构建性能测试知识体系

2022-06-23   出处: CKL的思考空间  作/译者:CKL的思考

话接上回(我眼中的性能测试),聊了个人对性能测试的一些看法。后来在直播间和老张,CC一起聊了如何构建个人的性能知识体系这个话题,本文做个总结,个人觉得这个话题非常有意义。单纯的碎片化知识很难产生效应,应该学会如何把这些零散知识点串联起来,形成自己的知识体系,才能更好地运用。那么,如何构建自己的性能知识体系呢?

1. 理解名词背后的原理

在性能测试领域,有很多名词(缩略词),像TPS、响应时间、并发数、线程数等等。不同人眼中对于这些名词的定义并不一样。比如开发看中的可能是线程数(服务端),产品希望得到的是并发数(用户侧),但这二者并不是等同的。还有,TPS和QPS虽然在某些场景下是等同的,但更多时候又不是等同的,因为现在的事务更加复杂,一个T(事务)往往需要多次的Q(查询)来完成。(参考:TPS、并发数与线程数,傻傻分不清楚?

所以,团队成员在沟通对话在时,需要先拉同对齐对这些概念,确保大家说的是同一个问题,避免陷入无休止的争论,但其实说得都不是同一件事。

2. 理解压力是怎么生成的

这是做性能测试的第一步,也是最重要的一步。如果我们不能很好的梳理被测系统的生产压力来自哪些功能,那么就会出现用登录场景来评估系统性能的尴尬局面了。在这个知识领域,我们需要弄清楚三个模型:业务模型、数据模型及流量模型。

业务模型:决定了我们要测试哪些场景。因为被测系统的功能那么多,不可能所有的功能点都需要做性能测试(虽然理论上是都要测试,但是成本太高,并不现实),那么如何选择就是个难点。如何做选择呢,笔者简单列了个导图,具体的就不展开了。

数据模型:在性能测试开始前,我们需要做哪些铺底数据?做多少?这个是需要我们提前规划好的。因为不管是哪类数据库,对于不同体量的数据,所走的查询器选择都是不一样的。几百行的数据走全表扫描肯定比走索引要好,但如果是几百万行呢?这方便需要我们具体地做评估。还要注意的是,为什么我们需要做参数化呢?参数哪些数据?这也是数据模型中要考虑的事。同样的,列个导图,仅供参考

流量模型:主要指的是每个功能点或者子系统的流量转化率,需要结合我们的业务模型来共同管理,例如,对于秒杀或者整点活动类的场景,流量模型就要特别关注并发的线程数,需要结合用户量来做参考。而对于流程比较长的业务,每个节点都会有流量流失(并不是所有的场景,用户都会从头走到尾),那么这个百分比如何控制,需要结合历史数据,和产品共同来制定。这个强依赖场景,所以就不列导图了。

有了这三个模型之后,剩下的就是性能测试脚本的编写和测试执行了。当下很多学性能测试同伴,把更多的精力投入到性能测试工具的学习中,虽然不能说不对,但这仅仅是性能测试的一部分,而且还需要根据实际情况针对性地做选型(虽然Jmeter能解决大部分的问题),代码能力,是做性能测试必备的条件哟。

3. 被测系统是如何搭建的

当我们对某个系统做性能测试时,一定要对这个系统架构要有整体的认知,知道被测系统是如何运转起来的,你在做压测和监控时,才能游刃有余。最常见的两种表达系统架构的图是技术架构图和物理拓扑图。

技术架构图:这个是希望所有测试人员都要能够画出来的,不论你是做业务测试还是测试开发。当只有你能完整地图出你所测试系统的技术架构时,你才能知道系统到底用到了哪些技术组件,这些组件是如何通信的。只有这样,你才能更有针对性地设计你的测试用例和场景,覆盖到一些组件常见的性能问题。如果你能自己画出自己测试系统的技术架构来,才能说明你对这个系统真的熟悉。

物理拓扑图:这个一般是运维同学关注的,现在多数的CMDB系统都可以直接拉出对应的图形,这个有助于在性能测试的过程中更好的设置监控项,以便于更好的发现资源性能问题。

4. 应用如何监控

在做性能测试时,我们不能只关注业务层的数据(TPS、响应时间、正确率、稳定性等),还需要我们关注一些技术指标(JVM、线程数、缓存、连接数及各类中间件的配置指标)及系统资源(CPU、内存、IO)。这些指标不能只靠人眼去观察,需要有一整套的监控体系来协助你。

