java8性能测试代码的简单介绍

JAVA 里的 《伪码，测试码，真实码》是什么意思？

伪码又称伪代码（pseudocode），又称为虚拟代码，是高层次描述算法的一种方法。它不是一种现实存在的编程语言；它可能综合使用多种编程语言中语法、保留字，甚至会用到自然语言。

它以编程语言的书写形式指明算法的职能。相比于程序语言,它更类似自然语言。我们可以将整个算法运行过程的结构用接近自然语言的形式（这里，你可以使用任何一种你熟悉的文字，中文，英文 等等，关键是你把你程序的意思表达出来）描述出来. 使用伪代码, 可以帮助我们更好的表述算法, 不用拘泥于具体的实现.

人们在用不同的编程语言实现同一个算法时意识到，他们的实现（注意:这里是实现,不是功能）很不同。尤其是对于那些熟练于不同编程语言的程序员要理解一个(用其他编程语言编写的程序的)功能时可能很难，因为程序语言的形式限制了程序员对程序关键部分的理解。这样伪代码就应运而生了。

当考虑算法功能（而不是其语言实现）时，伪代码常常得到应用。计算机科学在教学中通常使用虚拟码，以使得所有的程序员都能理解。

2.测试码 用来测试，看系统是否可以持续不间断的稳定运行的代码

3.真实码 就是我们开发项目的真实代码！

相关问答

Q1: Jdk如何选择？版本越高性能越好吗？现在Jdk更新的速度是不是特别快？

JDKjava8性能测试代码的版本更新非常快java8性能测试代码，目前已经到java8性能测试代码了JDK15了java8性能测试代码，但绝大部分人估计都还在用着jdk8. 在大版本方面，目前可以选的就是8和11了，其java8性能测试代码他都不是LTS。（至于java10，2018年9月就已经失去官方支持了），JDK12其实是一个非LTS（long time support 长期支持版）版本，而11与8一样是LTS版，意味着下个通用的版本将从8直接到11，毕竟11包含了9和10的所有新特性，因此9和10估计就直接被废弃啦。不过9、10、11、12面向开发者的新特性其实并不是很多，大部分都是一些优化、收集器加强以及增加了一些新功能等等

个人建议: 1. 如果是项目已经上线，尽量选择和线上一样的大版本，以免出现什么线下能跑，线上有问题的情况，毕竟java领域开源框架组件众多，并不是每一个框架，组件都能很好的兼容所有的高版本。

2. 个人学习(喜欢新特性尝鲜)，可以安装一些高版本，但暂时也不要高于JDK11,毕竟学习期间用到的一些开源组件可能是依赖低版本的JDK。最多安装到JDK11即可(如不想踩坑，JDK8是最成熟的版本了).

Q2: java里测试添加的命令语句是什么

ava性能调试命令

java性能调试命令_性能测试--十个命令迅速发现性能问题

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十个命令迅速发现性能问题

uptime

dmesg | tail

vmstat 1

mpstat -P ALL 1

pidstat 1

iostat -xz 1

free -m

sar -n DEV 1

sar -n TCP,ETCP 1

top

1. uptime

$ uptime

23:51:26 up 21:31, 1 user, load average: 30.02, 26.43, 19.02

这是一种用来快速查看系统平均负载的方法，它表明了系统中有多少要运行的任务(进程)。在 Linux 系统中，这些数字包含了需要在 CPU 中运行的进程以及正在等待 I/O(通常是磁盘 I/O)的进程。它仅仅是对系统负载的一个粗略展示，稍微看下即可。你还需要其他工具来进一步了解具体情况。

这三个数字展示的是一分钟、五分钟和十五分钟内系统的负载总量平均值按照指数比例压缩得到的结果。从中我们可以看到系统的负载是如何随时间变化的。比方你在检查一个问题，然后看到 1 分钟对应的值远小于 15 分钟的值，那么可能说明这个问题已经过去了，你没能及时观察到。

在上面这个例子中，系统负载在随着时间增加，因为最近一分钟的负载值超过了 30，而 15 分钟的平均负载则只有 19。这样显著的差距包含了很多含义，比方 CPU 负载。若要进一步确认的话，则要运行 vmstat 或 mpstat 命令。

2. dmesg | tail

$ dmesg | tail

[1880957.563150] perl invoked oom-killer: gfp_mask=0x280da, order=0, oom_score_adj=0

[...]

