目录导读前言一、Python编程入门到精通二、接口自动化项目实战三、Web自动化项目实战四、App自动化项目实战五、一线大厂简历六、测试开发DevOps体系七、常用自动化测试工具八、JMeter性能测试九、总结尾部小惊喜前言1、性能测试指标吞吐量单位时间内能处理多少请求单位秒、每秒处理的请求量1TPS事务请求用户操作伴随数据变化例如淘宝下单40万订单/秒2QTP查询请求用户查询数据例如打开淘宝查看某个商品页面响应时间Response Time用户体验视角网站打开快不快一个请求从用户发起到收到服务器响应所需要的时间1页面打开响应时间2具体单个资源响应时间并发处理能力海量用户使用系统时候在系统不崩溃情况下能够支撑多少人同时使用单位秒1同时在线例子10w人在线观看视频session会话信息保存到 服务器存储 里面2同时操作例子支付宝同时操作付款资源占用率1成本角度最小成本【最少资源】支持最多的吞吐量、支持最小的响应时间包括内存、网络、磁盘等资源例子两个app功能一样做的事情一样第一个app能够运行在5年前的手机上2GB运行内存第二个app能够运行在3年前的手机上4GB运行内存结论第一个app性能好2同时处理100个请求需要占用多少CPU、内存、网络、磁盘例子打开一个网站的请求加载一系列图片 、html、js、css等内容需要观察内容压缩服务器将数据传输到浏览器客户端观察服务器网络带宽资源1每秒能够传输多少KB的数据2需不需要加大服务器带宽当前这个系统部署在服务器占用网络带宽是否太多是否导致每一秒只能返回一个请求所需要的数据2、性能测试场景追求更大的并发【担心用户太多搞垮系统用户量太多担心处理不过来】追求更短的响应时间【觉得系统响应太慢】追求更少的资源【成本太高需要服务器太多】例子用户量激增的情况下系统是否崩溃前置条件1性能测试环境 通过采取和正式环境相同的机型2固定硬件配置CPU、内存、网络、磁盘3固定软件配置链接池配置、JVM配置、限流配置4不允许性能测试过程中动态变化否则性能测试失去准确性机器数量1首先单机压测目标 测试系统是否能承载5000/s并发请求生产服务器会有5台理论上每台服务器能够承载1000/s请求即可那么结论如果一台服务器能够承载1000/s请求2再小集群压测一台机器 性能吞吐量—》1000/s4台机器 理论吞吐量—》4000/s集群部署 机器之间的网络通信损耗例如 4台机器—实际吞吐量3600/s 8台机器—7200/s、损耗值需要压测才能出来经验值大概是95%测试方式1模拟海量用户请求系统线程就是模拟用户线程数量不是随便写的也不一定是测试决定的市场方面需要市场规模预估例如当前2亿用户产品方面需要产品经理产品规划例如产品日活20%用户操作习惯例如早上8-9点用的人最多集中一个小时-30%-360w每分钟6w人每秒1000人架构师方面线上数据分析后台服务器统计系统数据经验值预估每秒1000*10一般经验是数量的10倍2预估线上用户并发数量最高峰值3尖峰测试阶梯压测某一瞬间或者多个频次下用户数和压力陡然增加的场景Ultimate Thread GroupJmeter插件里面“终极”线程组“终极”意味着不需要更多的线程组插件 关键字段意思1Start Threads Count开始线程数2Initial Delay,sec初始延迟秒3Startup Time,sec启动时间秒4Hold Load Forsec保持加载秒5Shutdown Time关机时间执行命令/u01/test/apache-jmeter-5.4.1/bin/jmeter -n -t spike.jmx -I test1.jtl -e -o ./report性能测试是否通过标准请求错误率响应时间在接受范围资源使用在使用范围服务器监控完整版企业级性能测试实战速通Jmeter性能测试到分布式集群压测教程下面是我整理的2026年最全的软件测试工程师学习知识架构体系图一、Python编程入门到精通二、接口自动化项目实战三、Web自动化项目实战四、App自动化项目实战五、一线大厂简历六、测试开发DevOps体系七、常用自动化测试工具八、JMeter性能测试九、总结尾部小惊喜人生最珍贵的不是最终抵达的终点而是沿途突破自我的每个瞬间。当你觉得撑不住时请记住蝴蝶破茧时的挣扎正是它获得飞翔力量的关键。你的坚持正在为生命谱写最动人的乐章别被暂时的风雨模糊了视线那些看似坎坷的路途都在引领你走向更美的风景。当别人选择放弃时你的坚持就是最有力的宣言。向前奔跑吧整个世界都在期待你的光芒绽放
爆肝整理，性能测试-指标and测试场景详细汇总，一篇通关...