业内常见的Zabbix、Glances、Prometheus+Grafana 等都是可视化监控常用的手段,对于代码层的链路追踪,常用的有SkyWalking、PinPoint等等。当然,这些监控工具都离不开最基础的命令监控,类似于TOP、IOSTAT、JSTACK等命令,能够快速帮助我们定位和发现问题。建议大家熟练使用一些常用命令,因为有时候生产环境并不会让你安装那么多监控工具。

现在,更多的服务部署在云上,或者容器中,给监控带来了更多的挑战,这些新技术的出现,希望我们也要与时俱进,掌握监控它们的方案。

5. 如何定位及排错

性能测试一定不会是一帆风顺的,在测试过程中,我们会遇到各类问题,那么如何定位那些问题呢。我们至少需要做到以下几点:

了解计算机的基本原理:比如CPU是如何工作的,为什么需要内存,什么情况下说明内存是不够用了(需要了解Linux与Windows对于内存管理的机制异同点)?为什么会流行一句话“一切性能问题皆IO”?只有当我们了计算机的基本原理后,我们才能有方向。

理解技术实现的原理:比如在数据库层,为什么索引会更高效?它的弊端又是什么?为什么研发要引入Redis,它的好处是什么?如何理解Redis的透传与雪蹦现象,等等类似的问题,我们需要理解很多中间件的实现细节。这些你不一定需要自己全懂,但至少要有个映像,能够和开发进行更多的沟通,而不仅仅是报一些监控数据。

验证你的猜想:这一点其实非常的重要。在性能测试的过程中,我们遇到的问题往往是综合因素共同作用产生的,这就需要我们要有一定的猜想能力,依据自己或者团队的验证,猜想可能是什么问题,但不能仅停留在猜想上,需要我们有验证的能力,否则就是瞎猜,不足为凭。(参考数据什么会走丢了呢?

6. 性能测试实践

“纸上学终觉浅,绝知此事要躬行”,道理懂得再多,也需要有实践的机会。性能测试是非常考验测试人员的个人经验。需要在不断的实践中成长。很多人可能会抱怨没有实践的机会,因为公司并没有提供相应的机会。个人的观点是,你日常的被测系统,其实就是最好的联系对象,尝试去理解那些技术组件,自己动手搭建一套玩玩。在夜深人静的时候,写写脚本去压一压,和运维搞好关系,要点监控的权限,都是可行的方案。因为,当初的我,就这么练习过来的。只有你做出成绩了,团队才会重视,才有可能给出对应的资源,让你去成长。

7. CC的观点总结

关于如何构建知识体系,CC 也给出了自己的一些看法

性能测试的工具原理与使用。

性能测试目标与场景分析。

如何制定性能测试指标;参考数据有哪些,怎么获取;常见的性能测试场景有哪些,如何通过这些场景来提高性能测试的覆盖率,等等。这些都是性能测试方案的组成部分,只有制定了正确的性能测试方案才能做出有效的性能测试。

分层监控体系建设:重点是监控和问题定位,包括如何做硬件监控、系统链路监控,如何打造可视化的监控报表。监控是性能测试必要的步骤,是你发现性能问题的“眼睛”。

性能分析优化实践:如何从服务端、中间件、数据层三个角度了解如何定位和优化问题,如何结合自身工作场景进行性能调优。

来源于:直播回放:构建可落地的企业级压测体系

8. 老张的观点

理论:需要有扎实的性能理论支持,团队一起构建同频的交流环境;

工具:光有理论,如果无法生成压力(先不论压力生成是否符合业务要求),也是无法开展工作的。所以,对于测试工具,必须有一个擅长的,能够懂得它的实现原理,能进行必要的二次开发或者高阶使用。

方法:就是上面提到的三个模型,通过正确的方法,结合工具的使用,达到做性能测试的必要条件。

实践:实践是最好的老师,通过实践,积累经验。

经验:定期回顾+复盘,总结经验,不能让同样的错误重复发生。

9. 小结

通过对性能测试知识体系的整体介绍,让读者对于性能测试有更直观地了解。在上面的小点中,抛出了很多问题,没有给出答案,是因为文章篇幅有限,本文旨在帮助大家构建一个性能知识的框架,然后大家可以根据自己已有的知识点,对应的填充到这个架构中,形成有机的整体,查缺补漏。只有网状的体系化知识,才能让你在工作中应用自如。


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物化地阿斯  1 天前

写的很好


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