[1880957.563400] Out of memory: Kill process 18694 (perl) score 246 or sacrifice child

[1880957.563408] Killed process 18694 (perl) total-vm:1972392kB, anon-rss:1953348kB, file-rss:0kB

[2320864.954447] TCP: Possible SYN flooding on port 7001. Dropping request. Check SNMP counters.

这条命令显式了最近的 10 条系统消息，如果它们存在的话。查找能够导致性能问题的错误。上面的例子包含了 oom-killer，以及 TCP 丢弃一个请求。

千万不要错过这一步！dmesg 命令永远值得一试

3. vmstat 1

$ vmstat 1

procs ---------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----

r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st

34 0 0 200889792 73708 591828 0 0 0 5 6 10 96 1 3 0 0

32 0 0 200889920 73708 591860 0 0 0 592 13284 4282 98 1 1 0 0

32 0 0 200890112 73708 591860 0 0 0 0 9501 2154 99 1 0 0 0

32 0 0 200889568 73712 591856 0 0 0 48 11900 2459 99 0 0 0 0

32 0 0 200890208 73712 591860 0 0 0 0 15898 4840 98 1 1 0 0

vmstat(8) 是虚拟内存统计的简称，其是一个常用工具(几十年前为了 BSD 所创建)。其在每行打印一条关键的服务器的统计摘要。

vmstat 命令指定一个参数 1 运行，来打印每一秒的统计摘要。(这个版本的 vmstat)输出的第一行的那些列，显式的是开机以来的平均值，而不是前一秒的值。现在，我们跳过第一行，除非你想要了解并记住每一列。

检查这些列：

r：CPU 中正在运行和等待运行的进程的数量。其提供了一个比平均负载更好的信号来确定 CPU 是否饱和，因为其不包含 I/O。解释：“r”的值大于了 CPU 的数量就表示已经饱和了。

free：以 kb 为单位显式的空闲内存。如果数字位数很多，说明你有足够的空闲内存。“free -m” 命令，是下面的第七个命令，其可以更好的说明空闲内存的状态。

si, so：Swap-ins 和 swap-outs。如果它们不是零，则代表你的内存不足了。

us, sy, id, wa, st：这些都是平均了所有 CPU 的 CPU 分解时间。它们分别是用户时间(user)、系统时间(内核)(system)、空闲(idle)、等待 I/O(wait)、以及占用时间(stolen)(被其他访客，或使用 Xen，访客自己独立的驱动域)。

CPU 分解时间将会通过用户时间加系统时间确认 CPU 是否为忙碌状态。等待 I/O 的时间一直不变则表明了一个磁盘瓶颈；这就是 CPU 的闲置，因为任务都阻塞在等待挂起磁盘 I/O 上了。你可以把等待 I/O 当成是 CPU 闲置的另一种形式，其给出了为什么 CPU 闲置的一个线索。

对于 I/O 处理来说，系统时间是很重要的。一个高于 20% 的平均系统时间，可以值得进一步的探讨：也许内核在处理 I/O 时效率太低了。

在上面的例子中，CPU 时间几乎完全花在了用户级，表明应用程序占用了太多 CPU 时间。而 CPU 的平均使用率也在 90% 以上。这不一定是一个问题；检查一下“r”列中的饱和度。

4. mpstat -P ALL 1

$ mpstat -P ALL 1

Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx) 07/14/2015 _x86_64_ (32 CPU)

07:38:49 PM CPU %usr %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %guest %gnice %idle

07:38:50 PM all 98.47 0.00 0.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.78

07:38:50 PM 0 96.04 0.00 2.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.99

07:38:50 PM 1 97.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 2.00

07:38:50 PM 2 98.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00

07:38:50 PM 3 96.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 3.03

[...]