目录导读前言一、Python编程入门到精通二、接口自动化项目实战三、Web自动化项目实战四、App自动化项目实战五、一线大厂简历六、测试开发DevOps体系七、常用自动化测试工具八、JMeter性能测试九、总结尾部小惊喜前言1、性能测试指标吞吐量单位时间内能处理多少请求单位秒、每秒处理的请求量1TPS事务请求用户操作伴随数据变化例如淘宝下单40万订单/秒2QTP查询请求用户查询数据例如打开淘宝查看某个商品页面响应时间Response Time用户体验视角网站打开快不快一个请求从用户发起到收到服务器响应所需要的时间1页面打开响应时间2具体单个资源响应时间并发处理能力海量用户使用系统时候在系统不崩溃情况下能够支撑多少人同时使用单位秒1同时在线例子10w人在线观看视频session会话信息保存到 服务器存储 里面2同时操作例子支付宝同时操作付款资源占用率1成本角度最小成本【最少资源】支持最多的吞吐量、支持最小的响应时间包括内存、网络、磁盘等资源例子两个app功能一样做的事情一样第一个app能够运行在5年前的手机上2GB运行内存第二个app能够运行在3年前的手机上4GB运行内存结论第一个app性能好2同时处理100个请求需要占用多少CPU、内存、网络、磁盘例子打开一个网站的请求加载一系列图片 、html、js、css等内容需要观察内容压缩服务器将数据传输到浏览器客户端观察服务器网络带宽资源1每秒能够传输多少KB的数据2需不需要加大服务器带宽当前这个系统部署在服务器占用网络带宽是否太多是否导致每一秒只能返回一个请求所需要的数据2、性能测试场景追求更大的并发【担心用户太多搞垮系统用户量太多担心处理不过来】追求更短的响应时间【觉得系统响应太慢】追求更少的资源【成本太高需要服务器太多】例子用户量激增的情况下系统是否崩溃前置条件1性能测试环境 通过采取和正式环境相同的机型2固定硬件配置CPU、内存、网络、磁盘3固定软件配置链接池配置、JVM配置、限流配置4不允许性能测试过程中动态变化否则性能测试失去准确性机器数量1首先单机压测目标 测试系统是否能承载5000/s并发请求生产服务器会有5台理论上每台服务器能够承载1000/s请求即可那么结论如果一台服务器能够承载1000/s请求2再小集群压测一台机器 性能吞吐量—》1000/s4台机器 理论吞吐量—》4000/s集群部署 机器之间的网络通信损耗例如 4台机器—实际吞吐量3600/s 8台机器—7200/s、损耗值需要压测才能出来经验值大概是95%测试方式1模拟海量用户请求系统线程就是模拟用户线程数量不是随便写的也不一定是测试决定的市场方面需要市场规模预估例如当前2亿用户产品方面需要产品经理产品规划例如产品日活20%用户操作习惯例如早上8-9点用的人最多集中一个小时-30%-360w每分钟6w人每秒1000人架构师方面线上数据分析后台服务器统计系统数据经验值预估每秒1000*10一般经验是数量的10倍2预估线上用户并发数量最高峰值3尖峰测试阶梯压测某一瞬间或者多个频次下用户数和压力陡然增加的场景Ultimate Thread GroupJmeter插件里面“终极”线程组“终极”意味着不需要更多的线程组插件 关键字段意思1Start Threads Count开始线程数2Initial Delay,sec初始延迟秒3Startup Time,sec启动时间秒4Hold Load Forsec保持加载秒5Shutdown Time关机时间执行命令/u01/test/apache-jmeter-5.4.1/bin/jmeter -n -t spike.jmx -I test1.jtl -e -o ./report性能测试是否通过标准请求错误率响应时间在接受范围资源使用在使用范围服务器监控完整版企业级性能测试实战速通Jmeter性能测试到分布式集群压测教程下面是我整理的2026年最全的软件测试工程师学习知识架构体系图一、Python编程入门到精通二、接口自动化项目实战三、Web自动化项目实战四、App自动化项目实战五、一线大厂简历六、测试开发DevOps体系七、常用自动化测试工具八、JMeter性能测试九、总结尾部小惊喜人生最珍贵的不是最终抵达的终点而是沿途突破自我的每个瞬间。当你觉得撑不住时请记住蝴蝶破茧时的挣扎正是它获得飞翔力量的关键。你的坚持正在为生命谱写最动人的乐章别被暂时的风雨模糊了视线那些看似坎坷的路途都在引领你走向更美的风景。当别人选择放弃时你的坚持就是最有力的宣言。向前奔跑吧整个世界都在期待你的光芒绽放
