时间(CPU利用率)和空间(Memory利用率)均达到很高的值时，你需要知道软件本身的逻辑复杂度是否与测试结果相符，一旦不符合（远远超出预期），除了考虑实现的缺陷外，还需要考虑设计和实现是否合理。

针对不同的产品有不同的性能测试方法，但性能测试人员的一些基本能力却是共同的，我看了国外的一些讨论，发现有些很有意思，我整理一下，和大家共同学习：

1. 复杂系统的认知能力

从事IT行业的同仁都学习过计算机组成原理，但很少有人能把软硬件的每个组件的工作原理准确的描述出来。但，通过抽象的方式（把大块的功能封装在一个黑盒子里），我们则能很快地整个系统的运行原理，从而帮助我们更好的去测试和优化系统（无需知道黑盒子中的详细细节）。

• 一些基本的原理需要了解， 如计算机组成、CPU调度原理、内存管理、网络分层等等。
• 绘出系统的组成示意图
• 系统的整体构成和使用环境，如： 共享资源、组件（包括第三方组件）、服务、CPU、内存、存储、网络等
• 清楚所构建测试环境与生产环境之间的区别，如：容器、云平台、配置管理方式、虚拟技术(KVM, VMware, VMLite, Virtual PC等)。

2. 有效测试设计

想清楚需要收集什么信息（counter），这些信息代表什么意义，在什么情况下那些Counter会呈现不可靠性。如，我们常用的CPU利用率，内存利用率，网络中断计数、磁盘I/O计数，TCP连接计数等。测试目的决定了你的测试类型、关心的计数、你所需呈现的结果，因此

• 明确你的测试目标、需求和相关部门或人的期望（即关心你测试结果的人）
• 如何进行并发测试，并发速率控制（ramp-up/ramp-down）---包括一些工具适用，如ixload, jmeter, loadrunner等
• 可扩展性、容量、可靠性、吞吐率等这些质量属性的作用
• 测试数据和测试数据的管理（哪些数据可靠，哪些数据不可靠）---计数本身的特点，数学统计方法的运用等

3. 负载建模

负载建模是一个实验过程，需要根据实际的业务负载或项目预期的业务负载模型不断调整负载的组成比例，达到模拟用户业务行为的目的，使测试结果能有效或最大可能的接近系统在实际业务压力下的行为表现。

• 明确事务及业务流，统计计算业务比例和TPS(Transaction Per Second)目标。这是一个统计过程，了解系统在运行过程中，高峰时段的TPS, 业务变化情况
• 计算需要插入的Think Time(用户思考时间)和节奏（多少时间重来一次）---更多的从实际用户去了解用户的行为习惯和使用方法。
• 计数监控，业务统计实时记录

4. 执行及自动化脚本控制

性能测试中，必须懂得一些自动化脚本编写。

• 测量锁定的计数器并记录到文件中，从动态内容中提取需要的信息统计下来----脚本
• 事务测量方法及评估（如多少次用户请求，系统吞吐量，TCP连接数等等）
• 知道什么时候可适可而止 ---- 性能测试中的红黄蓝规则运用

5. 测试结果呈现

正确的性能测试结果能指导用户正确的投入资源，使产品得到最合理的使用

• 使用一致性的测量结果和计数 （测试结果的偏差率）
• 明确系统对的瓶颈在什么地方，什么情况下发生
• 有效、直观的结果呈现（Excel图表）