这个命令打印每个 CPU 的 CPU 分解时间，其可用于对一个不均衡的使用情况进行检查。一个单独 CPU 很忙碌则代表了正在运行一个单线程的应用程序。

5. pidstat 1

$ pidstat 1

Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx) 07/14/2015 _x86_64_ (32 CPU)

07:41:02 PM UID PID %usr %system %guest %CPU CPU Command

07:41:03 PM 0 9 0.00 0.94 0.00 0.94 1 rcuos/0

07:41:03 PM 0 4214 5.66 5.66 0.00 11.32 15 mesos-slave

07:41:03 PM 0 4354 0.94 0.94 0.00 1.89 8 java

07:41:03 PM 0 6521 1596.23 1.89 0.00 1598.11 27 java

07:41:03 PM 0 6564 1571.70 7.55 0.00 1579.25 28 java

07:41:03 PM 60004 60154 0.94 4.72 0.00 5.66 9 pidstat

07:41:03 PM UID PID %usr %system %guest %CPU CPU Command

07:41:04 PM 0 4214 6.00 2.00 0.00 8.00 15 mesos-slave

07:41:04 PM 0 6521 1590.00 1.00 0.00 1591.00 27 java

07:41:04 PM 0 6564 1573.00 10.00 0.00 1583.00 28 java

07:41:04 PM 108 6718 1.00 0.00 0.00 1.00 0 snmp-pass

07:41:04 PM 60004 60154 1.00 4.00 0.00 5.00 9 pidstat

pidstat 命令有点像 top 命令对每个进程的统计摘要，但循环打印一个滚动的统计摘要来代替 top 的刷屏。其可用于实时查看，同时也可将你所看到的东西(复制粘贴)到你的调查记录中。

上面的例子表明两个 Java 进程正在消耗 CPU。%CPU 这列是所有 CPU 合计的；1591% 表示这个 Java 进程消耗了将近 16 个 CPU。

6. iostat -xz 1

$ iostat -xz 1

Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx) 07/14/2015 _x86_64_ (32 CPU)

avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle

73.96 0.00 3.73 0.03 0.06 22.21

Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await r_await w_await svctm %util

xvda 0.00 0.23 0.21 0.18 4.52 2.08 34.37 0.00 9.98 13.80 5.42 2.44 0.09

xvdb 0.01 0.00 1.02 8.94 127.97 598.53 145.79 0.00 0.43 1.78 0.28 0.25 0.25

xvdc 0.01 0.00 1.02 8.86 127.79 595.94 146.50 0.00 0.45 1.82 0.30 0.27 0.26

dm-0 0.00 0.00 0.69 2.32 10.47 31.69 28.01 0.01 3.23 0.71 3.98 0.13 0.04

dm-1 0.00 0.00 0.00 0.94 0.01 3.78 8.00 0.33 345.84 0.04 346.81 0.01 0.00

dm-2 0.00 0.00 0.09 0.07 1.35 0.36 22.50 0.00 2.55 0.23 5.62 1.78 0.03

[...]

这是用于查看块设备(磁盘)情况的一个很棒的工具，无论是对工作负载还是性能表现来说。查看个列：

r/s, w/s, rkB/s, wkB/s：这些分别代表该设备每秒的读次数、写次数、读取 kb 数，和写入 kb 数。这些用于描述工作负载。性能问题可能仅仅是由于施加了过大的负载。

await：以毫秒为单位的 I/O 平均消耗时间。这是应用程序消耗的实际时间，因为它包括了排队时间和处理时间。比预期更大的平均时间可能意味着设备的饱和，或设备出了问题。

avgqu-sz：向设备发出的请求的平均数量。值大于 1 说明已经饱和了(虽说设备可以并行处理请求，尤其是由多个磁盘组成的虚拟设备。)

%util：设备利用率。这个值是一个显示出该设备在工作时每秒处于忙碌状态的百分比。若值大于 60％，通常表明性能不佳(可以从 await 中看出)，虽然它取决于设备本身。值接近 100% 通常意味着已饱和。

如果该存储设备是一个面向很多后端磁盘的逻辑磁盘设备，则 100% 利用率可能只是意味着当前正在处理某些 I/O 占用，然而，后端磁盘可能远未饱和，并且可能能够处理更多的工作。

