测试面试题集-性能测试_软件测试 考试吞吐量是指系统在单位时间内处理请求的数量,之所以定义这个量是因为

今天分享性能相关面试题，希望可以为你的面试添砖加瓦。

1.解释常用的性能指标名称与具体含义

性能测试是通过测试工具模拟多种正常、峰值及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。验证软件系统是否能够达到用户提出的性能指标，发现系统中存在的性能瓶颈并加以优化。

性能指标分为两个方面：

系统指标：与用户场景和需求相关指标；
资源指标：与硬件资源消耗相关指标；
系统指标：

响应时间：即系统响应时间（Transaction Response Time），应用系统从发出请求到客户端接收到响应所消耗的时间，是用户视角最关心的软件性能业务体验。响应时间为网络响应时间与应用程序响应时间之和；

一般响应时间在2s内，用户会感觉比较满意；
在2s~5s之间，用户勉强能接受；
大于8s，用户就可能无法接受，从而刷新页面或者离开；
平均响应时间：所有请求花费的平均时间；

吞吐量：单位时间内系统能够处理的客户请求的数量，直接体现软件系统的性能承载能力，计算方式是完成的事务数除以时间；

并发用户数：并发主要是针对服务器而言，在同一时刻与服务器进行交互（指向服务器发出请求）的在线用户数；

在线用户数：某段时间内，用户访问系统的用户数，如多个用户在浏览网页，但没有对同时对服务器进行数据请求，需要与并发用户数区分开；

最大并发用户数：有两种理解方式一种是从业务的角度来模拟真实的用户访问，体现的是业务并发用户数，指在同一时间段内访问系统的用户数量。另一种是从服务器端承受的压力来考虑，这里的“并发用户数”指的是同时向服务器端发出请求的客户数，一般结合并发测试（Concurrency Testing）使用，体现的是服务端承受的最大并发访问数；

事务：可以看作是一个动作或是一系列动作的集合，例如登录，从登录开始到登录结束为一个事务。
TPS:Transaction per second，每秒钟系统能够处理的交易或者事务的数量，即服务器对客户请求的能力，是衡量系统处理能力的重要指标。

吞吐量：网络传输的数据量（处理客户的请求数）；
吞吐率：单位时间（可以是秒/分/时/天）内网络成功传输的数据量，如请求数/秒、页面数/秒；
点击数：Web Server收到的HTTP请求数；
点击率：HPS，每秒钟用户向Web Server提交的HTTP请求数；

资源指标：

硬件性能指标：CPU，内存Memory，磁盘I/O（Disk I/O），网络I/O（Network I/O） ；
中间件：常用的中间件如web服务器Tomcat,Weblogic web服务器，JVM（java虚拟机），ThreadPool线程池，JDBC数据驱动 ；

数据库指标：SQL，吞吐量，缓存命中率，连接数等；
JVM：Java虚拟机，为使java的代码可以编译运行在不同的平台上顺畅，仿真模拟各种计算机来实现 ；
前端指标 ：首次显示时间，页面数量，页面大小，网络startRender，firstRender等。前端的性能与后端的性能的不同点在于，前端是每个用户的直观的感受，如前端页面加载元素耗费的时间，而后端的性能关注点在于多用户使用系统时，服务器是否能够承受或者服务器的处理能力如何，能否以较好的响应时间响应；
Load：系统平均负载，特定时间间隔内运行进程数，Load与cpu核数一致；

2.性能测试包含了哪些测试类型？

负载测试（Load Testing）：测试软件系统是否达到需求文档设计的目标，譬如软件在一定时期内，保持配置不变的情况下，最大支持多少并发用户数，软件请求出错率等；
压力测试（Stress Testing）：压力测试也称为强度测试，主要测试硬件系统是否达到需求文档设计的性能目标，譬如在一定时期内，系统的CPU利用率，内存使用率，磁盘I/O吞吐率，网络吞吐量等，压力测试和负载测试最大的差别在于测试目的不同；
容量测试（Volume Testing）：确定系统最大承受量，譬如系统最大用户数，最大存储量，最多处理的数据流量等；
并发测试（Concurrent Testing）: 测试多用户并发访问同一个应用、模块、数据时是否产生隐藏的并发问题；
基准测试 （BenchmarkTesting）:比较新的或未知测试对象与已知参照标准（如现有软件或评测标准）的性能；