请记住，磁盘 I/O 性能较差不一定是程序的问题。许多技术通常是异步 I/O，使应用程序不会被阻塞并遭受延迟(例如，预读，以及写缓冲)。

7. free -m

$ free -m

total used free shared buffers cached

Mem: 245998 24545 221453 83 59 541

-/+ buffers/cache: 23944 222053

Swap: 0 0 0

右边的两列显式：

buffers：用于块设备 I/O 的缓冲区缓存。

cached：用于文件系统的页面缓存。

我们只是想要检查这些不接近零的大小，其可能会导致更高磁盘 I/O(使用 iostat 确认)，和更糟糕的性能。上面的例子看起来还不错，每一列均有很多 M 个大小。

比起第一行，-/+ buffers/cache 提供的内存使用量会更加准确些。Linux 会把暂时用不上的内存用作缓存，一旦应用需要的时候就立刻重新分配给它。所以部分被用作缓存的内存其实也算是空闲的内存。为了解释这一点， 甚至有人专门建了个网站： linuxatemyram。

如果你在 Linux 上安装了 ZFS，这一点会变得更加困惑，因为 ZFS 它自己的文件系统缓存不算入free -m。有时候发现系统已经没有多少空闲内存可用了，其实内存却都待在 ZFS 的缓存里。

8. sar -n DEV 1

$ sar -n DEV 1

Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx) 07/14/2015 _x86_64_ (32 CPU)

12:16:48 AM IFACE rxpck/s txpck/s rxkB/s txkB/s rxcmp/s txcmp/s rxmcst/s %ifutil

12:16:49 AM eth0 18763.00 5032.00 20686.42 478.30 0.00 0.00 0.00 0.00

12:16:49 AM lo 14.00 14.00 1.36 1.36 0.00 0.00 0.00 0.00

12:16:49 AM docker0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

12:16:49 AM IFACE rxpck/s txpck/s rxkB/s txkB/s rxcmp/s txcmp/s rxmcst/s %ifutil

12:16:50 AM eth0 19763.00 5101.00 21999.10 482.56 0.00 0.00 0.00 0.00

12:16:50 AM lo 20.00 20.00 3.25 3.25 0.00 0.00 0.00 0.00

12:16:50 AM docker0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

这个工具可以被用来检查网络接口的吞吐量：rxkB/s 和 txkB/s，以及是否达到限额。上面的例子中，eth0 接收的流量达到 22Mbytes/s，也即 176Mbits/sec(限额是 1Gbit/sec)

我们用的版本中还提供了 %ifutil 作为设备使用率(接收和发送的最大值)的指标。我们也可以用 Brendan 的 nicstat 工具计量这个值。一如 nicstat，sar 显示的这个值是很难精确取得的，在这个例子里面，它就没在正常的工作(0.00)。

9. sar -n TCP,ETCP 1

$ sar -n TCP,ETCP 1

Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx) 07/14/2015 _x86_64_ (32 CPU)

12:17:19 AM active/s passive/s iseg/s oseg/s

12:17:20 AM 1.00 0.00 10233.00 18846.00

12:17:19 AM atmptf/s estres/s retrans/s isegerr/s orsts/s

12:17:20 AM 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

12:17:20 AM active/s passive/s iseg/s oseg/s

12:17:21 AM 1.00 0.00 8359.00 6039.00

12:17:20 AM atmptf/s estres/s retrans/s isegerr/s orsts/s

12:17:21 AM 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

这是一些关键的 TCP 指标的汇总视图。这些包括：

active/s：每秒本地发起 TCP 连接数(例如，通过 connect())。

passive/s：每秒远程发起的 TCP 连接数(例如，通过 accept())。

retrans/s：每秒重传 TCP 次数。

active 和 passive 的连接数往往对于描述一个粗略衡量服务器负载是非常有用的：新接受的连接数(passive)，下行连接数(active)。可以理解为 active 连接是对外的，而 passive 连接是对内的，虽然严格来说并不完全正确(例如，一个 localhost 到 localhost 的连接)。

重传是出现一个网络和服务器问题的一个征兆。其可能是由于一个不可靠的网络(例如，公网)造成的，或许也有可能是由于服务器过载并丢包。上面的例子显示了每秒只有一个新的 TCP 连接。

10. top

$ top

top - 00:15:40 up 21:56, 1 user, load average: 31.09, 29.87, 29.92

Tasks: 871 total, 1 running, 868 sleeping, 0 stopped, 2 zombie

%Cpu(s): 96.8 us, 0.4 sy, 0.0 ni, 2.7 id, 0.1 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st

KiB Mem: 25190241+total, 24921688 used, 22698073+free, 60448 buffers

KiB Swap: 0 total, 0 used, 0 free. 554208 cached Mem

PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND

20248 root 20 0 0.227t 0.012t 18748 S 3090 5.2 29812:58 java

4213 root 20 0 2722544 64640 44232 S 23.5 0.0 233:35.37 mesos-slave

66128 titancl+ 20 0 24344 2332 1172 R 1.0 0.0 0:00.07 top

5235 root 20 0 38.227g 547004 49996 S 0.7 0.2 2:02.74 java

4299 root 20 0 20.015g 2.682g 16836 S 0.3 1.1 33:14.42 java

1 root 20 0 33620 2920 1496 S 0.0 0.0 0:03.82 init

2 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:00.02 kthreadd

3 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:05.35 ksoftirqd/0

5 root 0 -20 0 0 0 S 0.0 0.0 0:00.00 kworker/0:0H

6 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:06.94 kworker/u256:0

8 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 2:38.05 rcu_sched

top 命令包含了很多我们之前已经检查过的指标。可以方便的执行它来查看相比于之前的命令输出的结果有很大不同，这表明负载是可变的。

top 的一个缺点是，很难看到数据随时间变动的趋势。vmstat 和 pidstat 提供的滚动输出会更清楚一些。如果你不以足够快的速度暂停输出(Ctrl-S 暂停，Ctrl-Q 继续)，一些间歇性问题的线索也可能由于被清屏而丢失。

Q3: 怎么进行性能测试

问题一：性能测试应该做哪些准备 环境搭建：这个根据实际规划，我在企业内做过的性能测试搭建的环境都是和用户上线使用的实际环境一样的。

数据准备：个人感觉是整个工作里第二耗时的，需要真实模拟用户数据，这个不是单单的创建几个帐号就完事的，每个用户基本都会有不太一样的配置，实际操作的时候部署数据的脚本都写到手软。

脚本编译：选择性能工具编译性能脚本，你需要跑什么业务流程就编译什么样的脚本。

脚本执行：用规划好的用户数执行脚本，这个一般持续很长时间，时间太短不足以暴露服务器等的性能瓶颈，性能测试中最耗时的就是这个步骤。

收集日志：在执行脚本完成后收集到的能客观反应系统性能的日志、报表文件，比如LR的报告、数据库的AWR日志等等。

分析结果：分析收集到的日志、报表，找出性能瓶颈或是得出性能指标结果。这个一般需要对数据库或者底层非常了解的专业人士来分析，一般测试人员只需要提供收集到的报告就差不多了。

生成报告：将上面所有的性能测试活动整理总结，输出测试报告。

问题二：如何做好性能测试？ 你好，首先很欣赏你的这种态度。我在TestBird 招聘新人的时候，也有很多小朋友觉得自己有多了解工具运用，有多熟练步骤过程，自我感觉很不错。

其实，我却想说，性能测试的重点不在性能测试工具的学习上。

当然，你也通过分析系统的压力点、LR录制脚本，设置用户，做压力，分析结果，整理测试报告。完成了性能测试的整个过程。那么我说这个性能测试报告是有效的，但它不一定是有用的。

为什么呢？因为在性能测试报告中，在你所在的环境中，你是测出了这样的效果。并未掺假，全部真实的记录。

为什么说它不一定是有用的，你了解系统架构么？知道数据库、中间件、前端程序的运行方式和处理机制么？了解网络协议么？了解操作系统么？熟悉开发系统的语言么，如java JVM的内在机理知道么？这些都是系统运行的一部分，都在影响着系统的性能。如果不了解这些，你如何做出有价值的有参考意义的性能测试。