3.你认为不同角色关注的软件性能要点分别是？

客户：重点关注打开速度及响应时间；

在进行操作时，每个请求之间的间隔时间；
大量用户在同一时刻在软件系统上操作是否有较好的体验；
开发人员：重点关注响应时间和数据库交互，进行性能调优；

系统架构：架构设计是否合理；
数据库设计：数据库设计是否存在问题；
代码：代码是否存在性能方面的问题，系统中是否有不合理的内存使用方式；
业务逻辑：系统中是否存在不合理的线程同步方式，系统中是否存在不合理的资源竞争；
测试人员：重点关注用户感受到的软件性能；

系统的响应时间；
系统状态的相关信息，如：CPU、内存、应用服务器状态、JVM可用内存、数据库的状态等；
系统的可扩展性，处理并发的能力；
系统可能的最大容量，可能的性能瓶颈，通过更换哪些设备或是进行哪些扩展能够提高系统性能；
长时间运行是否足够稳定，是否能够不间断的提供业务服务等；

4.如何得到性能测试需求？

查看需求文档提取性能测试需求，了解客户实际使用情况；
结合业务信息，设计操作场景从而总结出需要测试的性能关键指标；
执行用例后，提取关键性能指标来分析是否满足性能需求；

5.简述性能测试步骤？

1.熟悉应用：了解应用的架构、功能逻辑；

2.需求分析：根据测试目的，细化需求；

3.测试准备：客户端准备、测试数据准备、测试脚本准备；

4.执行测试：监控测试客户端和服务器性能，监控服务器端应用情况;

客户端的系统资源（CPU、IO、Memory）情况；
服务端的系统资源（CPU、IO、Memory）情况；
服务器的JVM运行情况；
服务端的应用情况是否有异常；
响应时间、吞吐量等指标；
5.性能分析与调优：找出性能瓶颈，提高系统整体性能，满足用户需求；

6.编写测试报告：测试结束后，归档整理测试报告；

6.需求分析阶段，你从哪几个方面入手性能测试？

明确到底要不要做性能测试，性能测试的目的是什么；
明确被测系统的架构、软硬件配置、网络等；
明确被测系统的基本业务、关键业务、用户行为；
明确被测系统未来的业务拓展规划以及性能需求；
明确工具选型，比如Jmeter、LoadRunner等；
明确性能测试的指标，比如并发、吞吐量、响应时间等;

7.你如何识别性能瓶颈？

1.硬件上的性能瓶颈：如CPU、内存、磁盘读写等的瓶颈，为服务器硬件瓶颈；

2.应用软件上的性能瓶颈：如服务器操作系统瓶颈（参数配置）、数据库瓶颈（参数配置）、web服务器瓶颈（参数配置）、中间件瓶颈（参数配置）等；

3.应用程序上的性能瓶颈：应用程序上的性能瓶颈，如SQL语句、数据库设计、业务逻辑、算法等等；

4.操作系统上的性能瓶颈：一般指的是Windows、linux等操作系统，如出现物理内存不足时，或虚拟内存设置不合理（虚拟内存设置不合理，会导致虚拟内存的交换率大大降低，从而导致行为的响应时间大大增加，可以认为在操作系统上出现了性能瓶颈）；

5.网络设备上的性能瓶颈：一般是防火墙、动态负载均衡器、交换机等设备导致；

8.打开浏览器输入网址到页面渲染，响应时间通常可以细分为哪些？

从客户端到服务端的请求时间（请求网络传输时间Request）；
从服务端返回数据到客户端的时间（响应网络传输时间Response）；
页面渲染时间（客户端浏览器加载页面的时间）；
处理器的处理时间（应用服务器+数据库服务器处理时间）；

9.软件为什么会有性能问题？

软件是运行在环境当中的，在高负载访问下，业务逻辑比较复杂，不同的软硬件资源都会引起性能问题，还有软件本身的代码、数据库等会引起性能问题。

10.什么是内存泄露？

内存泄漏是指对象不再被应用程序使用，但是垃圾回收器却不能回收它们，因为它们正在被引用。对于长时间运行的程序来说，内存泄漏会使程序占用的内存一直增加，最后就会出现内存耗尽而导致宕机，即使不宕机也会是系统的运行越来越慢，还有就是内存有其他资源，比如数据库连接，网络连接等等。

11.敏捷开发模型，如何开展性能测试？

每个迭代目标中包含明确的性能目标；
建立不同层次的性能测试；
完全或接近完全自动化的性能测试；
使用测试驱动方法保证性能与优化性能；

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