所以，学会这些性能测试工具很好，但是这仅仅是第一步。性能结果只是一些数据而已，知道你在做什么，为什么要做这些，做完后能给出有价值的东西，才是后面要慢慢修炼的。

问题三：移动客户端的性能测试如何做？ 。就当练习了。。大家看了不要喷我。。现在很多测试人员做移动端测试，可能主要还是关注功能和自动化测试。性能测试可能大多是按照每个人的体验来做报告，是不是比较快，或者比较慢。当然也不乏有很多的测试人员会回复我说，性能测试都是服务器的，移动端根本就不需要性能测试。我实在觉得可笑。 不过我毕竟一直在创业公司，而且就我一个人，所以了解可能有限，我这里就说下我之前碰见的，所知道的，目的只是抛砖引玉。 另外，我这里也不去说什么MAT，instruments了，这种固有查找内存的工具大家自己google吧。 客户端的性能从系统层面，电量消耗，网络流量，内存泄漏等都是被关注，或者说用户最最关注的点。 实例一，3rd 应用的性能测试。应用本身的响应时间可以通过call 应用intent来查看，设备纯环境，设备低内存等各种情况下进行同样此数的call，进行对比。或者与同行业同性质的应用进行对比测试。我相信很快就能够有结论了。除了应用本身，还需要对于应用本身某些特别的功能进行响应测试。比如测试一个list，测试的方法为onkeydown之后查看这个list.index（0）是否高亮，是否正常的界面跳转了，那么分别进行计时（精确ms）。同样的，我们在空list以及有几百条list的情况进行这样的case test，那么就会有一个性能的结果出来。 实例二，假设你测试微薄客户端，那么你肯定是需要进行一个list上下滑动的性能测试。我们需要使用脚本语言shell或者python去call server api来仿造数据反馈到移动设备上，否则你不可能自己手动去发几百条weibo然后再测试。测试的时候需要关注两个问题，一个是list在各种情况下是否滑动流畅，一个是当list中有很多的图片的时候图片load的速度也是一个很大的测试点。这个load可以直接检查imageview什么时候load出来pic，什么时候显示在界面上，计算时间。这里其实很多应用是webview，或者数据是存在服务器端的，这个时候无论是平时的测试还是压力，还是性能，数据的修改，其实还是多使用脚本ping api比较好，能够很好的去辅助达到性能测试的效果。 实例三，比如要测试一个优酷的视频软件，那么视频的播放的时候，首先保证网络的情况下，各种分辨率各种码率的视频接入时间是需要关注。然后在播放，也就是和网络不停的通信的同时，那么需要通过tcp dump和wireshark工具来检查网络访问是否正确，视频的卡顿，视频的花屏等除了硬件兼容之外，可以通过抓包来判断其性能。如果丢包率高那么自然视频卡，体验不好，性能也就不会好。 其实以上只是一些很基础，现在很多公司也已经在这个基础上改良测试了。不过也是一些思路，让更多的企业和测试关注移动客户端的性能。不要一提到性能脑中只有LR等这些Server测试。

问题四：为什么要进行性能测试? 原因有三：

川. 开发者的水平各有不同，有的写出来的东西性能高，有的低，所以需要统一测试一下。

2. 编程工具本身也有性能问题，用这样的工具开发出来的软件也要确认一下是否达到了需求所要求的性能指标，比如响应时间应该控制在多少秒以内。

3. 性能测试，强度测试都是为了测试系统的稳定性，稳定性好，软件的质量就好，买的钱就多。

问题五：如何进行Web服务的性能测试 贴一篇我们内部的文章：

随着浏览器功能的不断完善，用户量不断的攀升，涉及到web服务的功能在不断的增加，对于我们测试来说，我们不仅要保证服务端功能的正确性，也要验证服务端程序的性能是否符合要求。那么性能测试都要做些什么呢？我们该怎样进行性能测试呢？

性能测试一般会围绕以下这些问题而进行：

1. 什么情况下需要做性能测试？

2. 什么时候做性能测试？

3. 做性能测试需要准备哪些内容？

4. 什么样的性能指标是符合要求的？

5. 性能测试需要收集的数据有哪些？

6. 怎样收集这些数据？

7. 如何分析收集到的数据？

8. 如何给出性能测试报告？

性能测试的执行过程及要做的事儿主要包含以下内容：

1. 测试评估阶段

在这个阶段，我们要评估被测的产品是否要进行性能测试，并且对目前的服务器环境进行粗估，服务的性能是否满足条件。

首先要明确只要涉及到准备上线的服务端产品，就需要进行性能测试。其次如果产品需求中明确提到了性能指标，那也必须要做性能测试。

测试人员在进行性能测试前，需要根据当前的收集到的各种信息，预先做性能的评估，收集的内容主要包括带宽、请求包大小、并发用户数和当前web服务的带宽等

2. 测试准备阶段

在这个阶段，我们要了解以下内容：

a. 服务器的架构是什么样的，例如：web服务器是什么？是如何配置的？数据库用的是什么？服务用的是什么语言编写的？；

b. 服务端功能的内部逻辑实现；

c. 服务端与数据库是如何交互的，例如：数据库的表结构是什么样的？服务端功能是怎样操作数据库的？

d. 服务端与客户端之间是如何进行交互的，即接口定义；

通过收集以上信息，测试人员整理出服务器端各模块之间的交互图，客户端与服务端之间的交互图以及服务端内部功能逻辑实现的流程图。

e. 该服务上线后的用户量预估是多少，如果无法评估出用户量，那么可以通过设计测试执行的场景得出这个值；

f. 上线要部署到多少台机器上，每台机器的负载均衡是如何设计的，每台机器的配置什么样的，网络环境是什么样的。

g. 了解测试环境与线上环境的不同，例如网络环境、硬件配置等

h. 制定测试执行的策略，是需要验证需求中的指标能否达到，还是评估系统的最大处理能力。

i. 沟通上线的指标

通过收集以上信息，确定性能测试用例该如何设计，如何设计性能测试用例执行的场景，以及上线指标的评估。

3. 测试设计阶段

根据测试人员通过之前整理的交互图和流程图，设计相应的性能测试用例。性能测试用例主要分为预期目标用户测试，用户并发测试，疲劳强度与大数量测试，网络性能测试，服务器性能测试，具体编写的测试用例要更具实际情况进行裁减。

用例编写的步骤大致分为：

a. 通过脚本模拟单一用户是如何使用这个web服务的。这里模拟的可以是用户使用web服务的某一个动作或某几个动作，某一个功能或几个功能，也可以是使用web服务的整个过程。

b. 根据客户端的实际情况和服务器端的策略，通过将脚本中可变的数据进行参数化，来模拟多个用户的操作。

c. 验证参数化后脚本功能的正确性。

d. 添加检查点

e. 设计脚本执行的策略，如每个功能的执行次数，各个功能的执行顺序等

4. 测试执行阶段

根据客户端的产品行为设计web服务的测试执行场景及测试执行的过程，即测试执行期间发生的事儿。通过监控程序收集web服务的性能数据和web服务所在系统的性能数据。

在测试执行过程中，还要不断的关注以下内容：

a. web服务的连接速度如何？

b. 每秒的点击数如何？

c. Web服务能允许多少个用户同时在线？

d. 如果超过了这......

问题六：网站性能测试主要有哪几种方法? 我知道的性能测试主要有：压力测试，负载测试，容量测试，发性能测试，兼容性测试（不同的操作系统和不同的浏览器）。测的时候应用在客户端的性能、应用在网络上的性能和应用在服务器端的性能都要进行测试的。

希望能帮到你。

问题七：怎么才能做性能测试工程师？ 性能测试实际上确实需要些功底儿，但是也并不是非得一两年之后才去做。

我给你列几条性能测试工作中的建议，你可以自己温习一下，然后去面试，具体的经验需要实际的工作才能得到，然而你扎实的基础知识才识支撑你走下去的动力。

1，最直接也是最表面的建议，适用于面试：Loadrunner, HttpWatch, Dynatrace, TeamQuest, JMeter(可选), Wily(可选), HTML/HTTP, Webservice, Mainframe, DB. 这些东西足够学很久很久的了，所以说需要几年的工夫，但是没必要每一样都学太深，了解即可，经验日后会积累到的。

2，相对比较深层的建议：性能测试最关键之处不是工具的选择，而是对整个性能参数的理解，所以比较贴近于概念，比如说什么是TPS, Response Time, Connection浮 per Second....还有就是什么是CPU Utilization, FreeMem, Disk IO, Paging.... 工具也无非都是通过日积月累形成的客户端，所以抓到本质才是关键。

不在这里长篇大论了，呵呵，加油！

问题八：性能测试应该怎么做 需求分析 － 测试设计 － 测试执行 － 结果分析

问题九：APP如何做性能测试 目前市面上有很多家做安全加密的平台都有做安全检测，但是大部分需要付费，如果说只是个小项目的话花钱去做的话成本太高，也不建议去做

你可以了解下爱内测这个平台，专门做测试的，有安全检测、兼容测试、插件评估等，虽然这个平台也是付费的，但是他有免费的版本提供，个人觉得安全检测免费版本已经足够强大了，自动化生成测试报告，提供精准的检测数据

希望可以帮助到你

问题十：服务端怎么做性能测试 使用LR对数据库进行性能测试，实际上有多种办法，包括通过现有的数据库协议进行CS模式的先录制后执行的模式，以及通过socket方式向服务器发包方式的测试方式。这些是常规书籍上介绍的比较简单上手的测试方法，但是不具备通用性，受已有协议或socket编程方式的限制，所以需要更为通用的测试方法。

用Java user的协议进行所有数据库性能的测试工作：

Java user 不需要录制，把所有的操作通过java语言进行实现，通过lr调用java的class进行加压批量操作，这样可以不关心被测系统是哪个数据库，只要能够通过jdbc进行访问，就能实现性能测试。

一、测试环境准备

1. 被测服务器准备，根据测试目的，搭建需要的数据库服务器，确保数据库能够正常访问，正常操作；

2. Java代码的准备，无论使用哪种IDE，只要能够编写访问数据库的class就可以，形式可以是j2se，也可以是j2ee，因为在操作时只使用class的部分方法，所以j2ee就可以了；

3. LR的脚本调试，把java的class导入到脚本调试模式，根据需要添加事务以及其他操作。

二、编写数据库访问

1. 使用myeclipse，创建web project，创建如下图的包目录：

Java文件中包含各种访问数据库的方法。

需要注意的是，class中的方法必须是public static，否则LR中无法调用。由于创建的是j2ee程序，所以不用main函数，在web中就可以进行功能验证。

确认class中的方法编写完成，创建一个web.jsp文件，如下：

导入class

声明类，并实例化，直接调用刚才编写的3个方法，因为这3个方法是直接对数据库进行操作，不需要实参，也没有返回值，所以直接实现即可。

此时启动web服务，在浏览器中输入jsp的地址，直接刷新页面，就可以调用这3个方法，如果正确，就会对相应的表进行操作，如果不正确，则需要修改相应的代码。

2. LR脚本准备：

LR脚本实际上就是对访问代码的调用，关键在于需要根据测试场景划分不同的脚本布局。

例如：在myEclipse里，我们只编写了一个class，其中包含三个方法，如果在执行性能测试时，这三个方法相互独立，互不干涉，则最简单的划分方法是，创建三个java user，每个java user中包含一个方法，做三份脚本，场景执行时分别进行调用。如果三个方法之间有相互关系，则需要根据实际情况，把有关联的方法放在一起，具体情况可按实际灵活分配。

因为已经将class文件进行编译发布了，所以可以在“java2postgres\WebRoot\WEB-INF\classes\\lr\test”目录中找到对应的class文件，

复制这个文件，找到LR的目录：HP\LoadRunner\classes\\lr\test\ 如果没有文件夹，按相同的内容创建。

在LR脚本中进行引包操作：

将需要执行的java类以及方法，放在action中，可根据实际测试情况和所需要验证的内容，具体调试代码。

在这里可以像编写普通LR脚本一样，添加事务或 *** 点等内容。

由于是通过JDBC对数据库进行访问，因此要在java user中加载jdbc驱动。

运行时设置中，增加jdbc驱动，需要注意的是java user使用的本地jdk，需要至多1.6版......

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